射频收发器设计与天线集成
概述
新兴通信系统、雷达和智能定位服务的吞吐量要求要求高性能和低成本的射频收发器。对于这些新的宽带系统,从基带数字电路到天线阵列元件的收发器都是完全集成的。
为了正确地设计这些集成收发器,在创新架构的研究和开发中需要精确的射频模型。模型必须跨多个带宽运行,并考虑阻抗不匹配、噪声和非线性效应。
在本演示中,您将看到如何使用MATLAB和Simulink来建模集成射频和天线阵列,其中测量的组件性能与数据表规格的组合与描述天线阵列行为的全波电磁分析结果相结合。
突出了
- 射频系统设计
- 宽带天线设计与优化
- 天线前端和射频收发器的集成
记录:2020年10月23日
欢迎参加这次关于射频收发器设计和天线集成的MathWorks网络研讨会。我叫乔吉亚·祖切利。我是MathWorks射频和混合信号产品领域的技术营销经理。如果您对本次演讲或相关主题有任何问题,请直接通过电子邮件与我联系。
在接下来的半小时中,我们将使用代码示例和可执行模型,从高级规范开始描述如何设计射频收发器。我们将逐步细化设计,以考虑噪声、非线性、阻抗不匹配、干扰信号的影响,也包括天线的集成。
要理解这些影响同时产生的影响,预测和理解这些影响具有挑战性。在详细说明射频系统设计时,我们将看到一个准确的射频收发器模型如何有助于评估实现权衡和确定最佳的架构实现。例如,我们将看到,实际上,如何确定所需的上转换和下转换阶段的数量,或者可能选择一种特定的数字信号处理算法来减轻损害。
网络研讨会也会帮助你回答更多你可能会有的问题,也会让你对一些设计有更深的了解。
我们首先介绍射频系统设计。我们将使用两个简单的例子。第一个例子是单脉冲雷达。第二个例子是Zigbee无线通信系统。我们将演示设计射频收发器的方法,并实现一定的一组规格,例如,最大误码率或一定的探测概率。而更复杂的射频系统,例如5G应用,可以按照完全相同的方法进行设计。
我们将从RF预算分析开始。然后,我们将详细说明我们的设计,包括非线性效果。此外,我们还将包括干扰信号。最后,我们将集成电磁模拟结果和一个完整的天线单元在我们的收发器。
第一个例子是一个非常简单的雷达系统。它由发射机、接收机、信道和目标模型组成,我们可以指定目标模型的位置和速度。让我们打开模型。
该雷达是单静态脉冲雷达。它的工作频率为10GHz,信号带宽约为30mhz。该模型包括脉冲产生、目标反射、信号采集和数字信号处理算法。利用雷达方程确定了波形参数。在这个模型脚本中,您可以看到设置了不同的参数,以实现5公里的最大射程和50米的分辨率。
当我们运行模拟时,我们看到我们有一个目标,距离雷达大约2公里。目标被检测到。让我们看看如果我们把目标移离雷达更远会发生什么。例如,让我们把它放在雷达探测范围的极限4.9公里附近。目标仍然可以被探测到,尽管峰值刚好高于噪声下限。
如果我们降低射频接收机增益,即使只是降低几个dB,目标也不会被检测到,信号水平就会低于噪声下限。或者,如果我们增加接收机的噪声值,我们也会看到反射的目标信号落在噪声下限以下。
我们可以得出结论,为满足目标距离检测要求,射频接收机的性能预算为增益30 dB,噪声值10 dB。在这一点上,我们可以开始评估实现的权衡和回答问题,例如我们如何在射频接收器的不同组件之间分配增益和噪声预算?其他影响,如相位噪声、非线性行为或天线的集成,又有什么影响呢?
