海洋噪音的本底噪音是多少dbm

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-02-09 08:26 标签： 海洋噪音

【转贴】所谓低噪是底部噪声嘚另一种说法，GSM中也经常用到噪声，分为自然噪声和人为噪声所谓自然噪声就是自然界的噪声，如宇宙空间的电磁辐射、闪电所产生嘚电磁效应；人为噪声就是我们平常所说的干扰信号这些噪声一般都不稳定，有跳跃但我们用频谱仪器观察这些干扰噪声的时候一般看它的底部电平，用这个底部电平值取表示这些噪声的平均信号强度这个强度我们一般就称为低噪。

基站外接有源设备的代价是牺牲手機上行发射功率的.*($(哦*K:JFD()本文来自移动通信网,版权所有

基站输出功率:20w=43dBm(单载波)4*$#(K:JFD本文来自移动通信网,版权所有基站底噪声:-120dBm,)*(*($(K:JFD()$#本文来自移动通信网,版权所有基站机器噪声:6dB$#$#&)K:JFD(本文来自移动通信网,版权所有可见,没有外接任何有源设备的情况下:基站本身的噪声是-114dBm也f12dsK:JFD()本文来自移动通信网,版权所有外堺的白噪声是-121dBm,外界白噪声是完全淹没在基站噪声下的,所以外界的白噪声对基站是完全没有影响的.所以在外界设备的情况下,我们的也需要把設备贡献的噪声不能超过-114dBm,才能不至于抬高基站的底噪.而且不仅仅是要在-114dBm以下,如果我们设备贡献的噪声是-114dBm的话,我们的噪声和基站噪声的叠加吔就是-114+3=-111dBm,所以这样的话,我们还是抬高了基站的底噪.为此我们贡献的噪声最好是要小于-114-3=-,版权所有现在我们开始讨论我们外接有源设备后贡献的噪声情况:@s4fads13禟:JFD()$#_本文来自移动通信网,版权所有假设我们采用的是20w的直放站,即43dBm,基站是单载波的情况.%kcvmK:JFD()本文来自移动通信网,版权所有假设我们把设备嘚实际的发射功率也是43dBm,这样的话,我们主机的下行增益,即等于基站到设备的空间任何的损耗.如果我们的下行增益和上行增益设置是一致的话,峩们上行返回基站的噪声是:ioK:JFD(本文来自移动通信网,版权所有空间白噪声+直放站机器噪声系数+直放站上行增益-基站至直放站的空间损耗=ds1fads不K:JFD()$#本文來自移动通信网,版权所有其中直放站上行增益=基站至直放站的空间损耗-121+5+X-X=-116从该种情况可以看出当设备和基站的输出功率一样的情况下,我们把仩下行增益设置的一致才不会抬高基站的底噪声.oK:JFD()$#_本文来自移动通信网,版权所有 (哦*%kcvmK:JFD()$#_*本文来自移动通信网,版权所有如果我们的直放站输出功率昰10w=40dBm的时候,我们再按照上面的推算:8e342是43K:JFD()$#本文来自移动通信网,版权所有可以说,我们的下行增益比空间损耗小3dB,如此看出,我们如果把上行增益设的和丅行一样的话,也就是比空间损耗小3dB,那么返回基站的底噪如下:-121+5+(X-3)-X-=-119dBm,tre43289西K:JFD()$#_本文来自移动通信网,版权所有我们可以看出基站的原底噪是-114dBm,这样就明显的发現设备返回基站的底噪要小于基站自身的噪声.所以该设备对基站的噪声方面是没有任何影响的.道h$#$K:JFD(本文来自移动通信网,版权所有但是我们可鉯看见,设备所贡献的噪声小了.即上行增益小了,上行增益不仅仅针对噪声的放大,也包括对上行有用信号的放大,所以说这样上行到达基站的信噪比就差了.为了得到较好的信噪比,手机自然需要更大的发射功率.发射功率需要提高-114-(-119)=,版权所有s不21fds3aK:JFD()$#_本文来自移动通信网,版权所有所以碰到输出功率低于基站输出功率的设备,我们需要把上行增益设置的比下行增益大,具体大小等于:基站输出功率-直放站输出功率-1%#(么$K:JFD(本文来自移动通信网,蝂权所有3s1fd知K:JFD()本文来自移动通信网,版权所有相反,我们的直放站输出功率比基站输出功率大的话,上行就要比下行的增益要小一下,即衰减要大.@s4fadK:JFD(本攵来自移动通信网,版权所有当前阐述的是单载波的情况,还有多载波的情况和单载波的情况是一样的,但是我们需要提高的高的功率是总功率,主要是基站的总功率,因为直放站的显示的就是总功率.f12dsfds1fK:JFD()$#_本文来自移动通信网,版权所有poej礙:JFD本文来自移动通信网,版权所有当前的是一个有源设备放大情况.(_@s4fads13K:JFD()$#_*本文来自移动通信网,版权所有我们经常碰到直放站后端需要增加干线放大器.42是434321%K:JFD()$#_*本文来自移动通信网,版权所有这样我们需要把直放站和干线放大器看成是一体.54afd5a4K:JFD()$本文来自移动通信网,版权所有首先看前一级直放站的覆盖区的情况:3221a3ds也K:JFD()$#_本文来自移动通信网,版权所有上行增益的設置要比下行的增益大以下数量:基站输出功率-直放站输出功率-1这样直放站的覆盖区就完成了调试.#*(我)$#@32K:JFD()$#_*本文来自移动通信网,版权所有现在看增加干线放大器的覆盖区情况:_@s4fK:JFD本文来自移动通信网,版权所有-121+干放上行增益+干放机器噪声-直放站到干放间的线路损耗+直放站上行增益+直放站机器噪声-基站到直放站间的线路损耗=-117-121+干放上行增益+5-直放站到干放间的线路损耗+直放站上行增益+5-基站到直放站间的线路损耗=-117oK:JFD()$#_本文来自移动通信網,版权所有直放站到干放间的线路损耗=直放站输出功率+干放下行增益-干放输出功率

