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Analisi di spettroQuali sono le principali differenze e i punti in comune che caratterizzano le varie modalità di funzionamento di un analizzatore di spettro?

Gli strumeni moderni possono funzionare secondo il principio della scansione di frequenza (Swept Spectrum), il calcolo della trasformata di Fourier (FFT) o l'analisi di spettro in tempo reale (Real Time Spectrum Analysis).

Per ognuna delle modalità di funzionamento identifichiamo i principali parametri che determinano le prestazioni ottenibili da un analizzatore di spettro in alcune applicazioni tipiche.

Quando cerchiamo di indagare su un particolare comportamento di un segnale utilizzando un’apparecchiatura di test ci sono tipicamente alcune informazioni fondamentali che vogliamo conoscere, tra cui:

  • Quando e dove si verifica un determinato evento, e per quanto tempo?
  • Qual è la frequenza centrale e quale la larghezza di banda del segnale? 
  • Il segnale è modulato e, in caso affermativo, con quale formato?

È possibile eseguire l'indagine sia nel dominio della frequenza, sia nel dominio del tempo. Tuttavia, quando si decide il modo migliore di analizzare il segnale di interesse, si deve tenere presente quanto segue.

L'analisi nel dominio della frequenza è adatta per identificare ciò che sta accadendo all'interno dello spettro di frequenza, ovvero se il segnale è dinamico o statico, se è di tipo impulsivo (burst) o modulato, oppure se il segnale è costituito da un'onda continua (CW, Continuous Wave)

L'analisi nel dominio del tempo è ideale per identificare quando si verifica qualcosa, ad esempio in un momento specifico o in occasione di un evento rilevante per altri eventi.

Per effettuare l'analisi nel dominio della frequenza, un analizzatore di spettro deve possedere la sequenti caratteristiche per essere in grado di vedere il segnale analizzato o che si sta cercando:

  • Deve avere una frequenza più alta con un intervallo dinamico adeguato ed una larghezza di banda più ampia del segnale di interesse
  • Idealmente avrà la capacità di analizzari i segnali vettoriali ed una memoria di cattura del segnale di capacità adeguata per consentire la riproduzione del segnale catturato, per darci la possibilità di analizzare il comportamento di altri dispositivi quando vengono stimolati con lo stesso segnale di interesse

Probabilità di Intercettazione

Una volta stabilito il tipo di segnale che stiamo cercando di analizzare o che intendiamo cercare, qual è in ogni caso la probabilità che saremo in grado di vederlo, e per quanto tempo? Questa è chiamata Probabilità di Intercettazione, (POI, Probability Of Intercept).

La probabilità di intercettazione è la specifica caratteristica chiave per rilevare un segnale burst o transitorio ed è definita come la durata minima osservabile di un segnale con una probabilità del 100% e senza errori di ampiezza. I fattori principali che determinano la POI sono:

  1. Frequenza di campionamento
  2. Durata della registrazione (o dimensione FFT)
  3. Funzione di Windowing e dimensione
  4. Overlap processing
  5. Rumore di fondo

Formula 1

 

dove:

RBW (Resolution Bandwidth) = Risoluzione in frequenza (Banda di Risoluzione)
TSweep = Tempo di Sweep
k = Fattore skirt del filtro (2-3 per filtri gaussiani)

1901 Anritsu POI image006

dove:

T = Durata del segnale di interesse
R = Tempo di ascolto alla frequenza selezionata
R‘ = Tempo morto (lo strumento non vede il segnale)
R+R‘ = Tempo di ritorno

 

Formula 3

SBW = Ampiezza spettrale del segnale

Principio dell’Analizzatore di Spettro Swept

Dunque, cosa succede quando si utilizza un analizzatore di spettro con modalità di funziomento classica a scansione di frequenza (swept)? In primo luogo, dobbiamo compredere lo schema a blocchi di base del ricevitore supereterodina.

Il segnale di ingresso viene convertito alla frequenza intermedia (IF, Intermediate Frequency) tramite un miscelatore (mixer) collegato a un oscillatore locale (LO, Local Oscillator).

Il segnale a frequenza intermedia viene quindi fatto passare attraverso un filtro passa banda a frequenza fissa che determina la larghezza di banda di risoluzione (RBW) dello strumento, prima di essere amplificato con una curva di guadagno logaritmica e passato al display.

