CN1799033A - 网络分析方法和网络分析装置 - Google Patents

Abstract

一种分析对其应用了调制信号的被测设备(20)的网络特性的网络分析装置(100)和方法，包括调制包含在被测设备(20)的输出信号(10)中的数据，基于解调数据和预先提供的设置数据生成调制信号(140)，输出调制信号作为参考信号，以及通过比较或参考被测设备的输出信号和这些参考信号来分析(150)被测设备(20)的网络特性。

Description

网络分析方法和网络分析装置

技术领域

本发明涉及用于分析被测设备的网络特性的方法和装置，更具体而言，本发明涉及可用于分析被测设备的网络特性而无需向被测设备应用参考信号的方法和装置。

背景技术

网络分析仪(例如，参考JP(公开)10[1998]-142,273(第2页，图3))是用于分析被测设备的网络特性的设备的一个示例。

传统的网络分析仪包括参考信号源、接收器和多个测量端口。参考信号源是有选择地连接到测量端口的正弦波信号源。由参考信号源输出的正弦波信号一般扫描(sweep)频率或电功率。接收器在测量端口处接收输入信号和输出信号。被测设备被连接到测量端口。以这种方式构造的传统网络分析仪通过在进行频率扫描或电功率扫描时对被测设备应用作为参考信号的正弦波信号，并且测量从被测设备的测量中反射回来的信号或由被测设备发送的信号，来分析被测设备的网络特性(例如，JP(公开)10[1998]-142,273(第2页，图3))。

频谱分析仪或信号测量设备是具有与网络分析仪类似结构和功能的设备。这些设备与分析被测设备的特性的网络分析仪的不同之处在于，它们是分析被输入的完全相同的信号的特性的设备(例如，JP(公开)2[1990]-259,579(第2页，图8)和JP(公开)2000-324,026(第3页，图1))。

从上述描述可知，利用传统网络分析仪，参考信号被应用到被测设备，以便分析被测设备的网络特性。但是，存在由于难以或无法将这些参考信号应用到被测设备而不能分析网络特性的情况。便携式电话的无线基站的无线发射机是这种类型的被测设备的一个示例。无线发射机基于接收自无线电传输路径的数据来调制载波信号，利用电放大器来放大经调制的载波信号，并从天线发射这些信号。例如，必须隔离此电放大器，并将参考信号应用到电放大器的输入部分，以便测量该电放大器的网络特性。此外，必须检测该电放大器的输入部分，并将用于输入参考信号的信号线连接到该电放大器的输入部分，以便测量该电放大器的网络特性。对执行测量的人来说，这些操作是非常麻烦的，并且两者都会导致错误测量。在极端情况下，存在被测设备将被损坏的可能性。此外，存在如下情况：利用传统的网络分析仪，必须在不同于正常使用状况的状况下操作被测设备，以便分析被测设备的网络特性，这致使无法分析实际操作状况下的网络特性。以下情况是在不同于正常使用状况的状况下的分析的一个示例：由网络分析仪输出的作为参考信号的扫描正弦波信号被应用到用于被调制信号的放大器，并且该正弦波信号被此放大器放大。

考虑到上述环境，本发明用于提供一种装置和方法，利用该装置和方法，可在无需向被测设备应用参考信号的情况下分析被测设备的网络特性。另外，本发明提供了一种网络分析装置和网络分析方法，利用该装置和方法，无需对被测设备应用信号生成。本发明还提供了一种装置和方法，利用该装置和方法，可以在实际操作状况下分析被测设备的网络特性。

发明内容

本发明是一种网络分析装置，该装置适合于生成被应用到被测设备的调制信号，以及从输出自被测设备的调制信号和被生成的调制信号中分析该被测设备的网络特性，从而可以在无需向被测设备应用参考信号的情况下分析该被测设备的网络特性。因此，不会由于网络分析而损害被测设备，并且消除了被测设备的网络分析期间的操作的复杂性。此外，不必生成应用到被测设备的信号。另外，可以在实际操作状况下分析被测设备的网络特性。因此，可以测量操作状况下被测设备受其温度等影响的动态特性。本发明还适合于在无需向被测设备应用参考信号的情况下，利用网络分析装置来分析被测设备的网络特性，从而可以测量调制信号的幅度噪声和相位噪声。

