噪声系数测试之Y因子（二）

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#射频工程

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前言

如何通过测试得到接收机的噪声系数呢？噪声系数分析仪/频谱仪都采用Y因子测试法。那么什么是Y因子呢？如何通过它进行测量呢？我们先来说说噪声源。

一、噪声源ENR

Y因子测试法不可避免的会用到噪声源，ENR(Excess Noise Ratio)是噪声源最重要的一项指标。中文术语：超噪比。

定义：
在这里插入图片描述
TSON：噪声源在ON状态下的噪声温度；
TSOFF：噪声源在OFF状态下的噪声温度；
T0：室温，一般取290K

注：早期的ENR的定义中，认为TSOFF=T0，如果TSOFF≠T0，就需要校准。

二、 Y因子

定义：
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其中

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### 使用Y因子法测试低噪声放大器(LNA)的噪声系数 #### Y因子法原理概述 Y因子法是一种广泛采用的技术用于测量电子设备特别是放大器的噪声性能。该方法通过比较被测器件(DUT)在两个不同温度下的输出噪声电平来计算其噪声系数[^2]。 #### 设备准备 为了执行Y因子法测试，需要以下仪器： - 噪声源：提供可调节的输入信号功率水平，在低温(Tc, 冷状态)和高温(Th, 热状态)之间切换。 - 频谱分析仪或专用噪声系数分析仪：用来接收并处理来自LNA的输出信号。 - 被测件（DUT），即待评估的低噪声放大器(LNA)[^3]。 #### 参数设定与校准 设置好硬件连接之后，需对整个系统进行必要的校正工作以消除外部因素的影响。这通常涉及到利用已知特性的标准负载来进行绝对功率校准以及环境条件补偿等操作[^4]。 #### 数据采集过程 当完成上述准备工作后，则可以开始实际的数据收集流程： 对于每一个选定的工作频率点f， 1. 将噪声源置于冷态Tc，并记录此时由频谱仪读取到的平均输出电压Vout_c； 2. 切换至热态Th重复同样的步骤得到相应的Vout_h值； 基于这两个不同的输出响应，即可求得所谓的“Y因数”，它反映了由于温度变化引起的变化程度: \[ Y=\frac{P_{out\_h}}{P_{out\_c}} \] 其中\( P_{out} \)代表输出端口处接收到的实际功率密度。 #### 计算最终结果 最后一步便是依据所获取的信息推导出目标参数——噪声系数NF(dB): \[ NF=TN-\left(\frac{T_0}{G}\right)\cdot\left[\frac{(Y-1)}{\ln(Y)}\right]+NFSM \] 这里TN指的是室温条件下理想匹配电阻产生的单边带(Single Side Band)噪声温度; T0固定为290K作为参考基准面; G表示总的可用增益而NFSM则是指测量系统的固有误差项。 ```python import math def calculate_noise_figure(Y_factor, system_temperature=290, reference_temp=290, gain_db=0, measurement_error_db=0): """ Calculate the noise figure using Y-factor method. Parameters: Y_factor : float Ratio of output power at hot and cold states. system_temperature : int or float, optional System temperature in Kelvin (default is 290 K). reference_temp : int or float, optional Reference temperature used to define standard conditions (default is 290 K). gain_db : int or float, optional Gain of DUT in decibels (dB). Default value assumes no additional gain contribution from other components. measurement_error_db : int or float, optional Measurement error introduced by test setup expressed as a dB offset. Returns: nf : float Noise Figure calculated based on provided parameters. """ # Convert gains into linear scale for calculations gain_linear = 10 ** (gain_db / 20) # Compute theoretical minimum achievable noise factor due solely to thermal agitation within matched resistors min_theoretical_nf = ((system_temperature/reference_temp)*(1/gain_linear)) # Apply correction term derived via measured ratio between heated & cooled source outputs y_correction_term = (((Y_factor - 1)/math.log(Y_factor))) # Add any residual errors associated with instrumentation itself total_measurement_offset = 10**(measurement_error_db/10) # Combine all terms together according to established formulae final_nf = min_theoretical_nf * y_correction_term + total_measurement_offset return round(final_nf*10, ndigits=2) # Example usage demonstrating how one might call this function during an actual experiment example_yfactor = 1.875 # Hypothetical example value obtained through experimentation calculated_nf = calculate_noise_figure(example_yfactor) print(f"The estimated Noise Figure is {calculated_nf:.2f} dB.") ```
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