国产91免费_国产精品电影一区_日本s色大片在线观看_中文在线免费看视频

您現在的位置: 通信界 >> 測試儀表 >> 技術正文  
 
RF WCDMA 基準比較測試白皮書
[ 通信界 / 佚名 / www.6611o.com / 2016/4/25 22:54:45 ]
 

概覽

通過與傳統的儀器進行比較,了解軟件定義的PXI RF儀器在速度上的優勢。如WCDMA測量結果所示,基于多核處理器并行執行的LabVIEW測量算法與傳統儀器相比可以實現明顯的速度提升。

介紹

你在早晨7:00伴著搖滾音樂的聲音醒來,收音機鬧鐘里的RDS接收器提示你正在收聽來自Guns N’ Roses 樂隊的Welcome to the Jungle。然后,在你品嘗咖啡期時,可以在書房通過WLAN接收器來查收郵件。當準備好工作后,你走出家門,使用一個315MHz的FSK發射機來打開車鎖。坐到車里,駛上道路,你又可以享受無線電收音機所提供的沒有廣告的娛樂節目。稍后,你會通過藍牙耳機會與車內的3G手機建立連接。幾分鐘內,車載的GPS導航儀可以修正你當前的3D位置,并向你指示路徑。GPS接收機傳出的聲音提示你需要駛入收費公路,同時RFID接收器將自動收取相應的過路費。

RF技術無處不在。即便作為一個普通的消費者,每時每刻都會受其影響,更不要說一個RF測試工程師了。無線設備的成本大幅降低,可以讓業余的時間變得更輕松,但是在設計下一代RF自動測試系統時,將會帶來更多的挑戰。工程項目所面臨的降低測試成本的挑戰,比以往任何時候都嚴峻。因此,當前的自動測試系統所關注的焦點在于減少整體的測試時間。

最新發布的6.6GHz RF測試平臺

為了滿足這一需求,NI開發了6.6GHz高速RF測試平臺。所發布的新產品包括NI PXIe-5663矢量信號分析儀、NI PXIe-5673矢量信號發生器,可以為自動化RF測試提供高速、靈活的解決方案。NI PXIe-5663能夠以50 MHz的瞬時帶寬分析10 MHz 到 6.6 GHz信號。NI PXIe-5673能夠以100MHz的瞬時帶寬生成85 MHz 到6.6 GHz的信號。

圖1. 基于最新6.6GHz RF測試平臺的PXI系統。

6.6GHz RF測試平臺非常適于自動化測試應用。使用高度并行的NI LabVIEW測量算法,PXI模塊化儀器可實現顯著優于傳統儀器的測量速度。若要了解PXI模塊化儀器為何能夠實現比傳統儀器更快的測量速度,從二者的架構區別中即可找到原因。雖然二者使用類似的組件,但是區別在于PXI系統使用高性能的多核中央處理器(Central processing units, CPU)。圖2中展示了兩種類型儀器的系統框圖,即可看出這一區別。

圖2. 一個用戶定義的CPU是PXI RF儀器的核心組件。

雖然PXI和傳統儀器有許多共性,但是PXI模塊化儀器中用戶自定義的多核CPU可以實現更快的測量速度。在很多情況下,RF測量算法也是按照LabVIEW編程語言中所自有的并行方式編寫的。因此,可以通過將CPU升級至多核,從而實現總體的測量速度的提升。隨著CPU時鐘速率(或者CPU內核個數)按照摩爾定律提升,當前的RF測試儀器可以實現非常快的速度。如你在本文中所見,對于一些較為處理器密集型的RF測量算法,許多PXI矢量信號分析儀可以比傳統的臺式矢量信號分析儀的速度高出30倍。

為了更進一步了解PXI儀器的優勢,可以對一些高通量的無線測試應用進行分析。在這種情況下,測試時間在產品的成本(Cost of goods sold, COGS)中占有較大比重。而且,對于諸如3G UMTS (WCDMA)的無線通信協議來說,處理器密集型的算法將會占用較多的處理器資源。針對這一問題,作為National Instruments 系統聯盟商的AmFax公司提供了高度并行的測量算法,用于WCDMA物理層的測試。NI RF儀器以及合作伙伴的軟件,實現了一個低成本、高速度、而且高精度的測試平臺。