Schema supereterodinaFigura 1 Schema di funzionamento di un ricevitore supereterodina

POIFigura 2. POI per un analizzatore di apettro a scansione di frequenza (swept)

L’analizzatore di spettro sta effettuando la scansione in frequenza attraversando il display. Se la linea verde attraversa il segnale, ciò significa che lo possiamo vedere rappresentato sul display. Al contrario, l’analizzatore di spettro "perde" i segnali durante gli intervalli di tempo dedicati a far ripartire il ciclo di scansione della traccua (Sweep Retrace Time/Sweep Re-visit Time).

Questi intervalli di tempo corrispondono al tempo cieco (Blind Time) dello strumento. Potremmo migliorare la POI aumentando la velocità di scansione, determinando così un numero maggiore di "attraversamenti" di segnale, ma esisterà sempre un tempo cieco tra un ciclo di scansione e il successivo.

Principio dell’analizzatore di spettro FFT

Analizzatore di spettro FFTFigura 3 Analizzatore di spettro FFT: stadio d'ingresso con eleaborazione digitale del segnale a frequenza intermedia

L'analizzatore di spettro FFT è simile a quello a scansione di frequenza (swept); ha uno stadio di ingresso (front end) analogico ma utilizza stadi a frequenza intermedia e filtri di tipo digitale.

Nella modalità di funzionamento Swept Spectrum, i filtri RBW hanno una flessibilità limitata e pertanto impongono condizioni fisse sui valori di risoluzione in frequenza con i quali l'analizzatore di spettro può osservare il segnale.

Un analizzatore di spettro digitale basato sulla FFT, che dispone di filtri di decimazione e algoritmi di ricampionamento, fornisce la soluzione al problema della risoluzione di frequenza limitata. I filtri a decimazione e il ricampionamento digitali eseguono le operazioni necessarie per ottenere ampiezze e larghezze di banda di risoluzione (RBW) variabili.

Questi filtri, contemporaneamente, riducono la frequenza di campionamento e limitano la larghezza di banda del segnale (protezzendoci dal fenomeno dell'aliasing).

La frequenza di campionamento nel filtro digitale è fs; la frequenza di campionamento all’uscita del filtro è fs/n, dove "n" è il fattore di decimazione e un valore intero.

Gli intervalli di frequenza risultanti da "dividere per 2n" sono chiamati intervalli (span) cardinali. Le misure eseguite sugli intervalli cardinali sono in genere più veloci di quelle eseguite su intervalli arbitrari a causa delle ridotte attività di calcolo DSP necessarie.

Relazioni FFTFigura 4 Relazioni FFT di base

Dato che la forma d'onda viene analizzata digitalmente, può essere catturata in un tempo relativamente breve ed analizzata successivamente.

Un tempo di acquisizione molto breve può avere molti vantaggi, in particolare quando si tenta di acquisire fenomeno transitori o forme d'onda di breve durata.

Il breve tempo di acquisizione si traduce nel fatto che l'analizzatore FFT può acquisire anche forme d'onda non ripetitive, cosa non possibile con altre tipologie di analizzatori di spettro. Come parte del processo di acquisizione del segnale si ottengono dati che consentono di elaborarlo per determinare anche la fase dei segnali.

La tecnologia FFT consente inoltre di "catturare" la forma d'onda per effettuare analisi successive qualora fosse necessario.

Tuttavia, ci sono svantaggi e limitazioni associati all'utilizzo della tecnologia FFT.

Il principale limite alla frequenza e alla larghezza di banda degli analizzatori di spettro FFT deriva dal convertitore analogico/digitale (ADC) utilizzato per convertire il segnale analogico in un formato digitale.

Questo componente ha ancora una frequenza massima di lavoro ed una banda limitate quando si utilizza uno stadio di coversione di frequenza (down-converter) nell'analizzatore di spettro. Inoltre, a causa delle sue elevate prestazioni richieste, ha anche un costo molto elevato, che comporta come conseguenza anche costi elevati per la circuiteria di elaborazione e visualizzazione ad esso associati.

Principio Stepped FFT

Per ottenere larghezze di banda più ampie rispetto alla frequenza internedia su un intervallo di span più ampio, si possono eseguire più FFT concatenate tra loro.

