Annons

Låt mätinstrumenten ta ut beteendemodeller

Det finns olika metoder för att skapa modeller för elektriska komponenter som exempelvis förstärkare. Det mest effektiva är att utnyttja mätinstrument för att utvinna de data som behövs för beteendemodeller som sedan kan användas i RF-simuleringsprogram. Dave A Hall, senior product marketing manager RF and Wireless test, National Instruments ger här en bakgrund till tekniken.

 

 Ingenjörer har länge använt EDA-verktyg för att göra modeller av RF-system, sådana som mottagare och uppkonvertrar. Med verktyg för simulering på systemnivå, sådana som Visual System Simulator från AWR, får ingenjörer möjlighet att göra modeller och prediktera systemkarakteristika som förstärkning, 1 dB kompressionspunkt (P1dB), brusfaktor, vektorfel (Error Vector Magnitude, EVM) och grannkanalundertryckning (Adjacent Channel Power Ratio, ACPS).
Tricket med noggrann systemsimulering ligger i möjligheten i att använda noggranna modeller för varje komponent i systemet.
Antag t ex att en ingenjör konstruerar ett komplext radarsystem. Han kanske själv kan konstruera några av de enklare och mer specialiserade komponenter som filter och antenner, men bestämmer sig för för att köpa mera komplexa (och även mera generella) komponenter som blandare och förstärkare från hyllan. I detta scenario är det raka spåret till att få fram en beteendemodell för de “konstruerade” komponenterna, såsom filter, eftersom sättet att bygga upp dem i EDA-miljön ger upphov till en modell. För komponenter från hyllan kan det dock bli svårare att få fram en modell.


Fig 1. AM-AM/PM kan mätas genom att använda en VSG och en VSA.

En enkel första noggrann början till att få fram en modell är att använda publicerade data från specifikationen av en generisk komponentmodell. I fallet RF-effektförstärkare (PA) kan ingenjören i simuleringsmiljön använda en generisk beteendemodell för förstärkare och helt enkelt lägga in data som förstärkning, P1dB, övertoner och S-parametrar. Genom att använda denna information är det med simuleringsmiljön möjligt att hyfsat förutse RF-komponentens uppförande. Trots att publicerade specifikationer är ett bra sätt att få fram en grov beteendemodell är metoden inte helt säker. I många fall är specifikationerna inte fullständiga och de är knappast kapabla till att prediktera prestanda för en modulerad signal som har passerat kretsen. Därför vill ingenjören ofta använda instrumentering som en metod att få ut modeller med förbättrad noggrannhet.
Att ta ut beteendemodeller är en något av en konst. Det kräver goda kunskaper om såväl instrumentering som själva RF-testobjektet.
Idag kan vi gå igenom processen för att få modeller av RF-komponenter genom att använda två metoder: Enkla mätningar för AM-AM och AM-PM (eller sammantaget AM-AM/PM) och genom att bygga neurala nät för tidsfördröjning (time delay neural network, TDNN). Dessutom kan vi jämföra prestanda för beteendemodellen med den fysiska komponentens prestanda.

AM-AM/PM
Att mäta såväl utamplitud som fasmodulation för en aktiv komponent såsom en förstärkare är en rättfram process som kan genomföras med antingen en vektor-nätverksanalysator (VNA) eller en kombination av en vektor-signalgenerator och vektor-signalanalysator (VSA). Idag kommer vi att förklara teori, begränsningar och hårdvaruinställningar för att genomföra dessa mätningar med VSG och VSA.


Fig 2. NL_F elementet kan använda AM-AM/PM-mätningar för att bygga en enkel beteendemodell till en RF-förstärkare.

