JP2005274566A

JP2005274566A - 不要波除去方式及び除去方法

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Publication number: JP2005274566A
Application number: JP2005052511A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Hamada; 毅濱田
Original assignee: NEC Engineering Ltd
Current assignee: NEC Engineering Ltd
Priority date: 2004-02-27
Filing date: 2005-02-28
Publication date: 2005-10-06

Abstract

【課題】シングルコンバージョン構成で、ミキサのイメージを除去し、広い帯域を取り扱うことのできるスペクトラムアナライザ等を提供する。
【解決手段】ローカルシンセ２及びＲＦミキサ１による周波数逓降によって得られた中間周波数帯域波をＡ／Ｄコンバータ４でＡ／Ｄ変換し、演算手段５で高速フーリエ変換し、得られたスペクトラム強度から、所定の周波数範囲のスペクトラム強度を抽出して周波数範囲の中心周波数が中心となるような重み付けを行い、局部発振周波数を所定の周波数だけ変化させながら上記周波数逓降から重み付けまでの動作を繰り返す。ＦＦＴ解析したデータを２n（ｎは正の整数）個以上収集し、演算手段を介し、同一解析周波数上で、再度高速フーリエ変換することにより、入力信号とイメージとの挙動の相違によりミキサのイメージを除去する。また、重み付けを余弦関数で行うことができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、不要波除去方式及び除去方法に関し、特にシングルコンバージョン方式を適用したスペクトラムアナライザや受信機等のイメージ除去方式及び除去方法に関する。

従来のスペクトラムアナライザや受信機等で使用されている周波数変換方式では、高周波ミキサ（以下ＲＦミキサ）に信号を入力し、ローカル信号を掃引（スイープ）させ固定した周波数のＩＦ帯に入力信号をダウンコンバートし、検波器で検波する。このダウンコンバート回路のミキサ等の非線形性による不要波（以下、「イメージ成分」とする）を検波器の受信帯域に混信しないように、従来は複雑な多重のヘテロダインステージ（多数のＲＦミキサを用いて段階的にダウンコンバートする方式）を設け、ハードウェアにてイメージ成分を除去するよう構成されていた。こうすることで、１００M以上から何１０GHzと広い周波数範囲の帯域の信号を検波していた。

また他の従来技術として、入力信号を直接サンプリングしてフーリエ解析を行うＦＦＴアナライザもあるが、サンプラの特性や計算機リソースの観点から、何１０ＧＨｚという周波数帯域に対しては対応することが出来なかった。

上述の多重のヘテロダインステージによって実現されていた広い周波数帯域の信号検出を、１段のミキサのみで周波数変換を行うシングルコンバージョン方式で実現してスペクトラムアナライザ等の回路を簡素化すると、イメージ成分に対して無防備なため、ＲＦミキサで生成されるイメージ成分等を多く誤検波してしまうという問題点があった。

ここで、図７を参照して従来のシングルコンバージョン方式を適用したスペクトラムアナライザにおける誤検波動作の一例を説明する。

図７は、スペクトラムアナライザ等で使用されている従来のシングルコンバージョン方式を適用した電力検波器の構成の一例を示すブロック図である。図７に示すシングルコンバージョン方式の電力検波器では、ＲＦ入力信号をＲＦミキサ７１で直接ＩＦフィルタ７２の周波数帯域にダウンコンバートし、検波器７３で信号を検波する。

図８ａ，ｂは、図７のＲＦ入力信号の入力周波数をＦｓとし、ローカル信号の周波数をＬｏとした場合に発生するイメージ成分の分布を示す説明図である。図８ａ，ｂの点線８１で囲まれた領域は図７に示したＩＦフィルタ７２の通過帯域で、この周波数帯域（検波器７3の受信帯域内）に信号が入力されるとその信号は検波器７３によって検波される。

