спектральная плотность шума что это

Коэффициент шума. Теория и практика измерений. Часть 1

Введение

Чем более слабые сигналы приходится обрабатывать в цифровых системах связи, тем большее значение приобретают такие параметры, как уровень бит-ошибок, который непосредственно зависит от чувствительности тракта обработки сигнала и, конечно, коэффициента шума. Из перечисленных параметров коэффициент шума интересен в том плане, что его можно использовать не только как критерий оценки работы всей приемной системы в целом, но и как ключевую характеристику отдельных СВЧ-компонентов, таких как усилители и смесители, которые образуют эту систему. Если разработчик контролирует коэффициент шума и усиление отдельных каскадов приемной системы, то это означает, что он контролирует всю систему в целом. Если величина коэффициента шума известна, то рассчитать чувствительность всей системы, зная полосу обработки сигнала, не составит труда. Именно коэффициент шума — это зачастую тот параметр, который выгодно отличает одно приемное устройство от другого, один усилитель от другого, один транзистор от другого. Тот факт, что без использования понятия коэффициента шума сегодня сложно представить спецификацию на приемное устройство, подразумевает, что точность и повторяемость измерения данного параметра особенно важны при разработках и производстве СВЧ-устройств.

Измерение шумов некого электронного устройства — важная процедура для минимизации шума, генерируемого этим устройством в приемных системах. Основным способом снижения вероятности бит-ошибок при приеме и обработке цифровых потоков является усиление полезного сигнала электронными устройствами, которые имеют низкий уровень собственных шумов. Традиционные методы увеличения соотношения полезного сигнала к шуму заключаются, с одной стороны, в увеличении мощности сигнала, передаваемого в направлении приемника, а с другой — в увеличении усиления приемной антенны. Подобные способы связаны с известными трудностями, поскольку увеличение мощности сигнала передатчика ограничивается законодательно соответствующими контрольными органами, а увеличение усиления в антенне обычно связано с необходимостью разработки более дорогой и более громоздкой антенной системы. Альтернативным способом увеличения соотношения полезного сигнала к шуму является минимизация коэффициента шума приемной системы и ее компонентов. Таким образом, измерения коэффициента шума абсолютно необходимы, чтобы иметь уверенность в том, что шум, вносимый элементами приемной системы, допустимый.

Основная задача данной статьи — рассмотрение способов оценки коэффициента шума электронных устройств при помощи современных измерительных приборов. При этом мы покажем возможность измерения коэффициента шума при помощи анализатора спектра «СК4-БЕЛАН 32», который укомплектован соответствующей опцией.

Для четкого понимания смысла подобных измерений и правильной интерпретации их результатов необходимо напомнить, что скрывается под термином «коэффициент шума», а также что подразумевают связанные с ним понятия (эффективная шумовая температура, Y-фактор, избыточный коэффициент шума и т. д.).

Теория

Шум, с которым мы имеем дело на практике, состоит из многих составляющих. Основные из них — это тепловой и дробовой шумы. Тепловой шум возникает при флуктуациях электронов в проводниках, имеющих некую конечную температуру. Некоторые из таких флуктуаций могут иметь спектральные составляющие в той же полосе частот, что и полезные сигналы, то есть их маскировать и затруднять их обработку. Шумовой спектр, генерируемый тепловым шумом, по своей природе однороден на всех частотах. Дробовой шум возникает из-за квантовой стохастической природы электрического тока. Ток не представляет собой непрерывного и предсказуемого движения электронов, а скорее является хаотическим потоком со случайным их распределением. Статистический анализ стохастического потока электронов показывает, что вариации тока имеют широкополосный характер (распределены в широкой полосе частот). Есть и другие природные феномены, которые имеют квантовую структуру и генерируют случайный шум. Примером может служить шум генерации и рекомбинации основных носителей, возникающий в транзисторах при распределении тока эмиттера между базой и коллектором. Несмотря на многообразие источников шума, у всех механизмов генерации шума есть одно свойство, общее с тепловым шумом: они имеют однородный спектр, равномерно распределенный в полосе частот до 5000 ГГц. Поэтому при оценке шума все его источники принято рассматривать как тепловой шум. Мощность теплового шума определяется как:

где P_A — доступная мощность (Дж/с или Вт); k — постоянная Больцмана (1,38×10 –23 Дж/К); T — абсолютная температура (К); B — полоса частот (Гц).

Важно помнить, что k×T×B — это «доступная» мощность. То есть она «доступна» только при оптимальной (согласованной) нагрузке (если нет отражения энергии).

Определение k×T×B позволяет интуитивно лучше понять природу шума. Постоянная Больцмана k характеризует среднюю величину выделяемой кинетической энергии на единицу температуры. Присутствие в формуле температуры T предполагает, что с ее ростом выделяется больше мощности. Ну, и поскольку шум имеет широкополосную природу, в формуле мощности шума фигурирует B — используемая полоса частот.