Teorin bakom AM-AM/PM-mätningar är att beteendet av en aktiv komponent som ett PA kan förutsägas helt enkelt genom att mäta utamplituden och fasen som funktion av inamplitud och fas. För att mäta detta används en RF VSG för att generera en gradvis stigande kontinuerlig bärvåg genom testobjektet. Denna vågform ger en gradvis stigande utsignal med konstant fas. Genom att använda en signal med gradvis stigande effekt kan vi karakterisera testobjektet såväl inom dess linjära som dess olinjära område.
Som framgår av fig 1 kan en VSA användas för att fånga in effektförstärkarens utsignal som I- och Q-signaler. Effekt och fas kan enkelt beräknas från IQ-samplingar genom att använda ekvationerna 1 och 2.
(1)

Ekvation 1 visar här momentan effekt för varje samplingsvärde (vi antar 50 ohms system) kan beräknas från I och Q.
Nästa ekvation, ekv 2) uttrycker momentan fas som den inversa tangenten av Q/I.

(2)

Sedan väl AM-AM och AM-PM är uppmätta med VSA kan dessa data direkt exporteras till miljön för systemsimulering, såsom VSS, för att modellera beteendet hos den aktiva RF-komponenten. Så som vi ser i fig 2 använder NL_F-elementet i VSS naturligt AM-AM/PM-mätningar för att bygga upp en beteendemodell för en RF-komponent.

För/nackdelar med AM-AM och AM-PM
Medan AM-AM/PM-utvinning är en användbar metod, tack vare den enkla utvinningsprocessen, har den dock vissa begränsningar som ger sig till känna i vissa fall. Som vi såg i föregående stycke betyder användningen av AM-AM/PM som en teknik för beteendemodeller att signalens magnitud och fas på utgången direkt kan förutsäga ingångens magnitud och fas.


Fig 3. En modulerad signal med olika effektnivåer används för att “träna” TDNN.

Medan detta antagande är rimligt för smalbandiga signaler, eller för RF-komponenter utan minneseffekt, gäller inte detta för alla fall. Till exempel uppvisar aktiva komponenter som slutsteg (PA) ofta minneseffekter. Med dessa förutsättningar är utsignalens magnitud och fas också en funktion av insignalens historia.
Generellt sett är tekniker för modellbaserad utvinning som bygger på kontinuerlig bärvåg mest effektiva i simuleringsmiljö när det handlar om relativt smalbandiga signaler, vilka påverkas mycket mindre av minneseffekter. Vid bredbandiga signaler bör man därför överväga valet att satsa på andra metoder.

Neurala nät för PA-modeller
Tekniken för “time-delay neural network” (TDNN) är en möjlighet till att göra en beteendemodell för bredbandigt modulerade signaler.
Ett TDNN använder intelligent signalbehandling för att representera varje IQ-sample på utgången genom att använda en olinär kombination av nuvarande IQ-inmatning och tidigare IQ-inmatningar. Tack var denna mekanism kan en TDNN därför i sig representera minnesberoendet hos RF PA.


Fig 4. TDNN-modellen representeras av ett element i schemat över systemet och kan kopplas till andra RF-komponenter.

TDNN-processen för att modellera aktiva RF-kretsar kräver att vi “tränar” TDNN genom att använda en serie IQ-samplingsvärden från in- och utgång. En generell regel, möjligheten hos TDNN till att förutse RF-komponentens beteende, påverkas starkt av hur nära karakteriseringen av träningssignalerna speglar karakteristiken hos de signaler som har modulerats.
Det betyder att som första steg av att TDNN-karakterisera en modell är att driva det aktiva elementet med en modulerad signal och fånga in utgångens IQ-samplevärden. Såväl ingångens IQ-vågform till komponenten och IQ-utgången, som fångas in med en RF VSA, kommer att användas för att träna TDNN.
Så som framgår av fig 3 är en av de tekniker som används för att med hög precision skapa TDNN-modeller är att fånga in IQ-samplingsvärden inom ett brett område av effektnivåer. I fig 3 ser vi effekten som funktion av tid för ett PA. I detta speciella fall är ingångens vågform till PA en modulerad signal som “stegas” över olika effektnivåer. Denna teknik tillåter oss att fånga in komponentens beteende över ett mycket större effektområde, vilket gör det möjligt för oss att bygga mycket noggranna TDNN-modeller.
För att bygga en TDNN-modell kan infångade IQ-samplevärden (jämsides med originalsignalens vågform på ingången) matas till en “wizard” (“hjälpreda”) för TDNN-modeller i simuleringsprogramvarans miljö.
I VSS-programvaran från AWR använder denna “wizzard” samplade IQ-data för att både träna och validera TDNN. Det som denna “wizzard” kommer fram till är ett TDNN-element, se fig 4, som kan användas för framtida systemsimuleringar.

