Сравнение анализаторов спектра: GPSA и RTSA

Аннотация: Приведены блок-схемы построения анализаторов GPSA и RTSA, рассмотрены преимущества и недостатки обоих методов построения приборов, особенности обработки сигналов, указаны ключевые параметры, на которые стоит обратить внимание при выборе анализаторов спектра.

Виктор КОЗАРЕНКО, ведущий инженер департамента измерительного оборудования,
ООО «Террамак»

Статья размещена в журнале «Электронные Компоненты» №1_2025г.

Введение

Для измерения частотно-временных параметров электрических сигналов наиболее часто используются анализаторы спектра и осциллографы. Осциллографы отображают форму сигнала на дисплее во временной области, а анализаторы спектра представляют мощность электрического сигнала (по вертикальной оси) в частотной области (по горизонтальной оси). Современные цифровые осциллографы позволяют обрабатывать высокочастотные сигналы вплоть до гигагерцового диапазона частот, в том числе и преобразовывать входные сигналы в частотную область с помощью функции Быстрого Преобразования Фурье (БПФ). Однако, осциллографы имеют существенное ограничение: с ростом частоты также увеличивается уровень шума, отображаемый во временной области, что затрудняет различение от фонового шума сигналов низкой интенсивности, таких как гармоники и паразитные сигналы. Этого недостатка лишены анализаторы спектра, в которых обработка высокочастотных сигналов производится с лучшим отношением сигнал/шум. Передовые модели от ведущих производителей могут работать в диапазоне от нескольких герц до нескольких десятков гигагерц.

Типы анализаторов спектра

В настоящее время, широко используются два основных метода обработки электрических сигналов в анализаторах спектра – сканирование по частоте анализ спектра в режиме реального времени.  Свипирующие анализаторы, они же анализаторы спектра общего назначения (GPSA–general-purposespectrumanalysis), изначально были аналоговыми измерительными устройствами, ключевыми звеньями которых являются фильтры и гетеродин(сканирующий генератор), который разворачивает заданный диапазон пошагово по частоте в момент времени. Процесс захвата сигналов происходит в частотной области. По мере развития технологий, анализаторы GPSA были значительно усовершенствованы, используется современная компактная элементная база – аналого-цифровые преобразователи, цифровые сигнальные процессоры, микросхемы памяти, что позволяет хранить и обрабатывать сигналы для проведения математической обработки сигналов, обнаружения пиков и т.д. Это также позволило существенно уменьшить массогабаритные параметры анализаторов GPSA.

Одним из самых существенных ограничений анализаторов GPSA является их неспособность обнаруживать случайные, непериодические сигналы малой длительности. Это связано с тем, что за время последовательного сканирования с начальной до конечной частоты имеются «мёртвые» зоны, в которых быстроизменяющиеся сигналы не могут быть обнаружены.

Противоположностью анализаторов GPSA является анализатор спектра в реальном времени RTSA (RTSA – realtimespectrumanalysis), который захватывает информацию во временной области. Далее сигналы, с помощью современных высокоскоростных алгоритмов обработки данных, преобразуется в частотную область. В этом случае, пользователь может наблюдать все сигналы, присутствующие в указанном диапазоне частот, гарантируется, что никакая информация не будет потеряна.

Анализаторы RTSA особенно полезны для обнаружения сложных быстроизменяющихся сигналов, в том числе с расширенным спектром, например, протокол Bluetooth, WiFiили различные переходные процессы. Особенностями анализаторов RTSAявляются ограниченность частотного диапазона анализа и необходимость использования оконных функций. Развитие анализаторов RTSA идёт в части расширения полосы анализа в реальном времени, сегодня она достигает нескольких ГГц. Эксплуатационная гибкость RTSAпозволяет им переходить в режим GPSA, в случае необходимости охвата более широкого диапазона частот, который значительно превышает функциональный диапазон частот в реальном времени, например, при анализе электромагнитных помех в различных частотных сегментах.

АНАЛИЗАТОРЫ СПЕКТРА ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ (GPSA)

Рис. 1 иллюстрирует упрощённую блок-схему GPSA. Это стандартная конструкция на основе супергетеродинного приемника, широко используемого в высокочастотных устройствах. В GPSAкаждая измеряемая частотная точка обрабатывается последовательно, по отдельности. В радиочастотном смесителе входная частота переносится на промежуточную посредством использования перестраиваемого генератора (LO).Модуль развертки(Sweepcontrol) задаёт дискретные шаги перестройки частоты генератора LOдля покрытия всего диапазона частотного сканирования.