Абсолютную температуру в 290 К (обычно обозначается как T₀) принято считать опорной величиной источников шума при измерениях коэффициента шума. Эта величина соответствует 16,8 °С и 62,3° по Фаренгейту. Спектральная плотность тепловых шумов k×T, генерируемая резистором на согласованную нагрузку в каждом герце электромагнитного спектра при данной температуре, равна 4×10 –21 Вт или –174 дБ·м.

Неотъемлемой частью определения коэффициента шума является понятие «соотношение сигнал/шум». Этот термин интуитивно понятен, особенно если перейти к логарифмическим соотношениям. Поясним данный термин на простом примере. Допустим, мы имеем сигнал (S) с уровнем 10 мВт (+10 дБ·м). Чему равно теоретическое соотношение «сигнал/шум», измеряемое в децибелах, для данного сигнала в полосе 1 МГц при температуре 290 К? Сначала рассчитаем мощность шума (N) в полосе 1 МГц:

Теперь вычислим соотношение «сигнал/шум»: S/N = (+10–(–114)) = 124 дБ.

Заметим, что соотношение «сигнал/шум» выражается просто в дБ. Хотя и мощность шума, и сигнал первоначально были в логарифмическом масштабе относительно 1 мВт.

Уяснив термин «соотношение сигнал/шум». мы можем перейти к определению понятия «коэффициент шума». Этот коэффициент описывает уменьшение соотношения «сигнал/шум» по мере прохождения сигнала через приемное устройство или его отдельный каскад (усилитель, смеситель). Фундаментальное определение коэффициента шума следующее:

где S_in / N_in — соотношение «сигнал/шум» на входе устройства; S_out / N_out — соотношение «сигнал/шум» на выходе устройства.

Поскольку все электронные устройства «шумят» и, соответственно, добавляют некое количество шума к сигналу, величина F всегда больше единицы. Хотя величина F исторически называлась коэффициентом шума, современный термин «коэффициент шума» (децибельная величина NF) обычно подразумевает логарифмический масштаб величины F, равный 10 log₁₀F (дБ). В зарубежной специальной литературе, публикуемой ведущими производителями измерителей коэффициента шума (Agilent Technologies, Anritsu, Rohde & Schwarz) последовательно разграничиваются два термина: «фактор шума», или F, и, собственно, коэффициент шума NF. Итак,

Рассмотрим коэффициент шума некоего известного усилителя. На рис. 1 показана его условная схема, а также сигналы на его входе и выходе.

Рис. 1. Условная схема усилителя. Сигналы на его входе и выходе

Если мы подключим к входу усилителя согласованную нагрузку при температуре 290 К, то она будет генерировать на входе усилителя шум k×T₀×B. На выходе этот шум усилится и превратится в k×T₀×B×G (G — коэффициент усиления усилителя) плюс к нему добавится некое количество шума, генерируемого в самом усилителе N_A. Тогда выражение (2) можно переписать следующим образом:

Выражение (4) является определением коэффициента шума, которое официально принято международным Институтом Радиоинженеров (сейчас Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)).

Если опираться на уравнения (4) и (5), то видно, что измерения коэффициента шума сводятся к измерениям уровня шума, коэффициента усиления и полосы. Однако, несмотря на понятность данных величин, в практических измерениях формулами (4) и (5) пользуются не так уж часто (хотя использовать их можно, о чем мы расскажем ниже). Это связано с тем, что измерить с большой точностью усиление в заданной полосе — зачастую не тривиальная задача. Большинство систем измерения коэффициента шума элегантно обходят задачу прямого измерения уровня шума и усиления, основывая алгоритмы своей работы на использовании, в первую очередь, линейных свойств тепловых шумов.

Рис. 2. График функции мощности теплового шума от абсолютной температуры

Таким образом, P_A(T) = k×B(T)+0 = k×B(T). При постоянной величине полосы, которая нам известна, это уравнение позволяет рассчитать мощность теплового шума для любой абсолютной температуры, то есть полностью описывает характеристики теплового шума. Поскольку прямая определяется двумя точками, то для описания характеристик теплового шума нам фактически лишь нужно взять две температурные точки и провести в них два измерения мощности шума. Если мы произведем измерение мощности на выходе некоего устройства (например усилителя), подключив к его входу согласованную нагрузку (генератор шума) при температуре T₀ = 290 K, то уравнение для мощности P₁ можно записать в таком виде:

Затем предположим, что мы нагрели согласованную нагрузку (включили генератор шума) до значения T_HOT = T₀+T_EX и снова измерили мощность P₂ на выходе усилителя. Уравнение для мощности P₂ будет иметь вид:

Отношение мощностей P₂ / P₁ исторически называется «Y-фактором» или Y (по-видимому, в связи с тем, что значения мощностей графически откладываются на оси Y — рис. 2).