図８ａの場合、Ｆｓ（入力信号の入力周波数）とＬｏ（ローカル信号の周波数）
の周波数差がＦｏ（ＩＦフィルタ７２の中心周波数）であるため、検波器７３の受信帯域（ＩＦフィルタ７２の通過帯域）にＲＦ入力信号はダウンコンバートされ、入力信号が正常に検波される。その際、ＲＦミキサ７１の非線形性により、Ｆｏのｍ倍の周波数にイメージ成分が生成される。

また図８ｂは、さらに次の周波数を検波するために図８ａのＬｏを変更して、ＦｓとＬｏの周波数の差を１／２Ｆｏにした場合のイメージ成分の分布を示す説明図である。図８ｂの場合、ＲＦミキサ７１の非線形性によるイメージ成分が検波器７３の受信帯域内（ＩＦフィルタ７２の通過帯域）に生成され、検波器７３で誤検波されてしまう。

このように従来のシングルコンバージョン方式を適用した電力検波器では、多重のヘテロダインステージを組んでハードウェア的にイメージ成分を除去していないため、どのようなローカル信号の周波数にしても必ずイメージ成分を誤検波してしまっていた。

本発明は上記問題に鑑みてなされたものであって、本発明は、シングルコンバージョン方式で、かつ、イメージ成分等の不要波を判別、除去し、ＲＦ入力信号を解析することが可能な不要波除去方式及び除去方法を提供することを目的とする。

また本発明の他の目的は、シングルコンバージョン方式で、かつ、イメージ成分等の不要波を判別、除去しＲＦ入力信号を解析することが可能で、さらにまた数GHzまでの帯域を扱うことが可能な不要波除去方式及び除去方法を提供することである。

本発明の不要波除去方式は、外部制御で周波数を可変して所定周波数のローカル信号を発振するシンセサイズドローカル信号発生器と、前記所定周波数のローカル信号とＲＦ入力信号とをミキシングして前記ＲＦ入力信号を周波数逓降するミキサと、該周波数逓降によって得られた中間周波数帯域波をアナログデジタル変換するアナログデジタル変換器と、該アナログデジタル変換器によって得られたデジタル信号を高速フーリエ変換する演算手段とを備え、前記演算手段は、前記シンセサイズドローカル信号発生器の発振周波数を所定の周波数だけ変化させながら高速フーリエ変換を繰り返して２n（ｎは正の整数）個以上のデータを高速フーリエ変換し、前記演算手段によって、高速フーリエ変換した前記２n（ｎは正の整数）個以上のスペクトラムデータ群に対して再度高速フーリエ変換し、ＲＦ入力信号と不要波との挙動の相違により不要波を除去することを特徴とする。

また前記演算手段は、前記高速フーリエ変換により得られたスペクトラムデータ群に対して再度高速フーリエ変換を行う際に、前記スペクトラムデータ群に重み付けを行うことを特徴とする。

また、前記スペクトラムデータ群の重み付けを余弦関数で行うことを特徴とする。

また、前記演算手段は、前記再度フーリエ変換されたスペクトラムデータ群のペクトラム強度の平均値を求め、前記平均値に対して前記再度高速フーリエ変換されたデータ群のスペクトラム強度の多数決をとり、少数の前記再度高速フーリエ変換されたスペクトラムデータのスペクトラム強度を強制的に平均値に置き換えることを特徴とする。

また本発明の不要波除去方法は、ローカル発振周波数を掃引してＲＦ入力信号を周波数逓降し、得られた中間周波数帯域波をアナログデジタル変換し、得られたデジタル信号を高速フーリエ変換し、前記高速フーリエ変換により得られたスペクトラムデータ群を抽出し、前記ローカル発振周波数を所定の周波数だけ変化させながら上記周波数逓降からスペクトラムデータを抽出までの動作を繰り返し、高速フーリエ変換したスペクトラムデータを２n（ｎは正の整数）個以上収集し、前記高速フーリエ変換で収集したスペクトラムデータ群を、再度高速フーリエ変換し、ＲＦ入力信号とイメージとの挙動の相違によりイメージを除去することを特徴とする。