Рис. 1 Упрощённая блок-схема анализаторов спектра GPSA

Первый компонент входного тракта — это аттенюатор (Attenuator), который уменьшает интенсивность входного сигнала до безопасных уровней для защиты чувствительных электронных схем. Предельные уровни входных сигналов – до +30 дБм/50 В_DC на 50-Омном входе современных GPSA. Вместе с уменьшением уровня входного сигнала аттенюатор уменьшает входной шум, согласовывает импеданс в рабочем диапазоне частот. Сконфигурировать аттенюаторы можно с панели управления анализатора. При измерении высокоамплитудных сигналов, необходимо использовать внешние пассивные аттенюаторы, позволяющие рассеивать сотни ватт и уменьшать входной сигнал не менее, чем на 30 дБ.

Следующий компонент — это малошумящий предусилитель (Preamp), предназначенный для увеличения интенсивности целевого сигнала с минимальным вносимым уровнем шума в последующий тракт анализатора. Для предотвращения выхода из строя элементов дальнейшей цепи преобразования сигнала, его спектр ограничивают с помощью фильтра нижних частот (Low-passfilter).

Радиочастотный смеситель (Mixer) является критическим компонентом в архитектуре анализатора спектра. Это звено имеет два входа: на один из них подаётся анализируемый сигнал с выхода фильтра нижних частот, а на второй вход – сигнал от генератора, управляемого напряжением(ГУН, LO). Так как от стабильности работы LOзависит точность измерений, в ГУН используется температурная компенсация.

По сути, идеальный Mixerумножает сигналы во временной области. Чтобы проиллюстрировать эту концепцию, рассмотрим две чистые синусоидальные волны (рисунок 2): sin (2πf_RFt),который представляет собой измеряемый сигнал (ИС), и sin (2πf_LOt),сигнал, генерируемый LO.

Выход этого процесса может быть выражен как sin (2πf_RFt) хsin (2πf_LOt), что может быть выражено следующим образом:

V_OUT = ½ cos(2π (f_RF – f_LO)t — ½ cos(2π (f_RF+ f_LO)t

Рис.2 Понижающий радиочастотный смеситель GPSA

Выражение означает генерацию двух отдельных сигналов, один с более низкой частотой, а другой с более высокой частотой относительно входного сигнала. Первый сигнал – разностный, с понижением частоты – используется в приемниках и измерительном ВЧ оборудовании, в то время как сигнал с более высокой частотой (суммарный) — в передатчиках. Разностный сигнал обозначается как сигнал промежуточной частоты (ПЧ).

Для выделения сигнала ПЧ, требуется полосовой фильтр IFfilter, блокирующий любые другие частоты, присутствующие в процессе объединения двух входных сигналов в смесителе ВЧ, такие как: гармоники и паразитные сигналы. Для достижения высокого эффекта подавления используются сложные конструкции, в т.ч. – каскадирование фильтров ПЧ.

Диапазон частот для анализа определяет пользователь, процесс фильтрации ПЧ происходит в динамике, а развертка всех этих частот – дискретными шагами. Для этой цели используется ГУН, в котором, при изменении управляющего напряжения, частота колебаний изменяется соответствующим образом.

Следующий компонент на схеме — аналого-цифровой преобразователь (АЦП), используемый для преобразования амплитуды сигнала ПЧ в цифровой код. Данные затем могут быть математически обработаны цифровым сигнальным процессором (DSP).

Фильтр разрешающей способности полосы пропускания (RBW)

 

Фильтр разрешающей способности полосы пропускания (RBW – resolutionbandwidth)играет ключевую роль при анализе измеряемого сигнала и настройке параметров прибора. Это типичный фильтр с характеристикой гауссовской формы. Чем выше значение RBW, тем шире диапазон частот, который можно обработать, ниже время сканирования заданного диапазона и ниже разрешающая способность анализатора (т.е. способность чётко различать две близкие к друг другу частоты), выше шумовая дорожка. И наоборот, при низких значениях RBW анализатор спектра чётче различает сигналы двух соседних частот, время сканирования исследуемого диапазона частот увеличивается, ниже уровень шумов.