本发明以如下方式操作：生成被应用到被测设备的调制信号，并且从输出自被测设备的调制信号和被生成的调制信号中分析被测设备的网络特性。

此外，本发明装置是分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性的装置；该装置包括解调装置、参考信号生成装置和分析装置；该解调装置对包含在被测设备的输出信号中的数据进行解调；该参考信号生成装置基于已被该解调装置解调的数据和预先提供的设置数据来生成上述调制信号，并输出这些调制信号作为参考信号；并且该分析装置通过比较或参考被测设备的输出信号和这些参考信号来分析被测设备的网络特性。

本发明的方法是被用于分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性的方法；该方法包括如下步骤：对包含在被测设备的输出信号中的数据进行解调的步骤；基于上述调制数据和预先提供的设置数据而生成上述调制信号，并输出这些调制信号作为参考信号的步骤；以及通过比较或参考上述被测设备的输出信号和上述参考信号，来分析被测设备的网络特性的步骤。

此外，利用上述本发明的装置和方法，上述调制信号是数字调制信号，并且上述数据是数字数据。

一种分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性的网络分析设备，该设备包括：解调器，该解调器对包含在来自被测设备的输出信号中的数据进行解调；参考信号生成器，该参考信号生成器基于已被解调器解调的数据和预先提供的设置数据来生成调制信号，并输出调制信号作为参考信号；以及分析仪，该分析仪通过比较或参考被测设备的输出信号和参考信号来分析被测设备的网络特性。

分析仪通过以下步骤来分析被测设备的频率特性：利用滤波器对被测设备建模；从被测设备的输出信号和参考信号中确定滤波器的脉冲响应；以及对脉冲响应执行傅立叶变换。

可替换地，分析仪通过以下步骤来分析被测设备的电功率特性：检测被测设备的输出信号和参考信号的幅度比；以及分析被测设备的输出信号的幅度和幅度比之间的相关性。

分析仪还可以通过以下步骤来分析被测设备的电功率特性：检测被测设备的输出信号和参考信号之间的相位差；以及分析被测设备的输出信号的幅度和相位差之间的相关性。

此外，分析仪通过以下步骤来分析被测设备的幅度噪声特性：检测被测设备的输出信号和参考信号之间的幅度差；以及对幅度差执行傅立叶变换。

分析仪还可以通过以下步骤来分析被测设备的相位噪声特性：检测被测设备的输出信号和参考信号之间的相位差；并且对相位差执行傅立叶变换。

优选地，调制信号是数字调制信号，并且数据是数字数据。

一种分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性的网络分析方法，该方法包括：调制包含在被测设备的输出信号中的数据，以产生解调数据；基于解调数据和预定的设置数据生成调制信号；输出调制信号作为参考信号；以及通过比较或参考被测设备的输出信号和参考信号，来分析被测设备的网络特性。

附图说明

图1是示出了根据本发明的网络分析装置的结构的示图；

图2是示出了网络分析装置的操作的流程图；

图3是示出了在分析被测设备的频率特性时分析仪的结构的示图；

图4是示出了系统识别设备的结构的示图；

图5是示出了用于分析被测设备的频率特性的过程的流程图；

图6是示出了根据另一实施例的系统识别设备的结构的示图；

图7是示出了根据另一实施例的用于分析被测设备的频率特性的过程的流程图；

图8是示出了在分析被测设备的电功率-电功率比特性时分析仪的结构的示图；

图9是示出了在分析被测设备的电功率-电功率比特性的过程的流程图；

图10是示出了在分析被测设备的电功率-相位特性时分析仪的结构的示图；

图11是示出了用于分析被测设备的电功率-相位特性的过程的流程图；

图12是示出了在分析被测设备的幅度噪声特性时分析仪的结构的示图；

图13是示出了用于分析被测设备的幅度噪声特性的过程的流程图；

图14是示出了在分析被测设备的相位噪声特性时分析仪的结构的示图；

图15是示出了用于分析被测设备的相位噪声特性的过程的流程图；

图16是示出了根据本发明另一实施例的网络分析装置的结构的示图；以及

图17是示出了根据本发明又一实施例的网络分析装置的结构的示图。

具体实施方式

下面将基于附图所示的优选实施例来描述本发明。本发明的第一实施例是可通过本发明的方法用于分析被测设备的网络特性的网络分析装置，其结构如图1所示。

图1示出了作为本发明一个实施例的网络分析装置100，以及调制信号源10和被测设备(DUT)20。

调制信号源10是生成已经基于某数据而被调制的调制信号的信号源。本实施例中的数据优选地为数字数据。但是，数据的形式并不局限于数字数据。数据可以是模拟信号，例如正弦波信号。用于调制的数据是由调制信号源10生成的、是被预先放置在调制信号源10中的，或是从调制信号源10外部输入的。