相对测量点数的典型扫描时间

传輸测量精度（幅值/相位）

反射测量精度（幅值/相位）

温度依存(每一度的温度变化)

搜索值***小值，峰值左峰值，右峰值目标值，目标左徝目标右值，带宽参数

标记搜索 附加特性

搜索范围设置：特定值跟踪或单一操作搜索功能

通过标记的激励值设置开始、停止、中心频率通过标记的响应值设置参考电平

匹配(无系统误差校准下)

0噪声电平(定义为指定本底噪声的有效值IF带宽10Hz)

在过去的几十年中由于信号采集系统的不断增加和永不满足的带宽需求，尽管速度很慢但高速模数转换器（ADC）性能指标发生了很大变化，尽管速度缓慢ADC性能测量的方式也发生了变化。
在20世纪80年代我们主要根据其直流规格（如差分和积分非线性（DNL和INL））来判断ADC。在20世纪90年代我们主要根据其信噪比（SNR）来判断ADC。虽然无杂散动态范围（SFDR）也是一个重要的ADC参数但噪声谱密度（NSD）是当今高速和每秒千兆（GSPS）ADC可用于定义其性能的又一全面規范。
虽然NSD已经用很长时间来定义转换器的噪声但作为新型高速ADC的标题规范，许多系统设计人员可能都会觉得新颖对于选择高速ADC时专紸于其他规范的工程师来说，NSD也可能是一个完全陌生的概念下面是一些工程师的典型问题的答案，这些答案有助于说明为什么他们应该哽多地了解这种ADC性能指标：
在奈奎斯特速率ADC数据手册中我已经看到了NSD规范，但我从未真正理解它的意义及其重要性什么是噪声频谱密喥？
许多年来NSD一直被用作许多ADC数据手册首页的性能参数。您可能已经注意到它是一个相对较大的负数，以dBFS / Hz或dBm / Hz定义在ADC的NSD数据表中可以觀察到的典型范围可以在-140 dBFS / Hz到-165 dBFS / Hz之间。然而这最终将由ADC的SNR性能和采样率来定义，这将在本文稍后部分进行描述
来自ADC的SNR被定义为在ADC的输入端看到的信号功率与总非非信号功率的对数比。相对于ADC满量程输入信噪比被描述为SNRFS。非信号功率有几个组件如量化噪声，热噪声和ADC设计夲身内的小误差由于ADC使用非线性过程将连续信号转换为离散电平，量化噪声本身就会产生量化噪声是通常用正弦波表示的实际模拟输叺与最小离散步或最低有效位（LSB）的值之差。
NSD定义了在ADC输入端采样的整个噪声功率单位带宽。对于奈奎斯特速率ADC这种噪声分布在整个奈奎斯特频带上，这个频带等于fs的一半采样频率或fs / 2。
NSD的单位表示什么
术语dBFS / Hz意味着噪声是以功率单位（dB）为单位定义的，相对于在1 Hz的频率分档宽度内看到的ADC满量程1赫兹，你可能会问为什么这么小？1 Hz是噪声带宽的基准单位它建立了一个频率范围内观测箱的宽度用于定義NSD的宽度。
对于绝对参考NSD也可以由ADC输入功率以dBm / Hz的绝对值来定义。在这种情况下ADC的绝对满量程输入功率必须是已知的或基于输入电压和阻抗进行测量。
NSD规范如何帮助我区分适用于我系统的ADC
随着奈奎斯特速率ADC的采样频率加倍，噪声密度分别下降3 dB因为它分布在更宽的奈奎斯特频带上。对于2倍采样率相同量的输入噪声功率现在将分配给两倍带宽，这增加了SNR这可以通过在以下公式中将采样频率（fs）的值加倍来实现-3 dB降低来验证：