Bevisa modellens noggrannhet
Sedan modellen har extraherats och är tillgänglig i simuleringsmiljön är det slutliga steget att validera modellens förmåga att prediktera prestanda hos verkliga komponenter. Några av de mest basala sätten för att validera en modell är att jämföra dess prestanda med verkliga komponenter för mätningar av modulationskvalitet, sådana som EVM- och spektrummätningar som ACPR. För modeller som inte har sitt ursprung i AM-AM/PM-mätningar (sådana som TDNN) är det värdefullt att jämföra modellens AM-AM/PM med verkliga komponenter.


Fig 5. Samma rutiner för signalgenerering och analys i LabView kan användas för såväl simuleringsmiljö som för fysiska mätningar.

När man jämför EVM- och ACPR-resultat mellan modellen och verkliga komponenter måste man ta stor hänsyn till att den vågform som driver varje komponent (antingen verklig eller modellerad) är identisk. På mätinstrumentsidan måste man se till att identiska mätalgoritmer används för att beräkna EVM och ACPR för att eliminera potentialen för implementeringen i mätalgoritmer.
I AWR VSS-systemets schema är en mekanism för att säkra enhetliga algoritmer att använda LabView-baserade mätrutiner i VSS-miljö. I detta scenario kan man använda verktyg i LabView för att generera och analysera enligt standarder som WCDMA, LTE och 802.11.
Som framgår av fig 5 kan LabView-koden användas direkt i VSS-systemets schema för att genomföra mätningar på simuleringsmodeller.
Genom att använda den teknik som just beskrivits kan vi lätt bedöma modellens möjligheter till att prediktera RF-uppförande genom att jämföra dess prestanda med verkliga komponenter. Fig 6 visar den spektrumprofil av en LTE-signal som har genererats genom en TDNN-modell. Som fig 6 illustrerar överensstämmer modellens spektrumprofil väl med den aktuella utsignalen. Detta indikerar att modellen väl kan prediktera förstärkarens prestanda i ett olinjärt område – vilket bevisas av den spektrala återväxten.


Fig 6. Spektrumprofil för en TDNN-modell (blå kurva) jämförs här med prestanda för en fysisk komponent jämfört prestanda hos en fysisk komponent (röd kurva).

Slutligen jämför vi AM-AM-prestanda enligt TDNN-modellen med beteendet hos själva den uppmätta förstärkaren. De modellerade AM-AM/PM-mätningarna görs med hjälp av en virtuell nätverksanalysator i simuleringsmiljö. Som fig 7 illustrerar gör TDNN-modellen det möjligt att prediktera lämplig förstärkning och kompressionspunkt för den fysiska komponenten.

Noggrann prediktering
Även om det finnas många sätt att producera en komponentmodell för att använda i simuleringsmiljö är modellutvinning med hjälp av mätningar en användbar och noggrann väg till att bygga modeller. För system som använder smalbandiga signaler är det ofta tillräckligt med enkla metoder som AM-AM/PM-mätningar för att bygga en simuleringsmodell.


Fig 7. AM-AM-respons hos TDNN-modellen korrelerar nära med prestanda hos den verkliga komponenten.

Skall man dessutom fånga in minneseffekter hos bredbandiga signaler är det bekvämare att använda en mer komplex metod, som TDNN för att bygga en komponentmodell.
I båda fallen har vi observerat att modellutvinning med hjälp av instrumentering ofta kan ge mycket noggrant predikterbara prestanda för själva RF-komponenten. Så nästa gång du genomför systemsimulering, och när du behöver en beteendemodell, överväg då att extrahera modeller med hjälp av RF-testutrustning.
Dave A Hall, senior product marketing manager RF and Wireless test, National Instruments

Comments are closed.