被测设备20响应于调制信号源10的输出信号而输出信号。被测设备20的输出信号是被测信号。

网络分析装置100包括输入端子110、接收设备120、作为解调装置示例的解调器130、作为参考信号生成装置示例的调制参考信号生成器140、作为分析装置示例的分析仪150、显示器160和输入设备170。

输入端子10是用于接收信号的端子。在图1中，输入端子110被连接到被测设备20的输出端子，并接收被测信号。

接收设备120通过输入端子110接收被测信号，并转换被测信号以使其适合于解调器130和分析仪150。例如，接收设备120调整电平和滤波器和/或将被测信号从模拟信号转换成数字信号，并将信号引入解调器130和分析仪150。在最简单的情况下，接收设备120不对接收到的被测信号执行任何转换处理，就将接收到的被测信号引入解调器130和分析仪150。此外，接收设备120优选地具有接收被测信号所需的输入阻抗。

解调器部分130对包含在接收设备120的输出信号中的数据进行解调。当被测信号是经调制的模拟信号时，模拟信号被解调。此外，当被测信号是经调制的数字信号时，数字数据被解调。

调制参考信号生成器140基于由解调器130解调出的数据，生成调制信号。所生成的调制信号成为参考信号，用于被测设备20的网络特性分析。

分析仪150从接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号分析被测设备20的网络特性，并将分析结果输出到显示器160。此外，分析仪150控制接收设备120、解调器130和调制参考信号生成器140以用于分析。分析仪150包括操作装置，例如微处理器或数字信号处理器。各种分析功能依赖于分析仪所执行的程序而被执行。当接收设备120和调制参考信号生成器140的输出信号是模拟信号时，分析仪150包括对信号采样并将它们转换成数字数据(未示出)的装置(例如A/D转换器)。

显示器160显示网络分析装置100的测量结果以及各种数据，包括设置数据。例如，显示器160是LED灯或液晶面板显示器。显示器160应该优选地能够显示各种数据。显示器160可以是打印机和/或其他输出设备。

输入设备170接收从网络分析装置100的用户输入的数据。例如，输入设备170包括适合于数据输入的输入装置，例如按钮、微调旋钮或键盘。输入设备170应该优选地是用于输入各种数据的装置，例如可光读的盘或LAN接口。

现在将描述网络分析装置100的操作。图2示出了表示网络分析装置100的示例性操作过程的流程图。图2所示的流程图表示在分析被测设备20的网络特性时，网络分析装置100的主要操作过程。

在步骤S10中，通过输入设备170接收分析被测设备20的网络特性所需的设置数据。该设置数据例如可以包括用于解调器130和调制参考信号生成器140的解调参数。如果例如已被设置的数据可以重用，则可以绕过该步骤而前进至步骤S11。

在步骤S11中，接收设备120转换通过输入端子110接收到的被测信号，以使其可以被解调器130和分析仪150所使用。例如，接收设备120调整电平和滤波器，和/或将被测信号从模拟信号转换到数字信号。在最简单的情况下，接收设备120将接收到的被测信号照原样引入解调器130和分析仪150。

在步骤S12中，解调部分130对包含在接收设备120的输出信号中的数据解调。当被测信号被调制为模拟信号时，模拟信号被解调。此外，当被测信号被调制为数字信号时，数字数据被解调。优选地在解调时，解调所需参数被从分析仪150提供到解调器130。所提供的参数例如包括当数字调制信号被解调时的符号率、调制格式等等。调制格式例如是QPSK、16QAM、FSK等等。

在步骤S13中，调制参考信号生成器140基于已经被解调器130解调的数据，生成调制信号，并将信号提供到分析仪150。当调制信号被生成时，生成调制信号所需的参数被从分析仪150提供到调制参考信号生成器140。所提供的参数例如包括当例如调制数字信号被生成时的符号率、调制格式和传输速度。此外，滤波器参数包括滤波器类型和阶数。滤波器的类型优选地是Nyquist滤波器或Butterworth滤波器。调制格式如下所述。

