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频谱分析仪是RF工程师用来测量特定频带内信号的基本仪器，它们捕获并显示有用和无关信号，从而进行一系列参数的测量，包括功率，频率，调制方式和失真度等。目前市面上有多种不同类型频谱分析仪的系统架构，本文将着重介绍实时频谱分析仪(RTSA)，扫频式频谱分析仪和矢量信号分析仪的总体结构，并重点介绍它们的相对优缺点。

实时频谱分析能够连续，无间隙地捕获和分析时变的瞬态信号，而常规的扫频式频谱分析仪和矢量信号分析仪由于其设计原理的差异而无法实现此项功能。扫频式频谱分析仪通过扫描其本振信号(LO)将输入频率范围下变频为固定的中频(IF)，然后由分辨率带宽(RBW)滤波器对其进行滤波并检测。扫描本振时，输入信号频率被对应地扫过固定频率的RBW滤波器。实际上，频谱分析仪在单个时刻都只能看到一小部分频率范围，因此，仅当信号在正确的时间和频率出现在RBW滤波器时，该信号才可见。而瞬态信号出现的时候，本振频率未能扫描到对应频率，那瞬态信号就会被遗漏（如图1）。

图1. 经典的扫频式频谱分析仪示意图

在现代分析仪中，分辨率带宽滤波器，包络检波器和显示都是使用数字信号处理的方式实现的。矢量信号分析仪将特定带宽内的对应信号下变频为固定频率的IF。IF模拟信号由模数转换器(ADC)采样，时域采样数据可用于调制域分析。对于频谱分析，使用快速傅里叶变换(FFT)将时域信号转换为频域频谱。FFT处理一个采样块，称为采样帧。在本文中，采样帧中的采样数称为采样帧大小或FFT大小。FFT计算完成并将结果传输到显示器后，将获取下一个采样帧。与扫频式频谱分析仪不同的是，这里的本振是固定的，同时矢量信号分析仪对在两次采样帧之间时间间隔内出现的信号也是忽略的(图2)。

图2. 扫频式频谱分析仪在扫描过程中对瞬态信号的响应

几乎所有现代频谱分析仪都结合了传统扫频式分析仪和矢量信号分析仪的特点。如果跨度大于FFT分析带宽，则将沿LO步进以将多个FFT拼接在一起，以显示更大跨度的频谱。但是，使RTSA频谱分析仪与众不同的是它能够连续对信号采样并进行FFT分析，图3阐述了其中的差异，使用FFT分析的非RTSA频谱分析仪或矢量信号分析仪是串行处理流程，可获取采样点并FFT处理。RTSA处理流程是并行的(图4)，因为它可以获取一个新的采样帧的同时，对前一个采样帧进行FFT处理，这种并行处理需要快速的数字处理硬件和大的缓冲存储。RTSA频谱分析仪，例如安立的Field Master Pro™ MS2090A，能够针对512点FFT信号每秒执行527000 次FFT处理。FFT的点数是FFT分析带宽内的频率点数，它也等于采样帧中采集的I/Q采样数。点数越多，频率分辨率越好，但是FFT计算时间也会增加。

图3. 简化的矢量信号分析仪和信号处理流程框图

实时频谱仪的关键性能指标是捕获概率(POI)，POI定义为准确测量一个连续波(CW)信号的幅度所需的最小信号持续时间。POI受多个因素影响：FFT处理速度，采样率，时间窗重叠，RBW和跨度。下一节将解释这些因素的相互关联性及其对POI的影响。

图4. 实时频谱分析仪的框图和信号处理流程

时间窗

当对一个采样块进行FFT分析时，FFT的计算是假设时域信号是周期性的，其周期等于采样帧的持续时间。

图5描述了在一个时间间隔内对简单正弦波进行采样的过程。当对采样帧进行FFT处理时，若将采样信号视为周期信号，采样帧则在开始和结束处产生了不希望的不连续性。时域上的这种不连续性导致频域能量分散，而不是集中在单个频率的正弦波上。频谱泄漏在FFT频谱分析中也是不正确的，因为这会导致无法分辨具有不同幅度水平的临近频率分量。此外，频谱能量的分散，也导致了信号幅度的失真。

图5. 在没有加窗的情况下，对采样帧进行FFT处理会导致频谱泄漏

为了消除这些影响，将采样帧中的采样数据乘以时间窗函数，该函数可以将帧的开始和结尾附近的采样数据平滑地锥化为零。因此，当将这些修改后的采样数据进行FFT分析时，该采样帧的周期性扩展不会出现明显的不连续性，从而减少了频谱泄漏(图6)。