Рис.3 Влияние RBWна анализируемый сигнал

На рис.3 продемонстрировано влияния выбранного значения RBW на приведённые выше параметры для спектра AMсигнала при RBW = 100 кГц (бирюзовая кривая), RBW= 10 кГц (пурпурная кривая) и, наконец, RBW= 1 кГц (желта кривая). Наглядно видно влияние изменения RBW на базовую линию шума и разрешение сигнала. Уменьшение RBW оказывает дополнительное влияние на время захвата сигнала. Желтый сигнал потребовал более длительного времени захвата, чем другие сигналы. Таким образом, существует компромисс между RBW, разрешением, базовой линией шума и временем захвата, который пользователю необходимо учитывать при отображении сигналов на анализаторе спектра как GPSA, так и RTSA.

Детектор огибающей (EnvelopeDetector)

После прохождения фильтра RBW следующий модуль тракта – детектор огибающей (EnvelopeDetector). Назначение этого звена – извлечение информации из входного сигнала, а именно – формы её огибающей.

Для GPSA доступны следующие установки выбора типа обнаружения в детекторе огибающей:

• Положительный (Positive). Отображает максимальное значение данных, выбранных в течение соответствующего временного интервала. Обычно используется для обнаружения простых сигналов, таких как синусоидальные или простые сигналы модуляции (AM, FM ит. д.)
• Отрицательный (Negative). Отображает минимальное значение данных, выбранных в течение соответствующего временного интервала. Используется для анализа импульсных сигналов.
• Выборка (Sample).Для каждой точки трассировки детектор выборки отображает уровень переходного процесса, соответствующий центральной точке времени соответствующего временного интервала. Применяется при работе с шумом или шумоподобным сигналом.
• Среднеквадратическое значение (AverageRMS). Используется при измерениях мощности сложных сигналов и шума.
• Квазипиковое обнаружение (Quasi-peak). Для каждой точки данных детектор обнаруживает пик в соответствующем временном интервале и использует схему квазипикового детектора (содержащую определенную структуру заряда и разряда) и постоянные времени, указанные в стандарте CISPR 16 для проведения измерений со взвешивающими коэффициентами. Используется для проведения предварительных испытаний по ЭМС.
• Нормальный (Normal). При таком типе детектирования отображается максимальное и минимальное значение сегмента выборочных данных в чередующейся последовательности. Для нечетной точки данных отображается минимальное значение данных выборки; для четной точки данных отображается максимальное значение данных выборки. Применяется к простым и синусоидальным сигналам.
• Среднее напряжение (AverageVoltage).Для каждой точки вычисляется среднее арифметическое значение по всем выборочным данным за соответствующий временной интервал с дальнейшим отображением результата. Используется для проведения на соответствие требованиям ЭМС, измерении импульсных сигналов.

Видео фильтр VBW

Расположенный непосредственно после детектора огибающей видеофильт р(VBW), является перестраиваемым фильтром нижних частот, функция которого заключается в снижении уровня шума в сигнале, отображаемом на экране GPSA. Рисунки 4а и 4б иллюстрируют эффект применения различных значений VBW. Рисунок 4б представляет сигнал сVBW 1 кГц, который демонстрирует меньше шума, чем на рисунке4а, где был применен VBW 1 МГц. Платой за уменьшение шума является время усреднения сигнала, которое для рис. 4б,больше, чем для рис. 4а.

Рис. 4а VBW=1 МГц

Рис. 4бVBW=1 кГц

КЛЮЧЕВЫЕ ПАРАМЕТРЫ ПРИ ВЫБОРЕ АНАЛИЗАТОРА СПЕКТРА

Отображаемый средний уровень шума (DANL)

DANL(displayedaveragenoiselevel) – отображаемый средний уровень шума, также называемый уровнем шума или шумовой дорожкой, относится к мощности теплового шума (Pn),присущей любому электронному устройству.

Pn = kTB,

где k — постоянная Больцмана, T — абсолютная температура,B — ширина полосы пропускания.

Согласно теореме Тевенена – Гельмгольца: любая нелинейная электрическая цепь, имеющая два вывода и состоящая из произвольной комбинации источников тока, источников напряжения и резисторов (сопротивлений), может быть заменена на идеальный источник напряжения с ЭДС и последовательно включённым идеальным бесшумным резистором.

 

Эквивалентные схемы приведены на рис. 5.

Рис. 5 Модель резистора Тевенена, учитывающая тепловой шум

Анализаторы спектра оснащены сложными интегральными схемами (ИС), часто со значительным энергопотреблением и, следовательно, немалыми тепловыми шумами. Таким образом, уровень собственного шума определяет минимальный уровень сигнала, который может обнаружить анализатор спектра. Современные анализаторы спектраRIGOL RSA5000имеют низкий уровеньсобственногошумаDANL до -165 дБм.

