噪声系数的含义和测量方法
噪声系数的含义和测量方法
噪声系数的含义
噪声系数是用来描述一个系统中出现的过多的噪声量的品质因数。把噪声系数降低到最小的程度可以减小噪声对系统造成的影响。在日常生活中,我们可以看到噪声会降低电视画面的质量,也会使无线通信的话音质量
变差; 在诸如雷达等的军用设备中,噪声会限制系统的有效作用范围; 在数字通信系统中,噪声则会增加系统的误码率。电子设备的系统设计人员总是在尽最大努力使整个系统的信噪比 (SNR) 达到最优化的程度,为了达到这个目的,可以用把信号提高的办法,也可以用把噪声降低的办法。在像雷达这样的发射接受系统中,提高信噪比的一种方法是用更大的大功率放大器来提高发射信号的功率,或使用大口径天线。降低在发射机和接收机之间信号传输路径上对信号的衰耗也可以提高信噪比,但是信号在传输路径上的衰耗大都是由工作环境所决定的,系统设计人员控制不了这方面的因素。还可以通过降低由接收机产生的噪声 — 通常这都是由接收机前端的低噪声放大器 (LNA) 的质量决定的 — 来提高信噪比。与使用提高发射机功率的方法相比,降低接收机的噪声 (以及让接受机的噪声系数的指标更好) 的方法会更容易和便宜一些。
噪声系数的定义是很简单和直观的。一个电子系统的噪声因子 (F) 的定义是系统输入信号的信噪比除以系统输出信号的信噪比:
F = (Si/Ni)/(So/No)
Si = 输入信号的功率
So = 输出信号的功率
Ni = 输入噪声功率
No = 输出噪声功率
把噪声因子用分贝 (dB) 来表示就是噪声系数 (NF),NF = 10*log (F)。
这个对噪声系数的定义对任何电子网络都是正确的,包括那些可以把在一个频率上的输入信号变换为另外一个频率的信号再输出的电子网络,例如上变频器或下变频器。
为了更好地理解噪声系数的定义,我们来看看放大器的例子。放大器的输出信号的功率等于放大器输入信号的功率乘以放大器的增益,如果这个放大器是一个很理想的器件的话,其输出端口上噪声信号的功率也应该等于输入端口上噪声信号的功率乘以放大器的增益,结果是在放大器的输入端口和输出端口上信号的信噪比是相同的。然而,实际情况是任何放大器输出信号的噪声功率都比输入信号的噪声功率乘以放大器的增益所得到的结果大,也就是说放大器输出端口上的信噪比要比输入端口上的信噪比小,即噪声因子F 要大于 1,或者说噪声系数 NF 要大于 0 dB。
在测量并比较噪声系数的测量结果时,非常重要的是要注意我们在测量的过程中是假定测量系统能够在被测器件 (DUT) 的输入端口和输出端口上提供非常完美的 50 Ω 的负载条件。可是在实际测量中,这样完美的条件永远不会存在。稍后我们会讨论如果测量系统不是很完美的 50 Ω 系统会对噪声系数的测量精度造成怎样的影响。同时,我们也会看到各种校准和测量方法是怎么克服因为不是很完美的 50 Ω 的源匹配而造成的测量误差的。
图1
另一种用来表达由一个放大器或系统引入的附加噪声的术语是有效输入温度 (Te)。为了理解这个参数,我们需要先看一下无源负载所产生的噪声的量的表达方式 — kTB,其中 k 是玻尔兹曼常数,T 是以开尔文为单位的负载的温度,B 是系统带宽。因为在某个给定的带宽内,器件产生的噪声和温度是成正比的,所以,一个器件所产生的噪声的量可以表示为带宽归一化为 1 Hz 的等效噪声温度。例如,一个从市场上可以买到的超噪比(ENR)为 15 dB 的噪声源产生的电噪声可以等效表示为温度为 8880 K 的负载。任何一个实际器件的噪声系数都可以表示为一个有效输入噪声温度。显然 Te 不是放大器或变频器的实际物理温度,它是与一个 (噪声为零的) 完美器件相连的在输出端会产生同样大小的附加噪声的输入负载的等效温度 (单位为开尔文),Te 与噪声因子的关系是:
Te = 290* (F - 1)
虽然大部分低噪声放大器 (LNA)的特性是用噪声系数来描述的,但是当 LNA 的噪声系数小于 1 时,就会经常用 Te 来描述它的噪声特性。在做涉及到噪声功率的计算时,Te 也是一个很有用的参数。
噪声
噪声系数 相关文章:
- 多通道RF接收机测量噪声系数的新方法(05-09)
- 手机接收通道噪声系数测试(07-22)
- 噪声系数测量方法原理(12-19)
- 直放站的噪声系数和互调干扰对gsm网络的影响(03-10)
- 频谱分析仪和噪声系数测量(08-06)
- 噪声系数测量的三种典型方法(02-05)
- 妤傛ḿ楠囩亸鍕暥瀹搞儳鈻肩敮鍫濆悋閹存劕鐓跨拋顓熸殌缁嬪顨滅憗锟�
閸忋劍鏌熸担宥咁劅娑旂姴鐨犳0鎴滅瑩娑撴氨鐓$拠鍡礉閹绘劕宕岄惍鏂垮絺瀹搞儰缍旈懗钘夊閿涘苯濮幃銊ユ彥闁喐鍨氶梹澶歌礋娴兼ḿ顫呴惃鍕殸妫版垵浼愮粙瀣瑎...
