CN106872820B - 一种基于矢量网络分析仪测量眼图的方法 - Google Patents
一种基于矢量网络分析仪测量眼图的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于矢量网络分析仪测量眼图的方法,包括:在测量某待测器件的散射参数后,首先构造出完整的频域数据,然后通过傅里叶逆变换,将频域测得的散射参数变换到时域,得到时域的传输参数;构造一个随机码型序列,将该序列与时域传输参数相卷积得到时域响应;最后,利用得到的响应画出眼图。利用本发明可以直接观测到信号经过某待测器件后的眼图。本发明可以在不增加额外硬件配置的情况下利用矢量网络分析仪来测量眼图,突破了对矢量网络分析仪的传统应用,进一步充分开发和利用了矢量网络分析仪的时域功能。并且本发明测量眼图的方法简单,易操作,生成速度快,有利于相关人员利用生成的眼图进行通信器件的测试和分析。
Description
技术领域
本发明属于网络分析仪技术领域,尤其涉及一种基于矢量网络分析仪测量眼图的方法。
背景技术
眼图属于信号的时域测量结果,它是一系列数字信号累积形成的图形,它包含了丰富的信息,从眼图上可以观察出码间串扰和噪声的影响,体现了数字信号整体的特征,是信号分析领域的重要工具。传统的测量眼图的方法是使用信号发生器生成码元信号,经过信道的传输,将示波器跨接在接收滤波器的输出端,然后调整示波器的扫描周期,使示波器水平扫描周期与接收码元的周期同步,同步触发一次,然后叠加一次,将扫描所得的每一个码元波形重叠在一起,所形成的图形就是眼图。除了示波器以外,TDR和通信设备测试仪等也可以进行眼图的测量,但这些方法均是基于时域采样测量得到。
矢量网络分析仪是用于测量微波毫米波器件或部件频域参数的仪器,测量结果为频域数据。如果将频域测量得到的参数转换为时域,并增加相应的时域分析算法,则可以在不增加硬件配置的情况下利用已有的矢量网络分析仪进行更多的测量分析。通信器件测试时,一般需要同时测试其频域参数和眼图,利用传统的测量仪器和方法,需要同时使用多台仪器,操作繁琐且容易产生误差,本发明可以利用单台矢量网络分析仪同时测量器件的频域参数和眼图。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于矢量网络分析仪测量眼图的方法,旨在拓展矢量网络分析仪的时域分析功能,从而充分开发和利用该仪器。
本发明是这样实现的,一种基于矢量网络分析仪测量眼图的方法,所述基于矢量网络分析仪测量眼图的方法包括:在测量某待测器件的散射参数后,构造出完整的参数;通过傅里叶逆变换,将频域测得的散射参数变换到时域,得到时域的传输参数;构造一个随机码型序列,将序列与时域传输参数相卷积得到时域响应;利用得到的响应画出眼图。
进一步,所述基于矢量网络分析仪测量眼图的方法包括以下步骤:
(1)利用矢量网络分析仪测得某待测器件在一定频段内的S参数,这里要求测量的频率点成谐波相关,即测试的终止频率等于起始测试频率与测试点数之积。然后提取出其中的传输参数S21;
(2)利用共轭对称性和直流外推法构造完整的S21;利用共轭对称性构造即是已知正频率的S21,则负频率的S21幅度不变,相位相反。
(3)将构造完整的参数进行加窗处理;进行加窗是指首先选择合适的窗函数,然后将参数与窗函数相乘。这里选择的是凯撒窗。
(4)对步骤(3)中的参数进行傅立叶逆变换,得到时域的传输函数;传输函数是指变换到时域的S21。
(5)构造一个随机码型序列,将输入的随机码型序列和传输函数相卷积得到输出端的时域响应;
(6)将步骤(5)中得到的输出端的时域响应进行叠加显示,则得到对应的眼图。
进一步,测量S参数时要求测量的频率点成谐波相关,即测试的终止频率等于起始测试频率与测试点数之积。
进一步,利用共轭对称性构造出负频率的S21参数。
进一步,利用直流外推法构造出直流点处的值。
进一步,将输入的随机码型序列和传输函数相卷积可得到输出端的时域响应,利用响应可画出眼图。
本发明的另一目的在于提供一种利用所述基于矢量网络分析仪测量眼图的方法的网络分析仪。
本发明提供的基于矢量网络分析仪测量眼图的方法,是在矢量网络分析仪的基础之上为其增加一种生成眼图的时域方法,旨在扩展矢量网络分析仪的时域功能,从而充分开发和利用该仪器。对得到的频域参数进行预处理,仪器直接测量得到的散射参数在频域是截断的,而截断后的散射参数的傅立叶逆变换总是有旁瓣的。针对此现象可以通过加窗来减小截断效应。根据傅里叶逆变换后时域脉冲的分布情况和分辨率的要求,可以选择不同的窗函数对傅里叶变换前的数据进行处理。本发明可以在不增加额外硬件配置的情况下利用矢量网络分析仪来测量眼图,突破了对矢量网络分析仪的传统应用,进一步充分开发和利用了矢量网络分析仪的时域功能。并且本发明测量眼图的方法简单,易操作,生成速度快,有利于相关人员利用生成的眼图进行通信器件的测试和分析;生成眼图是矢量网络分析仪的功能在信号分析领域的一大扩展,该功能不仅可以进一步分析待测器件的性能,更可以推进对矢量网络分析仪的充分开发和利用,为通信器件和部件的研究开发提供全面的测量仪器支持。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于矢量网络分析仪测量眼图的方法流程图。
