HF-Messtechnik Auf Spurensuche im Spektrum bei frequenzagilen Signalen

Autor / Redakteur: Ben Zarlingo und Tomas Lange * / Dipl.-Ing. (FH) Hendrik Härter

Schwer erfassbare Signale erfassen und auswerten in komplexen und dynamischen Umgebungen ist nicht trivial. Wir zeigen Werkzeuge und Techniken, solche Frequenzen zu beherrschen.

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Frequenzagile Signale: Für die Messtechnik einer Herausforderung, denn Störungen können das zu messende Signal verfälschen und die ganze Messung ungültig machen.
Frequenzagile Signale: Für die Messtechnik einer Herausforderung, denn Störungen können das zu messende Signal verfälschen und die ganze Messung ungültig machen.
(Agilent)

Das wohl komplexeste Frequenzspektrum überhaupt ist das für industrielle, wissenschaftliche und medizinische Anwendungen genutzte ISM-Band (Industrial, Scientific, Medical) bei 2,45 GHz.

Treffen zwei oder mehrere Technologien wie WLAN, Bluetooth oder DECT aufeinander – sei es nun zufällig oder absichtlich – ist meist einiges an Ingenieursarbeit zu leisten. Moderne Signalanalysatoren und Software-Applikationen helfen den Entwicklern, mit den ständig steigenden Anforderungen Schritt zu halten. Welche Werkzeuge und Techniken bieten sich dem Messtechniker, um schwer erfassbare Signale zu suchen und aufzufinden und welche Schritte sind notwendig, um komplexe HF-Probleme einzugrenzen und schließlich zu lösen?

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Arbeiten in dynamischen Signalumgebungen

Das weltweit für industrielle, wissenschaftliche und medizinische Anwendungen freigegebene ISM-Band bei 2,45 GHz ist vermutlich das am vielfältigsten genutzte und dynamischste Frequenzband überhaupt. In vielen Regionen ist es nur mäßig reguliert, wird aber stark genutzt. Typische Anwendungen in diesem Spektrum sind WLAN, Bluetooth, drahtlose Telefone und Mikrowellenherde und -trockenöfen. Da die gesendeten Signale üblicherweise nicht koordiniert sind, gibt es zahllose Gelegenheiten für Interferenzen, Kollisionen und Sendewiederholungen.

Ab einer bestimmten Kanalauslastung können Kollisionen oder zusätzliche Kapazitätsforderungen zu einem plötzlichen Einbruch des effektiven Kanaldurchsatzes führen, dann spricht man auch von einem Klippen-Effekt. Signale können sich beispielsweise nach dem Muster „kurz, breit und selten“ verhalten: Sekundenbruchteile lang, einige zehn MHz breit und im Sekunden- oder Minutentakt auftretend. Dadurch sind sie mit herkömmlichen Wobbel- oder FFT-Analyse-Techniken nur schwer zu erfassen. Hier sind die Eigenschaften von Echtzeit-Spektrumanalysatoren (RTSA) besonders wertvoll.

Glücklicherweise muss man heute nicht extra ein separates RTSA-Gerät kaufen. Die RTSA-Funktion lässt sich als Option bei den weit verbreiteten Agilent Signalanalysatoren PXA und MXA nachrüsten.

Von der Schwierigkeit frequenzagiler Signale

Das sowohl dynamische als auch komplexe 2,45-GHz-ISM-Band ist ein gutes Beispiel für die Herausforderungen der Analyse frequenzagiler Signale. Bild 1 zeigt, dass die herkömmliche gewobbelte Spektrumanalyse (Swept Spectrum Analysis) kein effizienter Ansatz zum Verständnis der Aktivitäten in diesem Band ist. Abhängig vom Grad der Spektrums/Zeit-Belegung mag ein einzelner Wobbeldurchlauf entweder nichts oder lediglich einen Teil eines oder mehrerer Signal-Bursts zeigen.

Es kann schwierig sein, solche Messungen zu interpretieren, besonders wenn die Dynamik der Wobbel-Auflösungsbandbreite des Analysators und die Dynamik des Signals selbst aufeinander einwirken. Die Spitzenwert-Haltefunktion oder auf Englisch Peak-Hold ist ein nützliches Werkzeug, um einige Aspekte der Signalumgebung zu verstehen. Lange Peak-Hold-Messungen sollten letztendlich die meisten Signale im Band erfassen. Allerdings passiert es bei solch langen Messungen oft, dass einige Signale andere verdecken (Bild 1 rechts). Ein Echtzeit-Analysator bietet eine effiziente Alternative. Schnelle Verarbeitung und hochentwickelte Anzeigetechnik eignen sich gut zur Untersuchung dynamischer Signalumgebungen, wie Bild 2 zeigt.