RBW анализатора спектра играет важную роль для параметра DANL. При уменьшенииRBWуменьшает полосу пропускания фильтра, пропуская меньше шума. Минимальная полоса пропускания разрешения, которая может быть достигнута, составляет 1 Гц, но обычно она доступна только при уменьшенных полосах пропускания, например, 10 кГц. Этот режим актуален в высокоточных приложениях.

Полоса пропускания (Bandwidth)

Как правило термин «полоса пропускания» используется для описания диапазона частот, который может быть передан по каналу связи. Этот параметр является одним из важнейших факторов, который следует учитывать при приобретении анализатора спектра, поскольку он напрямую коррелирует со стоимостью. В настоящее время на рынке предлагаются анализаторы спектра с полосой пропускания, превышающей 20ГГц. Работа в СВЧ-диапазоне используется во множестве приложений, включая системы мобильной связи, спутниковые технологии, специальное применение и т.д. Пользователю рекомендуется определить самую высокую частоту, которая будет использоваться как в настоящих, так и в будущих приложениях, чтобы выбрать подходящую полосу пропускания.

 

Фазовый шум (PhaseNoise)

Следующий важный параметр— это собственный фазовый шум, который порой недооценивают инженеры при приобретении анализатора спектра. Фазовый шум — это частотная версия (отображение в частотной области) случайных флуктуаций в фазе сигнала, которая связана с отклонениями сигнала во временной области от идеального значения (джиттер). Чем ниже значение собственного фазового шума(близкий к несущей частоте) анализатора спектра, тем выше качество обнаружения измеряемых им сигналов. На рис. 6 представлены кривые распределения фазового шума. Синим цветом показана кривая собственных фазовых шумов анализатора, зелёным и фиолетовым цветом изображен измеряемый сигнал. При указанных на рис. 6 кривых сигнал с фиолетовым трекингом не может быть обнаружен данным анализатором спектра из-за слишком пологого наклона характеристики (синий цвет), которая маскирует измеряемый сигнал. Если это происходит, то скрытые сигналы не могут быть восстановлены никакими способами.

СовременныеанализаторыспектраRIGOLссобственными фазовыми шумами ниже -108дБн/Гц лишены этого недостатка.

Рис. 6 Пример высокого уровня фазового шума анализатора спектра

 

Разрешающая способность полосы пропускания (RBW)

Одним из важных параметров, при выборе анализатора спектра, является разрешающая способность полосы пропускания (RBW). В некоторых приложениях требуются RBW всего лишь 1 Гц. Хотя большинство современных анализаторов спектра могут соответствовать этой спецификации, инженер должен проверить максимальную рабочую полосу пропускания, способную работать с такой низкой RBW.Например, некоторые анализаторы спектра могут обеспечивать разрешение полосы пропускания 1Гц, но только при максимальной полосе пропускания 10 кГц.

В случае RTSA важно учитывать полосу пропускания, которая может использоваться динамически. Это относится полосе пропускания, в пределах которой анализатор спектра может захватывать любые сигналы, включая динамические, паразитные или прерывистые. Пользователь должен определить, требуют ли рассматриваемые приложения обнаружения таких сигналов, и, следовательно, необходима ли функция реального времени. Стоит отметить, что любой стоящий на рассмотрении анализатор RTSA должен иметь возможность переключаться в режим GPSA. В настоящее время доступные RTSA RIGOL реализованы с полосой пропускания в реальном времени до 40 МГц и наблюдается растущая тенденция к увеличению этого значения.

 

АНАЛИЗАТОРЫ СПЕКТРА РЕАЛЬНОГО ВРЕМЕНИ (RTSA)

GPSA хороши для наблюдения за статическими или медленно изменяющимися сигналами, но, к сожалению, они не способны надёжно регистрировать быстроизменяющиеся динамические сигналы. Из рассмотренной выше структуры GPSA видно, что недостатком является тот факт, что в каждый момент времени амплитуда измеряемого сигнала может быть вычислена на одной текущей частоте, а другие события, происходящие за интервал времени сканирования, могут быть не отображены на спектрограмме. В противоположность этому, технология RTSA позволяет захватывать все сигналы в пределах заданной полосы пропускания за один захват данных. Это достигается за счет работы во временной области. На рисунках ниже показано влияние на производительность RTSA при наличии динамического сигнала. GPSA не способен распознать динамический сигнал, даже если он присутствует в пределах полосы пропускания (рис. 7).