图6. 对采样信号加窗之后进行FFT处理，可减少频谱泄漏

RBW和SPAN相互关系

时间窗还用于在FFT频谱分析中实现RBW滤波器。对时间窗进行FFT处理会使带通滤波器响应出现在FFT分析带宽内的任何频率分量附近。图7显示了包含多个CW信号的输入的FFT频谱，这些CW信号的频率间隔为一个RBW。只需捕获一次，FFT即可将一组并行RBW滤波器有效地应用于输入信号。请注意，在FFT跨度的开始和结束附近的频率处，RBW滤波器响应是不完整的。因此，可用带宽仅约为FFT整个分析带宽的80％，等于FFT输入I/ Q采样率(Fs)。

图7. 带窗的FFT处理形成了一组并行的RBW滤波器

该图显示了频率间隔等于一个RBW的多个CW信号输入的频谱

时间窗函数有许多不同类型，它们的频域特性各不相同，例如主瓣宽度，旁瓣滚降和通带平坦度。

图8.常用窗口函数的时域和频域响应
请注意，每个窗函数的主瓣宽度不尽相同(图8)。RBW滤波器带宽等于窗口主瓣的3dB带宽，它是通过调整窗口长度(W)和FFT输入I/ Q采样率(Fs)来控制的。窗口长度可以等于或小于FFT大小(N)。安立公司的FieldMaster Pro MS2090A频谱分析仪使用Kaiser-Bessel窗口函数，并通过以下公式计算RBW：

RBW=2.3×Fs/W ， W≤N

由于一个FFT的跨度取决于采样率，因此RBW和SPAN是相互关联的。在RTSA频谱分析仪中，这种相互关联很明显，因为测量仅限于一个FFT的跨度。例如，若选择较窄的RBW，可以增加窗口长度，直到最大FFT大小限制N，但必须减小采样率Fs和SPAN。非RTSA频谱分析仪可以将多个FFT拼接在一起，以覆盖更宽的跨度，但这需要调整LO频率，而在本振切换期间，分析仪是无法工作的。

窗口重叠

由于加窗将采样帧开始和结尾处的时间采样逐渐减小为零，因此丢失了边缘处的瞬态信号(图9)。而窗口重叠用于确保捕获这些信号(图10)。FFT的每个采样帧都交叉捕获了先前采样帧中的采样数据。

图9.窗口采样框边缘出现的瞬态信号将丢失

图10.重叠采样允许捕获任何采样帧边缘的事件

RTSA中的采样重叠数受FFT计算速度相对于FFT输入采样率(Fs)的限制。 最大允许重叠百分比= (FFT Clock – Fs) / FFT Clock

FFT时钟速率是FFT可以进行一次采样的速率。例如，在MS2090A频谱分析仪中，FFT时钟为270MHz，因此它可以在512x 1/270 MHz = 1.9us内完成512点的FFT处理或每秒进行527000次的512点的FFT处理。FFT时钟越快，允许的重叠就越大。后面章节将阐述在较高的重叠下，如何获取较短的信号POI持续时间。

振幅精度的POI要求

图11.具有不同持续时间和开始时间的突发信号具有不同的频谱幅度

在FFT处理中，信号的频谱幅度受其持续时间以及信号相对于采样帧和窗口函数的开始时间的影响。幅度大小与窗口下所占据的面积成对应的比例关系。对于相同的信号持续时间，幅度可能会因信号猝发的时间而有很大差异(图11)。理论上可检测到的最小信号等于5 ns，该值在200 MSPS(I / Q)FFT的最大采样率下测得。为了获得完整的幅度精度，信号必须占据窗口下的整个区域。为了保证这一条件，当没有重叠且窗口长度等于FFT大小(采样帧大小)时，信号必须在两个连续采样帧的持续时间内保持开启状态。满足此条件将确保至少一个采样帧及其FFT将捕获信号的完整幅度，因为相对于任何采样帧的开始，信号的开始可以在任何时间发生(图12)。

图12.为了获得100％的POI和幅度精度，在没有重叠且窗口长度(W)等于FFT大小(N)的情况下，信号必须至少出现在两个连续采样帧的长度内
如果使用重叠的采样帧执行FFT分析，则100％POI所需的信号持续时间会更短(图13)。

图13. 重叠减少了100％POI和完整幅度精度所需的最小信号持续时间。该信号必须至少存在两个连续采样帧的长度减去重叠采样的数量
如果窗口长度小于FFT大小(图14)，则所需的信号持续时间将缩短，从而改善POI。由于调整了窗口长度以更改RBW，因此RBW设置会影响POI。RBW越宽，窗口长度越短，POI也越短。

图14.使用比FFT大小短的窗口长度(W = 256)，N = 512，可以减少100％POI所需的信号持续时间

根据上述观察，对于具有完整幅度精度的100％POI，所需的最小信号持续时间为：

RBW和跨度取决于采样率，FFT大小和窗口长度。由于这些参数会影响POI，因此POI取决于RBW和跨度设置。MS2090A频谱分析仪会自动计算并显示给定设置下的POI。

