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Bild 1: Der Echtzeit-Spektrumanalysator RSA5000 von Rigol. Rigol

Die anhaltende Verbreitung von Neuentwicklungen im Bereich Internet der Dinge (IoT) und die komplexen Anforderungen, die die Hochfrequenz-Integration mit sich bringt, führt dazu, dass Entwickler Messgeräte benötigen, die in unterschiedlichen Disziplinen verwendet werden können. Eine einzelne IoT-Entwicklung kann die HF-Übertragung, digitale und analoge Design-Elemente miteinander kombinieren. Daraus resultiert, dass Designer oft Schaltungen vermessen müssen, die beides enthalten, die Analyse des HF-Designs und die gleichzeitige Untersuchung von weiteren Subsystemen, die durch Wechselwirkungen beeinflusst werden können. Designprobleme können in eingebetteten oder HF-Signalen sowie durch ungewollte Abstrahlung entstehen, während die Ursache in einem dieser Signale oder in dem mechanischen Design (zum Beispiel Gehäuse) liegen kann. Im Gegensatz zu anderen Echtzeit-Spektrumanalysatoren bietet die RSA5000/RSA3000-Serie eine Kombination aus traditionellem sweep-basierenden und Echtzeit-Spektrumanalysator mit unterschiedlichen integrierten Triggern und einem Zwischenfrequenz-(ZF)-Ausgang an, um zusammen mit einem Oszilloskop eine erweiterte Multi-Domain-Analyse durchzuführen.

Eck-Daten

Der Echtzeit-Spektrumanalysator RSA3/RSA5 ist so konfiguriert um eine Echtzeit-Visualisierung für eine Multi-Domain-Untersuchung durchzuführen. Zusammen mit der Oszilloskop-Serie DS-MSO7000 kann gerade die 500-MHz-Version die Brücke zwischen HF-Analyse und eingebetteten Signalen schließen und somit echte Multi-Domain-Analysen realisieren.

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Eine Identifizierung von Ereignissen beginnt mit dem Erfassen und der Verifikation eines Signals im Zeit- oder Frequenzbereich. Einer der Vorteile der RSA5000/RSA3000-Serie ist es, Signale sowohl im Zeitbereich als auch im Frequenzbereich gleichzeitig oder getrennt darzustellen. Sobald abweichende Symptome in der Frequenzanalyse des HF-Signals auftreten, können diese im Echtzeit-Modus erfasst und überwacht werden. Sporadisch auftretende, transiente Signale kann man mit dem Frequenzmaskentrigger erfassen und genauer analysieren.

Diese Analyse kann mit der Messung Leistung versus Zeit (PvT) oder mit der Analyse des ZF-Signals mit dem Oszilloskop der Serie DS-MSO7000 erweitert werden. Das Oszilloskop bietet durch seine maximale Speichertiefe von bis zu 500 Megapunkten und der Aufzeichnungsfunktion die Möglichkeit, sehr lange Signallaufzeiten aufzunehmen und zu analysieren. In diesem Beitrag wird allerdings zuerst auf die HF-Messung mit dem Echtzeit-Spektrumanalysator eingegangen. Eine der wichtigsten Messungen ist die Dichte-Analyse (Density Display). Mit dieser Messung ist es möglich, schwer zu erfassende Signale zu messen und farblich unterschiedlich, je nach der Eintrittswahrscheinlichkeit beziehungsweise der Wiederholrate eines Signals, innerhalb eines Erfassungszeitraums darzustellen. Wie in Bild 2 zu sehen ist, sind auch überlagernde Signale deutlich zu erkennen. Blaue Signalkomponenten treten sehr selten in Erscheinung, während grüne und gelbe Signalkomponenten häufiger auftreten.

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Bild 2: Dichtigkeits-Messung von einem versteckten Signal-Artefakt. Rigol

Mit den unterschiedlichen Echtzeit-Messungen kann jeder HF-Fehler erfasst und zusätzlich analysiert werden, wie sich der Fehler über die Zeit verändert. Zum einen lässt sich zu der Dichte-Analyse auch ein Spektrogramm mit einer Historie von bis zu 8192 Zeilen dazu schalten. Zum anderen kann über die gesamte Echtzeitbandbreite eine Leistungsanalyse über die Zeit (PvT) durchgeführt werden. PvT entspricht einer Auflösung einer Spektrogramm-Zeile in 1024 Abtastwerten. Hierbei kann man die Zeiteinheit von Mikrosekunden bis Sekunden variieren und einstellen. Auch eine Kombination der unterschiedlichen Darstellungen ist möglich.

Während die Dichte-Messung anzeigt, wie oft ein Signal entlang des Spektrums aktiv ist, zeigt das Spektrogramm die Zeitsequenz über eine längere Zeitdauer an. In Bild 3 wurde ein Frequenzsprungsignal mit einer FSK-Modulation vermessen. Bei der Verwendung des Z-Markers ist es im Spektrogramm möglich, den Frequenzsprung-Algorithmus und den Kanalabstand sowie die Verweilzeitdauer der Einzelsignale zu messen. Somit können im Spektrogramm Zeitabstände, Amplitudenunterschiede und Frequenzabstände gemessen werden. Für sehr schnelle transiente Ereignisse wie es zum Beispiel bei einem 2FSK-Signal der Fall ist, kann man dann mit der PvT-Darstellung zusätzlich die Signal-Charakterisierung am Signal-Burst durchführen.

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Bild 3: RSA zeigt Dichtigkeit zusammen mit Spektrogramm. Rigol

Bild 4 zeigt dasselbe Signal zusammen mit der PvT-Darstellung (oberer Bereich). In dieser Darstellung kann mit dem Marker eine 1-ms-Widerholrate des Pulses herausgemessen werden. Das Spektrogramm (linke Seite) zeigt dasselbe Frequenzsprungsignal wie in Bild 3 und die Frequenzdarstellung (unterer Bereich) zeigt die letzte Erfassung des 2FSK-Signals. Das Gerät triggert dann, wenn die Leistung des Signals größer ist als der Pegel des Leistungstriggers (in diesem Fall mehr als -60 dBm).

Die individuellen Pulse aus Bild 4 sind sehr kurz und können noch einmal in PvT mit einer kleineren Zeiteinheit genauer analysiert werden. Um eine sehr genaue Auflösung eines Pulses zu erreichen und diesen zusätzlich im Zusammenhang mit weiteren Signalen des IoT-Boards zu vermessen, kann das 500-MHz-Oszilloskop DS-MSO7054 (Bild 5) verwendet und an den ZF-Ausgang des RSA5000/RSA3000 angeschlossen werden.

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Bild 4: RSA zeigt Leistung versus Zeit. Rigol

Eine der Herausforderungen bei der Analyse einer HF-Übertragung oder einer ungewollten Abstrahlung liegt darin, sobald ein Störsignal auftritt, das seinen Ursprung aus einem anderen Funktionsbereich des IoT-Boards hat. Das ist der Punkt bei dem die Korrelationsmessung zur interaktiven Untersuchung wichtig wird.

Auf der nächsten Seite sind Korrelationsmessung und Analyse Thema.

 

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