AmFax使用LabVIEW實現更快的WCDMA測量

為了展示PXIe-5663 RF矢量信號分析儀的測量速度和精度,我們與一款行業領先的傳統儀器進行了一次巔峰對決(如表1所示)。比對試驗所使用的兩個傳統儀器均為較新的RF矢量信號分析儀(Vector signal analyzers, VSA),并且其價格比一個完整的PXIe-5663 RF測試系統要高出許多。

儀器A為Rhode & Schwartz FSG

儀器B為Rhode & Schwartz FSQ

表1. PXI和傳統儀器的比較。

為了提供更為切實的基準測試數據,可以在一系列通信標準的測量應用中,對PXI和傳統儀器的測量時間進行比較。對于WCDMA應用來說,可在一系列參數測量中,考核儀器的性能。 物理層測試通常需要很長的采集時間,例如補償累計分布函數 (Complementary cumulative distribution function, CCDF),其最終的測試時間與處理器的速度性能不太相關。而對于一些需要解調運算的測試來說,例如誤差向量幅度(Error vector magnitude, EVM),則需要大量的數據處理工作。最后還進行了頻域的測量,例如相鄰信道泄漏功率比 (Adjacent channel leakage power ratio, ACLR)以及占用帶寬(Occupied bandwidth, OBW),這些測試通常需要離散傅里葉變換(Discrete Fourier transform, DFT)運算。

在一個常見的測試執行架構,例如NI TestStand軟件中,你可以很快地配置一個自動測試序列。NI TestStand軟件不僅提供一個內置的框架用于進行序列化的測試,還可以對每個測試所花費的時間進行統計。如圖3所示,即為NI TestStand 在一個自動測試序列中對測試時間統計的界面截圖。

圖3. NI TestStand實現了產品測試的自動化

如圖3所示,觀察嵌套的For 循環當中的EVM測試相關步驟(“NI 配置EVM”,“NI 測量EVM”)。外層的For循環用于確定對一個給定的測量進行平均的次數,內層的For循環用于在同一配置下測量多次。在同一配置下得到的多個測量值,可用于進行統計分析,以確定平均值和標準差。

配置RF儀器

在進行儀器基準測試時,需要將每個儀器都調整至最快的速度,這一點非常重要。對于傳統儀器來說,若要達到最快的速度,需要使用板載的平均函數而不是對每一個測量值手動的進行平均運算。此外,在測試運行時,應將前面板的顯示關閉。最后,選擇高效的儀器控制總線也非常重要。因為這種測試所產生的數據塊較小,所選的數據總線必須有較小的延遲。因此,我們選擇經由LAN的GPIB總線,以保證延遲最小。事實上,作為一個通常的準則,當不使用或者較少使用平均運算時,延遲對于測量的影響較為顯著。

為了對RF矢量信號分析儀的測量速度進行基準測試,需要使用一個RF矢量信號發生器為其提供信號源,進行回環測試。為了評價PXIe-5663 VSA的性能,可以使用最新的PXIe-5667 6.6 GHz RF矢量信號發生器來生成源信號。此源信號符合WCDMA標準,以1.95GHz作為中心頻率。將RF輸出的功率設定為-10 dBm,并將信號發生器的輸出端口和分析儀的輸入端口直接連線。圖4中展示了硬件的配置。

圖4. 直接連接VSA和VSG。

雖然使用一個實際的儀器作為待測單元(Device under test, DUT) 比較適用于特性測試(例如可重復性測試),但是回環測試的好處是,可以展示儀器的測量性能。

測量時間統計

按照上述的各項配置,觀察各項測量的測量時間(以秒為單位)。 請注意,表2中的測量所使用的平均的次數是按照設計驗證時所常用的次數來確定。在下文中,你可以了解到更多有關平均的次數和測量重復性之間關系。

表2. 傳統儀器和PXI儀器的WCDMA測量時間。

如表2所示,無論使用嵌入式控制器還是機架式控制器,PXIe-5663 RF矢量信號分析儀均可實現遠超傳統儀器的測量速度。此外,可以看到處理器的速度對整個測量時間的影響。其中,NI PXIe-8130嵌入式控制器使用AMD Turon X2 2.3 GHz CPU,NI PXIe-8106 使用一個2.16 GHz Intel Core 2 Duo CPU,四核控制器NI 8353 1U機架式控制器則使用兩個2.4 GHz Core 2 Duo CPU。由于CPU的性能直接決定測量的速度,四核控制器能夠比最快的雙核控制器實現的測量速度還要快。圖5所示為以百分比的形式,與傳統儀器相比所實現的整體的測量時間的縮減。

