时域测量技术

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

..1 时域测量的基本原理
为了提高系统测量精度,我们在测量过程中引入了时域测量技术[44-45]。

由于矢量网络分析仪并不能发出实际入射脉冲或阶跃信号,而是通过收发一定频率带宽信号,测量样品的射频性能特性随频率的变化。

但是频域数据可以通过数学处理(即傅立叶逆变换)将频域数据变换成时域数据,并且能够将测量结果以时间作为X轴表示,这样以来就可以再时域上对时域数据进行相关分析。

通过时域响应能够观察信号传输过程中每个失配或反射位置和幅度的途径。

在进行时域测量中,适量网络分析仪还可以利用选通功能滤除掉不希望的响应,然后再将需要的响应通过傅立叶变换变回到频域。

其工作流程图如图3-8所示
图3-8时域测量流程图
如图3-8,
1 频率数据是矢网在频域中对器件响应进行测量时所搜集的数
据。

2 带通工作方式,通过它可以只选择需要的一段信号进行分析
3 窗口是在取样周期结束处提供到0的平滑过渡设置参数,用
以抑制响应中的无用旁瓣,使时域响应最佳;采用最小窗口
设置可以提供最佳分辨率和最高旁瓣。

4 选通是去除无用响应影响的时间滤波器。

5 频率数据是响应变换回频域之后观察到的数据,也是我们经
过时域处理后需要的数据。

接下来介绍其具体工作原理。

我们知道,任一个信号既可以用频域特征参数描述,也可以用时域特征参数描述,并且两种描述可以通过傅氏变换和傅氏逆变换联系起来[3]。

傅氏变换和傅氏逆变换的公式为:
(3-19)
用矢量网络分析仪(PNA—E8363B)以该方法进行测量,其测量结果以时间作为水平显示轴表示,响应值是以时间分隔开的形式出现。

下图对在频域和时域中的同一电缆反射测量数据进行比较。

电缆有两个弯曲段,在此,每个弯曲段都造成传输线阻抗的失配或变化。

图3-9 匹配传输线的响应
在输入端口测得的频域响应表示在电缆中失配之间互作用引起的组合反射响应(波动),但很难确定在电缆中何处产生失配。

时域响应提供观察电缆内部并确定每个失配的位置和幅度大小的途径。

在上例中,响应指出第二个电缆弯曲段是重大失配的位置。

当响应处在时域中时,分析仪还可以滤除掉不希望的响应。

然后,分析仪将需要的响应变回到频域。

这就允许针对特定的信号或调制波形来表征网络响应,而不包括外部器件如连接器或适配器的影响。

..1.1 时间分辨力
理论上有:
(3-20)
(3-21)
式中,为带宽。

由上式可知,带宽与最小分辨时间成反比例关系,因此频率跨度越宽,脉冲宽度或阶跃上升时间越窄,时间分辨力就越高。

图3-10 同带宽的方波信号及其时域响应
在大多数情况下,应当选择最大的有效频率跨度,以获得时间上的最高分辨力。

但是,必须将频率保持在被测件可用的频率范围内。

..1.2 窗口滤波器
在频域测量中,在起始和终止频率处所存在的突然变化将导致时域响应中的过冲和纹波。

在测试中,由于系统本身的特性,会对测量有一定的影响:
(1)有限的带宽决定脉冲宽度或阶跃上升时间,会限制解析两个紧密靠近的响应的能力。

脉冲宽度反比于测量的频率跨度,使脉冲宽度变得更窄的唯一途径是增大频率跨度;
(2)在终止频率处的突然截止所造成的脉冲旁瓣,使低电平响应隐设在邻近的较高电平响应的旁瓣中而使时域测量的动态范围受到限制。

图3-11 号加窗前后的响应
窗口功能在减小频域变化突然性的影响方面十分有用:(1)它影响了响应分辨力,使我们能够分辨和处理两个紧密靠近的响应;(2)影响了动态范围,使我们能够测量低反射目标的响应。

表3-4直观的说明了窗口功能在测量中的作用。

..1.3 时间选通滤波器(时域门)
在测量时使用矢量网络分析仪的选通功能可以选择或者以数学方式消除(时间滤波器)特定时间的时域响应。

然后,分析仪可以将剩余的时域响应变向到频域以供观察。

在对时域响应进行选通操作之后,可以切断变换并对选通仍起作用的器件的频率响应进行研究。

例如,在传输测量中,您可以消除多传输路径的影响。

您还可以单独地观察每个时域响应并在频域中分析各个别响应的影响。

切断时域变换以观察频域内的响应并观察在选通间隔之外(或对隔波型为在选通间隔内)除去响应的效果。

比如接通带通滤波器,选通之外的响应以数学方式从显示的测量中去除。

下面的图示出带通赋形选通的工作情况。

图3-12 量中引入带通滤波前后的对比
由该例可以清楚的看出,加入时间选通滤波器以后能够大大的减低测量目标的不确定性。

相关文档
最新文档