實時分析技術和測量給無線通信帶來的好處
2015-09-16
實時信號處理定義
"Real time（實時）"這個術語最早來源于物理系統的數字仿真系統中，如果仿真系統速度匹配它所仿真的實時系統的速度，我們就認為該數字系統是實時的。要實時分析信號，意味著運行執行速度必須足夠快，可以準確處理相關頻段中所有的信號成分。如果要處理實時分量，首先采樣輸入信號必須足夠快，能夠滿足Nyquist定理。這意味著采樣頻率必須超過信號帶寬的兩倍。其次，以足夠快的速度連續執行所有計算，并且使得分析輸出可以跟上輸入信號中的任何變化。
頻譜分析，也稱為傅立葉分析，是從頻域中分析信號，當使用DSP時，也就意味著對時間采樣數據執行離散傅立葉變換（DFT）。
使用DSP進行傅立葉分析見圖1，輸入模擬信號經過A/D以后，再經過DFT引擎，就得到了輸入信號的FFT頻譜，可以看到在這個圖中每次FFT采樣之間還有一些時間間隙。上圖中整個頻譜分析的過程就等效于下圖中讓信號首先通過一群帶通濾波器，其中每個濾波器的帶寬和中心頻率都是按照DFT基本單元來分隔的。對于每個頻域單元，I和Q或者幅度和相位復包絡被計算，如果對該復包絡進行采樣，當采樣率等于上圖信號做FFT的速度的時候，所得到的兩個結果是精確相同的。以上展示的是一個非實時的FFT頻譜分析過程。對于實時頻譜分析來說，有兩個標準必須滿足：1. 輸入信號必須采樣足夠快，能夠滿足Nyquist定理，采樣信號速度大于信號帶寬兩倍。2. DFT計算必須執行得足夠快，使得每個DFT 頻域單元都滿足Nyquist標準。
我們定義100%捕獲一次不重復事件的最短時間，就是捕獲一次最窄矩形脈沖的持續時間。要實時處理所有感興趣的信號信息，首先要具有足夠的捕獲帶寬來支持感興趣的信號。第二，足夠高的ADC時鐘速率超過Nyquist標準。第三，有足夠長的捕獲間隔支持來分析感興趣信號的最窄分辨率帶寬（RBW）。第四，足夠高的DFT轉換速率超過感興趣信號的RBW的Nyquist標準。當今的通信系統，存在很多窄脈沖通信，為了測量和排除故障去查找問題，非常重要的是發現、觸發并分析這些窄脈沖。
加窗和DFT幀重疊
DFT中窗函數的作用是用來減小FFT頻譜分析中的頻譜泄漏的，但有時它也剛好會把有效的信息屏蔽掉。圖2中，最左邊的圖是DFT處理時有時間間隙的情況，中間的圖是DFT緊鄰，沒有時間縫隙，右圖中采用了幀重疊技術，即第二幀數據會共享第一幀數據。在左圖中可以看到，在時域中出現了短脈沖信號，但由于該脈沖信號在時域上剛好處于兩次DFT之間，因此在做變換時，直接就丟失了。從中間的圖中可以看到，由于短脈沖的出現恰好處于相鄰的窗函數的邊緣，因此也被抑制掉了。也就是說，信號是被采樣到了，但后來在做數字處理的時候卻被最小化了。右圖中采用重疊DFT技術，由于第一幀和第二幀重疊，重疊計算FFT，第二幀該脈沖信號的頻譜很容易就顯示出來了。所以在實行頻譜分析時，幀重疊技術的使用使得信號瞬態處理能力大大增強。
信號處理技術的演化
從六十年代的常規的掃頻頻譜分析儀到九十年代推出的矢量信號分析儀，以及如今泰克推出的頻譜分析儀，信號處理技術經歷了三個階段。60年代的頻譜測試儀主要針對軍用、通信系統等，測試的信號主要為模擬信號，并且多半為穩態信號，那時對測試儀器的要求主要是低噪底和比較高的動態范圍。到了90年代，復雜的數字調制加上通信技術的迅猛發展，測試信號主要以數字調制信號為主。到了今天，隨著DSP軟件的無限發展，自適應調制信號、瞬態信號以及跳頻、節變頻雷達通信的大量涌現，使得對于瞬變信號的測試要求越來越高，多余的時間相關分析、無縫捕獲，以及頻域事件的任意位置觸發都是分析此類瞬態信號的非常好的工具。