また、前記スペクトラムデータ群に重み付けをしてから再度高速フーリエ変換を行うことを特徴とする。

また、前記再度フーリエ変換されたスペクトラムデータ群のペクトラム強度の平均値を求め、前記平均値に対して前記再度高速フーリエ変換されたスペクトラムデータ群のスペクトラム強度の多数決をとり、少数の前記再度高速フーリエ変換されたスペクトラムデータのスペクトラム強度を強制的に平均値に置き換えることを特徴とする。

本発明によれば、シングルコンバージョン方式でミキサの不要波（イメージ成分）を除去することができる不要波除去方式及び除去方法を提供することができる。

また本発明によれば、シングルコンバージョン方式でミキサの不要波（イメージ成分）を除去することができ、数ＧＨｚまでの周波数帯域を取り扱うことのできる不要波除去方式及び除去方法を提供することができる。

また本発明によれば、シングルコンバージョン方式でミキサの不要波（イメージ成分）を除去することができ、数ＧＨｚまでの周波数帯域を取り扱うことのできるスペクトラムアナライザや受信機を提供することができる。

本発明によれば、シングルコンバージョン方式でミキサの不要波（イメージ成分）を除去することができる不要波除去方法を提供することができる。

また本発明によれば、シングルコンバージョン方式でミキサの不要波（イメージ成分）を除去することができ、数ＧＨｚまでの周波数帯域を取り扱うことのできる不要波除去方法を提供することができる。

また本発明によれば、シングルコンバージョン方式でミキサの不要波（イメージ成分）を除去することができ、数ＧＨｚまでの周波数帯域を取り扱うことのできるスペクトラムアナライザや受信機の不要波除去方法を提供することができる。

次に、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の主要構成である高速フーリエ変換（以下、「ＦＦＴ」とする）解析回路の一実施形態を示すブロック図である。

図１に示すＦＦＴ解析回路は、シングルコンバージョン方式を採用し、大別して、広帯域ミキサ（以下、「ＲＦミキサ」という）１と、ＲＦ入力信号を中間周波数帯域にダウンコンバートするためのシンセサイズドローカル信号発生器（以下、「ローカルシンセ」という）２と、標本化定理を考慮した低域通過濾波器（アンチエイリアスフイルタ、以下、「ＬＰＦ」とする）３と、ダウンコンバートされた信号の標本化（以下、「サンプリング」という）を行うＡ／Ｄコンバータ４と、サンプリングしたデータについてＦＦＴ解析を行う演算手段としてのＤＳＰ（Digital Signal Processor）５とで構成される。また、ローカルシンセ２はＤＳＰ５の制御によって出力信号の角周波数が制御される。

次に、図１に示すＦＦＴ解析回路の動作について説明する。
ＲＦミキサ１は、ＲＦ入力信号とローカルシンセ３の出力信号であるローカル信号とをミキシングし、ＲＦ入力信号をＡＤコンバータ５が十分サンプリングできるような中間周波数帯域（以下、「被解析帯域内」という）にダウンコンバートする。

ローカルシンセ２は、連続的に周波数を変更させるのではなく、ＦＦＴ解析を行う毎に一定の周波数を増分させるため、時間的には階段状の周波数変化となる。但し、ローカルシンセ２が発生させるスプリアス等のイメージ成分は、必ずダウンコンバートされたＲＦ入力信号の被解析帯域内に対し、ｍ倍の周波数に存在するように周波数を設計する。

これにより、ＦＦＴ解析するＩＦ周波数帯の被解析帯域内において、主信号はローカルシンセ１３の周波数変動分と同じ周波数変動が生じるのに対し、ＲＦ入力信号によるスプリアスはｍ倍の周波数変動が生じる。つまりＩＦ周波数帯の被解析帯域内でのローカルシンセ２の周波数変動分だけ変動し、その他のスプリアスはｍ倍の周波数変動が起こる。

