Echtzeit- und konventioneller Spektrumanalysator im Vergleich

Wer schnell ändernde Signale messen will, für den empfiehlt sich ein komplexeres Messgerät als ein konventioneller Spektrumanalysator. Die Echtzeitmessung bietet verschiedene Vorteile.

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Eine drahtlose Übertragung erfolgt mit digitalisierten Daten, die über komplexe Modulationsschemata auf einem HF-Träger moduliert werden. Daraus resultieren sehr schnelle und dynamische Signaländerungen über die Zeit und Frequenz. Deshalb wird die Geschwindigkeit ein wichtigerer Faktor bei der Frequenzanalyse. Es reicht nicht aus, Sweep-basierte Spektrumanalysatoren mit FFT- oder dem Überlagerungsprinzip zu verwenden, da diese Blindzeiten enthalten.

So arbeitet die Serie RSA5000 wie ein Spektrumanalysator aus der Familie DSA800 nach dem Überlagerungsprinzip. Allerdings mit verbesserter Dynamik: höhere HF-Leistung und besserer DANL. Zusätzlich lässt sich das Gerät in einen Echtzeit-Betrieb umschalten. Der folgende Beitrag beschreibt den Unterschied der Analysetechniken und zeigt die Vorteile der Echtzeitmessung auf.

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Beim Überlagerungsprinzip wird das komplette HF-Eingangssignal über einen abstimmbaren Lokaloszillator mit der gleichen Bandbreite wie das HF Signal auf eine Zwischenfrequenz umgesetzt. Das dargestellte Signal auf dem Display wird zwischen der Start- und Stoppfrequenz gesweept. Die Sweep-Zeit ist abhängig von den eingestellten Parametern wie RBW, VBW und Span. Damit erhält der Anwender einen schnellen Überblick über ein breites Spektrum mit hoher Amplitudengenauigkeit und es eignet sich, um die Einfügedämpfung oder VSWR zu messen.

HF-Messungen mit großem Dynamikbereich

Mit einem konventionellen Spektrumanalysator lassen sich HF-Messungen in einem großen Dynamikbereich bei guter Qualität ermitteln. Sollen schwache Signale gemessen werden, ist ein guter Dynamikbereich wichtig. Standardsysteme bieten oft nur eine niedrige Referenzempfindlichkeit unter -120 dBm, was abhängig von der Bandbreite niedriger als der Rauschpegel sein kann. Daher ist ein Messgerät mit sehr geringem Eigenrauschen erforderlich. Der DANL = Displayed Average Noise Level des RSA5000-SA ist mit -165 dBm/1 Hz (typ.) spezifiziert [1]. Mit den Einstellungen: aktiver interner Leistungsverstärker (Option); interne Dämpfung = 0 dB; Mischeramplitude = -10 dBm; RBW/VBW = 1 Hz; Verringerung des Span auf den niedrigen Wert lassen sich Low Signals messen.

Der negative Aspekt besteht darin, dass jeweils nur der Sweep-Punkt gemessen und der Rest der Signalspur nicht gleichzeitig aktualisiert wird. Am Spektrumanalysator entsteht eine Blindzeit, weil Signalinformationen verloren gehen (Bild 1). Ein konventioneller Signalanalysator misst ein sich schnell änderndes Frequenzsprung-Signal wie Bluetooth. Eine Spur kann auf die maximale Haltezeit gesetzt werden, während eine zweite Spur die aktuelle Spur darstellt (Clear-Write). Allerdings erfasst ein Sweep nicht alle Signalkomponenten. Dazu sind mehrere Sweeps notwendig und die Hüllkurve ist nur mit der maximalen Haltefunktion sichtbar (Bild 2).

Alle Frequenzkomponenten sind nicht sichtbar, eine Zeitinformation ist nicht verfügbar und es lässt sich nicht erkennen, ob es sich um ein Frequenzsprung-Spreizsignal (Frequency Hopping Spread Signal) handelt. Nur zufällig auftretende und schnelle Signale lassen sich nicht erkennen. Frequenz, Span und RBW/VBW beeinflussen bei einem konventionellen Spektrumanalysator direkt die Sweep-Zeit. Für eine bessere Frequenzauflösung muss allerdings die RBW verringert werden, was zu einer langsameren Sweep-Zeit führt und die Erfassung schneller Signale schwieriger und zeitaufwendiger macht.

