接收灵敏度

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接收灵敏度是检验基站接收机接收微弱信号的能力,它是制约基站上行作用距离的决定性技术指标,也是RCR STD-28协议中,空中接口标准要求测试的技术指标之一。合理地确定接收灵敏度直接地决定了大基站射频收发信机的性能及其可实现性。它是对CSL系统的接收系统总体性能的定量衡量。接收灵敏度是指在确保误比特率(BER)不超过某一特定值的情况下,在用户终端天线端口测得的最小接收功率,这里BER通常取为0.01。接收机的接收灵敏度可以用下列推导得出:

根据噪声系数的定义,输入信噪比应为:

(S/N)i=NF(S/N)o

其中NF为噪声系数,输入噪声功率Ni=kTB。当(S/N)o为满足误码率小于10-2时,即噪声门限,则输入信号的功率Si即为接收灵敏度:

Si=kTBNFSYS(S/N)o                                                           (1)

其中:

k:波尔兹曼常数(1.38×10-23 J/K);

T:绝对温度(K);

B:噪声带宽(Hz);

NFSYS:收信机噪声系数;

(S/N)o:噪声门限。

k、T为常数,故接收机灵敏度以对数形式表示,则有:

Si=-174dBm+10lgB+ NFSYS+(S/N)o                                        (2)

举例来说,对于一个噪声系数为3dB的PHS系统,其带宽计为300KHz,如果系统灵敏度为-107dBm,则该系统的噪声门限为:

(S/N)o=174-107-10lg(3×105)-3=9.2

从以上公式可以看出为提高接收机灵敏度也即使Si小,可以从两个方面着手,一是降低系统噪声系数,另一个是使噪声门限尽可能的小。

π/4DQPSK有三种解调方式:基带差分检测、中频差分检测、鉴频器检测。可以证明[1]三种非相干解调方式是等价的,我们以基带差分检测为例进行分析。在具有理想传输特性的稳态高斯信道,基带差分检测的误比特率曲线表示于图1实线[2]所示,由图可以查出在误比特率BER为0.01时,噪声门限(S/N)o为6dB,对于上述例子来说,其噪声门限还有可以再开发的潜力。


图1  π/4DQPSK的误比特率性能及频差Δf引

起的相位漂移Δθ=2πΔfT对误比特率的影响

对于基带差分检测来说,收发两端的频差Δf引起的相位的漂移Δθ=2πΔfT。当Δθ>π/4,将会引起系统的错误判决。因此系统设计必须保证Δθ<π/4。当Δθ取不同值时,误比特率的曲线如图1所示。从图中可以看出,当Δf=0.0025/T时,即频率偏差为码元速率的2.5%时,在一个码元内将引起90的相差。在误比特率为10-4时,该相差将引起1dB的性能恶化。

所以说,为了获得较高的接收机灵敏度一方面可以从降低低噪放的噪声系数上考虑,另一方面提高本地振荡器频率精度对改善系统的灵敏度也是很重要的。

接收机灵敏度有两种表示方法,我们常用的是用dBm表示,而在协议中接收机灵敏度的表示单位通常是用dBμv来表示的。这两者有什么关系呢?dBm是功率的单位,而dBμv是电势的单位。信号电势Es与信号功率Si的关系为:

                                         (3)

我们所用的系统的阻抗一般为Rs=50Ω,当信号功率Si用dBm表示,信号电势Es用dBμv表示,则有

20lgEs=113+10lgSi                                     (4)

举例来说,灵敏度-106dBm,也就是7dBμv。

式(2)、(4)是我们经常能用到的应该记住,熟练换算。 

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接收灵敏度是衡量通信系统接收性能的关键参数之一,通常定义为接收器能够正确接收并解码的最小信号强度。接收灵敏度的计算与多个因素相关,包括系统的噪声系数、信噪比要求、带宽以及处理增益等。 接收灵敏度的基本计算公式如下: $$ S = -174 + 10\log_{10}(B) + NF + \frac{Eb}{No} $$ 其中: - $ S $ 表示接收灵敏度,单位为 dBm; - $ -174 $ 是热噪声功率密度(在25°C时约为 -174 dBm/Hz); - $ B $ 是系统带宽,单位为 Hz; - $ NF $ 是噪声系数,单位为 dB; - $ \frac{Eb}{No} $ 是信噪比要求,单位为 dB。 此公式是从噪声系数的定义推导而来的,适用于无线通信系统的设计和分析。在实际应用中,接收灵敏度还受到外部干扰、信号衰减和接收器硬件性能的影响[^3]。 ### 技术背景 接收灵敏度直接影响通信系统的覆盖范围和可靠性。在物联网(IoT)应用中,尤其是像NB-IoT这样的低功耗广域网络(LPWAN)技术,接收灵敏度的优化尤为重要。提高接收灵敏度可以通过降低噪声系数、优化信号处理算法或增加处理增益来实现。此外,在复杂电磁环境中,提升接收灵敏度有助于克服外部干扰,从而确保通信质量[^2]。 ### 示例代码 以下是一个基于上述公式的简单 Python 实现,用于计算接收灵敏度: ```python import math def calculate_sensitivity(noise_figure, bandwidth, eb_no): thermal_noise_density = -174 # dBm/Hz sensitivity = thermal_noise_density + 10 * math.log10(bandwidth) + noise_figure + eb_no return sensitivity # 示例参数 noise_figure = 5 # 噪声系数,单位为 dB bandwidth = 200e3 # 带宽,单位为 Hz eb_no = 10 # 信噪比要求,单位为 dB sensitivity = calculate_sensitivity(noise_figure, bandwidth, eb_no) print(f"接收灵敏度: {sensitivity:.2f} dBm") ``` ### 应用场景 接收灵敏度的优化在多个领域中具有重要意义。例如,在无线传感器网络中,提高接收灵敏度可以延长设备的通信距离,减少中继节点的数量;在移动通信中,优化接收灵敏度有助于提升用户体验,尤其是在信号较弱的区域。
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