实时分析技术和测量给无线通信带来的好处

实时信号处理定义

"Real time（实时）"这个术语最早来源于物理系统的数字仿真系统中，如果仿真系统速度匹配它所仿真的实时系统的速度，我们就认为该数字系统是实时的。要实时分析信号，意味着运行执行速度必须足够快，可以准确处理相关频段中所有的信号成分。如果要处理实时分量，首先采样输入信号必须足够快，能够满足Nyquist定理。这意味着采样频率必须超过信号带宽的两倍。其次，以足够快的速度连续执行所有计算，并且使得分析输出可以跟上输入信号中的任何变化。
频谱分析，也称为傅立叶分析，是从频域中分析信号，当使用DSP时，也就意味着对时间采样数据执行离散傅立叶变换（DFT）。

使用DSP进行傅立叶分析见图1，输入模拟信号经过A/D以后，再经过DFT引擎，就得到了输入信号的FFT频谱，可以看到在这个图中每次FFT采样之间还有一些时间间隙。上图中整个频谱分析的过程就等效于下图中让信号首先通过一群带通滤波器，其中每个滤波器的带宽和中心频率都是按照DFT基本单元来分隔的。对于每个频域单元，I和Q或者幅度和相位复包络被计算，如果对该复包络进行采样，当采样率等于上图信号做FFT的速度的时候，所得到的两个结果是精确相同的。以上展示的是一个非实时的FFT频谱分析过程。对于实时频谱分析来说，有两个标准必须满足：1. 输入信号必须采样足够快，能够满足Nyquist定理，采样信号速度大于信号带宽两倍。2. DFT计算必须执行得足够快，使得每个DFT 频域单元都满足Nyquist标准。

我们定义100%捕获一次不重复事件的最短时间，就是捕获一次最窄矩形脉冲的持续时间。要实时处理所有感兴趣的信号信息，首先要具有足够的捕获带宽来支持感兴趣的信号。第二，足够高的ADC时钟速率超过Nyquist标准。第三，有足够长的捕获间隔支持来分析感兴趣信号的最窄分辨率带宽（RBW）。第四，足够高的DFT转换速率超过感兴趣信号的RBW的Nyquist标准。当今的通信系统，存在很多窄脉冲通信，为了测量和排除故障去查找问题，非常重要的是发现、触发并分析这些窄脉冲。

加窗和DFT帧重叠

DFT中窗函数的作用是用来减小FFT频谱分析中的频谱泄漏的，但有时它也刚好会把有效的信息屏蔽掉。图2中，最左边的图是DFT处理时有时间间隙的情况，中间的图是DFT紧邻，没有时间缝隙，右图中采用了帧重叠技术，即第二帧数据会共享第一帧数据。在左图中可以看到，在时域中出现了短脉冲信号，但由于该脉冲信号在时域上刚好处于两次DFT之间，因此在做变换时，直接就丢失了。从中间的图中可以看到，由于短脉冲的出现恰好处于相邻的窗函数的边缘，因此也被抑制掉了。也就是说，信号是被采样到了，但后来在做数字处理的时候却被最小化了。右图中采用重叠DFT技术，由于第一帧和第二帧重叠，重叠计算FFT，第二帧该脉冲信号的频谱很容易就显示出来了。所以在实行频谱分析时，帧重叠技术的使用使得信号瞬态处理能力大大增强。

信号处理技术的演化

从六十年代的常规的扫频频谱分析仪到九十年代推出的矢量信号分析仪，以及如今泰克推出的频谱分析仪，信号处理技术经历了三个阶段。60年代的频谱测试仪主要针对军用、通信系统等，测试的信号主要为模拟信号，并且多半为稳态信号，那时对测试仪器的要求主要是低噪底和比较高的动态范围。到了90年代，复杂的数字调制加上通信技术的迅猛发展，测试信号主要以数字调制信号为主。到了今天，随着DSP软件的无限发展，自适应调制信号、瞬态信号以及跳频、节变频雷达通信的大量涌现，使得对于瞬变信号的测试要求越来越高，多余的时间相关分析、无缝捕获，以及频域事件的任意位置触发都是分析此类瞬态信号的非常好的工具。
为了更好地理解实时频谱分析仪的工作原理，我们可以大略的查看现在流行的三种类型的分析仪结构的简单框图（图3）。尽管在分析仪中有许多相似之处，例如都有输入衰减器, 但其中也有许多不同之处。