Рис. 7 Пример потери анализатором GPSAкратковременных событий

На рис. 8 изображена упрощенная структурная схема RTSA. Входная радиочастотная часть RFимеет значительное сходство с аналогичной секцией, используемой в GPSA. Однако существует заметное отличие в том, что генератор LO не используется для развертки конечного сигнала. После выхода из фильтра IF filterсигнал принимает форму сигнала основной полосы, который затем подвергается цифровой обработке. Такое преобразование в сигнал IQ базового диапазона необходимо для :облегчения анализа параметров модуляции и расчета мощности сигнала во временной области; повышения устойчивости сигнала к шуму при математической обработке.

Рис. 8 Упрощённая блок-схемаRTSA

Модуль N-мерного БПФ (NbinFFT) генерирует сегменты данных, которые впоследствии обрабатываются. Эта часть блок-схемы имеет особое значение, поскольку стандартные осциллографы обычно выполняют БПФ в течение начального сегмента времени, впоследствии обрабатывая полученные данные. Именно во время этого второго сегмента или пробела осциллограф теряет данные. Следовательно, осциллографы с БПФ ограничены в своей функциональности, даже если их полоса пропускания обширна. Они не могут вычислять БПФ в течение всего периода анализа, поскольку для обработки данных требуются некоторые временные промежутки. Этот эффект проиллюстрирован на рис. 9. Этот алгоритм обработки часто используется в осциллографах с БПФ.

Рис. 9 Наличие временных пробелов в процедуре обработки данных БПФ

Второе приближение для выполнения БПФ сигнала заключается в одновременном захвате данных и обработке информации. Современные цифровые сигнальные процессоры обладают необходимыми возможностями обработки данных для выполнения этой операции. Однако, даже когда этот метод обработки данных осуществим, невозможно гарантировать, что весь присутствующий сигнал в полосе пропускания может быть обнаружен, поскольку сигнал может появиться точно в точках прореживания данных (точка пересечения), как показано на рис. 10.

Рис. 10 Одновременная обработка БПФ и сбор данных

В результате данные могут быть потеряны в случае возникновения переходного процесса в точке прореживания, что приведет к тому, что сигнал не будет обнаружен. В качестве третьего приближения, для решения проблемы обработки данных в реальном времени в современных RTSA,необходимо создание перекрывающихся потоков данных. По мере увеличения количества сегментов данных вероятность потери данных из-за пересечения сигналом точки прореживания уменьшается. В таких случаях оставшиеся сегменты данных компенсируют потерянные данные, гарантируя, что никакие данные не будут потеряны в конце процесса (рис.11).

Рис. 11 Фундаментальная концепция анализаторов RTSA

Следующий модуль на блок-схеме (рис. 8) — это блок обработки сигналов (SPU). В RTSA RIGOL применена собственная уникальная технология UltraReal,которая использует новую архитектуру системы со значительными возможностями обработки сигналов в реальном времени, с механизмом обработки сигналов развертки, модулем обработки при демодуляции сигнала и модулем обработки сигналов электромагнитных помех (EMI). Кроме того, имеются механизмы обработки послесвечения и спектрограмм, которые облегчают обработку сигналов, быстрый захват, расчет данных, анализ и отображение. Все эти функции внедрены в чип ПЛИС (FPGA) для обработки сигналов в реальном времени. SPU включает в себя модуль GPSA, который позволяет пользователю переключаться в этот режим, что необходимо в приложениях, требующих большей полосы пропускания. IQ-представление сигнала позволяет включить модуль векторной обработки сигналов, анализа сигналов с цифровой и аналоговой модуляцией, а также анализа импульсных сигналов.

Технология UltraRealот RIGOL позволяет:

• вести обработку данных без пропусков (Gap-freedataprocessing). Наименьшая длительность события со 100% вероятностью захвата (POI) для RIGOL RSA5000 составляет7,45 мкс;
• использовать отображение с высокоскоростным откликом(High-responsedisplayfeature),позволяющий реализовать расширенные функции реального времени, такие как одновременное и синхронное отображение графиков частотной области спектрограмм во временной области;
• использовать функцию запуска по частотной маске (FMT – FrequencyMaskTrigger). Этот надежный и мощный инструмент позволяет пользователям захватывать точные данные, необходимые для быстрого анализа. Он предлагает возможность инициировать анализ на основе уровня оцифрованного сигнала, используемого в качестве эталона, что делает его особенно полезным для работы с прерывистыми сигналами.