為了更好地理解實時頻譜分析儀的工作原理，我們可以大略的查看現在流行的三種類型的分析儀結構的簡單框圖（圖3）。盡管在分析儀中有許多相似之處，例如都有輸入衰減器, 但其中也有許多不同之處。
對于掃頻分析儀這種最早的分析儀設計來說，信號首先通過一個相對窄的可調諧的預選濾波器，然后再下變頻，接著通過分辨率帶寬濾波器RBW進行檢波，視頻帶寬濾波器濾波后在屏幕上把頻譜顯示出來，相對應的本振變化過程就是在頻率跨度范圍內，本振在調諧狀態下進行一個連續掃頻。第二代矢量信號分析儀（VSA）結構也是把頻譜進行下變頻處理,但采用的是本振步進的方式。連續的頻率覆蓋是通過數字化時域信號實現的，而信號的寬度是由每一個本振步進的中頻帶寬決定的， VSA把數據存儲在內存中，并且通過快速傅立葉變化計算其頻譜，并在頻譜上顯示出來。盡管實時頻譜分析儀（RTSA）的許多結構都和VSA架構類似，但最重要的區別就在于實時數字信號處理的硬件上的不同：即在實時頻譜分析儀中，信號在經過ADC數字化以后，再經過DSP做數字信號處理，后面還有一個超快速的實時FFT硬件電路進行計算。
眾所周知，FFT過程是需要進行大量計算的，FFT計算時間的長短取決于FFT變化所需要的點數和計算執行的速度。如果一個FFT計算執行的時間小于每幀采樣的時間，這樣的FFT處理我們就認為實時的。如果FFT處理時間超過一幀采樣所需要的時間，我們就認為它不是實時的。圖4中，上圖的部分由于FFT的計算是非實時的，所以導致時間信號中的第二幀信號丟失，即來不及做FFT處理，因此沒有實時地顯示出頻譜，而在下半部分圖中，由于執行了超快速的FFT處理，且每次FFT處理的時間都小于幀采樣的時間，所以此時所有信號的頻譜都會被實時地分析出來。
通常意義的"實時"指的是無縫捕獲并連續實時處理數據，即從數據輸入到輸出必須是連續沒有中斷的，不可以是先存儲后處理。實時頻譜分析采用的是邊存儲邊處理的方式，而且處理的速度非常快（大于每一幀采樣的速度）。如調頻廣播，它把FM信號轉化為聲音，這里聲音信號也不會有中斷，所以我們認為這是實時的。另外，電視機把射頻信號轉換成為動態的影像，中間沒有中斷，直到我們關機，所以我們認為這也是實時的。實時頻譜分析儀把射頻信號轉換成頻率對功率的軌跡，中間也沒有中斷，或者我們說的死區時間。
那么什么是非實時呢？比如傳統信號的掃描分析，或者像矢量信號分析的單次捕獲后再進行處理的方式。不太明顯的非實時方式是連續重新捕獲后進行處理，那這樣導致的問題是在兩次連續捕獲之間會有死區時間。
實時信號處理應用
傳統的掃頻頻譜儀都是被動的測試信號的，被測信號的特征是載波不隨時間變化。而實時頻譜分析儀是主動發現瞬態信號，采用DPX數字熒光技術，可以實時發現瞬態信號，通過頻率模板觸發去實施捕獲分析，最后進行實時頻譜分析。
泰克專利的DPX數字熒光技術
在進行頻譜分析時，當射頻信號進入ADC并數字化后，采樣的點集經過DFT引擎，會生成DFT頻譜。由于現在每秒可以執行超過48000次的DFT運算，而每個DFT頻譜會經過像素緩沖內存并在像素統計圖上顯示次數，如果把這些像素出現的統計次數直接顯示在頻譜上，那就非常不直觀，所以我們用色溫技術來表示信號在頻域中出現的頻次，如果頻次高，則暖色調（紅色），頻次低則為冷色調（藍色）?，F在把每1400次的DFT疊加到一張頻譜畫面上，并通過顏色反應信號的頻次。根據人眼視覺暫留的原理，每秒連續播放25幀畫面以上時人眼看到的畫面是連續的，所以通過每秒播放33幀的頻譜畫面，而每張頻譜畫面都是由1400多次的DFT疊加而成的，這樣1秒鐘48000次生動實時的視頻信號就很容易地顯示出來了。
最新資訊