圖5. 與傳統儀器相比,NI 8353 1U控制器可以縮減83%的測量時間。

對于多數的WCDMA物理層測量來說,測量值的處理時間對整體的測量時間影響最大。對于這些測量來說,整體的測量時間通常與進行平均的次數有關。但也有一個例外,就是需要特別大的數據采集量的CCDF測量。在這種情況下,處理器的性能對于整體的測量時間影響較小。圖6所示即為CCDF測量,可以看到PXI測量系統比傳統儀器略快一些。

圖6. 平均運算的次數對于CCDF測量時間影響較小。

為了更加全面準確地觀察PXI儀器所帶來的性能提升,所進行的這些測量需要進行若干次。下面所示的所有數據是在每一種配置下進行10次測量后的均值。如圖6中所示,若使用基于PXI的測量系統(而不是傳統儀器),CCDF測量時間可以減少33%。此處,你可以看到NI 8353 四核機架式控制器可以達到最高的測量速度。

對于處理器密集型的物理層測量來說,選擇不同的處理器對總體的測量時間影響很大。在圖7至9中,可以看到傳統儀器和PXI儀器在測量時間和平均次數之間的關系。

圖7. 在處理器密集型的測量中,PXI儀器可以體現最大的速度優勢。

對于諸如EVM測量這樣的處理器密集型應用來說,選擇不同的處理器對總體的測量時間影響很大。例如,一個EVM測量如果設定為對五個點進行平均值運算,若使用PXIe-8130嵌入式雙核控制器需要342毫秒,若使用NI 8353四核控制器則所需時間縮減33%,只需要228毫秒。在相鄰通道泄漏比率(Adjacent channel leakage ratio, ACLR)測量中也可看到類似的結果,如圖8所示。

圖8. 在ACLR測量中,測量時間與平均次數的關系。

在ACLR測量中,使用PXI RF測量系統可以比傳統儀器快16倍。對于一個ACLR測量(不考慮配置所需時間)來說,典型的測試時間不超過8毫秒,這比常規的時域 ACLR測量時間還短。圖9所示為最后一項測量結果,即為占用帶寬的測量。

圖9. 在占用帶寬的測量中,使用PXI儀器可以比傳統儀器快30倍。

在圖9中你可以看到,對于一些測量來說,在達到相同的測量結果時,PXI RF儀器可以比傳統儀器快30倍。此外,在一些需要更多的平均次數的測量中,PXI儀器在絕對的測量時間上的優勢更為顯著。

測量值平均運算與重復性

雖然平均運算對整體的測量時間影響較大,但是仍需要通過平均運算以實現可重復的測量結果。由于測量值平均運算事實上增大了總體的測量時間,所以弄清平均運算次數與重復性精度之間的關系非常重要。因為可以通過平均來降低信號中的一些噪聲,你可以看到:隨著平均次數的增加,連續運行的重復性精度提高。圖10中所示, 在不同的平均值次數的配置下的EVM標準差。

圖10. 在不同的平均運算次數情況下的EVM標準差。

如圖10所示,所有的EVM測量都是針對一個WCDMA幀內進行,相當于2600 chip。請觀察測量重復性精度與平均次數的關系。在圖10所示結果中僅僅使用了1000組數據,而對于大多數產品測試應用來說,通常需要更大的數據集。事實上,許多測試都是使用多個儀器,因此需要一個更精確的模型,以表征測量重復性。

使用PXIe-5663 RF 矢量信號分析儀和PXIe-5673 矢量信號發生器,你可以很容易地實現優于1%的EVM測量。表3所示為更重配置下實現的均值和標準差。

表3. 在不同的平均次數的情況下的EVM和標準差。

NI 5663 RF矢量信號分析儀和PXIe-5673 RF信號發生器可以對WCDMA標準實現精準的、可重復的EVM測量。

結論

隨著無線通信技術的使用越來越廣泛,減少其測量時間所需的難度越來越大。幸運的是,PXI測量系統可以利用計算領域的最新技術。事實上,如本文中的數據所示,執行于多核PXI處理器上的并行的測量算法比傳統儀器上的類似算法有顯著的速度優勢。因此,借助于National Instruments新推出的PXI 6.6 GHz RF測量平臺,你可以在應對RF測試中的新挑戰的同時降低測試成本。

 

作者:佚名 合作媒體:不詳 編輯:顧北

 

 

