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[声学测量] [转帖]噪声测量和参量

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发表于 2005-12-14 20:05 | 显示全部楼层 |阅读模式

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<TABLE width=500 border=0>

<TR>
<TD>噪声是一个重要的问题,希望在RF和微波系统中消除它,但从来不可能完全消除系统中的噪声。在某种意义上,噪声总是一个存在的测试信号,对其特性的测量可告知人们其电路和系统的有关性能。</TD></TR>
<TR>
<TD>本文简述最通用的噪声测量和确定产生噪声测试源的参量。</TD></TR>
<TR>
<TD><B>噪声指数</B></TD></TR>
<TR>
<TD>噪声指数是电路或子系统有多少噪声加到输入信号上的量度。它是指示灵敏度的量度。噪声指数由下式确定:</TD></TR>
<TR>
<TD>NF=1010g(noise factor)</TD></TR>
<TR>
<TD>噪声系统(noise factor)为:</TD></TR>
<TR>
<TD>式中:V是输入信号电压</TD></TR>
<TR>
<TD>K是波耳兹曼常数,1.37×10-23J/K</TD></TR>
<TR>
<TD>T是K氏绝对温度</TD></TR>
<TR>
<TD>B是带宽(单位Hz)</TD></TR>
<TR>
<TD>R是源电阻(单位Ω)</TD></TR>
<TR>
<TD>KTBgen是输入噪声电压。</TD></TR>
<TR>
<TD>若已知输入信号电压和系统噪声带宽,则可直接从上式量度噪声指数。测量输出信噪比,确定方程式中所有的变量。实现这类测量的困难是要精确确定系统的噪声带宽。窄带系统通常用一3dB带宽近似,但在通常边沿没有陡下降的任何系统将很难定义。</TD></TR>
<TR>
<TD>用具有已知过量噪声比(ENR)的噪声源可以实现噪声指数的直接测量,其中ENR为:</TD></TR>
<TR>
<TD>ENR=(热+源噪声)/(热噪声)</TD></TR>
<TR>
<TD>这样的噪声源将以ENR做为频率的函数进行定标,这对于在不同工作频率下的 测量是有用的。用恰当的测试配置,可以特别快的进行噪声指数测量。</TD></TR>
<TR>
<TD><B>相位噪声</B></TD></TR>
<TR>
<TD>另一个可用噪声量表征的不完整性是信号源的边带能量。这种噪声几乎全部与相位的频率有关,这是因为振荡器工作在接近饱和状态,消除了幅度变化。跟随放大器级的高增益可增加振幅噪声,但它与相位噪声相比是很小的。用石英晶体做为频率确定元件时,其相位噪声不是重要的问题。晶体具有高Q值,使得相位噪声比较低。另外,早期的系统往往不突出通道能力的限制或工作在一个相当拥挤的RF环境。</TD></TR>
<TR>
<TD>合成频率改变了这种形势。低QLC振荡器在真边带具有显著的相位噪声能量。当合成器的环带宽降低频外噪声时,环带宽内的噪声接近通常边沿,它是整个系统性能的关键。</TD></TR>
<TR>
<TD>Leeson方程已广泛用于量化振荡器的噪声,Leeson方程十分吻合实验数据:</TD></TR>
<TR>
<TD>相位噪声测量用中心频率fc的偏移和相对fc的振幅(dB)精确测定。振幅是假定1Hz带宽和只有一个边带(SSB)。例如,典型的无线VCD可标定为具有-100dBc/Hz@10kHz的SSB相位噪声,意思是在1Hz带宽偏离fc10kHz频率下的噪声是100dB(低于fc)。</TD></TR>
<TR>
<TD><B>噪声源</B></TD></TR>
<TR>
<TD>噪声对于很多种测试可以是有用的信号源。除了注意前面所说的噪声指数测试外,现在更多关注的在衰减条件和变化信噪比下测试数字通信系统的完整性(测量值误差率BER)。</TD></TR>
<TR>
<TD>一个关键参量是随机性,通常以高斯概率密度函数为参考。这也可以认为是噪声白度,以前很少能很好地确定该参量。噪声必须是足够随机性以保证统计分析的有效性。因为,理论上噪声具有无际带宽,所以可以用带能滤波器限制噪声功率而在所关心的频率范围保持可接受的随机性。高斯噪声幅度是随机的,这导致很大的 平均比。假若要达到精确的噪声基测量,由电路和测量设备必须避免饱和或其他不适当的工作。</TD></TR>
<TR>
<TD>最后,随机变化(衰减)信号通路的"噪声是移动通信中的一个重要指标。此噪声是Rayleigh概率密度函数。高斯噪声是加法的,结果是信号+噪声;Rayleigh衰减是乘法的,它的结果是所希望信号电平的起伏。基于这类随机函数的测量和分析,值得能够开发耐用的无线通信系统。(鲁冰)</TD></TR></TABLE>
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发表于 2006-3-3 08:54 | 显示全部楼层
<P>谢了!</P>
发表于 2006-7-15 10:57 | 显示全部楼层
XIEXIE
不错
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