基站灵敏度分析

基站灵敏度分析


WCDMA基站灵敏度分析

在现代移动通信系统中,无论是哪种制式,接收机(receiver)都是必不可少的,扮演着非常重要的角色。就目前扩频通信系统中,接收机的性能起着至关重要的作用,而其灵敏度(sensitivity)参数无疑是其中最重要的一项,它不但能够影响网络的质量,还能影响网络的覆盖和容量。因此,分析接收机的灵敏度有着非常重要的意义。

一、接收机噪声分析

所谓灵敏度,直接从字面上的意义,就是接收微弱信号的能力。要接收微弱的信号,一般的想法是设法将信号能量放大,也就是提高增益(Gain),以接收更微弱的信号,但是增益高的接收机,其灵敏度不一定高,这就是一般容易误解的地方。

我们首先来分析一下噪声(Noise)的问题。

1、接收机的信噪比

收音机就是典型的接收机,打开收音机,当没有信号进来时,通常都可以听到细小的“沙沙”声,这就是噪声的声音。当有信号进来时,强度够的话,这种“沙沙”声就几乎听不到。可是如果信号微弱的话,我们会把收音机的音量开大,想更清楚地听到信号,这一来,“沙沙”声也就相对变大。如果信号更微弱的话,纵然将接收机的音量开到最大,也只是徒然提高“沙沙”声而已,还是听不清楚。

可见要清楚地接收到微弱信号,问题并不是在将音量(增益)开得多大,如果纯粹想提高增益的话,就会变得非常简单,一直加放大器就是,由此可见,单纯提高增益是没有意义。其关键是信号和噪声相对的强度,是否信号有足够的强度,不被噪声所遮盖。

这种信号强度和噪声强度的对比就叫“信号噪声比”(SignaltoNoiseRatio)或者简称S/N比;当然,S/N比在习惯上也经常以dB为单位来表示。

从接收机声频输出端(如扬声器)所听到的噪声。可以区分为两类。第一类是伴随着信号从天线端接收进来的外部噪声。对于此类噪声称之为背景噪声,一般是很难去掉的。第二类是与外部环境完全无关的内部噪声,即使将输入端的信号降低到零,仍可听到的噪声,这完全是接收机本身所产生的内部噪声。

第二类噪声就直接影响接收机的性能,即和接收机的灵敏度密切相关。

2、接收机的噪声指数

描述一个系统(如接收机)内部噪声大小,可以用噪声系数(NoiseFactor)F来表示,或者取其对数值,变成噪声指数(NoiseFigure)NF。

NF=10logF=10log(Sin/Nin)-10log(Sout/Nout)

由于接收机内部噪声的加入,会使得输出端的信号噪声比降低,所以噪声系数F值一定大于1,而噪声指数NF值则大于0dB。

对于一个可以分成几级串接起来的系统,其整体的噪声系数F,可以由各级的增益和噪声系数计算出来。由于第一级的噪声会经过每一级的放大,所以影响整体的噪声系数F最显著。第二级则不必经过第一级的放大,影响次之,越到后级,其影响程度越不显着。通常的计算,只须考虑到第二级就足够的了,以后的各级的影响非常小,几乎可以忽略不计。

以一般常见的接收机来说,天线输入端之后就是射频(RF)放大级,再进入混波(Mixer)级、中频(IF)放大级。混波级为平衡式混波器,所以不但没有增益,反而有损失,但没有噪声。整个接收机噪声系数:

F=F1+(F2-1)/(G×L)

因为有射频放大级的增益,使整个噪声指数才增加的并不多。当然,提高射频放大级的增益,是可以降低整体接收机的噪声系数,但是提高到某个程度以后,效果就不明显了。相反地,太高的射频放大级增益,也会造成混波级的问题。所以,射频放大级的增益目的,是为了建立起整体的噪声系数,增益不必要求太高,大约在几十个dB左右即可。射频放大级主宰了整体的噪声系数,如何选用低噪声的元件、如何去设计偏压电路、尽量降低射频放大级的噪声,与接收机的性能密切相关。

二、接收机灵敏度方程

在一般的通信系统(如CDMA系统)中,能够解调的Eb/N0是确定的,因此计算接收机的灵敏度实际就是推导出灵敏度和信噪比、系统噪声的关系。

下面首先对推导中使用到的参数意义做一个说明:

Sin=可获得的输入信号功率(W),可以认为是调制信号的平均功率Sin=Eb×Rb

其中,Eb为比特持续时间内的能量,Rb数据速率

Nin=可获得的输入热噪声功率(W)=KTBRF其中:

K=波尔兹曼常数= 1.381×10-23 W/Hz/K

T=290K,室温

BRF=射频载波带宽(Hz)= 扩频系统的码片速率

Sout=可获得的输出信号功率(W)

Nout=可获得的输出噪声功率(W)

G=设备增益(数值)

F=设备噪声系数(数值)

计算步骤如下:

(1)用Eb/No表示输出端信噪比Sout/Nout

由噪声系数F=(Sin/Nin)/(Sout/Nout),可以得到:

Sout/Nout=(Sin×G/Nin×G)/F

=Sin/(Nin×F)

=(Eb×Rb)/(KTBRF×F)

=(Eb/KTF)×(Rb/BRF)

=(Eb/No)/Gp

其中No=KTF,表示一比特持续时间内的噪声功率,Gp=BRF/Rb为系统的处理增益。

(2)计算出Sin

再由噪声系数方程,得到:

Sin=F×Nin×(Sout/Nout)