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Umgeben von drahtlosen Informationen

Wir leben in einer Welt, in der Informationen immer schneller fließen und beinahe an jedem Ort der Welt verfügbar sein sollen. Längst reichen uns kabelgebundene Informationsquellen nicht mehr. Wir möchten immer und überall drahtlos vernetzt sein: Mit unseren Smartphones, Laptops oder anderen elektronischen Geräten. Dabei nehmen wir in Kauf, dass das Frequenzspektrum immer komplexer wird. Aber auch anfälliger gegenüber Störungen. Standards wie Bluetooth, WLAN oder auch DECT treffen aufein­ander und stellen die Messtechnik und Ingenieure vor Herausforderungen. Vermehrt treten Interferenzen, Sendewiederholungen oder auch Ko-
llisionen der Signale auf.

Dieses Density-Display eines Echtzeit-Analysators ermöglicht es, Signale im ISM-Band zu charakterisieren und zu verstehen. Da die Messungen lückenlos und alle Signalsamples in der Anzeige repräsentiert sind, erkennt man auf einen Blick oder nach kurzer Messzeit die meisten Signale im Band. Density-Displays sind sehr datenintensiv und recht dynamisch. Sie werden rund 30mal pro Sekunde aufgefrischt und verfügen über eine einstellbare Nachleuchtdauer zum Ausblenden älterer Daten.

Mit einer FFT-Rate von nahezu 300.000 pro Sekunde repräsentiert jede Anzeigenaktualisierung eines RTSA rund 10.000 Spektren. Das ergibt eine reaktionsschnelle Darstellung, die mit den Aktivitäten im Band Schritt halten kann. Sie zeigt auch subtile Details wie etwa Signale innerhalb anderer Signale und Signale in der Nähe des Grundrauschens selbst dann, wenn diese Signale sehr klein sind und selten oder unregelmäßig auftreten. Allerdings ist zu beachten, dass durch das Kombinieren von 10.000 Spektren zu einer Anzeige-Aktualisierung auch Signale, die zu unterschiedlichen Zeiten auftreten, in ein und derselben Display-Auffrischung auftauchen können. So beispielsweise sind die scheinbaren Multi-Tone-Signale in Bild 2 tatsächlich repetitive Bluetooth-Frequenzsprungmuster.

Das Signalverhalten über der Zeit betrachten

Das Echtzeit-Spektrum-Display (Bild 3) bietet eine andere Möglichkeit, das Signalverhalten über der Zeit zu beobachten. Auf der vertikalen Achse des Spektrogramms ist die Zeit abgetragen, was Einblick in wichtige Aspekte des Signalverhaltens geben kann. Hier bilden viele Bluetooth-Frequenzsprünge ein repetitives Muster; andere Bursts, meist in der oberen Hälfte des Spektrogramms, erscheinen isoliert.

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Zu beachten sind die diagonalen Balken, die sich zwischen den breiten WLAN-Kanälen in der unteren Hälfte des Spektrogramms bewegen. Sie könnten das Ergebnis von Kanalabtastung sein und tauchten gelegentlich in den Density-Displays auf. Oben rechts im Display lässt sich die Erfassungszeit einstellen. Sie bestimmt, wie einzelne Spektren zu Spektrum-Aktualisierungen (oberster Kurvenzug) und individuellen Spektrumszeilen für die Darstellung kombiniert werden. Eine längere Erfassung kombiniert mehr Spektren in einer Zeile und verlangsamt die Aktualisierung des Spektrogramms. So lässt sich mit einem einzelnen Spektrogramm ein längerer Zeitraum repräsentieren.

Damit keine Langzeit-Effekte verloren gehen

Die Wahl einer kürzeren Erfassungszeit für jede Aktualisierung der Spektrumsanzeige oder Spektrogrammzeile ergibt eine bessere Zeitauflösung (Bild 4). In diesem Fall decken der Puffer und die Anzeige eine proportional kürzere Zeitspanne ab. Dadurch können Langzeit-Effekte verloren gehen. Andererseits kann die erhöhte Zeitauflösung wichtiges Spektralverhalten offenlegen, das sonst verdeckt wäre. In diesem Fall zeigt die erhöhte Zeitauflösung mehr Details über einzelne WLAN-Bursts und Bluetooth-Frequenzsprünge. Damit wird klar, dass Bluetooth und WLAN Signale sich zwar in der Frequenz überlappen – aber zu unterschiedlichen Zeiten. Kollisionen sind nicht so häufig, wie die vorhergehende Darstellung nahelegt. Allerdings repräsentiert jede Spektrumszeile immer noch hunderte einzelne FFT-Ergebnisse der Echtzeit-Messeinheit.