В центральный процессор (CPU – CentralProcessingUnit) RIGOLзаложил широкие возможности для достижения высокой производительности RTSA, обеспечение точной синхронизации обнаруживаемых сигналов, невозможность потери данных. CPU работает совместно с графическим процессором (GPU – GraphicProcessingUnit), который обеспечивает быструю обработку цифровых изображений. Это важный аспект, который RIGOL включил в конструкцию RTSA, поскольку быстрые вычисления вышеупомянутых данных были бы ограниченно полезны, если бы архитектура RTSA не могла отображать результаты обнаруженных сигналов. Следовательно, интеграция графического процессора повышает общую производительность, особенно когда он встроен в FGPA и подключен через высокоскоростную шину к SPU.

Использование оконной функции

В анализаторах RTSA используется алгоритм дискретного преобразования Фурье (БПФ как частный случай)для захвата и обработки сигналов во временной области. БПФ гарантированно работает корректно, только в том случае, если количество точек данных является бесконечным, при этом не происходит потери информации и результатом является обнаружение всех сигналов, присутствующих в анализируемом частотном диапазоне. На практике кластеры обрабатываемых данных конечны. Конечность выборок данных и дискретность преобразования приводит к появлению дополнительных высокочастотных компонентов в частотной области сигнала. Это явление искажения исходного сигнала известно, как утечка мощности.

Для решения проблемы утечки мощности необходимо использовать метод оконной обработки (оконные функции), который подразумевает умножение спектра первичного, измеряемого ,сигнала на вторичный сигнал (функцию окна) с целью модификации (уменьшения) влияния разрывов на границах интервала обработки. По сути, ограничение интервала анализа равносильно произведению исходного сигнала на прямоугольную оконную функцию.

На практике, в зависимости от сценариев применения, используются несколько типов оконных функций, различающихся описываемыми математическими уравнениями, формой и уровнем боковых лепестков, степенью утечки спектра, точностью отображения амплитуды, разрешения по частоте. Например, окно Ханна, также известное как окно приподнятого косинуса, является наиболее широко используемым из них. Рис. 12 иллюстрирует эффект применения этого окна к сигналу, не имеющего целого числа циклов. При умножении спектра сигнала на функцию окна Ханна, мощность сигнала в крайних точках уменьшаются практически до нуля (см. бирюзовую кривую на Рис. 12).

Рис. 12 Использование окна Ханна при обработке сигнала с дробным количеством циклов

Необходимо отметить, что метод оконной обработки имеет некоторые нежелательные эффекты на результирующий сигнал. Например, увеличение полосы пропускания главного пика в частотной области влияет на мощность главного пика, также известную как фактор окна. Использование того или иного окна, для получения оптимальных результатов при измерении сигнала на RTSA, зависит от конкретной характеристики, измеряемой на испытуемом сигнале. Окно Ханна является наиболее часто используемым методом окна, с частотой применения около 95%. Если пользователь не имеет информации об измеряемом сигнале, то окно Ханна можно использовать в качестве предварительного приближения. Однако в некоторых случаях может потребоваться другой метод окна для захвата определённой характеристики измеряемого сигнала.

Таблица 1 иллюстрирует функции окна, используемые в анализаторах RIGOLсерийRSA5000 и RSA3000,а также их свойства. Можно заметить, что окно Хеннинга является оптимальным выбором, за исключением случаев, когда измеряется амплитуда сигнала. В таких случаях более подходит функция с плоской вершиной.

Таблица 1

Функция окна	Спектральная утечка	Точность по амплитуде	Разрешение по частоте
Гаусса	Удовлетворительно	Хорошо	Удовлетворительно
С плоской вершиной	Хорошо	Отлично	Плохо
Блэкмана-Харриса	Отлично	Хорошо	Удовлетворительно
Прямоугольное	Плохо	Плохо	Отлично
Хеннинга	Хорошо	Удовлетворительно	Хорошо
Кайзера	Хорошо	Хорошо	Удовлетворительно

 

В таблице 2 представлена информацию об функциях окна, используемых для различных приложений. Фактор окна (ширина по уровню – 3 дБ) был включен в таблицу в качестве справочного влиянию на амплитуду измеряемого сигнала.