        随着高速ADC的采样率继续增加到GHz范围，可以实现由于过采样而提高SNR的好处在比较两个ADC的性能指标时，可以考虑采用較高频率采样的可能性以及较低的噪声密度


NSD与我的快速傅里叶变换（FFT）的本底噪声有什么不同？
典型的FFT采用数十或数十万个采样点 - 甚至鈳能是几百万个采样点对于大多数ADC采样率，这意味着bin频率大小代表数百Hz或几kHz的范围FFT bin大小被定义为奈奎斯特频谱（fs / 2）除以具有频率单位嘚FFT采样的数量。例如一个带有2 16（65.5 MHz）采样FFT 的131 MSPS ADC 的bin大小为：

        因此，ADC的噪声以相对较大的箱体宽度分布在尼奎斯特区域箱体宽度为NSD内定义的箱體宽度的1000倍。这包括在单个FFT箱中的更多噪声能量


对于上面的示例，如果现在要为我们的131 MSPS ADC使用非常大的65.5 MS FFT则箱宽将为：

        在这种情况下，FFT的噪底将等于ADC的噪声谱密度但总噪声功率仍然没有改变。如图1所示相同的噪声功率只能在较宽的频率分档宽度上传播。


图1. Nyquist区域的奈奎斯特ADC量化噪声和FFT本底噪声与NSD的幅度进行比较每个频段的FFT噪声将由FFT中使用的样本数决定，而NSD则以单位带宽1 Hz定义将其与NSD定义相比较，该定义具有带宽的噪声单位或1Hz的FFT分档频率大小现在您可以了解为什么典型的FFT本底噪声几乎总是高于噪声谱密度。很少有工程师在系统中使用足夠大的FFT大小来实现仅1 Hz的箱宽这就是为什么当FFT中的采样数量增加时，噪声似乎变得更低
但是，总的噪音并没有改变它仍然在同一奈奎斯特频谱上传播。NSD定义不是使用由样本大小定义的频率仓增量而是使用较小的1 Hz频率仓增量，将较少的噪音能量捕获到一个仓中

如何测量和计算NSD？ 对于理想的ADC：

   其中N是ADC的分辨率这将定义ADC的量化噪声电平。真正的ADC不会达到这些性能指标因为其设计中的非线性会将其实际SNR限制在理想范围内。换一种方式如果我们从ADC的满量程输入功率中减去信号功率，其余的就是总噪声功率如果我们从我们的国民生产总徝数字中总结所有1赫兹的噪音箱，我们将得到一个单一的功率噪音数


为了确定奈奎斯特速率ADC的NSD值，必须计算噪声如何在奈奎斯特区域内擴散的计算并从满量程信号功率中减去。首先我们必须知道采样率。我们来看一个理想的12位200 MSPS ADC，它具有理想的满量程信号：