接下来，在步骤S14中，分析仪150通过比较或参考接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号，分析被测设备20的网络特性。就是说，被测设备的网络特性是通过比较或参考两种调制信号来分析的。在以下给出的段落中将更详细描述此步骤中的网络特性的分析顺序。

在步骤S15中，显示器160以适当的显示形式显示由分析仪150分析出的被测设备20的网络特性。

以上述方式构造和操作的网络分析装置100能够在无需对被测设备20应用参考信号的情况下分析被测设备20的网络特性。

现在将更详细描述步骤S14中的网络特性和分析过程。在步骤S14中对网络特性的分析不同于传统的分析。一个不同之处在于，用于传统网络特性分析的信号是单频率信号，而本发明的方法使用调制信号。例如，无论是连续扫描还是间歇性扫描，传统网络特性分析中的频率扫描和电功率扫描具有恒定的扫描方向。但是，在以上述方式构造的网络分析装置100中，接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号是调制信号，其频率和电功率的改变方向是不规则的和非恒定的。因此，不能使用传统的分析方法。

下面将按顺序描述用以分析被测设备20的频率特性的过程、用以分析被测设备20的电功率特性的过程、用以分析被测设备20的幅度噪声特性的过程，以及用以分析被测设备20的相位噪声特性的过程。

首先，将描述用以分析被测设备20的频率特性的过程。被测设备20的频率特性是通过利用滤波器对被测设备建模并识别该滤波器的脉冲响应而被分析的。

当被测设备20的频率特性被分析时，在分析仪150内提供了若干功能元件。分析仪150的示例性内部结构如图3所示，因为它有助于描述此分析过程。分析仪150包括系统识别设备210和频率特性分析设备220。系统识别设备210是利用滤波器对被测设备建模并识别该滤波器的脉冲响应的功能元件。频率特性分析设备220是从已被系统识别设备210识别出的脉冲响应分析被测设备的频率特性的功能元件。

系统识别设备210的内部框图如图4所示。系统识别设备210包括FIR滤波器211、比较器部分212和滤波器系数再生(regeneration)设备213。FIR滤波器211是表示被测设备20的n阶横向型FIR滤波器。FIR滤波器211包括n个加法器、n个延迟器和(n+1)个可变滤波器系数h₀到h_n。一个延迟器的延时优选地是输入数据的采样间隔T。

图5的流程图示出了在具有上述功能元件的分析仪150中对被测设备20进行频率特性分析的示例性过程。

在步骤S20a中，滤波器211对接收设备120的输出信号滤波。

在步骤S21a中，比较器212将调制参考信号生成器140的输出信号与滤波器211的输出信号相比较，并生成差值信号。该差值信号是通过从调制参考信号生成器140的输出信号中减去滤波器211的输出信号而获得的。差值信号可能被生成，从而也可以从滤波器211的输出信号中减去调制参考信号生成器140的输出信号。

在步骤S22a中，滤波器系数再生器213参考调制参考信号生成器140的输出信号和比较器212的输出信号，重新生成FIR滤波器211的滤波器系数h₀到h_n。新的滤波器系数h₀到h_n通过使用公式1的计算来设置。

h(k+1)＝h(k)-μe(k)(公式1)

但是，

h(k)＝[h₀(k)  h₁(k)  …  h_n-1(k)  h_n(k)]

e(k)＝E[ε²(k)]

$\▿e\left(k\right)=\left[\begin{array}{ccccc}\frac{\∂e\left(k\right)}{{\∂h}_0\left(k\right)}& \frac{\∂e\left(k\right)}{{\∂h}_1\left(k\right)}& \·\·\·& \frac{\∂e\left(k\right)}{\∂h_{n-1}\left(k\right)}& \frac{\∂e\left(k\right)}{{\∂h}_n\left(k\right)}\end{array}\right]$

$={\left[\begin{array}{c}-2E\left[\mathrm{\ϵ}\left(k\right)x\left(k\right)\right]\\ -2E\left[\mathrm{\ϵ}\left(k\right)x(k-1)\right]\\ \·\\ \·\\ \·\\ -2E\left[\mathrm{\ϵ}\left(k\right)x(k-n+1)\right]\\ -2E\left[\mathrm{\ϵ}\left(k\right)x(k-n)\right]\end{array}\right]}^T$