让我们再看一个例子,一个无线通信系统。在本例中,有一个基带发射器和一个基带接收器,可以用来计算误码率和芯片误码率。为了计算比特误差率,您需要模拟非常长的比特序列,以便获得统计上显著的结果。
在本例中,我们希望获得小于1e-4的误码率。等效芯片错误率的计算将需要更短的数据序列,因为相对错误的数量更高,因为映射到一个芯片的比特数较多。
在这种情况下,芯片误差率约为7%,比特误差率为1e-4。我们将使用芯片错误率作为比特错误率的代理,这样我们就可以运行更短的模拟。
我们可以根据期望的芯片错误率推导出接收器的规格。例如,在-100 dBm的功率灵敏度水平下,要实现7%的芯片误差率,接收器的信噪比必须至少为0.3 dB。显然,更高的信噪比将使我们获得更好的芯片误差率。
基于信噪比,我们可以使用启发式和众所周知的链路预算分析技术推导射频接收机预算。在这种情况下,对于功率灵敏度为-100 dBm和饱和功率为0 dBm的10位ADC,射频接收器的规格是增益为51 dB,噪声为11 dB。
现在让我们打开模型并验证射频接收器链确实满足预算规范。
这是一个简单的通信系统模型。这些规格直接取自Zigbee标准。在这个测试台架上,我们在最小功率灵敏度水平下测试接收机,在功率水平设置为-100 dbM,带宽为2 MHz的情况下测试发射信号。基带接收机结构简单,主要用于OQPSK信号的恢复。它使用AGC和匹配的过滤器。
该射频接收机采用单放大器建模,通过计算得到的增益和噪声值进行表征。ADC模型包括性能特征,如动态范围、饱和度和10位量化的影响。我们可以验证,链路预算分析准确地预测了整个系统的性能。根据得到的增益和噪声数据,我们确实可以实现大约7%的芯片误差率。
在这种情况下我们需要回答的非常重要的问题是我们如何将增益和噪声预算分配到接收器的不同组件中?那其他的影响呢,比如相位噪声,非线性,天线集成。这些问题和我们之前遇到的雷达接收器问题是一样的。
那么我们如何开始射频设计呢?我们如何同时确定架构射频接收器和组件参数?一个很好的起点是使用数据预算分析器应用程序。有了这个应用程序,您可以计算级联噪声数字和功率水平,同时考虑组件非线性和阻抗不匹配。
这不是一件容易做到的事情,使用电子表格和理想化的公式进行链接分析。射频预算分析仪应用程序最近已增强,也包括谐波平衡。从应用程序中,我们可以生成MATLAB脚本,以方便设计空间探索和自动化的分析过程。
此外,从应用程序中,您还可以生成电路包络模拟模型。这允许您直接比较分析结果与Friis方程或谐波平衡或电路包络模拟。我们可以从应用程序工具条启动数据预算分析器应用程序。
首先,设置系统参数。在这种情况下,接收器工作在2.45千兆赫,输入功率为负100 dBm,信号带宽为2兆赫。现在,我们开始构建链。我们将从一个简单的结构开始,包括一个带通滤波器,一个LNA,一个解调器,一个通道滤波器和一个低频放大级。对于带通滤波器,我们将使用带外抑制高的SAW滤波器。
我们将使用s参数图导入描述SAW过滤器行为的Touchstone数据文件。s参数可以来自测量、电磁模拟或组件数据表。我们在扩展带宽上绘制该滤波器的s参数。
对于LNA,将增益设置为20 dB,噪声设置为4 dB。对于解调器,我们设置增益为12 dB,噪声值为13 dB。我们还将本振频率设置为2.45千兆赫,直接下转换为0赫兹。
由于我们选择了直接转换架构,因此将使用IQ解调器。我们添加了一个带宽为40 MHz的三阶巴特沃斯滤波器来选择下转换的信号,抑制上转换的信号。对于低频放大器,我们将增益设置为22 dB,噪声设置为12 dB。
我们首先验证系统在标称线性条件下的行为。我们将包括组件非线性规格稍后。链的总增益约为51分贝。它满足增益规格。
整体噪音为7分贝,远低于预算的11分贝。这意味着我们的信噪比约为3.8 dB。这高于0.3 dB的最低要求,这意味着系统的芯片错误率将小于7%。
现在让我们将精心设计的射频接收器添加到测试台架中,并评估得到的芯片错误率。我们直接从应用程序中生成电路包络模拟模型,并将该模型嵌入到我们的测试台架中,以测量芯片错误率。如您所见,生成的模型包括接收机的所有元素,包括IQ解调器。
在我们的测试台架中,我们现在可以用刚刚生成的模型替换射频接收器的占位符。当我们运行这个模型时,我们预计芯片错误率将远远低于7%。然而,它要高得多。芯片误差率性能的下降是由于SAW滤波器引入的相位旋转。