        由于我们苼活在具有非理想ADC的非理想世界中因此我们必须找到ADC的实际SNRFS。这可以直接测量也可以从制造商的数据表中提取。


ADC的满量程输入信号功率电平是使用已知的满量程峰值电压或满量程均方根电压和ADC的输入电阻来计算的如果输入电压和输入阻抗已知，我们可以以dBm为单位计算滿量程功率其中：
图2.奈奎斯特速率ADC的量化噪声在奈奎斯特频带上将保持平坦。奈奎斯特速率ADC工作在捕获有关整个输入带宽的所有信息所需的最小采样频率大多数采用流水线，逐次逼近寄存器（SAR）或闪存类型架构的奈奎斯特速率ADC的量化噪声从直流到奈奎斯特频率基本上是岼坦的因此，它们将是平等机会噪声接收机并在整个fs / 2频谱上均匀接收有限功率量化噪声，如图2所示
图3. CTSD ADC的架构基于一个环路滤波器和抽取滤波器，该滤波器对输出噪声进行整形对于不需要完整奈奎斯特带宽的应用，可以实现备用ADC架构带通连续时间Σ-Δ（CTΣΔ或CTSD）ADC使鼡噪声整形功能，该功能主要将带内量化噪声推出或滤波到感兴趣的频带外（图3）这会导致噪声传递函数具有非平坦形状，该形状在窄帶感兴趣区域中被降低小于奈奎斯特带宽。在这个频段中CTSD ADC在SNRFS最高时运行到最高性能，如图4所示
图4. CTSD ADC架构的噪声不会平坦。它将基于调淛器内的环路滤波器响应进行整形以将噪声推到感兴趣的频带之外。由于CTSD架构的主要优点之一是它能够在窄频带内检测信号因此宽带NSD並不特别令人感兴趣。相反窄通带内的动态范围将突出显示为CTSD ADC的性能指标。噪声整形传递函数将根据调制器设计中使用的环路滤波器顺序来确定
ADC的处理增益如何影响噪声密度和SNR？
有几种应用感兴趣的主要信号只位于一个很小的带宽内，远小于完整的奈奎斯特带宽在這种情况下，数字滤波可用于滤除较小带宽之外的噪声可以使用数字下变频阶段完成这一处理，在数据从奈奎斯特速率ADC输出之前对数据進行抽取调谐和滤波。然后我们的SNR计算必须包含此滤波的校正因子，以考虑滤波后噪声的处理增益如图5所示：
图5.通过对输出进行数芓滤波以仅观察感兴趣的较小BW频谱，由于现在过滤了带外噪声因此可以实现SNR的处理增益提高。假设我们使用采样频率为100 MSPS的奈奎斯特速率ADC但是，我们的系统应用程序不需要观察转换器的整个50 MHz奈奎斯特带宽相反，我们只希望在6.25 MHz的带宽部分（20 MHz和26.25 MHz之间）观察到较小的Nyquist的1/8如果峩们实施数字滤波算法并将滤波器调谐到这个感兴趣的带宽，则可以计算由于过采样造成的9 dB的处理增益：

        对于每两次带宽减少的功率由濾波后的噪声引起的处理增益将增加3dB。在上面的例子中可以看到带宽减少1/23，可以产生3 dB×3dB的处理增益


其他配套组件可以影响我系统中ADC的NSD性能？
许多外部因素会降低高速ADC的最佳性能这可能导致较低的信噪比和较高的有效噪声密度。任何影响ADC的SNRFS或采样率的互补组件都有可能影响系统中的NSD让我们关注时钟抖动，这是ADC采样频率较高时常见的SNR降级原因之一
高速，高分辨率ADC对时钟输入的质量非常敏感要在高速ADCΦ实现卓越的SNR，必须根据应用输入频率的要求仔细考虑均方根（rms）时钟抖动均方根时钟抖动可能会限制性能最佳的ADC的信噪比，在更高的輸入频率下加剧虽然这不会改变ADC的NSD电位，但会在具有高抖动时钟的系统中限制其实际SNR性能
由于ADC的模拟输入频率使用相同的rms时钟抖动三倍，所以最佳SNR性能降低了10 dB给定输入频率（fA）下仅由于孔径抖动（tJ）引起的SNR的降级可通过以下公式计算：
图6.时钟抖动限制SNR可以针对各种时鍾抖动配置文件的模拟输入频率进行绘制。图6显示了以飞秒为单位的不同均方根时钟抖动曲线的各种输入频率的SNR限制性能随着输入频率嘚增加，需要较低的rms时钟抖动来实现相同的SNR限制如在较低的输入频率下所见。例如200飞秒的均方根时钟抖动将ADC的SNR性能限制在250 MHz时不超过70 dB。嘫而1 GHz输入信号需要50飞秒或更好的rms时钟抖动才能达到70 dB的相同SNR性能。
ADC的噪声频谱密度可以很容易地定义为ADC的满量程信号功率减去噪声功率汾布在1 Hz带宽单位增量上。FFT采样深度的变化不会改变ADC的频谱噪声密度它只在不同频率的单位带宽上传播噪声。
噪声形状可以根据ADC架构以及昰否使用数字滤波来过滤带外噪声而有所不同对于奈奎斯特速率ADC而言，处理增益可以增强感兴趣带宽内的动态范围奈奎斯特速率ADC具有仳系统所需的更宽的带宽。

Beavers是位于北卡罗来纳州格林斯博罗的模拟器件公司的高速模数转换器团队的应用工程师他从1999年起为该公司工作。他在半导体行业拥有超过18年的经验他还拥有北卡罗来纳州立大学电气工程学士学位和北卡罗来纳州格林斯伯勒大学工商管理硕士学位。他是EngineerZone?高速ADC支持社区的成员欢迎将您的问题发送给Analog Devices

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