Die Vorteile einer Echtzeit-Spektralanalyse

Bei der Echtzeit-Spektralanalyse wird die FFT-Technik verwendet und ohne Sweep gearbeitet. Die Art der Berechnung unterscheidet sich von einer normalen FFT, da dort die Berechnung mehr Zeit als der FFT-Prozess benötigt. Dadurch gehen einige Teile des Zeitsignals aufgrund von Blindzeiten zwischen den FFT-Rahmen verloren (Bild 3). Diese Art der FFT-Analyse lässt sich nicht für gepulste Signale verwenden, da ein Teil der Impulse in der Lücke zwischen der FFT-Erfassung liegen könnte, so dass das Frequenzergebnis bei jeder FFT-Erfassung unterschiedlich wäre. Werden Signale in Echtzeit erfasst, erfolgt die Berechnung parallel zum FFT-Analyse und ist schneller als die FFT-Erfassung. Sie umfasst alle Vorgänge bis zur Anzeige der Kurve auf dem Display, wobei sich die Anzeigedaten mit sehr hoher und konstanter Geschwindigkeit ändern. Somit ist die Zeiterfassung verschiedener FFT-Blöcke lückenlos, und die Geschwindigkeit ändert sich auch bei unterschiedlichen RBW-Einstellungen nicht (Bild 4).

Für die Zeiterfassung bei FFT verwendet man eine feste Anzahl von 1024 Abtastwerten. Eine einzelne FFT-Berechnung verwendet eine Fensterfunktion, um eine diskrete Anzahl von Zeitpunkten für die Berechnung zu definieren. Die Größe des Fensters lässt sich variieren und ist nicht im Zeitbereich festgelegt. Eine Veränderung der Fenstergröße hat einen direkten Einfluss auf die Echtzeit-Auflösebandbreite [RBW – Resolution Bandwidth] oder umgekehrt: Mit der Änderung der RBW ändert sich die Größe des Fensters.

Flankensteilheit, Fensterschärfe und Anzahl der Fensterpunkte beeinflussen Leck-Effekte, Frequenz- und Amplitudengenauigkeit. Im RSA5000 sind mehrere Fenster verfügbar, um das Gerät für eine Vielzahl von Anwendungen zu verwenden. Ein negativer Aspekt eines Filters besteht darin, dass einige Signalinformationen aufgrund der Amplitudenunterdrückung am Anfang und am Ende eines Filters verloren gehen.

Auch kleinste Pulsbreiten mit dem Analysator messen

Die Position eines Zeitsignals, wie ein Impuls, muss im Zentrum des FFT-Fensters liegen, um es korrekt in den Frequenzbereich zu transformieren. Wenn ein Impuls zwischen zwei FFT-Ereignissen liegt, wird die Amplitude durch die ansteigende/abfallenden Filterflanken unterdrückt und ist nicht mehr korrekt oder im schlimmsten Fall nicht mehr sichtbar. Deshalb wird der FFT-Rahmen bei dem RSA5000-Serie überlappt, um den Verlust von Signalinformationen zu vermeiden. Das hat den Effekt, dass mehr Spektren über einen Zeitraum verfügbar sind und die Zeitauflösung höher ist. Kleinere Ereignisse können gemessen werden und eine mögliche Signalunterdrückung durch die Filterung wird durch die Überlappung vermieden. Die Überlappung von FFT-Ereignissen beeinflusst direkt kleinste Pulsbreite, die sich mit einem Echtzeit-Spektrumanalysator messen lässt. Der RSA5000 arbeitet mit einer FFT-Rate von 146.484 FFT/s, was zu einer Berechnungsgeschwindigkeit T_calc von 6,82 μs führt.

Abhängig von der Echtzeit-Bandbreite sind vier verschiedene Abtastraten verfügbar. Die maximale Abtastrate beträgt 51,2 MS/s. Mit dieser Abtastrate und der festen Anzahl von Samples N_Fix = 1024 eines FFT-Rahmens lässt sich die Dauer berechnen:

Eine Überlappung von FFT-Rahmen ist während der Berechnung nicht möglich. Daher kann die Überlappungszeit von FFT-Frames mit dieser Formel berechnet werden: T_overlap = T_acq - T_calc. Die Überlappungszeit beträgt bei einer Abtastrate von 51,2 MS/s = 13,18 µs oder 65,86 Prozent. Das führt zu N_overlap = 674 Abtastpunkten.

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