Utilizzando un oscillatore locale e un digitalizzatore ad alta velocità, si puà analizzare più rapidamente anche un ampio intervallo dello spettro. Il software unisce i risultati delle diverse FFT e visualizza il risultato finale su un’unica traccia che può comprendere fino a diverse decine di GHz.

Principio dell’analizzatore di segnali vettoriali (VSA)

Innanzitutto, il segnale da misurare all'ingresso di un analizzatore di spettro viene convertito in una frequenza intermedia (IF) dalla sezione di conversione di frequenza composta da un oscillatore locale, un mixer e un filtro passa-banda.

In un analizzatore di segnali, il valore della frequenza dell'oscillatore locale è fisso durante la misura.

Successivamente, il segnale convertito a frequenza intermedia viene trasformato in una serie di dati digitali utilizzando un convertitore A/D. In altre parole, l'analizzatore di segnali cattura la vera forma del segnale misurato in un periodo di tempo fisso solo attraverso conversione di frequenza.

I dati delle forme d'onda temporali digitalizzate vengono immediatamente catturati nella memoria interna e possono essere salvati su un disco rigido.

Qualsiasi porzione o intervallo del segnale misurato acquisito come serie di dati temporali relativi alla forma d'onda può essere immediatamente letta e analizzata mediante elaborazione digitale. L'implementazione dell'elaborazione digitale mediante Fast Fourier Transform (FFT) nel dominio della frequenza cattura lo spettro nell'intervallo di tempo corrispondente.

Oltre ai tradizionali schemi di modulazione analogica, come AM, FM e PM, la modulazione digitale può anche modificare i diversi parametri della portante, sia separatamente che simultaneamente. Più comunemente, tuttavia, viene invece utilizzata la modulazione vettoriale o la modulazione IQ.

Tramite la modulazione vettoriale è possibile generare una portante con fase e ampiezza arbitraria. Le informazioni digitali in banda base sono separate in due componenti indipendenti: la componente in fase (I, In-phase) e la componente in quadrature (Q, Quadrature). Le componenti I e Q vengono quindi combinate per formare il segnale modulante in banda base.

Sono richieste solo fase e ampiezza, perché la frequenza portante nei moderni sistemi di comunicazione (digitali) è fissa. Queste sono la fase e la frequenza di riferimento.

Il segnale modulato è interpretato rispetto alla portante. La fase e l'ampiezza possono essere rappresentate in coordinate polari o vettoriali come punto discreto nel piano I-Q.

I rappresenta la componente in fase (riferimento di fase) e Q rappresenta la componente in quadratura (sfasata di 90°). Le informazioni codificate possono quindi essere trasmesse forzando la portante su una delle varie posizioni predeterminate nel piano I-Q.

Ogni posizione o stato rappresenta un determinato bit pattern che può essere decodificato dal ricevitore. La mappatura degli stati o dei simboli quando il ricevitore interpreta il segnale sul piano I-Q viene indicata come diagramma di costellazione. Questo è il principio della modulazione I-Q.

I dati memorizzati nella memoria o nell'hard disk sono la base della visualizzazione dell'analizzatore di segnale. In altre parole, il processo di cattura del segnale, che lo memorizza sotto forma di dati digitali, e il processo di elaborazione necessario per l'anali dei dati catturati, possono essere eseguiti indipendentemente in termini di tempo.

Poiché la cattura e l'analisi vengono effettuata in blocchi, l'analisi offline può essere eseguita in un momento qualsiasi dopo l'acquisizione del segnale, oppure lo segnale  può essere analizzato ripetutamente utilizzando metodi e impostazioni diverse. Si tratta di una caratteristica fondamentale degli analizzatori di segnale che non è supportata dagli analizzatori di spettro classici di tipo sweep.

In sintesi, un analizzatore di segnali ha una frequenza fissa dell'oscillatore locale per una data larghezza di banda della frequenza intermedia e raccoglie i dati IQ per un determinato intervallo di tempo. Esegue la FFT per convertire i segnali dal dominio del tempo a quello della frequenza frequenza e cattura le informazioni sia di ampiezza che di fase. I dati vengono raccolti in blocchi con una perdita di dati tra le acquisizioni successive.

Principio dell'analizzatore di spettro in tempo reale (RTSA)

Il metodo dell'analisi di spettro in tempo reale (RTSA. Real Time Spectrum Analysis) utilizza più calcoli della FFT sovrapposti temporalmente e una memoria ad alta velocità per ganrantire il 100% di POI.