またＲＦミキサ１において、被線形性を考慮した出力周波数を以下の式で示す。

ｖ₀は出力振幅、ｖ_iは入力振幅とする。本式に対しＲＦ入力信号cosω_inｔとローカルシンセ１の出力信号であるローカル信号cosω_inｔを入力する。４次までの項で検討すると、

直流成分のａ₀は、本式では必要ないため無視する。

上式中、図１のＬＰＦ３、及び図６のＬＰＦ６４に示されるＬＰＦの作用によって、ＩＦ周波数帯域にのみ存在しうる項を抽出する。

〔数４〕からＤＣ（直流成分）を除くと、（ω_Inｔ-ω_Loｔ）のｍ倍にしかイメージ成分が存在しない。また、（ω_Inｔ-ω_Loｔ）＝「ＩＦでの信号角周波数」であるともいえる。ここで、ローカル信号の角周波数ω_Loｔを、
ω_Loｔ=ω_LoBaseｔ｜₌₀+n・Δω_Loｔ=n・Δω_Loｔ
とおく。

ローカル信号の角周波数は、Δω_Loｔ（所定の周波数変動増分値）のｎ倍に設定する。こうすることによって、ＩＦ帯域における各イメージ成分と入力信号成分との周波数対応が、Δω_Loｔで表示できる。

図２は、図１に示した本実施形態のＦＦＴ解析回路において、入力信号とローカル信号との関係、並びにＩＦ周波数帯域にダウンコンバートされた信号とイメージ成分の関係を示す関係図で、図２ａ，ｂはＦｓ＞Ｌｏの条件におけるＦＦＴ解析結果を示す関係図、図２ｃはＦｓ＜Ｌｏの条件におけるＦＦＴ解析結果を示す関係図である。なお、図２ａ，ｂ，ｃの点線で囲まれた領域１０は、ＬＰＦ３の被解析帯域内である。

図２ａ，ｂに示すＦｓ＞Ｌｏの条件のとき、ＲＦミキサ１の出力ｖ_ｏＩＦは以下のようになる。

また、図２ｃに示すＦｓ＜Ｌｏのとき、ＲＦミキサ１の出力ｖ_ｏＩＦは以下のようになる。

図４と数５、及び図５と数６に示す関係によってＩＦ周波数帯域にダウンコンバートされた入力信号を、Ａ/Ｄコンバータ１５でサンプリングし、ＤＳＰ５でＦＦＴ解析を行う。

さらに、ＤＳＰ５の制御によってローカル信号の角周波数をΔω_Loｔ分増加させ、同じくＦＦＴ解析を行う。ここで、ＩＦ周波数帯域の帯域幅は、
IFBW＝k・Δω_LOt
と設定する。なお、IFBWはＦＦＴ解析の帯域幅であり、ＬＰＦ３の帯域幅では無い。

また、Δω_Lot変動毎のＦＦＴ解析結果を、Δω_Lot分づつ解析結果の出力ｖ_oRFを周波数軸上（以下、「最終解析周波数」とする）に並べるために、各々の解析結果に周波数補正を行う。周波数補正として、

の関係を用いる。また、式の簡略化のために、各周波数を係数項でまとめる。本実施形態では各係数項をＡ，Ｂと置き換えると、数５，６は以下に示す数８，９のようになる。

Ｆｓ＞Ｌｏの場合、

Ｆｓ＜Ｌｏの場合、

上述のように、周波数補正を行ったＦＦＴ解析結果を最終解析周波数軸上に並べると図３のように示される。図３において、破線１１で囲まれたデータがＦｓ＞Ｌｏの条件におけるＲＦ入力信号のＩＦ帯域での挙動であり、〔数８〕で示されるように最終解析周波数軸上で横一列となり、Δω_Lotの変動に対して影響を受けることが無く、傾きを持たない。