 
 熱點技術
普通技術 “5G”,真的來了!牛在哪里?
普通技術 5G,是偽命題嗎?
普通技術 云視頻會議關鍵技術淺析
普通技術 運營商語音能力開放集中管理方案分析
普通技術 5G網絡商用需要“無憂”心
普通技術 面向5G應運而生的邊緣計算
普通技術 簡析5G時代四大關鍵趨勢
普通技術 國家網信辦就《數據安全管理辦法》公開征求意見
普通技術 《車聯網(智能網聯汽車)直連通信使用5905-5925MHz頻段管理規定(
普通技術 中興通訊混合云解決方案,滿足5G多元業務需求
普通技術 大規模MIMO將帶來更多無線信道,但也使無線信道易受攻擊
普通技術 蜂窩車聯網的標準及關鍵技術及網絡架構的研究
普通技術 4G與5G融合組網及互操作技術研究
普通技術 5G中CU-DU架構、設備實現及應用探討
普通技術 無源光網絡承載5G前傳信號可行性的研究概述
普通技術 面向5G中傳和回傳網絡承載解決方案
普通技術 數據中心布線系統可靠性探討
普通技術 家庭互聯網終端價值研究
普通技術 鎏信科技CEO劉舟:從連接層構建IoT云生態,聚焦CMP是關鍵
普通技術 SCEF引入需求分析及部署應用
  版權與免責聲明: ① 凡本網注明“合作媒體:通信界”的所有作品,版權均屬于通信界,未經本網授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用。已經本網授權使用作品的,應在授權范圍內使用,并注明“來源:通信界”。違反上述聲明者,本網將追究其相關法律責任。 ② 凡本網注明“合作媒體:XXX(非通信界)”的作品,均轉載自其它媒體,轉載目的在于傳遞更多信息,并不代表本網贊同其觀點和對其真實性負責。 ③ 如因作品內容、版權和其它問題需要同本網聯系的,請在一月內進行。
通信視界
華為余承東:Mate30總體銷量將會超過兩千萬部
趙隨意:媒體融合需積極求變
普通對話 苗圩:建設新一代信息基礎設施 加快制造業數字
普通對話 華為余承東:Mate30總體銷量將會超過兩千萬部
普通對話 趙隨意:媒體融合需積極求變
普通對話 韋樂平:5G給光纖、光模塊、WDM光器件帶來新機
普通對話 安筱鵬:工業互聯網——通向知識分工2.0之路
普通對話 庫克:蘋果不是壟斷者
普通對話 華為何剛:挑戰越大,成就越大
普通對話 華為董事長梁華:盡管遇到外部壓力,5G在商業
普通對話 網易董事局主席丁磊:中國正在引領全球消費趨
普通對話 李彥宏:無人乘用車時代即將到來 智能交通前景
普通對話 中國聯通研究院院長張云勇:雙輪驅動下,工業
普通對話 “段子手”楊元慶:人工智能金句頻出,他能否
普通對話 高通任命克里斯蒂安諾·阿蒙為公司總裁
普通對話 保利威視謝曉昉:深耕視頻技術 助力在線教育
普通對話 九州云副總裁李開:幫助客戶構建自己的云平臺
通信前瞻
楊元慶:中國制造高質量發展的未來是智能制造
對話亞信科技CTO歐陽曄博士:甘為橋梁,攜"電
普通對話 楊元慶:中國制造高質量發展的未來是智能制造
普通對話 對話亞信科技CTO歐陽曄博士:甘為橋梁,攜"電
普通對話 對話倪光南:“中國芯”突圍要發揮綜合優勢
普通對話 黃宇紅:5G給運營商帶來新價值
普通對話 雷軍:小米所有OLED屏幕手機均已支持息屏顯示
普通對話 馬云:我挑戰失敗心服口服,他們才是雙11背后
普通對話 2018年大數據產業發展試點示范項目名單出爐 2
普通對話 陳志剛:提速又降費,中國移動的兩面精彩
普通對話 專訪華為終端何剛:第三代nova已成為爭奪全球
普通對話 中國普天陶雄強:物聯網等新經濟是最大機遇
普通對話 人人車李健:今年發力金融 拓展汽車后市場
普通對話 華為萬飚:三代出貴族,PC產品已走在正確道路
普通對話 共享退潮單車入冬 智享單車卻走向盈利
普通對話 Achronix發布新品單元塊 推動eFPGA升級
普通對話 金柚網COO邱燕:天吳系統2.0真正形成了社保管