Таблица 2

Тип окна	Фактор окна, бин	Оптимальный сценарий использования
С плоской вершиной	3,72	Для измерения амплитуды.Точность измерения частоты плохая.
Блэкмана-Харриса	1,9	Для измерения амплитуды многочастотных точек, особенно для поиска гармоник более высокого порядка у одночастотного сигнала.
Прямоугольное	0,89	Для измерения радиочастотных импульсов. Амплитуда сигнала выглядит почти одинаковой до и после умножения на оконную функцию.
Хеннинга	1,44	Комбинация синусоидальных сигналов. Для измерения амплитуды точность измерения умеренная.
Кайзера	2,23	Для измерения сигналов с разной амплитудой

 

Рисунок 13 иллюстрирует комбинированный эффект окна и перекрытия БПФ, используемого в анализаторах RTSARIGOL. Исследуемый сигнал представляет собой импульс во временной области. Ряд сегментов данных создаётся и перекрывается, чтобы предотвратить совпадение конца сегмента с измеренным сигналом. Кроме того, к каждому сегменту данных применяется функция окна. Все сегменты впоследствии анализируются и объединяются в SPU, а затем отображаются на экране прибора в реальном времени с помощью GPU, как результирующий сигнал в частотной области.

Рис. 13 Применение оконного метода при анализе импульсного сигнала

Анализатор БПФ обычно использует непрямоугольную функцию оконного преобразования для обработки полученных данных I/Qдо вычисления БПФ. Имея достаточное перекрытие, можно гарантировать, что короткие импульсы, которые потенциально могут быть ослаблены, если они возникают на краях окна, также будут точно измерены в центре окна в последующих БПФ.

Плюсы и минусы GPSAиRTSA

Рассмотрев основные аспекты архитектуры анализаторов спектра и методик измерения, выделим плюсы и минусы GPSA иRTSA.

 

Плюсы GPSA:

• Относительно быстрый и простой метод в настройке и для отображения сигнала
• Более низкая цена, чем у эквивалентных RTSA
• На статических сигналах удобнее проводить измерения мощности ВЧ сигналов, осуществлять математические операции

 

Минусы GPSA:

• Невозможно обнаружить быстроизменяющиеся сигналы, что может привести к потере значимой информации
• Невозможность проанализировать в динамике сложные методы модуляции, например, псевдослучайная перестройка рабочей частоты (ППРЧ)
• Для качественного анализа необходимо обеспечить высокую стабильность ГУН

 

Плюсы RTSA:

• Использование БПФ позволяет захватывать все сигналы в заданном диапазоне частот
• Отсутствие потери данных при динамическом анализе сигналов
• Возможность использования расширенных методов мониторинга, таких как спектрограммы для отображения интенсивности сигнала в зависимости от частоты в течение определенного периода времени, для обнаружения спорадических сигналов.
• Отображение мощности во временной области одновременно с графиками в частотной области
• Обеспечение более низкого уровня шума
• Возможность переключения в режим GPSA

 

Минусы RTSA:

• Динамический диапазон частот ограничен несколькими десятками мегагерц
• В настоящее время типичные приложения, такие как предварительные расчеты соответствия ЭМП (EMI pre-compliance),не могут выполняться динамически
• Требуется настройка оконных фильтров
• Как правило, более высокая стоимость, чем у сопоставимыхGPSA
• Непрактичны для приложений обработки низкочастотных сигналов

 

Сравнительные измерения RTSA и GPSA

Приведём несколько примеров измерений, показывающих различия между RTSA и GPSA. Во-первых, проиллюстрируем возможность обнаружения динамических сигналов и переходных процессов. На рис. 14 показан спектр Bluetooth 2,4 ГГц, захваченный на RTSA. Во время теста на RTSA использовался режим спектральной плотности (densitymode), позволяющий четко идентифицировать сигналы, которые перестраиваются на разные частоты в пределах спектра, как показано в области 1 на рис. 14. Кроме того, область 2 на рис. 14 отображает сигнал переходного процесса, который в момент своего появления не может использоваться, как сигнал Bluetooth.

Режим спектральной плотности, используемый в RTSA, представляет собой число событий в зависимости от частоты, примененной к цветовой шкале спектральной плотности, которая делит спектр на диапазоны на оси амплитуды. Каждый цвет на шкале представляет собой число событий, которые попадают в определенную сетку на оси амплитуды. Эта функция работает совместно с функцией послесвечения, которая предоставляет ценный инструмент для обнаружения динамических сигналов переходных процессов.