使用以上公式，可以计算出一组POI值，RBW和SPAN。

FFT大小=512(标准分辨率)

FFT大小=1024(高分辨率)

密度显示分辨率 用户可以通过密度显示分辨率菜单，选择两个不同的FFT大小。标准的512点FFT大小(图15)可以获取最低的POI，但是FFT频率分辨率较粗，可能会导致在RBW设置较低时，看起来更加颗粒化。1024点FFT大小允许给定跨度的RBW设置较小，显示颗粒较小，但POI较高。

图15.密度显示分辨率设置为常规；FFT = 512点；最小RBW为1.8 MHz

密度显示

Field Master Pro MS2090A频谱分析仪能够每秒完成512点FFT527,000次，这远大于LCD显示刷新率，并且密度显示可用于更多彩的方式显示测量结果。密度显示功能用颜色的强度来描述信号事件的发生。颜色越暖，信号发生的次数就越频繁。

在采集时间间隔内，将计算许多FFT，并将测量结果映射到热帧图中，它累计落入特定频率和幅度区间的FFT测量结果，显示幅度范围分为320个档位，频率档位的数量取决于FFT大小和跨度。实际上，色块图是频率和幅度的二维直方图。

刻度自动设置后，将计数归一化为整个色块图中的最高计数值，并将色标分配给归一化的计数值。如果自动刻度，则将计数值归一化为在采集时间内进行的FFT测量次数。将颜色值分给归一化计数值，从而将会将色块图转换为用于显示的像素图。对于没有热值的位置(计数值= 0)，没有分配颜色，并且该位置被映射为透明(图16)。

图16.在采集时间间隔内采集的三个FFT的密度显示处理步骤

密度显示还可以同时显示多达6条谱线。频谱轨迹表示在采集间隔内计算出的所有FFT的检波结果。峰值和负峰值检波分别选择每个频率点检测到的最大或最小幅度值。采样检波中，迹线值表示在采集间隔内从一个单独的FFT提取的幅度(图17)。

图17.如何根据在采样时间间隔内采集的所有三个FFT的检波幅度来显示频谱轨迹
余辉显示 余辉显示用于决定在密度显示上显示多长时间的瞬态信号。密度显示在每个采集周期显示一个新的色块图。除非是透明的(没有热值数)，否则每个色块图都会覆盖前一个色块图。对于透明的位置，保留了上一个色块图上相应的颜色，但是当余辉持续状态设置为可变时，它开始以与采集时间/持续时间成比例的速率逐渐淡化为透明。对于无限的持久状态，则没有变化。旧的热值会保留在显示屏上，直到以后的信号事件以相同的频率和幅度将新的热值覆盖掉(图18)。

图18.每次获取可变和无限余辉状态后显示像素如何变化

瀑布图

图19. 瀑布图一次只建立一行，每一行是在一个采集间隔内采集的迹线数据

瀑布图显示频谱与时间的关系。瀑布图的每一行都是从正常频谱轨迹创建的，其幅度值映射到用户可调节的色标上(图19)。每行代表用户可设置的采集时间(50ms至5s)内许多FFT的检测幅度。用户可以选择三种不同的检测方法：最大值，负峰，采样。在每个采集间隔之后，在瀑布图的底部添加新行，并从顶部丢弃最旧的色块图。瀑布图有142行，最大显示时间记录为142x采集时间。内部有一个瀑布图缓冲区，可以存储142条以上的行，并且可以通过SCPI命令访问数据。

瀑布图与密度显示的不同之处在于，它不反映在采集时间内信号事件发生次数，它仅显示在采集时间内在特定信号频率下检测到的振幅的最大值，最小值或采样值。图20阐述了瀑布图和密度显示的差异。

图20.密度显示和瀑布图分别显示2.4 GHz ISM信号

MS2090A频谱分析仪关键参数摘要： FFT大小, N = 512或1024点 FFT速度 =263K/秒，1024点FFT；527K/秒，512点FFT；时间窗长度,W = 32 ~ N/2 时间窗类型：Kaiser-Bessel RBW = 时间窗主瓣3 dB带宽= 2.3 x Fs / W 最大FFT输入(I/Q)速率，Fs = 200 MSPS 最小POI = 2.06 μs 最小检测信号 = 5 ns FFT可用带宽(Span)，RTSA模式 =0.8 x Fs, 最大110MHz FFT频率分辨率 =Fs / N
总结：

技术的进步促使了首款高性能实时手持式频谱分析仪MS2090A的面世，其分析带宽为110MHz，100％的POI为2.06us。 结合可变的余辉密度显示和瀑布图，MS2090A频谱分析仪非常适合于分析瞬态RF信号以及排查猝发干扰源以及其他隐藏信号。