- 娑擃厾楠囩亸鍕暥瀹搞儳鈻肩敮鍫濆悋閹存劕鐓跨拋顓熸殌缁嬪顨滅憗锟�
缁箖鈧拷30婢舵岸妫亸鍕暥閸╃顔勭拠鍓р柤閿涘奔绗撶€硅埖宸跨拠鎾呯礉閸斺晛顒熼崨妯烘彥闁喕鎻崚棰佺娑擃亜鎮庨弽鐓庣殸妫版垵浼愮粙瀣瑎閻ㄥ嫯顩﹀Ч锟�...
- Agilent ADS 閺佹瑥顒熼崺纭咁唲鐠囧墽鈻兼總妤勵棅
娑撴挸顔嶉幒鍫n嚦閿涘苯鍙忛棃銏n唹鐟欘枃DS閸氬嫮顫掗崝鐔诲厴閸滃苯浼愮粙瀣安閻㈩煉绱遍崝鈺傚亶閻€劍娓堕惌顓犳畱閺冨爼妫跨€涳缚绱癆DS...
- HFSS鐎涳缚绡勯崺纭咁唲鐠囧墽鈻兼總妤勵棅
鐠у嫭绻佹稉鎾愁啀閹哄牐顕抽敍灞藉弿闂堛垼顔夐幒鍦欶SS閻ㄥ嫬濮涢懗钘夋嫲鎼存梻鏁ら敍灞藉簻閸斺晜鍋嶉崗銊╂桨缁崵绮洪崷鏉款劅娑旂姵甯夐幓顡嶧SS...
- CST瀵邦喗灏濆銉ょ稊鐎广倕鐓跨拋顓熸殌缁嬪顨滅憗锟�
閺夊孩妲戝ú瀣╁瘜鐠佽绱濋崗銊╂桨鐠佸弶宸緾ST閸氬嫰銆嶉崝鐔诲厴閸滃苯浼愮粙瀣安閻㈩煉绱濋崝鈺傚亶韫囶偊鈧喕鍤滅€涳附甯夐幓顡塖T鐠佹崘顓告惔鏃傛暏...
- 鐏忓嫰顣堕崺铏诡攨閸╃顔勭拠鍓р柤
娑撳洣绗€妤傛ɑ銈奸獮鍐叉勾鐠у嚖绱濇潻娆庣昂鐠囧墽鈻兼稉杞扮稑閸︺劌鐨犳0鎴炲Η閺堫垶顣崺鐔枫亣鐏炴洘瀚甸懘姘剧礉閹垫挷绗呴崸姘杽閻ㄥ嫪绗撴稉姘唨绾偓...
- 瀵邦喗灏濈亸鍕暥濞村鍣洪幙宥勭稊閸╃顔勭拠鍓р柤閸氬牓娉�
鐠愵厺鎷遍崥鍫ユ肠閺囨潙鐤勯幆鐙呯礉缂冩垵鍨庨妴渚€顣剁拫鍙樺崕閵嗕胶銇氬▔銏犳珤閵嗕椒淇婇崣閿嬬爱閿涘本鍨滅憰浣圭壉閺嶉绨块柅锟�...