中心频率的相位偏移约为负419度,也就是说,等于负59度。这种相位旋转没有被简单的基带接收器补偿,因为我们没有实现恢复星座正确相位的机制。我们可以通过绘制接收到的星座图来验证这一点。
一种简单的一阶解决方案是包含一个固定相位旋转来补偿SAW滤波器。我们将相位旋转设置为识别值59度。现在如果我们重新运行模拟,我们得到的芯片错误率在1%左右,正如预期的那样。我们有很大的余量,所以我们可以继续完善我们的设计。
目前的模型没有考虑到任何非线性行为。让我们回到应用程序,看看当我们为各自的活动组件指定二阶和三阶非线性行为时会发生什么。我们为系统中的放大器和解调器增加了输出IP2和输出IP3的规格。
用Friis方程计算预算的结果与以前相同。我们还可以检查IP3预算分析的结果。我们可以将Friis方程的结果与用谐波平衡机得到的结果联系起来。它们是相同的,因为接收机是在最小功率灵敏度水平下测试的,也就是说,在轻度非线性条件下。
但是当我们增加射频链的输入功率时会发生什么呢?现在让我们评估一个边界情况,当我们将输入功率增加到-10 dBm。正如你所看到的,增益现在低于51分贝,因为接收器的有源组件饱和了。还要注意输出IP2相当大。你可能会认为这是可以忽略的。我们稍后将能够验证这个假设。
最后,我们可以重新生成电路包络模型,并在我们的测试台上使用所开发的射频接收机子系统来验证在这种新的工作条件下的系统性能。现在让我们更仔细地检查电路包络模型。如你所见,放大器现在包含IP2和IP3的有限值。此外,解调器还包括二阶和三阶非线性行为的有限值。
然而,在电路包络模型中,我们也可以包含额外的损伤。例如,我们可以指定0.5 dB的IQ增益不匹配。
我们也可以添加本振泄漏。例如,让我们指定一个LO到RF隔离值为90 dB。直观地说,您可能认为这对系统性能的影响很小。但当输入功率接近最小功率灵敏度时,我们将清楚地看到互混的影响。
我们还可以通过指定由频率偏移和相应的相位噪声级组成的相位噪声剖面来包括相位噪声的影响。通过简单地选择块对话框上的编辑系统按钮,或者将鼠标悬停在块上并右键单击鼠标并选择“在掩码选项下查找”,您可以预期解调器实际上是如何建模的。
如果我们模拟模型,我们现在看到一个非常高的芯片错误率和一个大的直流尖峰,这是由解调器使用的本振的有限隔离造成的。对于如此小的输入信号,有限的LO到RF隔离的组合引入了一个意想不到的直流偏移,这肯定是不可忽略的。
让我们通过包含一个用于直流偏移补偿的数字信号处理算法来缓解这个缺陷,并重新运行模拟。与完全线性系统相比,芯片错误率已经下降,但仍然非常好,远远低于所需的7%的值。
有许多不同的模拟技术可以用于射频模拟。最常用的可能是等效基带,其中只模拟感兴趣的信号带宽。模拟速度很快。然而,谐波和高阶互调产品周围的光谱再生的影响被忽略了。2022世界杯八强谁会赢?
另一种方法是在时域进行模拟,通常是从直流到光进行模拟,并根据系统载频的整数倍选择时间步长。这将导致对系统进行高度精确的模拟,但代价是非常耗时的模拟。
为了实现快速和准确的射频系统模拟,RF Blockset包括一个电路包络模拟引擎。您可以将电路包络视为等效基带的一般化,在这种情况下,您可以有效地模拟使用多个载频的稀疏频谱占用的信号。
RF Blockset是一个独特的系统级模拟器,因为它允许您选择使用哪种模拟技术,并且它在行为级操作,而不是在晶体管级,因此进一步加快了模拟。
电路包络并不是一项新技术,它通过结合暂态模拟和谐波平衡分析工作,我们也在射频预算分析仪应用程序中使用同一类型的分析。输入和输出端口允许您选择包络的中心频率。他们同时将Simulink信号转换成等效的电压和电流。
通过考虑由非线性行为和干扰信号产生的所有谐波和互调乘积,可以实现更精确的模拟,仍然足够快,可以与数字信号处理算法2022世界杯八强谁会赢?结合使用。
现在让我们看看电路信封如何帮助我们在建模我们的直接转换接收器。在我们的射频收发器中,我们使用电路包络来模拟调制到2.45 GHz载波上的基带信号。我们把这个信号和一个以相同频率工作的本振混合在一起。我们使用直接下转换架构。输出信号以0赫兹为中心。
当我们在混合器中加入有限振荡时,一小部分本振功率泄漏到射频路径中并与自身混合。结果,引入了一个显著的直流偏移,我们用直流阻滞剂减少了它。
现在让我们回顾一下非常适合电路包络模拟的不同用例,其中干扰信号的影响也包括在系统模拟中。