这里，h(k)是代表在指示当前时刻的时刻k处的滤波器系数h₀到h_n的矩阵。h(k+1)是代表新设置的滤波器系数h₀到h_n的矩阵。ε(k)是k时刻的比较器212的输出信号。x(k)是代表时刻k的调制参考信号生成器140的输出信号的矩阵。E[]是期望操作数。M是任意值。

在步骤S23a中，比较器212的输出信号与预定值相比较并被评价。当比较部分212的输出信号等于或小于预定值时，处理前进至步骤S24a。如果比较部分212的输出信号大于预定值，则再次执行步骤S22a和步骤S23a中的处理。该处理的重复执行由图4中的循环214表示。

在步骤S24a中，系统识别设备210将FIR滤波器211的滤波器系数h₀到h_n输出到频率特性分析仪220。滤波器系数h₀到h_n也是被测设备20的脉冲响应。

在步骤S25a中，频率特性分析仪220对FIR滤波器211的滤波器系数h₀到h_n执行傅立叶变换，以获得被测设备20的频率-幅度特性或频率-相位特性。这些特性也可以同时获得。

新的滤波器系数h₀到h_n应该根据被测设备20的输出信号随时间的改变(即，接收设备120的输出信号随时间的改变)而从当前滤波器系数h₀到h_n中计算出。因此，例如，公式2也可以被用于替代公式1。

h(k+1)＝h(k)+2ε(k)x(k)(公式2)

此外，系统识别设备210可以被图6所示的系统识别设备230所替代。系统识别设备230的特征在于，有时候，例如当将被识别的滤波器系数不随时间改变时，与系统识别设备210相比，可以容易地识别出最佳滤波器系数。图6中的系统识别设备230包括滤波器211和滤波器系数确定设备233。FIR滤波器211是表示被测设备20的n阶横向FIR滤波器。FIR滤波器211包含n个加法器、n个延迟器和(n+1)个可变滤波器系数h₀到h_n。一个延迟器的延时是输入数据的采样间隔T。

图7示出了代表用于在具有上述功能元件的分析仪150中对被测设备20进行频率特性分析的过程的示例性流程图。

首先，在步骤S21c中，滤波器系数确定设备233通过参考接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号，从公式3识别滤波器211的滤波器系数h₀到h_n。

h＝R^-1·b    (公式3)

这里，h是代表滤波器系数h₀到h_n的矩阵。R^-1是x(n)的自相关矩阵R的逆矩阵。B是x(n)和f(n)之间的互相关矩阵。x(k)是代表在时刻k时调制参考信号生成器140的输出信号的矩阵。f(k)是代表在时刻k时接收设备120的输出信号的矩阵。此外，自相关矩阵R和互相关矩阵b如下。

$h=\left[\begin{array}{c}{h}_0\\ h_1\\ \·\\ \·\\ \·\\ h_n\end{array}\right]$

R(s-t)＝E[x(k-s)x(k-t)]

$b=\begin{array}{}\left[\begin{array}{c}b\left(0\right)\\ b\left(1\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ b\left(n\right)\end{array}\right]\end{array}$

b(s)＝E[f(k)x(k-s)]

这里，E[]是期望操作数。

在步骤S22c中，系统识别设备210将FIR滤波器211的滤波器系数h₀到h_n输出到频率特性分析仪220。FIR滤波器211的滤波器系数h₀到h_n也是被测设备20的脉冲响应。

在步骤S23c中，频率特性分析仪220对FIR滤波器211的滤波器系数h₀到h_n执行傅立叶变换，以获得被测设备20的频率-幅度特性或基于频率的特性。这些特性可以同时获得。

系统识别设备210和系统识别设备310可以包含IIR滤波器以代替FIR滤波器211，作为另一经修改的示例。

下面将描述用于分析被测设备20的电功率特性的过程。被测设备20的电功率特性是电功率-幅度特性和电功率-相位特性。现在将描述用于分析电功率-幅度特性的过程。

在分析被测设备20的电功率-幅度特性时，在分析仪150中提供了若干功能元件。分析仪150的内部结构如图8所示。分析仪150包括电功率比检测设备310、相关性分析设备320和特性近似设备330。

图9示出了代表用于在具有上述功能元件的分析仪150中对被测设备20执行电功率-幅度特性分析的过程的示例性流程图。

在步骤S30中，电功率比检测设备310计算调制参考信号生成器140的输出信号的瞬时电功率幅度的大小与接收设备120的输出信号的瞬时电功率幅度的大小之间的比值，并将该比值输出到相关性分析仪320。

