Толкование основных характеристик Анализатора Спектра в Реальном Времени. Часть 2

Ссылка на страничку сайта Магазина Gtest(R) с предлагаемыми Анализаторами спектра, а также рекомендуемые приборы и статьи для дальнейшего самообразования - в самом конце этого Раздела

Взаимозависимость Разрешения по Полосе Частот и Интервала

Оконный анализ также служит для реализации фильтра RBW в анализе спектра FFT. Выполнение анализа FFT на оконных образцах приводит к появлению отклика полосового фильтра вокруг любых частотных компонентов, захваченных в полосе анализа FFT. На рисунке 7 показан спектр FFT для входа, состоящего из нескольких сигналов CW, которые разнесены по частоте на один RBW. При всего одном захвате FFT эффективно применяет банк параллельных фильтров RBW к входному сигналу. Обратите внимание, что отклик фильтра RBW неполный на частотах вблизи начала и конца диапазона FFT. Из-за этого используемая полоса пропускания составляет всего около 80% от полной полосы анализа FFT, что равно частоте выборки I/Q входа FFT (Fs).

Рисунок 7. Анализ FFT с оконным методом эффективно формирует банк параллельных фильтров RBW. На рисунке показан частотный спектр для нескольких входов CW-сигнала с частотным интервалом, равным одному RBW.

Существует множество различных типов оконных функций, которые различаются по своим характеристикам в частотной области, таким как ширина главного лепестка, спад боковых лепестков и равномерность полосы пропускания.

Рисунок 8. Временные и частотные характеристики общих оконных функций.

Обратите внимание, что каждая оконная функция имеет различную ширину главного лепестка (рисунок 8). Полоса пропускания фильтра RBW равна полосе пропускания главного лепестка окна по уровню 3 дБ и управляется регулировкой длины окна (W) и частоты дискретизации I/Q на входе FFT (Fs). Длина окна может быть равна или меньше размера FFT (N). Анализатор спектра Field Master Pro MS2090A использует оконную функцию Кайзера-Бесселя с RBW, установленным по этой формуле:

RBW=2.3×Fs/W and W≤N

Поскольку диапазон одного FFT также задается частотой дискретизации, RBW и диапазон являются взаимозависимыми. Эта взаимозависимость заметна в анализаторе спектра RTSA, поскольку измерение ограничено диапазоном одного FFT. Например, чтобы задать узкий RBW, длина окна может увеличиваться до тех пор, пока не достигнет максимального предела размера FFT N, а затем частота дискретизации Fs должна быть уменьшена, что затем заставляет уменьшить диапазон. Анализаторы спектра, не относящиеся к RTSA, могут сшивать несколько FFT для покрытия более широкого диапазона, но это требует настройки LO, в течение которого анализатор не видит событий сигнала.

Перекрытие окон

Поскольку оконное преобразование сужает временные выборки в начале и конце кадра выборки до нуля, переходные события сигнала на краях теряются (рисунок 9). Перекрытие используется для обеспечения захвата этих событий сигнала (рисунок 10). Каждый кадр выборки для БПФ частично заполнен выборками, которые были захвачены в предыдущем кадре выборки.

Рисунок 9. Переходные сигналы, возникающие на краях кадра оконного образца, будут потеряны.

Рисунок 10. Перекрывающиеся выборки позволяют фиксировать события на краях любого кадра выборки.

Степень перекрытия в RTSA ограничена скоростью вычисления БПФ относительно входной частоты дискретизации (Fs) для БПФ.

Максимально допустимый процент перекрытия = (FFT Clock – Fs) / FFT Clock

Частота тактовой частоты FFT — это частота, с которой FFT может обрабатывать одну выборку. Например, в анализаторе спектра Field Master Pro MS2090A частота тактовой частоты FFT составляет 270 МГц, поэтому он может выполнить 512-точечное FFT за 512 x 1/270 МГц = 1,9 мкс или 527 тыс. FFT в секунду. Чем выше частота тактовой частоты FFT, тем выше допустимое перекрытие. В следующем разделе будет показано, как более высокое перекрытие приводит к более короткой длительности POI сигнала.

Требование POI (достопримечательность или другой объект, отмеченный точкой на карте) к точности воспроизводимой амплитуды

Рисунок 11. Сигнальные пакеты с разной длительностью и временем начала имеют разные амплитуды спектра.

В анализе FFT спектральная величина сигнала зависит от его длительности и момента, когда сигнал присутствует относительно начала кадра выборки и оконной функции. Амплитуда пропорциональна площади, занимаемой под оконной функцией. Для одной и той же длительности сигнала амплитуда может сильно отличаться в зависимости от того, когда произошел всплеск сигнала (рисунок 11). Теоретический минимальный обнаруживаемый сигнал равен 5 нс, что задается максимальной частотой дискретизации в FFT 200 MSPS (I/Q).

Для полной точности амплитуды сигнал должен занимать всю площадь под оконной функцией. Чтобы гарантировать это условие, сигнал должен оставаться включенным в течение двух последовательных кадров выборки в простейшем случае, когда нет перекрытия, а длина окна равна размеру FFT (размеру кадра выборки). Выполнение этого условия гарантирует, что по крайней мере один кадр выборки и его FFT захватят полную амплитуду сигнала, поскольку начало события сигнала может произойти в любое время относительно начала любого кадра выборки (рисунок 12).

Рисунок 12. Для 100% POI и полной точности амплитуды сигнал должен присутствовать как минимум в течение двух последовательных кадров выборки, когда нет перекрытия, а длина окна (W) равна размеру БПФ (N).

Если анализ FFT выполняется с использованием перекрывающихся кадров выборки, требуемая длительность сигнала для 100% POI короче (рисунок 13).

Рисунок 13. Перекрытие уменьшает минимальную требуемую длительность сигнала для 100% POI и полной амплитудной точности. Сигнал должен присутствовать как минимум в течение двух последовательных кадров выборки за вычетом количества перекрывающихся выборок.

Если длина окна меньше размера FFT (рисунок 14), требуемая длительность сигнала будет короче, тем самым улучшая POI. Поскольку длина окна регулируется для изменения RBW, настройка RBW влияет на POI. Более широкий RBW соответствует более короткой длине окна и более короткому POI.