RF WCDMA基准比较测试白皮书
概览
通过与传统的仪器进行比较,了解软件定义的PXI RF仪器在速度上的优势。如WCDMA测量结果所示,基于多核处理器并行执行的LabVIEW测量算法与传统仪器相比可以实现明显的速度提升。
介绍
你在早晨7:00伴着摇滚音乐的声音醒来,收音机闹钟里的RDS接收器提示你正在收听来自Guns N’ Roses 乐队的Welcome to the Jungle。然后,在你品尝咖啡期时,可以在书房通过WLAN接收器来查收邮件。当准备好工作后,你走出家门,使用一个315MHz的FSK发射机来打开车锁。坐到车里,驶上道路,你又可以享受无线电收音机所提供的没有广告的娱乐节目。稍后,你会通过蓝牙耳机会与车内的3G手机建立连接。几分钟内,车载的GPS导航仪可以修正你当前的3D位置,并向你指示路径。GPS接收机传出的声音提示你需要驶入收费公路,同时RFID接收器将自动收取相应的过路费。
RF技术无处不在。即便作为一个普通的消费者,每时每刻都会受其影响,更不要说一个RF测试工程师了。无线设备的成本大幅降低,可以让业余的时间变得更轻松,但是在设计下一代RF自动测试系统时,将会带来更多的挑战。工程项目所面临的降低测试成本的挑战,比以往任何时候都严峻。因此,当前的自动测试系统所关注的焦点在于减少整体的测试时间。
最新发布的6.6GHz RF测试平台
为了满足这一需求,NI开发了6.6GHz高速RF测试平台。所发布的新产品包括NI PXIe-5663矢量信号分析仪、NI PXIe-5673矢量信号发生器,可以为自动化RF测试提供高速、灵活的解决方案。NI PXIe-5663能够以50 MHz的瞬时带宽分析10 MHz 到 6.6 GHz信号。NI PXIe-5673能够以100MHz的瞬时带宽生成85 MHz 到6.6 GHz的信号。
图1. 基于最新6.6GHz RF测试平台的PXI系统。
6.6GHz RF测试平台非常适于自动化测试应用。使用高度并行的NI LabVIEW测量算法,PXI模块化仪器可实现显著优于传统仪器的测量速度。若要了解PXI模块化仪器为何能够实现比传统仪器更快的测量速度,从二者的架构区别中即可找到原因。虽然二者使用类似的组件,但是区别在于PXI系统使用高性能的多核中央处理器(Central processing units, CPU)。图2中展示了两种类型仪器的系统框图,即可看出这一区别。
图2. 一个用户定义的CPU是PXI RF仪器的核心组件。
虽然PXI和传统仪器有许多共性,但是PXI模块化仪器中用户自定义的多核CPU可以实现更快的测量速度。在很多情况下,RF测量算法也是按照LabVIEW编程语言中所自有的并行方式编写的。因此,可以通过将CPU升级至多核,从而实现总体的测量速度的提升。随着CPU时钟速率(或者CPU内核个数)按照摩尔定律提升,当前的RF测试仪器可以实现非常快的速度。如你在本文中所见,对于一些较为处理器密集型的RF测量算法,许多PXI矢量信号分析仪可以比传统的台式矢量信号分析仪的速度高出30倍。
为了更进一步了解PXI仪器的优势,可以对一些高通量的无线测试应用进行分析。在这种情况下,测试时间在产品的成本(Cost of goods sold, COGS)中占有较大比重。而且,对于诸如3G UMTS (WCDMA)的无线通信协议来说,处理器密集型的算法将会占用较多的处理器资源。针对这一问题,作为National Instruments 系统联盟商的AmFax公司提供了高度并行的测量算法,用于WCDMA物理层的测试。NI RF仪器以及合作伙伴的软件,实现了一个低成本、高速度、而且高精度的测试平台。
AmFax使用LabVIEW实现更快的WCDMA测量
为了展示PXIe-5663 RF矢量信号分析仪的测量速度和精度,我们与一款行业领先的传统仪器进行了一次巅峰对决(如表1所示)。比对试验所使用的两个传统仪器均为较新的RF矢量信号分析仪(Vector signal analyzers, VSA),并且其价格比一个完整的PXIe-5663 RF测试系统要高出许多。
| 仪器 A1 | 仪器 B2 | PXIe-5663 |
仪器类型 | 传统 RF VSA | 传统RF VSA | PXI Express RF VSA |
频率范围 | 9 kHz 到 8 GHz | 1 MHz 到 8 GHz | 10 MHz 到 6.6 GHz |
仪器A为Rhode & Schwartz FSG
仪器B为Rhode & Schwartz FSQ
表1. PXI和传统仪器的比较。
为了提供更为切实的基准测试数据,可以在一系列通信标准的测量应用中,对PXI和传统仪器的测量时间进行比较。对于WCDMA应用来说,可在一系列参数测量中,考核仪器的性能。 物理层测试通常需要很长的采集时间,例如补偿累计分布函数 (Complementary cumulative distribution function, CCDF),其最终的测试时间与处理器的速度性能不太相关。而对于一些需要解调运算的测试来说,例如误差向量幅度(Error vector magnitude,
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