在步骤S31中，相关性分析设备320分析接收设备120的输出信号的电功率的大小和由电功率比检测部分310计算出的电功率比之间的相关性。例如，它画出一张接收设备120的输出信号的电功率的大小和由电功率比检测设备310计算出的电功率比的散布图。

在步骤S32中，特性近似设备330对由相关性分析设备320分析出的相关性特性进行近似。首先，使在由相关性分析仪320绘制的散布图上画出的点组符合一条曲线。调制信号的电功率改变方向是不规则的，因此存在这些点在该散布图上偏倚(biased)情况。例如，存在在某些区域中没有点的情况，以及在接收设备120的输出信号的幅度大小相同而电功率比不同处有很多点的情况。在此步骤中，在散布图上画出一条近似曲线，以便阐明被测设备20的电功率特性，其被表示为不均匀或随机的点。

下面将描述用于分析被测设备20的电功率-相位特性的过程。

在分析被测设备20的电功率-相位特性时，在分析仪150中提供了若干功能元件。分析仪150的内部结构如图10所示。分析仪150包括相位差检测设备410、相关性分析设备420和特性近似设备430。

图11示出了代表用于在具有上述功能元件的分析仪150中对被测设备20执行电功率-相位特性分析的过程的示例性流程图。

在步骤S40中，相位差检测设备410检测接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号之间的差值，并将该差值输出到相关性分析设备420。作为接收设备120的输出信号的瞬时向量和调制参考信号生成器140的输出信号的瞬时向量之间的相位差，通过计算找到相位差。例如，利用以下公式来得到相位差φ。

$\mathrm{\φ}={\cos }^{-1}\frac{M_n^2+M_b^2-M_c^2}{2M_a{M}_b}$

这里，M_a是接收设备120的输出信号的瞬时向量的大小，M_b是调制参考信号生成器140的输出信号的瞬时向量的大小，而M_c是接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号之间的差值信号的瞬时向量的大小。

在步骤S41中，相关性分析设备420分析接收设备120的输出信号的电功率的大小和由相位差检测设备410计算出的相位差之间的相关性特性。例如，它绘制接收设备120的输出信号的电功率的大小和由电功率比检测设备310计算出的相位差的散布图。

在步骤S42中，特性近似设备430对由相关性分析设备420分析出的相关性特性进行近似。使在由相关性分析设备420绘制的散布图上画出的点组符合一条曲线。调制信号的电功率改变方向是不规则的，因此存在这些点在该散布图上偏倚的情况。例如，存在在某些区域中没有点的情况，以及在接收设备120的输出信号的幅度大小相同而电功率比不同处有很多点的情况。在此步骤中，在散布图上画出一条近似曲线，以便阐明被测设备20的电功率特性，所述电功率特性被表示为不均匀或随机的点。

现在将描述用于分析被测设备20的幅度噪声特性的过程。

在分析被测设备20的幅度噪声特性时，在分析仪150中提供了若干功能元件。分析仪150的内部结构如图12所示。分析仪150包括幅度差检测部分510和频率特性分析设备520。

图13示出了代表用于在具有上述功能元件的分析仪150中对被测设备20执行电功率-幅度特性分析的过程的示例性流程图。

在步骤S50中，幅度差检测部分510检测接收设备120的输出信号的瞬时电功率幅度的大小和调制参考信号生成器140的输出信号的瞬时电功率幅度的大小之间的差。由该步骤检测到的幅度差作为随时间变化的幅度差信号被输出到频率特性分析设备520。

在步骤S51中，频率特性分析设备520对从幅度差检测设备510输出的幅度差信号执行傅立叶变换。该幅度差信号的频谱代表作为调制信号的被测设备20的输出信号的载波中的幅度噪声密度特性。

现在将描述用于分析被测设备20的相位噪声特性的过程。

在分析被测设备20的相位噪声特性时，在分析仪150中提供了若干功能元件。分析仪150的内部结构如图14所示。在图14中，分析仪150包括相位差检测设备610和频率特性分析设备620。