破線１２で囲まれたデータがＦｓ＜Ｌｏの条件における信号の挙動であり、正で２倍の傾きを持つ。破線１３、１４で囲まれたデータは同条件におけるイメージ成分（二次ハーモニクス）の挙動である。Ｆｓ＞Ｌｏの条件では負で２倍の傾きを持ち、Ｆｓ＜Ｌｏの条件では正で３倍の傾きを持つ。

また、ｍ倍の変動を持つイメージ成分（ハーモニクス）も同様に−ｍもしくは、ｍ＋1の傾きを持つ。

以上をまとめると、本解析によって、Ｆｓ＞Ｌｏの条件の場合は、入力信号であれば最終解析周波数軸上を横一列にｖ_oRF=cos(ω_INt)の関係で出現する。またＦｓ＜Ｌｏの条件であれば、最終解析周波数軸上にｖ_oRF=cos(2n・Δω_Lot-ω_Inｔ)の関係で出現する。

つまり最終解析周波数軸上において、この振幅出現条件を満たすものは必ず入力信号であり、両条件での分布において、散発的なデータで出現の確率が低いものは、ｍ倍の変動を持つハーモニクス等のイメージ成分であるといえる。

上述の条件をもって、イメージ成分か入力信号かを判定するために、ｖ_oRF=cos(ω_INt)の関係、及びｖ_oRF=cos(2n・Δω_Lot-ω_Inｔ)の条件下で分布するデータを抽出し、それらのデータ群（データレコード）に対し２回目のＦＦＴ解析を行う。

この２回目のＦＦＴ解析では、サンプリング間隔はｎとし、更に各データレコードに対して余弦の重み付けを行い、ＦＦＴ解析を行う。入力信号の分布条件に合致している場合は同じ振幅（強度）で分布しているので、余弦の重み付けによって単一の周波数成分が強く検出される。これに対してイメージ成分の場合は、散発的に分布しているので、高い周波数成分などに広く弱く分布している。

図４は、２回目のＦＦＴ解析の実施結果を示す説明図である。図４において、Ｆｓ＜Ｌｏの条件分布より、破線で囲まれた２箇所の解析周波数（データレコード４１、４２）を抽出している。

データレコード４１は入力信号の分布に合致する（同じ振幅でデータが分布している）ものであり、このデータレコード４１に対して余弦の重み付けを行った後、２回目のＦＦＴ解析を行うと、図６中のＦＦＴ解析結果４３に示されるように、単一の周波数が強く検出される。これは、Ｆｓ＞Ｌｏの条件をも組み合わせ、サンプルデータ数を広げることによって、更なる高性能なイメージ判断が可能である。

一方、データレコード１７は、イメージ成分が干渉している周波数である。このデータレコード１７に対して重み付けを行った後、２回目のＦＦＴ解析を行うと、図６中のＦＦＴ解析結果４４に示されるように、検出を予定している周波数成分ではなく、広い範囲や高い周波数成分に出力される。

以上、説明したようにして、本実施形態のシングルコンバージョン方式を採用したＦＦＴ解析回路でイメージ成分であるか、イメージ成分でないかが判断して不要波（イメージ成分）を除去することができ、数ＧＨｚまでの周波数帯域を取り扱うことができる。

また本実施形態のＦＦＴ解析回路では、別のイメージ成分判定として多数決決着も用いることができる。図５は、本実施形態のＦＦＴ解析回路において多数決着を用いたイメージ成分判定を示す説明図である。

２回目のＦＦＴ解析と同じく、Ｆｓ＜Ｌｏ、Ｆｓ＞Ｌｏの両条件分布から、該当のデータレコードを抽出し、データレコード全体のスペクトラム強度の平均値を求める（図７ａ）。さらに、求めたスペクトラム強度の平均値に対して多数決をとり、多勢の方はデータの修正はせず、少数の方のデータのスペクトラム強度を強制的に平均値に置き換える（図７ｂ）。図７ｂに示された実施形態では、２つのデータが平均値を上回っているので、これら２つのデータを平均値に修正している。これら動作をデータレコード毎に繰り返すことによって収束させ、振幅を確定させることができる。この多数決によるイメージ成分判定は、ＦＦＴ解析を行うよりもルーチンが簡素化できるという効果がある。