在这个模型中,射频接收器和我们在上一步开发的接收器是一样的。我们改变了测试台架,加入了一个超出限制的干扰信号。在我们想要的信号旁边,我们包括一个宽弯曲干扰信号与5兆赫的带宽。信号的中心在2.5 GHz左右,或距离我们感兴趣的信号50 MHz。它有更高的功率,大约-30 dBm。
但是射频接收器的干扰信号有什么影响呢?您可能还记得,通道选择过滤器的带宽为40 MHz。所以我们期望干扰信号被转换到50mhz,并被完全过滤掉。然而,由此产生的芯片误差率比以前要高得多。我们来研究一下。
为了理解芯片错误率的下降,我们使用了之前使用过的相同图形。我们添加一个超出边界的干扰信号,然后从输出中移除它,因为它在信道选择滤波器的带宽之外。
那么为什么芯片错误率降低了呢?这种退化是由解调器的有限IP2引起的。它在射频系统的后续阶段中传播。期望的信号是低功率的,所以它不会引起任何非线性。
然而,大功率的干扰信号在直流电流下导致频谱再生,有效地降低了所需信号的信噪比。这是一个简单但极好的例子,它展示了行为模型如何帮助您理解调试并预测由互调产物和混合器泄漏的组合所产生的行为。2022世界杯八强谁会赢?即使是实验室测试和全电路模拟也不允许您隔离不同的损伤,了解原因,并减轻其影响。
在这个演示的最后一个例子中,我将把一个天线集成到射频接收器中。每个无线系统都使用一个天线,但很难将其行为考虑到系统仿真中。在这个模型中,我们将输入端口改为接收天线。
缺省情况下,天线是各向同性的。然而,我们用一个更真实的微带贴片天线代替各向同性天线,它更好地描述了接收机的物理实现。为了做到这一点,我们使用了全电磁分析。为此,我们直接从天线块调用天线设计器应用程序。
我们可以从应用程序目录中选择任何天线。在这种情况下,平面微带贴片似乎是合适的。我们将天线的谐振频率设计为2.45 GHz。我们用矩量电磁求解法对天线进行了分析。我们计算天线参数,如输入阻抗和相应的一个端口s参数。
我们还使用该应用程序计算远场辐射图。在本例中,我们看到天线的方向性是10 dBi。当我们运行模拟时,天线阻抗被用来加载SAW滤波器。因此,该模型捕获了阻抗失配。三维远场辐射图按标称载频计算,即干扰信号的频率。这使我们能够解释到达的方向。
在本例中,我们指定到达方向为90度仰角。由于天线增益,第一级的增益可以降低,而整体信噪比性能提高。在我们结束最后一个例子时,我想快速总结一下到目前为止我们所涉及的内容,并分享一些观察,我们所涉及的工作流如何用于提高射频收发器设计的效率。
你是否发现自己花了太多的时间一遍又一遍地重复同样的任务?例如,你是否发现电子表格分析是不完整的、耗时的、难以理解的?你是否发现在给定的限制下,你需要不断修正你的计算,以包括额外的影响?
或者,您可能发现自己花费数小时验证RFIC自适应算法使用过于简化的射频模型,例如,验证一个DPD算法没有实际的功率放大器模型,或一个AGC(自动增益控制)算法没有接收机模型,或一个自适应波束形成算法不包括天线阵列的远场行为,或像耦合这样的效应。RFIC和算法之间缺乏集成会导致过度设计和多次设计迭代。
或者你可能发现自己花了大量的时间调试实验室原型。通常,只有在实验室中进行了测试,才能对整个系统设计进行评估。构建相关的测试设置和质量度量都是复杂的。结果是,测量的数据往往分析得很晚,提供的见解有限。
最后,您是否发现要与同事和客户以一种可量化的方式交流射频系统是如何真正工作的?如果您认识到这些挑战中的任何一个,那么您将从我们今天介绍的工作流程中受益。
我们已经了解了射频预算分析器如何帮助您分析、理解和描述射频收发器。该应用程序可以用来构建一个更稳健的射频预算。利用谐波平衡法可以分析系统的非线性行为。
我们还了解了电路包络模拟是如何将射频与数字信号处理算法集成的使能器,如用于建模波束形成、功率放大器线性化、自适应匹配网络或自动增益控制的算法。电路包络的好处是,它提供了对非线性效应的影响,噪声的产生,和信号失真的来源,包括阻抗不匹配的更深的理解。
最后,我们已经跨越了系统级建模和电磁领域。我们已经了解了如何将射频收发器与天线的全波电磁模拟完全集成。
在此,我感谢您的关注,并邀请您在您的下一个射频系统设计中尝试MATLAB射频工具箱、射频块集和天线工具箱以及许多其他MATLAB产品。2022世界杯八强谁会赢?我们今天展示的例子是产品例子的一部分。所以你可以下载一个试用版。非常感谢大家的关注。如果你有问题,请发邮件给我。谢谢你!
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