Величину T_EX/T₀ или (T_HOT–T₀)/T₀ обычно называют избыточным коэффициентом шума, или ENR (excess noise ratio), и производители источников шума нормируют ее в дБ. Формула (8) чаще записывается как:

в логарифмическом виде выражение для коэффициента шума имеет вид:

Часто при измерениях коэффициента шума может использоваться другое понятие, которое также является фундаментальным, — понятие «эффективной температуры шума». Любой инженер, занимающийся измерением коэффициента шума, должен четко понимать взаимосвязь понятий «коэффициент шума» и «температура шума».

Рис. 3. Условная схема идеального приемника с согласованной нагрузкой 50 Ом на входе

Что же такое температура шума? Если 50-омный резистор с температурой 290 К подключен к входу идеального (не имеющего шумов) приемника с сопротивлением входа 50 Ом (рис. 3), то мощность шума на входе такого виртуального приемника составит:

А теперь представьте себе тестируемое устройство, например усилитель, подключенный в разрыв между 50-омным резистором и идеальным приемником (рис. 4).

Рис. 4. Условная схема измерения шума с объектом измерения, включенным в разрыв между приемником и согласованной нагрузкой 50 Ом

Шум на выходе тестируемого устройства теперь включает две составляющие. Одна из них — это усиленный шум резистора с температурой 290 К. Другая составляющая — это шум, генерируемый самим тестируемым устройством. Обратите внимание, что приемник не может различить эти две составляющие шума. Для приемника результат измерения был бы тем же, если бы тестируемое устройство было идеально и не генерировало шума, а резистор, подключенный к входу устройства, был нагрет до некоторой более высокой температуры (290+T_e ) К. В сущности, реальное тестируемое устройство может быть промоделировано как идеальное устройство, не вносящее шума, но имеющее на входе дополнительный источник шума с эквивалентной температурой T_e. Это — эффективная температура шума тестируемого устройства (или эквивалентная температура шума тестируемого устройства).

Преимущество понятия эффективной температуры шума заключается в том, что это понятие подводит общее основание под измерения случайного электрического шума, генерируемого любым источником: от транзистора на основе технологии GaAs до галактики. Есть много разновидностей электрического шума, и большинство из них не имеют тепловой природы. Однако все виды случайного шума можно выразить как эквивалентное количество теплового шума, который генерировался бы при температуре T_e. Обычно слово «эффективная» или «эквивалентная» в сочетании с «температурой шума» опускается и традиционно употребляется выражение «температура шума».

Поскольку мощность теплового шума P_А прямо пропорциональна температуре T (что следует из уравнения (1)), то значения температуры шума можно складывать, точно так же, как значения мощности шума при условии, что полоса B не меняется.

Дополнительно прояснить понятие температуры шума можно при помощи графического представления функции мощности шума от температуры (рис. 5).

Рис. 5. Графическое представление понятия эффективной шумовой температуры

Связь между фактором шума (коэффициентом шума) и температурой шума описывается следующим выражением:

В таблице даны некоторые значения для F, NF и T_e. Можно запомнить, что 0,1 дБ приблизительно соответствует 7–7,5 K.

Коэффициент шума NF, дБ

Фактор шума F

Температура шума Te, К

Источник

Виды шумов отношение сигнал/шум

Случайный процесс колеблется вокруг какого-то среднего значения, и значение это называется математическим ожиданием. Насколько сильно значение случайного процесса могут отличаться от мат. ожидания описывает параметр дисперсия — мера разброса случайной величины. Также в качестве меры разброса употребляется среднеквадратичное отклонение, также именуемое стандартным отклонением, значение его квадратный корень из дисперсии.

На рисунке представлены нормальные распределения четырех случайных процессов с разными значениями математического ожидания и дисперсии. В случае большего значения дисперсии, колокол Гауссовского распределения более широкий и низкий, что говорит о большей вероятности выпадения экстремальных значений и меньшей вероятности значений близких к мат. ожиданию.

В качестве меры скорости изменения случайного процесса может использоваться автокорреляционная функция, или просто корреляционная функция. Она описывает зависимость взаимосвязи сигнала с его сдвинутой во времени копией от величины временного сдвига.

В случае нулевого сдвига, сигналы полностью совпадают и значение автокорреляционной функции максимально. При увеличении расхождения это значение уменьшается. Причем для слабо изменяющихся во времени сигналов спад функции происходит медленнее чем для быстро изменяющихся.

Математическое ожидание, дисперсия, автокорреляционная функция это примеры численных характеристик, которыми можно описать случайный процесс. Законы изменения реальных физических величин весьма сложны, и для того чтобы мы могли описывать их доступным нам математическим аппаратом, нам часто приходится делать определенные допущения.