次に、本発明の実施形態におけるスペクトラムアナライザについて説明する。図６は、本実施形態におけるスペクトラムアナライザの構成を示すブロック図であり、動作概要は以下の通りである。図６に示すスペクトラムアナライザは、図１に示したＦＦＴ解析回路を用いたシングルコンバージョン方式のスペクトラムアナライザである。本実施形態のスペクトラムアナライザは、可変減衰器（可変アッテネータ：以下、「可変ＡＴＴ」とする）６１を用いてリファレンスレベルの切り替えを行い、最良のダイナミックレンジを得られるよう動作する。なお、スペクトラムアナライザに可変ＡＴＴ６１を用いることは周知の技術であり、詳細な説明は省略する。

ＤＳＰ６８によって周波数制御されるローカルシンセ２５とＲＦミキサ２６によって、ＲＦ入力信号をＩＦ帯域にダウンコンバートする。このＩＦ信号は、ＬＰＦ２４によって帯域制限され、ＩＦアンプ２３で高速Ａ／Ｄコンバータ２２のダイナミックレンジが最良になるようにゲイン調整されている。

ＩＦアンプ２３から出力されたＩＦ信号を高速Ａ／Ｄコンバータ２２でサンプリングを行い、その結果はＦＩＦＯ２１にバッファリングする。ＦＩＦＯ２１にバッファリングされたデータを読み出し、ＤＳＰ１９でＦＦＴ解析を行う。ＦＦＴ解析結果はＳＲＡＭ２０に保存し、再度ローカルシンセ２５を所定周波数分だけ周波数を増加し、同様にＦＦＴ解析を行う。

ＦＦＴ解析結果がＦＩＦＯ２１に蓄積され、２回目のＦＦＴ解析を行うことが可能になった段階で、ＤＳＰ１９は２回目のＦＦＴ解析を行うことによりイメージ成分の除去し、最終的な周波数情報の記録または送出を行う。

次に、図６を参照して本実施形態のスペクトラムアナライザについて詳細に説明する。本実施形態のスペクトラムアナライザは図６に示されるように、可変減衰器（可変アッテネータ、以下「可変ＡＴＴ」する）６１と、ＲＦミキサ６２と、ローカルシンセ６３と、ＬＰＦ６４と、ＩＦアンプ６５と、高速Ａ／Ｄコンバータ６６と、ＦＩＦＯ６７と、ＤＳＰ６８と、ＲＡＭ６９とから構成される。

可変ＡＴＴ６１は、本システムのリファレンスレベルの切り替えを行い、ＲＦ入力信号の電力に対して、最良のダイナミックレンジを保ち測定をすることができるようにする。

ＲＦミキサ６２は、ローカルシンセ６３によって、任意の周波数で発振するローカル信号を用いてＲＦ入力信号をＩＦ帯域にダウンコンバートする。このダウンコンバートされたＲＦ入力信号はＬＰＦ６４で帯域制限され、高速Ａ／Ｄコンバータ６６を用いてサンプリングを行う。

またＩＦアンプ６５は、高速Ａ／Ｄコンバータ６６のダイナミックレンジが最良になるよう、所望のリファレンスレベルが入力された場合に、高速Ａ／Ｄコンバータ入力で、フルスイングするようゲイン調整する。

また高速Ａ／Ｄコンバータ６６は、ダウンコンバートされたＩＦ信号をサンプリングする。高速Ａ／Ｄコンバータ６６でサンプリングしたデータは、ＦＩＦＯ６７にバッファリングされる。

