频谱仪RBW那些事

原创加油射频工程师 2022-12-23 17:40 1463浏览 0评论 0点赞

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当你用频谱仪测试一个正弦波时，理论告诉你，你应该得到一根线。

但是实际上，频谱仪显示出的曲线是这样的，不是一根线，而是一个包络。

这是因为，频谱仪显示的是中频滤波器的频域响应曲线。

频谱仪扫描LO，把输入信号转换成固定IF的信号，然后通过IF滤波器，这时，IF信号与滤波器的传递函数相乘。

想像一下，你要测量一个1GHz的信号，但是你知道是1GHz，频谱仪不知道。

那频谱仪怎么做的呢？

首先频谱仪让你设置要测量的频率范围，比如start,stop或者center,span。

好吧，其实不是频谱仪让你设置，是你主动去设置，因为是你想测频率。

好了，现在频谱仪就知道了要测试的频率范围，假设start是0.5GHz,stop是1.5GHz。

频谱仪就开始扫描LO,扫描频率需要远小于RBW，比如设置为RBW/10.

然后输入信号就开始一小段一小段地经过中频滤波器器。

比如说，1GHz的信号，经过变频，变换到20.4MHz，假设IF滤波器的BW为10KHz，LO扫频间隔为1KHz，则频谱仪的扫描过程就如下图所示。

看不明白的，就多看几遍，我脑子本来转也慢，也是想了一小久，才想明白。

所以，频谱仪显示的不是理想的线谱，而是显示出了中频滤波器的包络。

频谱分析仪的频谱分辨率主要取决于分辨率带宽，即中频滤波器的带宽。

IF 带宽（3 dB 带宽），是指，在使用sample或者peak检波器时，使信号能够通过3dB的下降来区分时，两个幅度相同的信号之间所需的最小频率间隔。

如下图中的上面图中的红线所示，此时，RBW的带宽为30KHz，两信号之间的间隔也为30KHz，正好可以通过3dB的凹陷，来看出是两个信号。

通过减小RBW，如3KHz，两个信号则可以更清楚的区分开来，图中的蓝线所示。

但是，如果两个相邻信号具有明显不同的幅度，则当RBW设置的太高时，较小的信号则在显示中看不出来，如下图红线所示。

通过降低分辨率带宽，可以显示微弱的信号。

由此可见，想要获得高的频谱分辨率，则需要窄带IF滤波器。

但是窄带滤波器的瞬态时间总是要比宽带滤波器长，因此，现代频谱仪提供了大量可选的RBW。

这样，想精确点，RBW就打窄点，扫描速度慢点；想快点，RBW就打宽点，扫描速度快点。

设置范围通常比较大，可以从10Hz到10MHz。

不过，这么多不同带宽的滤波器，并不是使用一种滤波器实现，而是以不同的方式实现。

共有三种不同类型的过滤器：

模拟滤波器
数字滤波器
FFT

模拟滤波器

模拟滤波器用于实现非常大的分辨率带宽，比如 100 kHz 到 10 MHz。

模拟滤波器无法实现理想的高斯滤波器，但是可以在20dB带宽内实现很好的近似，其瞬态响应几乎与理想高斯滤波器的响应相同。

滤波器的选择性特性取决于滤波器电路的数量。频谱分析仪通常有四个滤波器电路，但有时候也有可能有五个。

如上图所示的中频通路中，共使用了4个独立的IF滤波器，在IF放大器(30)的前后，各放置了两个滤波器电路.

数字IF滤波器

数字滤波器可以实现窄带宽。

与模拟滤波器相比，数字滤波器可以实现理想的高斯滤波器。

此外，数字滤波器具有高温度稳定性，不受老化影响，且不需要调整的特点，因此，具有更高的带宽精度。

数字滤波器的瞬态响应是定义好的并且是已知的。使用合适的校正因子，数字滤波器和相同带宽的模拟滤波器相比，具有更短的扫描时间

数字滤波器可实现的分辨率带宽通常为10Hz到30KHz.

FFT

非常窄的 IF 带宽会导致较长的瞬态时间，从而大大降低扫描速度。

因此，对于非常高的分辨率，建议根据时间特性计算频谱，即FFT。

由于非常高频信号（高达数 GHz）不能直接由 A/D 转换器采样，因此需要将感兴趣的频率范围作为一个块转换为 IF，然后对带通信号进行时域采样。

如下图所示。

对采样后的信号进行FFT计算，即可获得相应的频谱。

在特定分辨率下面，FFT可分析的最大带宽取决于 A/D 转换器的采样率和可用于保存采样值的存储器的限制。

因此，必须将大跨度的频率范围细分为单独的段，然后将其转换为块中的 IF 并进行采样。

当要求的频率范围宽，RBW窄的时候，即跨度/RBW比值比较大的情况下，如果数字信号处理速度足够高的话，使用FFT可以获得比传统滤波器更短的测量时间。

FFT滤波器的远端抑制度，受泄露效应的影响，具体取决于所使用的窗函数。

当使用平顶窗作为FFT的窗函数时，可以获得大约2.6的形状因子，由于使用模拟或数字IF滤波器的选择性。

FFT滤波器不适用与脉冲信号的分析，因此频谱分析仪有时候会同时提供FFT和传统滤波器。

参考文献：

Christoph Rauscher， Fundamentals of Spectrum Analysis，4.2 IF signal processing

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