图15示出了代表用于在具有上述功能元件的分析仪150中对被测设备20执行相位噪声特性分析的过程的示例性流程图。

在步骤S60中，相位差检测设备610检测接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号之间的相位差，并将该差值输出到相关性分析设备420。作为接收设备120的输出信号的瞬时向量和调制参考信号生成器140的输出信号的瞬时向量之间的相位差，通过计算找到相位差。例如，利用以下公式得到该相位差φ。

b(s)＝E[f(k)x(k-s)]

这里，M_a是接收设备120的输出信号的瞬时向量的大小，M_b是调制参考信号生成器140的输出信号的瞬时向量的大小，而M_c是接收设备120的输出信号和调制参考信号生成器140的输出信号之间的差值信号的瞬时向量的大小。

由该步骤检测到的相位差作为随时间变化的相位差信号被输出到频率特性分析设备620。

在步骤S61中，频率特性分析设备620对由相位差检测设备610检测到的相位差执行傅立叶变换。相位差信号的频谱代表作为调制信号的被测设备20的输出信号的载波中的相位噪声密度特性。

可以对图1所示网络分析装置100作出若干变化。例如，网络分析装置100不一定包含具有所有功能的一个设备，而是也可以包括两个设备。

因此，将描述包括两个设备的网络分析装置700，以作为本发明的第二实施例。图16是网络分析装置700的结构图。网络分析装置700是被划分成两个设备的网络分析装置100。相同的标号被用于图1和图16中具有相同功能和特性的结构元件。网络分析装置700包括第一设备800和第二设备900。第一设备800依次包括输入端子110、接收设备120、解调设备130、调制参考信号生成部分140、测量信号输出端子810和参考信号输出端子820。测量信号输出端子810是被用于将接收设备120的输出信号输出到设备外部的端子。参考信号输出端子820是被用于将调制参考信号生成设备140的输出信号输出到设备外部的端子。此外，第一设备800具有调制信号输入端子830。调制信号输入端子830是这样的端子，其适合于能够从外部输入调制参考信号生成部分140处的调制所需的数据。第二设备900包括测量信号输入端子910、参考信号输入端子920、分析仪150、显示器160和输入设备170。测量信号输入端子910是接收经调制的被测信号并将它们提供到分析仪150的端子。参考信号输出端子820是接收经调制的参考信号并将它们馈送到分析仪150的端子。利用网络分析装置700，解调部分130和调制参考信号生成部分140被与分析仪150相分离，从而更易于响应很快会被新一代标准淘汰的无线标准。此外，分析装置700具有调制信号输入端子830，从而用于生成调制信号的模拟信号和数字数据可以通过信号源10被接收。当被信号源10用于生成调制信号的模拟信号和数字数据是已知的时，生成已知模拟信号和数字数据的信号源可以被连接到网络分析装置700的调制信号输入端子830。

此外，该网络分析装置可以具有所必需的最小模拟电路，从而使所有其他功能通过利用计算机执行程序而被执行。因此，将描述作为本发明第三实施例的网络分析装置1000。网络分析装置1000的结构图如图17所示。网络分析装置1000包括输入端子1010、接收设备1020、模数转换器1030、CPU 1040、存储器1050、显示器1060、接口1070和驱动器1080。输入端子1010是用于接收信号的端子。该端子被连接到被测设备20的输出端子并接收被测信号。接收设备1020处理或准备被测信号，以使它们可用于模数转换器1030的转换。模数转换器1030对接收设备1020的输出信号采样。CPU 1040控制设备内的各种结构元件，并通过执行程序来执行各种操作。由CPU 1040执行的程序优选地被放置在存储器1050中、驱动器1080的存储介质中，或通过接口而被接收。存储器1050和驱动器1080是存储各种数据的设备，所述数据例如是被测信号的采样数据和测量结果以及程序。接口1070能够实现网络分析装置1000和外部设备之间的通信。如果用于执行网络分析装置100的每个结构元件的某些或全部的程序，或者用于实现图2中的过程的某些或全部的程序是由CPU1040来执行的，则以这种方式构造的网络分析装置1000变得等同于网络分析装置100。类似地，这种类型的替换对于网络分析装置700也是可能的。

此外，网络分析装置的所有功能都可以利用硬件来执行。例如，在第一实施例中的分析仪150可以完全由诸如FPGA之类的硬件构成，而不是由执行程序的操作装置构成。

权利要求书

(按照条约第19条的修改)