Рис. 14 Измерение сигнала Bluetoothв режиме RTSA

На рис. 15 иллюстрируется ранее проанализированный сигнал Bluetoothв режиме GPSA. В этом случае использовалась функция Max Holdв течение нескольких секунд для определения активных зон, занятых сигналом Bluetooth. Следующим шагом было применение режима Clear для захвата скачков частоты в реальном времени. Как можно заметить, отображается только ограниченная часть всего спектра Bluetooth. Удалось определить только один полный скачок частоты (пик 1), в то время как другие скачки частоты (пики 2 и 3) были обнаружены лишь частично. Кроме того, не были идентифицированы переходные сигналы.

Рис. 15 Измерение сигнала Bluetoothв режиме GPSA

Еще одной ключевой особенностью RTSA является спектрограмма, которая обеспечивает визуальное представление данных в трёх измерениях: частота, время и мощность сигнала. Этот инструмент бесценен для анализа динамических сигналов как во временной, так и в частотной областях. На рис. 16 приводится пример использования спектрограммы для визуализации сигнала с перестройкой по частоте в полосе1 МГц. Этот процесс развёртки выполняется дискретными временными шагами, а цвет отображаемого сигнала представляет собой количество событий, попавших в определенную сетку (мощность сигнала).

Рис.16 Одновременный анализ сигнала с перестройкой по частоте с использованием графиков плотности и спектрограммы в режиме RTSA

Спектрограмма является ценным инструментом для обнаружения переходных сигналов. Эта функция может использоваться в телекоммуникациях для обнаружения сигналов помех, мешающих основному сигналу вещания и ухудшающих его качество. На рис.17 иллюстрируются спорадические сигналы (обозначенные как 1 и 3)и постоянные сигналы (обозначенные как 2), представленные на спектрограмме и графике спектральной плотности.

Рис.17 Использование спектрограмм в режиме RTSA для обнаружения и анализа спорадических сигналов

Другой полезный график для анализа динамического сигнала — это график зависимости мощности во времени (PvT). Этот график похожа осциллограмму, на которой мощность сигнала изменяется во времени. Разница между графиком PvT и осциллограммой заключается в том, что вертикальная ось представляет общую мощность, рассчитанную в полосе обзора.

Рис. 18 иллюстрируется типичный график PvTсигнала Bluetooth. Спектрограмма и частотный спектр сигнала представлены одновременно, что позволяет пользователю сопоставлять информацию между графиками. График PvT на рис. 18 также показывает флуктуационную тенденцию мощности, которая является характеристикой сигнала ППРЧ.

Рис. 18 График PvT сигнала Bluetooth в режиме RTSA

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Свипирующие анализаторы спектра общего назначения (GPSA) широко используются для обнаружения сигналов в частотной области от нескольких кГц до нескольких десятков гигагерц. Они демонстрируют высокую эффективность анализа сигналов в высокочастотном диапазоне (ГГц), где осциллографы менее эффективны, особенно из-за присущих им высоким уровням шума по сравнению с анализаторами спектра. Однако, у GPSA существуют ограничения в отношении обнаружения быстроизменяющихся сигналов. Следовательно, использование GPSA ограничено, в основном, сценариями применения, где сигналы либо постоянны, либо подвержены медленным изменениям. Напротив, RTSA решают проблему обнаружения динамических сигналов и переходных процессов, захватывая информацию во временной области и затем выполняя обработку данных для преобразования этой информации в частотную область. Существует заметная разница в эффективности RTSA при обнаружении быстроизменяющихся сигналов по сравнению с GPSA. Во многом, это стало возможным благодаря появлению таких устройств, как DSP, CPU и GPU, а также разработке сложных алгоритмов для обработки данных в режиме реального времени. У RTSA,пока ещё, ограниченная полоса анализа для работы в режиме реального времени. Однако, вычислительные мощности устройств обработки данных постоянно увеличиваются, что позволяет расширять этот диапазон. Следовательно, при выборе современного анализатора спектра, предпочтение следует отдавать RTSA, учитывая значительные функциональные преимущества, несмотря на существующую разницу в цене, по сравнению с GPSA.

Источники информации

1. Материалы с сайта rigol.com
2. Материалы с сайта rigol-shop.ru.

Читать в пдф

Реклама в журнале: anton.denisov@ecomp.ru