对于扫频分析仪这种最早的分析仪设计来说，信号首先通过一个相对窄的可调谐的预选滤波器，然后再下变频，接着通过分辨率带宽滤波器RBW进行检波，视频带宽滤波器滤波后在屏幕上把频谱显示出来，相对应的本振变化过程就是在频率跨度范围内，本振在调谐状态下进行一个连续扫频。第二代矢量信号分析仪（VSA）结构也是把频谱进行下变频处理,但采用的是本振步进的方式。连续的频率覆盖是通过数字化时域信号实现的，而信号的宽度是由每一个本振步进的中频带宽决定的， VSA把数据存储在内存中，并且通过快速傅立叶变化计算其频谱，并在频谱上显示出来。尽管实时频谱分析仪（RTSA）的许多结构都和VSA架构类似，但最重要的区别就在于实时数字信号处理的硬件上的不同：即在实时频谱分析仪中，信号在经过ADC数字化以后，再经过DSP做数字信号处理，后面还有一个超快速的实时FFT硬件电路进行计算。

众所周知，FFT过程是需要进行大量计算的，FFT计算时间的长短取决于FFT变化所需要的点数和计算执行的速度。如果一个FFT计算执行的时间小于每帧采样的时间，这样的FFT处理我们就认为实时的。如果FFT处理时间超过一帧采样所需要的时间，我们就认为它不是实时的。图4中，上图的部分由于FFT的计算是非实时的，所以导致时间信号中的第二帧信号丢失，即来不及做FFT处理，因此没有实时地显示出频谱，而在下半部分图中，由于执行了超快速的FFT处理，且每次FFT处理的时间都小于帧采样的时间，所以此时所有信号的频谱都会被实时地分析出来。

通常意义的"实时"指的是无缝捕获并连续实时处理数据，即从数据输入到输出必须是连续没有中断的，不可以是先存储后处理。实时频谱分析采用的是边存储边处理的方式，而且处理的速度非常快（大于每一帧采样的速度）。如调频广播，它把FM信号转化为声音，这里声音信号也不会有中断，所以我们认为这是实时的。另外，电视机把射频信号转换成为动态的影像，中间没有中断，直到我们关机，所以我们认为这也是实时的。实时频谱分析仪把射频信号转换成频率对功率的轨迹，中间也没有中断，或者我们说的死区时间。

那么什么是非实时呢？比如传统信号的扫描分析，或者像矢量信号分析的单次捕获后再进行处理的方式。不太明显的非实时方式是连续重新捕获后进行处理，那这样导致的问题是在两次连续捕获之间会有死区时间。

实时信号处理应用

传统的扫频频谱仪都是被动的测试信号的，被测信号的特征是载波不随时间变化。而实时频谱分析仪是主动发现瞬态信号，采用DPX数字荧光技术，可以实时发现瞬态信号，通过频率模板触发去实施捕获分析，最后进行实时频谱分析。

泰克专利的DPX数字荧光技术

在进行频谱分析时，当射频信号进入ADC并数字化后，采样的点集经过DFT引擎，会生成DFT频谱。由于现在每秒可以执行超过48000次的DFT运算，而每个DFT频谱会经过像素缓冲内存并在像素统计图上显示次数，如果把这些像素出现的统计次数直接显示在频谱上，那就非常不直观，所以我们用色温技术来表示信号在频域中出现的频次，如果频次高，则暖色调（红色），频次低则为冷色调（蓝色）。现在把每1400次的DFT叠加到一张频谱画面上，并通过颜色反应信号的频次。根据人眼视觉暂留的原理，每秒连续播放25帧画面以上时人眼看到的画面是连续的，所以通过每秒播放33帧的频谱画面，而每张频谱画面都是由1400多次的DFT叠加而成的，这样1秒钟48000次生动实时的视频信号就很容易地显示出来了。

图5中显示的是演示版所产生的信号，它仿真了一个信号每隔1.28秒失锁一次的故障现象。左图是通过普通的频谱分析仪进行测试，在自由运行模式下很难发现问题，接下来它采用最大保持模式，我们会看到频谱偶尔会出现一些瞬态的杂波信号，但是我们很难从中发现这究竟是一个什么信号。右图中，由于实时频谱分析仪具有100%的发现概率，因此可以很清楚地观察每次信号失锁的瞬态频谱。