1.一种网络分析设备，所述设备分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性，所述设备包括：

解调器，对包含在来自所述被测设备的输出信号中的数据进行解调；

参考信号生成器，基于已被所述解调器解调的数据，生成所述调制信号，并输出所述调制信号作为参考信号；以及

分析仪，通过比较或参考所述被测设备的输出信号和所述参考信号，分析所述被测设备的所述网络特性。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的频率特性：利用滤波器对所述被测设备建模；从所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号中确定所述滤波器的脉冲响应；以及对所述脉冲响应执行傅立叶变换。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的电功率特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号的幅度比；以及分析所述被测设备的所述输出信号的幅度和所述幅度比之间的相关性。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的电功率特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及分析所述被测设备的所述输出信号的幅度和所述相位差之间的相关性。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的幅度噪声特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的幅度差；以及对所述幅度差执行傅立叶变换。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的相位噪声特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及对所述相位差执行傅立叶变换。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述调制信号是数字调制信号，并且所述数据是数字数据。

8.一种用于分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性的网络分析方法，所述方法包括：

调制包含在所述被测设备的输出信号中的数据，以产生解调数据；

基于所述解调数据生成调制信号；

输出所述调制信号作为参考信号；以及

通过比较或参考所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号，分析所述被测设备的所述网络特性。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的频率特性，并且其中所述分析步骤包括：利用滤波器对所述被测设备建模；从所述被测设备的输出信号和所述参考信号中确定所述滤波器的脉冲响应；以及对所述脉冲响应执行傅立叶变换。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的电特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号的幅度比；以及分析所述被测设备的所述输出信号的幅度和所述幅度比之间的相关性。

11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的电特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及分析所述被测设备的输出信号的幅度和所述相位差之间的相关性。

12.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的幅度噪声特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的幅度差；以及对所述幅度差执行傅立叶变换。

13.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的相位噪声特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及对所述相位差执行傅立叶变换。

14.根据权利要求8所述的方法，其中，所述调制信号是数字调制信号，并且所述数据是数字数据。

Claims (14)

1.一种网络分析装置，所述装置分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性，所述装置包括：

解调器，对包含在来自所述被测设备的输出信号中的数据进行解调；

参考信号生成器，基于已被所述解调器解调的数据和预先提供的设置数据，生成所述调制信号，并输出所述调制信号作为参考信号；以及

分析仪，通过比较或参考所述被测设备的输出信号和所述参考信号，分析所述被测设备的所述网络特性。

2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的频率特性：利用滤波器对所述被测设备建模；从所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号中确定所述滤波器的脉冲响应；以及对所述脉冲响应执行傅立叶变换。

3.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的电功率特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号的幅度比；以及分析所述被测设备的所述输出信号的幅度和所述幅度比之间的相关性。

4.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的电功率特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及分析所述被测设备的所述输出信号的幅度和所述相位差之间的相关性。

5.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的幅度噪声特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的幅度差；以及对所述幅度差执行傅立叶变换。

6.根据权利要求1所述的装置，其中，所述分析仪通过以下步骤分析所述被测设备的相位噪声特性：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及对所述相位差执行傅立叶变换。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，所述调制信号是数字调制信号，并且所述数据是数字数据。

8.一种用于分析对其应用了调制信号的被测设备的网络特性的网络分析方法，所述方法包括：

调制包含在所述被测设备的输出信号中的数据，以产生解调数据；

基于所述解调数据和预定的设置数据生成调制信号；

输出所述调制信号作为参考信号；以及

通过比较或参考所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号，分析所述被测设备的所述网络特性。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的频率特性，并且其中所述分析步骤包括：利用滤波器对所述被测设备建模；从所述被测设备的输出信号和所述参考信号中确定所述滤波器的脉冲响应；以及对所述脉冲响应执行傅立叶变换。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的电特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号的幅度比；以及分析所述被测设备的所述输出信号的幅度和所述幅度比之间的相关性。

11.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的电特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及分析所述被测设备的输出信号的幅度和所述相位差之间的相关性。

12.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的幅度噪声特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的幅度差；以及对所述幅度差执行傅立叶变换。

13.根据权利要求8所述的方法，其中，所述被分析的网络特性是所述被测设备的相位噪声特性，并且其中所述分析步骤包括：检测所述被测设备的所述输出信号和所述参考信号之间的相位差；以及对所述相位差执行傅立叶变换。

14.根据权利要求8所述的方法，其中，所述调制信号是数字调制信号，并且所述数据是数字数据。

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