La frase "analisi in tempo reale" ha un significato diverso per persone diverse, ma essenzialmente in un analizzatore di spettro o di segnali con stadio a frequenza intermedia digitale identifica uno strumento in cui tutti i campioni di segnale vengono elaborati continuamente e senza alcuno buco temporale (gap free) per ottenere un qualche tipo di misura.

Il parametro T fa riferimento alla lunghezza del blocco temporale sul quale l'analizzatore esegue l'elaborazione della FFT ("n punti FFT).

L'analizzatore raccoglie un blocco di campioni contigui dall'ADC che sta digitalizzando il segnale a frequenza intermedia e quindi esegue il calcolo della FFT per ottenere uno spettro di potenza o uno spettro vettoriale (potenza e fase).

È importante capire che la lunghezza temporale del blocco T sarà tantp più breve quanto più le larghezze di banda saranno elevate e il campionamento più veloce.

Una perdita di dati si riferisce al caso frequente in cui i campioni in una registrazione temporale ricadono all'interno della "finestra" di filtraggio applicata al blocco, cioè attenuati all'inizio e alla fine della registrazione ("windowed"), per evitare perdite di spettro (leakage) o per creare l'equivalente di filtri di larghezza di banda con diversa risoluzione.

L'attenuazione dei dati ai margini del record temporale è spesso così significativa che alcuni campioni vengono effettivamente persi. La soluzione a questo problema si chiama "Overlap Processing", o elaborazione sovrapposta.

FFT sovrapposte temporalmenteFigura 5. Principio di sovrapposizione negli analizzatori di spettro RTSA

L'elaborazione sovrapposta offre vantaggi significativi per l'analisi del segnale quando la velocità di elaborazione è più rapida della velocità di campionamento e permette quindi di eseguire calcoli della FFT temporalmente consecutivi con campioni nuovi che si aggiungono parzialmente a quelli del blocco calcolato precedentemente.

Il diagramma mostra una sovrapposizione (overlap) del 50% in cui ogni nuova FFT viene eseguita sul 50% di nuovi campioni e il 50% dei campioni già elaborati in precedenza. Con un significativo overlap è possibile configurare l'analisi in modo che tutti i campioni vengano elaborati per ottenere risultati della FFT con attenuazione o deenfasi minima o nulla dovuta alla finestratura.

Pertanto, la sovrapposizione del campioni presi in considerazione per il calcolo della FFT migliora sia la probabilità di incertettazione che l'accuratezza.

Riassumendo, un analizzatore di spettro in tempo reale utilizza un oscillatore locale fisso per una data larghezza di banda a frequenza intermedia e raccoglio i dati IQ in un intervallo di tempo. I dati vengono corretti e trasformati tramite il calcolo di diverse FFT eseguite in parallelo. Le informazioni vettoriali vengono perse e gli strumenti hanno la capacità di visualizzare in modalità avanzate grandi quantità di FFT.

Conclusioni

Ogni tipo di analizzatore di spettro/segnali/RTSA ha vantaggi e svantaggi.

Il tradizionale analizzatore di spettro a scansione (swept) ha una frequenza massima di lavoro e specifiche di base superiori rispetto ai moderni analizzatori di segnale, ma può avere difficoltà ad analizzare segnali transitori e mutevoli. Inoltre, non è in grado di misurare la fase.

Un analizzatore di segnali ha la capacità di misurare segnali impulsati, così come di ricavare le informazioni sulla fase. Può campionare e riprodurre rapidamente forme d'onda oltre ad avere un ampio set di capacità di demodulazione, IQ incluso.

L'analizzatore di spettro in tempo reale (RTSA) ha la capacità di osservare più forme d'onda simultanee e la capacità di visualizzare segnali ed eventi più efficacemente attraverso la cattura e l'overlapping di porzioni di segnali. Tuttavia, a causa delle limitazioni del convertitore analogico/digitale, di solito offre una larghezza di banda a una gamma dinamica inferiore.

L’analizzatore di spettro e segnali Anritsu MS2840A è un buon esempio dell'utilizzo di queste metodologia di misura nelle loro migliori condizioni di lavoro, che aiutano a determinare le caratteristiche delle forme d'onda che si stanno analizzando per ottenere i migliori risultati.

*Paul Holes è Field Application Engineer, RF and Microwave Group di Anritsu EMEA

Categoria: Wireless

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