高速Ａ／Ｄコンバータ６６のサンプリングが終了するとＦＩＦＯ６７からデータを読み出して、ＤＳＰ６８でＦＦＴ解析を行う。なお、ＦＦＴ解析の周波数分解能幅はシンセサイズドローカル信号源の最小周波数変動幅に対して割り切れる値を設定する。例えば、１ＭＨｚの周波数変動幅であった場合、１ＭＨｚを割り切れる周波数幅（例えば１ＫＨｚなど）に設定する。こうすることで、各ＦＦＴ解析結果を、同一周波数軸上に並べることが可能となる。なお本実施形態は、連続時間のＦＦＴ解析でなく離散的なＦＦＴ解析であるため、ＦＦＴ解析中にサンプリングは行わない。

ＦＦＴ解析結果は、所定の周波数増分だけ前述した周波数補正を行い、ＲＡＭ６９に保存する。そして、再度ローカルシンセ６３を所定の周波数増分（Δω_Lot）だけ周波数を増加させ、同様にＦＦＴ解析を行う。ある程度ＦＦＴ解析結果がＲＡＭ６９に蓄積された段階で、蓄積したデータレコードを元にイメージ成分除去をＤＳＰ６８で行い、最終的な周波数情報を再度、ＲＡＭ６９に記録、もしくは外部に送出する。

また本実施形態は、シングルコンバージョン方式だけではなく、多数のヘテロダインステージを設けた受信機（スペクトラムアナライザも含む）のイメージ除去や、信号の周波数移動速度等の検出にも使用できる。

本発明の一実施形態のＦＦＴ解析回路の構成を示すブロック図である。本発明の一実施形態のＦＦＴ解析回路において、入力信号とローカル信号との関係、並びにＩＦ周波数帯域にダウンコンバートされた信号とイメージ成分の関係を示す関係図である。本発明の一実施形態のＦＦＴ解析回路において、周波数補正を行ったＦＦＴ解析結果を最終解析周波数軸上に並べた状態を示す説明図である。本発明の一実施形態のＦＦＴ解析回路において、２回目のＦＦＴ解析の実施結果を示す説明図である。本発明の一実施形態のＦＦＴ解析回路において、多数決着を用いたイメージ成分判定を示す説明図である。本発明の一実施形態のスペクトラムアナライザの構成を示すブロック図である。従来のシングルコンバージョン方式を適用した電力検波器の構成の一例を示すブロック図である。従来のシングルコンバージョン方式を適用したスペクトラムアナライザにおける動作を示す説明図である。

符号の説明

１，６２，７１ＲＦミキサ
２，６３ローカルシンセ
３，６４ＬＰＦ
４Ａ／Ｄコンバータ
５，６８ＤＳＰ
６１ＡＴＴ
６５ＩＦアンプ
６６高速Ａ／Ｄコンバータ
６７ＦＩＦＯ
６９ＲＡＭ