=F×KTBRF×(Eb/No)/Gp

(3)最后得出灵敏度S

在一个给定的接收机系统中,能够解调的最低Eb/No是一定的,噪声系数也是一定的,处理增益也可以通过系统计算出来,接收机的灵敏度就是在系统能够解调的前提下,接收机能够接收到的最小的功率。对(2)中的Sin取对数,得到:

S(dBm)=NF(dB)+KTBRF(dBm)+Eb/No(dB)-Gp(dB)

上式即为接收机灵敏度方程。

三、WCDMA通信系统接收机(基站)灵敏度计算

WCDMA作为第三代移动通信最重要的标准之一,其基站设备的性能直接关系到网络的覆盖和质量,射频带宽等于码片速率,即3.84MHz,对于速率为12.2kbit/s、QPSK调制信号,在Eb/No值为5dB时可以获得规定的误码率BER(0.1%)。

可以计算得到:

KTBRF(dBm)=10log(1.381×10-23W/Hz/K×290K×3.84MHz×1000mW/W)

=-108dBm。

Gp(dB)=BRF/Rb=25dB

于是,基站灵敏度:

S(dBm)=NF-108+5-25

=NF-128dB

因此对给定的S=-121dB情况下,系统的噪声指数NF必须小于7dB。

另外,不妨再计算一下输出的信噪比Sout/Nout=(Eb/No)/(BRF/Rb)=-20dB,进一步说明扩展了带宽的扩频系统实际是在负的信噪比下工作。

四、华为Node-B灵敏度分析

HUAWEI的WCDMA系统基站BTS3812,对Eb/No值的要求是5dB,在接收机最大NF为7dB的条件下,接收机灵敏度可以达到-121dBm。

S(dBm)=NF-108+Eb/No-Gp

=-121dBm

五、结论

使用从噪声系数的定义推导出来的接收机灵敏度方程,设计者可以在扩频链路预算中权衡和确定接收机参数,它对任意输入信号电平都可行,从而使这个方程在确定系统灵敏度方面非常实用。

Sin(dBm)=NF(dB)+KTBRF (dBm) + Eb/No (dB) - PG (dB)

接收机的灵敏度这一参数在未来的WCDMA网络建设中显得非常的重要,直接影响到网络的质量和投资,华为WCDMA系列基站在充分考虑未来网络建设特点的基础上,采用先进的技术理念,应用自己独立研发设计的芯片,不但提高了接收机的检测能力,同时降低了系统噪声,为网络建设提供高性能的系列基站设备,提高网络质量的同时,降低网络建设的投资。

### 过程灵敏度函数的定义 过程灵敏度函数描述了一个系统的输出如何随着输入参数的变化而变化。它通常用于量化系统对某些特定参数扰动的敏感程度。这种概念广泛应用于工程领域中的优化、控制以及不确定性分析中[^1]。 具体来说,在投资行业中,过程灵敏度函数可以用来衡量不同资产配置比例下的总投资回报率随市场波动或其他经济因素的影响情况。例如,Python 实现的投资组合灵敏度分析可以通过目标函数的形式表达出来,并借助数值优化工具来寻找最优解集及其对应的收益表现。 ```python import numpy as np from scipy.optimize import minimize def total_profit(x, prices, quantities): return -np.sum(prices * quantities * x) n_assets = 5 prices = np.random.rand(n_assets) * 100 quantities = np.random.randint(1, 10, size=n_assets) bounds = [(0, None)] * n_assets constraints = {'type': 'eq', 'fun': lambda x: np.sum(x) - 1} initial_guess = np.ones(n_assets) / n_assets result = minimize(lambda x: total_profit(x, prices, quantities), initial_guess, bounds=bounds, constraints=constraints) print("Optimal investment distribution:", result.x) print("Maximum profit:", -result.fun) ``` 此代码片段展示了如何构建一个简单的投资组合优化问题,并通过 `scipy` 的最小化功能找到最佳分配方案以最大化利润的同时考虑资源限制条件。 ### 计算方法 对于复杂物理现象或者大规模数据建模而言,直接解析导数可能难以获得;此时可采用有限差分近似法估计梯度向量作为替代手段之一: \[ f'(x_i)\approx \frac{f(x+\Delta h)-f(x)}{\Delta h} \] 其中 \(h\) 是一个小增量值。这种方法虽然简单易行但存在精度损失风险尤其是当步长选取不合适时可能导致较大误差累积效应发生。因此更精确高效的自动化微分技术逐渐成为主流选择比如 TensorFlow 或 PyTorch 提供的支持自动求导机制能够显著简化此类任务处理流程[^2]. 另外还有基于随机抽样的蒙特卡罗积分方式可用于估算高维空间上的期望响应特性曲线形状从而间接反映各维度间相互作用关系强度大小差异状况等等[^3]. ### 应用场景 - **金融行业**: 如前所述,通过对多种资产类别权重重新分配策略的研究可以帮助投资者更好地理解潜在风险敞口水平进而制定更加稳健合理的长期财富管理计划。 - **机械设计与制造**: 利用拓扑灵敏度信息指导新型轻量化零部件开发过程中兼顾力学性能要求同时降低原材料消耗成本效益双收的效果十分明显. - **通信网络规划**: 当前第五代移动通讯标准下基站布局合理性评判指标体系里包含了大量关于链路质量稳定性方面的考量要素均涉及到相应传播路径损耗预测模型建立工作当中去以便于后续实际部署阶段做出科学决策依据支持. #### 注意事项: 尽管上述提到的各种技术和方法各有千秋适用于不同的应用场景之中但是它们共同面临的一个挑战是如何平衡计算效率和准确性之间的矛盾这一点往往需要根据具体情况灵活调整选用最合适的解决方案才能达到预期目的.
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