При описании сигналов случайными процессами, мы часто оговариваем свойства стационарности и эргодичности. Стационарным называется процесс в том случае, когда его плотность вероятности не зависит от временного сечения, то есть его статистические характеристики, мат ожидания, дисперсия, корреляционная функция не будут зависеть от времени. Стационарный процесс считается эргодическим, если для определения его характеристик вместо усреднения по ансамблю реализации, мы можем использовать усреднение по времени одной реализации, на практике нам обычно доступна только одна реализация случайного процесса.

Спектральная плотность мощности

Спектральная плотность мощности по определению это распределение мощности сигнала в зависимости от частоты, то есть мощность приходящаяся на единичный интервал частоты. Мы можем рассматривать спектральную плотность мощности как еще одну меру скорости изменения случайного процесса, она связана с корреляционной функции случайного процесса, теоремы Винера — Хинчина — Колмагорова.

Рассмотрим два синусоидальных сигнала разной частоты. Частотные области этих сигналов будут представлены двумя линиями. Положение линии на оси x говорит о величине частоты синусоиды, а длина линии, о ее мощности или амплитуде. Случайные процессы мы также можем рассматривать, как кусочки и отрезки различных синусоид, разной амплитуды и фазы, меняющейся быстро или медленно.

Спектр медленно изменяющегося случайного процесса содержит больше синусоид или спектральных компонент в левой части оси f, то есть в зоне низких частот. В то время как спектр быстро меняющегося процесса содержит больше компонент, большей амплитуды в правой части частотной оси.

Белый шум

Случайный процесс у которого область частот заполнено равномерно называется белым шумом.

Белый шум это стационарный случайный процесс, с равномерно распределенной спектральной плотностью мощности.

В таком процессе присутствуют компоненты изменяющиеся быстро, медленно, средне и ни одна из них не преобладает над другими.

Белый шум получил свое название по аналогии со спектром белого света. Известно, что белый цвет получается в результате сложения всех других цветов видимого диапазона.

Если в качестве аналогии и далее использовать видимый диапазон длин волн, то определенным цветом можно обозначить преобладание в спектре сигнала определенных компонент.

Если наложить красный светофильтр, то мы пропустим только более длинные волны, или более низкие частоты.

Если наложим синий фильтр, получим сигнал с относительно высокими частотами в спектре.

Цветовое обозначение частотного состава используется для описания так называемых цветных шумов, они никак не привязаны к какому-либо конкретному частотному диапазону и различаются только видом их спектральной плотности мощности. Цветные шумы, в том числе и белый шум это модели шумов, приближающие некоторые физические явления.

К примеру, процессы генерации и рекомбинации носителей заряда в цепях постоянного тока приводят к фликкер-шуму, который достаточно успешно описывается моделью розового шума. Красный шум описывает броуновское движение, модель серого шума используется в псих акустике и так далее.

Аддитивный белый гауссовский шум

Аддитивный белый гауссовский шум:

На системы беспроводной связи и обработки сигналов воздействует множество разнообразных широкополосных шумов, не связанных друг с другом. По центральной предельной теореме, распределение их суммарного воздействия будет близко к нормальному, именно поэтому данная модель наиболее распространена в системах ЦОС и системах связи, и используется как модель канала передачи данных.

Отношение сигнал/шум

Шум в подобных системах конечно же является нежелательным явлением. Одной из мер качества системы является отношение сигнал-шум. Это безразмерная величина равная отношению мощности полезного сигнала к мощности шума.

Отношение сигнал-шум часто измеряется в децибелах, для разных систем приемлемые значения этого отношения могут сильно отличаться, но в любом случае, чем выше этот показатель, тем лучше. Одна из задач цифровой обработки сигналов повышение отношения сигнал-шум, существуют разные способы повышения это фильтрация и усреднение.

Усреднение или когерентное накопление

Если мы сложим два одинаковых сигнала по фазе, то амплитуда результирующего сигнала будет вдвое больше. Положительные отсчёты сложатся с положительными, отрицательные с отрицательными.

Но сложить две реализации случайного процесса в фазе не получится, в каких-то точках произойдет усиление, каких-то ослабление шума. Проще говоря, при усреднении амплитуда шума не растет.

Накопление сигнала с шумом в matlab

Динамический диапазон и чувствительность

Динамический диапазон это характеристика системы, представляющая логарифм отношения максимального и минимального возможных значений величины входного параметра. Сверху этот диапазон обычно ограничен порогом искажений, а снизу так называемым шумовым дном, или чувствительностью.

Чувствительность это численный параметр равный уровню сигнала различимого системы над шумами, если у системы хорошая чувствительность, значит она меньше восприимчива к внешним помехам, имеет меньший уровень собственных шумов, и за счет этого способны различать сигналы малой энергетики.

Источник