Claims

外部制御で周波数を可変して所定周波数のローカル信号を発振するシンセサイズドローカル信号発生器と、前記所定周波数のローカル信号とＲＦ入力信号とをミキシングして前記ＲＦ入力信号を周波数逓降するミキサと、該周波数逓降によって得られた中間周波数帯域波をアナログデジタル変換するアナログデジタル変換器と、該アナログデジタル変換器によって得られたデジタル信号を高速フーリエ変換する演算手段とを備え、
前記演算手段は、前記シンセサイズドローカル信号発生器の発振周波数を所定の周波数だけ変化させながら高速フーリエ変換を繰り返して２n（ｎは正の整数）個以上のデータを高速フーリエ変換し、
前記演算手段によって、高速フーリエ変換した前記２n（ｎは正の整数）個以上のスペクトラムデータ群に対して再度高速フーリエ変換し、ＲＦ入力信号と不要波との挙動の相違により不要波を除去することを特徴とする不要波除去方式。
前記演算手段は、前記高速フーリエ変換により得られたスペクトラムデータ群に対して再度高速フーリエ変換を行う際に、前記スペクトラムデータ群に重み付けを行うことを特徴とする請求項１記載の不要波除去方式。
前記スペクトラムデータ群の重み付けを余弦関数で行うことを特徴とする請求項２記載の不要波除去方式。
前記演算手段は、前記再度フーリエ変換されたスペクトラムデータ群のペクトラム強度の平均値を求め、前記平均値に対して前記再度高速フーリエ変換されたデータ群のスペクトラム強度の多数決をとり、少数の前記再度高速フーリエ変換されたスペクトラムデータのスペクトラム強度を強制的に平均値に置き換えることを特徴とする請求項１または２記載の不要波除去方式。
外部制御で周波数を可変して所定周波数のローカル信号を発振するシンセサイズドローカル信号発生器と、前記所定周波数のローカル信号とＲＦ入力信号とをミキシングして前記ＲＦ入力信号を周波数逓降するミキサと、該周波数逓降によって得られた中間周波数帯域波をアナログデジタル変換するアナログデジタル変換器と、該アナログデジタル変換器によって得られたデジタル信号を高速フーリエ変換する演算手段と、前記演算手段による演算結果を記憶する記憶手段とを備え、
前記演算手段は、前記シンセサイズドローカル信号発生器の発振周波数を所定の周波数だけ変化させながら高速フーリエ変換を繰り返して前記記憶手段に高速フーリエ変換したデータを２n（ｎは正の整数）個以上収集し、
前記演算手段によって、高速フーリエ変換した前記２n（ｎは正の整数）個以上のスペクトラムデータ群に対して再度高速フーリエ変換し、ＲＦ入力信号と不要波との挙動の相違により不要波を除去することを特徴とするスペクトラムアナライザ。
請求項５記載の前記演算手段は、前記高速フーリエ変換により得られたスペクトラムデータ群に対して再度高速フーリエ変換を行う際に、前記スペクトラムデータ群に重み付けを行うことを特徴とするスペクトラムアナライザ。
前記スペクトラムデータ群の重み付けを余弦関数で行うことを特徴とする請求項６記載のスペクトラムアナライザ。
請求項５記載の前記演算手段は、前記再度フーリエ変換されたスペクトラムデータ群のペクトラム強度の平均値を求め、前記平均値に対して前記再度高速フーリエ変換されたデータ群のスペクトラム強度の多数決をとり、少数の前記再度高速フーリエ変換されたデータのスペクトラム強度を強制的に平均値に置き換えることを特徴とする請求項５または６記載のスペクトラムアナライザ。
ローカル発振周波数を掃引してＲＦ入力信号を周波数逓降し、得られた中間周波数帯域波をアナログデジタル変換し、得られたデジタル信号を高速フーリエ変換し、前記高速フーリエ変換により得られたスペクトラムデータ群を抽出し、
前記ローカル発振周波数を所定の周波数だけ変化させながら上記周波数逓降からスペクトラムデータを抽出までの動作を繰り返し、高速フーリエ変換したスペクトラムデータを２n（ｎは正の整数）個以上収集し、
前記高速フーリエ変換で収集したスペクトラムデータ群を、再度高速フーリエ変換し、ＲＦ入力信号とイメージとの挙動の相違によりイメージを除去することを特徴とする不要波除去方法。
請求項９記載の不要波除去方法において、前記スペクトラムデータ群に重み付けをしてから再度高速フーリエ変換を行うことを特徴とする請求項９記載の不要波除去方法。
請求項１０記載の不要波除去方法において、前記スペクトラムデータ群の重み付けを余弦関数で行うことを特徴とする請求項１０記載の不要波除去方法。
請求項９または１０記載の不要波除去方法において、
前記再度フーリエ変換されたスペクトラムデータ群のペクトラム強度の平均値を求め、前記平均値に対して前記再度高速フーリエ変換されたスペクトラムデータ群のスペクトラム強度の多数決をとり、少数の前記再度高速フーリエ変換されたスペクトラムデータのスペクトラム強度を強制的に平均値に置き換えることを特徴とする請求項９または１０記載の不要波除去方法。