Welche Vorteile die Vektor-Signalanalyse bringt

Schwer erfassbare Signale oder Ereignisse aufzuspüren ist oft nur ein Schritt zur Problemlösung oder Leistungsoptimierung. In solchen Fällen ist die Vektor-Signalanalyse-Software (VSA) eine logische und leistungsstarke Ergänzung zur RTSA. VSA-Lösungen nutzen üblicherweise die gleiche HF- und Signalverarbeitungs-Architektur wie ein gewobbelter Analysator mit digitaler Zwischenfrequenz (ZF). Sie bieten lückenlose Signalerfassung und Vektor-Verarbeitungsfähigkeiten für analoge und digitale Demodulation.

Die Vektor-Signalanalyse beginnt oft mit der FFT-Analyse eines digitalisierten ZF-Signals. Bei frequenzagilen Signalen oder dynamischen Umgebungen vermeidet die FFT-Analyse Varianzen und Unsicherheiten, die bei einem gewobbelten Analysator mit seinem durchfahrenden RBW-Filter auftreten. Die gesamte Spektrumsmessung wird aus einem Datenblock, einer sogenannten Zeitaufzeichnung, eines digitalen ZF-Signals errechnet, die ein kompatibler Spektrum/Signal-Analysator oder RTSA liefert. Durch Zeitfenster lassen sich die zur FFT verwendeten Daten in der VSA-Software weiter selektieren. Beliebige Teile der Zeitaufzeichnung lassen sich analysieren. Eine typische VSA-Zeitaufzeichung ist mit 1000 Zeitsamples relativ kurz. Das entspricht den längsten Zeitaufzeichnungen von Echtzeit-Analysatoren. Das resultierende Spektrum ist in Bild 5 oben zu sehen.

Die durch VSA ermöglichte längere Zeitaufzeichnung bzw. der Zugriff auf den tiefen Erfassungs-Hauptspeicher des Analysators ergibt eine bessere Sicht auf viele Signale und eine weitaus höhere effektive Entdeckungswahrscheinlichkeit (Probability Of Intercept – POI). Mit langer Zeitaufzeichnung und verbesserten Darstellungsmöglichkeiten wie Nachleuchtdauer und Density-Displays lassen sich sehr informative Signalansichten erzeugen, die wesentlich näher an Echtzeit auf kontinuierlicher Basis sind.

Frequenzagile Signale und komplexe Signalumgebungen

Die langen Blocks lückenloser Verktor-Signalsamples, die sich mit dem VSA erfassen lassen, sind besonders hilfreich für das Verständnis frequenzagiler Signale an sich und in komplexen Signalumgebungen.

Das vorher betrachtete ISM-Band wird in Bild 6 erneut gezeigt. Dabei ist der große Erfassungspuffer als Schleife im Playback-Modus organisiert. Er gibt ein lückenloses Spektrogramm wieder, das etwa 26 ms abdeckt.

WLAN-Bursts, Bluetooth-Frequenzsprünge und wandernde Signale aus Mikrowellen-Öfen sind deutlich erkennbar. Jedes einzelne Signal oder jeder beliebige Burst aus dem großen Erfassungsspeicher lässt sich zur Analyse oder Demodulation auswählen.

Das vollständige Zeit- und Frequenzverhalten aller Signale im ISM-Band ist klar zu sehen. Im Intervall von 16,7 ms (60 Hz) positionierte Marken verweisen auf die Netzfrequenz der Signale aus Mikrowellenöfen. Erfolgreiche und gescheiterte Versuche zur gemeinsamen Bandnutzung lassen sich leicht erkennen. Die Nachbearbeitung in der VSA-Software erlaubt es, aus den einmal erfassten Daten jedes beliebige Signal oder jeden Burst auszuwählen, zu analysieren oder zu demodulieren.

* Ben Zarlingo und Tomas Lange sind beides Applikationsingenieure bei Agilent Technologies.

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