从历史的角度来看|解密RF信号链:特性和性能指标( 三 )


从历史的角度来看|解密RF信号链:特性和性能指标
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图3.谐波和交调产物
与二阶交调失真(IMD2)和三阶交调失真(IMD3)相关的杂散分量会对目标信号造成干扰 。 用于量化干扰严重程度的重要指标为交调点(IP) 。 我们可以区分二阶(IP2)和三阶(IP3)交调点 。 如图4所示 , 它们定义输入(IIP2、IIP3)和输出(OIP2、OIP3)信号功率电平的假设点 , 在这些点上 , 相应的杂散分量的功率将达到与基波分量相同的电平 。 虽然交调点是一个纯数学概念 , 但它是衡量RF系统对非线性度耐受性的重要指标 。
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图4.非线性特性的定义
噪声
现在我们来看看每个RF系统固有的另一个重要特性——噪声 。 噪声是指电信号的波动 , 包含许多不同方面 。 根据其频谱及其影响信号的方式以及产生噪声的机制 , 噪声可以分为许多不同的类型和形式 。 但是 , 尽管存在许多不同的噪声源 , 我们也无需为了描述它们对系统性能的最终影响而深入研究其物理特性 。 我们可以基于简化的系统噪声模型进行研究 , 该模型使用单个理论噪声发生器 , 通过噪声系数(NF)这个重要指标来描述 。 它可以量化系统所引起的信噪比(SNR)的下降幅度 , 定义为输出信噪比与输入信噪比的对数比 。 以线性标度表示的噪声系数称为噪声因子 。 这是RF系统的主要特性 , 可以控制其整体性能 。
对于简单的线性无源器件 , 噪声系数等于由|S21|定义的插入损耗 。 在多个有源和无源组件构成的更复杂的RF系统中 , 噪声由各自的噪声因子Fi和功率增益Gi来描述 , 根据Friis公式(假设每级的阻抗都匹配) , 噪声的影响在信号链中逐级降低:
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由此可以得出结论 , RF信号链的前两级是系统总体噪声系数的主要来源 。 这正是在接收器信号链的前端配置噪声系数最低的组件(例如低噪声放大器)的原因 。
如果我们现在考虑生成信号的专用器件或系统 , 说到其噪声性能特征 , 一般是指受噪声源影响的信号特性 。 这些特性就是相位抖动和相位噪声 , 用于表示时域(抖动)和频域(相位噪声)中的信号稳定性 。 具体选择哪个 , 一般取决于应用 , 例如 , 在RF通信应用中 , 一般使用相位噪声 , 而在数字系统中 , 则通常使用抖动 。 相位抖动是指信号相位内的小波动 , 相位噪声则是其频谱表示 , 定义为相对于载波频率不同频偏处 , 1Hz带宽内的噪声功率 , 认为在此带宽内功率均衡(参见图5) 。
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图5.相位噪声特性示例
多种衍生品
到目前为止 , 我们考虑了多种重要系数 , 并基于这些系数衍生出很多参数 , 可用于量化各种应用领域中RF信号链的性能 。 例如 , 在噪声和杂散的基础上衍生出动态范围(DR)这个术语 , 用于描述系统实现所需特性的工作范围 。 如图4所示 , 如果该范围的下限由噪声决定 , 上限由压缩点决定 , 我们称之为线性动态范围(LDR);如果其上限由最大功率电平(该电平使交调失真变得不可接受)决定 , 我们称之为无杂散动态范围(SFDR) 。 需要注意的是 , LDR和SFDR的实际定义可能因具体的应用而异 。
系统能够处理生成具有指定SNR输出信号的最低信号电平定义了接收器系统的另一个重要特性 , 即灵敏度 。 它主要由系统噪声系数和信号带宽决定 。 接收器本身的噪声会对灵敏度和其他系统技术规格造成限制 。 例如 , 数据通信系统中的相位噪声或抖动会导致眼图中的星座点偏离其理想位置 , 使得系统的误差向量幅度(EVM)降低 , 误码率(BER)随之增高 。