图2是本发明实施例提供的实施示例步骤流程图。
图3是本发明实施例提供的生成眼图的原理框图。
图4是本发明实施例提供的实施例1提供的被测电路连接示意图。
图5是本发明实施例提供的实施例2提供的被测电路连接示意图。
图6是本发明实施例提供的实施例1生成的眼图示意图。
图7是本发明实施例提供的实施例2生成的眼图示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明利用矢量网络分析仪来生成眼图,需要先获取被测件的S参数,并将得到的参数进行傅里叶逆变换得到时域传输参数;将时域传输参数与随机码型序列卷积则可得到响应。利用该响应就可画出眼图。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示,本发明实施例提供的基于矢量网络分析仪测量眼图的方法包括以下步骤:
S101:利用矢量网络分析仪测得某待测器件在一定频段内的S参数,这里要求测量的频率点成谐波相关。然后提取出其中的传输参数S21;
S102:在步骤S101的基础上利用共轭对称性和直流外推法构造完整的S21;
S103:将构造完整的参数进行加窗处理,减小其在傅里叶逆变换时的截断效应;
S104:对步骤S103中的参数进行傅立叶逆变换,得到时域的传输函数;
S105:构造一个随机码型序列,将输入的随机码型序列和传输函数相卷积得到输出端的时域响应;
S106:将步骤S105中得到的输出端的时域响应进行叠加显示,则可以得到对应的眼图。
下面结合具体实施例对本发明的应用原理作进一步的描述。
实施例1:
起始频率为1MHZ,频率间隔为1MHZ,截止频率为50MHZ,测量如图4所示网络的S参数。提取出S21,并将进行其傅里叶逆变换后与随机码型序列卷积得到接收端的信号,根据该信号可得到对应的眼图示意图,如图6所示。
实施例2:
起始频率为1MHZ,频率间隔为1MHZ,截止频率为50MHZ,在实施例1的基础上增加一个电阻,将实施例1与实施例2的眼图进行对比:
如图4所示,该电路包含一个3dB的π型衰减结构,利用其生成的S21数据可产生如图6所示的眼图。可以看到眼图的高度为原来的0.7左右,验证了生成眼图的可靠性和可行性。
实施例2在实施例1的电路原理图基础上增加了一个电阻,如图7所示,眼图的眼孔径变小。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于矢量网络分析仪测量眼图的方法,其特征在于,所述基于矢量网络分析仪测量眼图的方法包括:在测量某待测器件的散射参数后,构造出完整的参数;通过傅里叶逆变换,将频域测得的散射参数变换到时域,得到时域的传输参数;构造一个随机码型序列,将序列与时域传输参数相卷积得到时域响应;利用得到的响应画出眼图;
所述基于矢量网络分析仪测量眼图的方法包括以下步骤:
(1)利用矢量网络分析仪测得某待测器件在一定频段内的S参数,这里要求测量的频率点成谐波相关,即测试的终止频率等于起始测试频率与测试点数之积;然后提取出其中的传输参数S21;
(2)在步骤(1)的基础上利用共轭对称性构造出负频率的S21,并利用直流外推法确定直流值从而构造出完整的S21;
(3)将构造完整的参数进行加窗处理;
(4)对步骤(3)中的参数进行傅立叶逆变换,得到时域的传输函数;
(5)构造一个随机码型序列,将输入的随机码型序列和传输函数相卷积得到输出端的时域响应;
(6)将步骤(5)中得到的输出端的时域响应进行叠加显示,则得到对应的眼图;
要求测量的频率点成谐波相关,即测试的终止频率等于起始测试频率与测试点数之积。
2.如权利要求1所述的基于矢量网络分析仪测量眼图的方法,其特征在于,利用傅里叶变换的共轭对称性和直流外推法构造完整的S21参数。
3.如权利要求1所述的基于矢量网络分析仪测量眼图的方法,其特征在于,将输入的随机码型序列和传输函数相卷积得到输出端的时域响应,利用响应可画出眼图。
4.一种利用权利要求1所述基于矢量网络分析仪测量眼图的方法的网络分析仪。
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A Procedure for Measurement of S-parameters and Eye-diagram of Backplane Using Two-port VNA;Karel Hoffmann 等;《80th ARFTG Microwave Measurement Conference》;20121231;第1-3页 * |
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