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    RF揭秘:散射參數(shù)及其類(lèi)型

    發(fā)布時(shí)間:2022-07-28 來(lái)源:ADI 責(zé)任編輯:wenwei

    【導(dǎo)讀】本文延續(xù)之前的一系列短文,旨在為非RF工程師講解RF的奧秘。其中一些RF文章如下:“RF揭秘——了解波反射” ,探討了波反射;“如何輕松選擇正確的頻率產(chǎn)生器件”,探討了RF信號(hào)鏈中發(fā)揮作用的頻率產(chǎn)生器件的主要類(lèi)型。


    問(wèn)題:


    什么是S參數(shù)?它有哪些主要類(lèi)型?


    答案:


    S參數(shù)描述了RF網(wǎng)絡(luò)的基本特征,其主要類(lèi)型有小信號(hào)、大信號(hào)、脈沖、冷模式和混合模式S參數(shù)。


    引言


    本文延續(xù)之前的一系列短文,旨在為非RF工程師講解RF的奧秘。其中一些RF文章如下:“RF揭秘——了解波反射” ,探討了波反射;“如何輕松選擇正確的頻率產(chǎn)生器件”,探討了RF信號(hào)鏈中發(fā)揮作用的頻率產(chǎn)生器件的主要類(lèi)型。


    這一次,我們將介紹在描述任何RF組件時(shí)需要用到的一個(gè)最基本術(shù)語(yǔ)——散射參數(shù)(或S參數(shù))。但是,與有關(guān)該主題的其他很多文章不同,本文不僅會(huì)聚焦S參數(shù)的基本定義,而且還會(huì)簡(jiǎn)要概述其在RF工程中常用的主要類(lèi)型。


    基本定義


    S參數(shù)量化了RF能量是如何通過(guò)系統(tǒng)傳播的,因而包含有關(guān)其基本特征的信息。使用S參數(shù)可以將最復(fù)雜的RF器件表示為簡(jiǎn)單的N端口網(wǎng)絡(luò)。圖1顯示了一個(gè)雙端口未平衡網(wǎng)絡(luò)的例子,該網(wǎng)絡(luò)可用于表示許多標(biāo)準(zhǔn)RF元件,例如RF放大器、濾波器或衰減器等。


    9.png

    圖1.雙端口未平衡RF網(wǎng)絡(luò)


    示意圖圖1顯示的波量a是入射在器件端口1和端口2上的電壓波的復(fù)數(shù)幅度。如果使用相應(yīng)的波量a1或a2依次激勵(lì)一個(gè)端口,同時(shí)另一個(gè)端口端接到匹配的負(fù)載中,我們就可以根據(jù)波量b來(lái)定義器件的正向和反向響應(yīng)。這些數(shù)量代表了從網(wǎng)絡(luò)端口反射和通過(guò)網(wǎng)絡(luò)端口透射的電壓波。基于所得復(fù)數(shù)響應(yīng)和初始激勵(lì)量的比率,我們可以定義雙端口器件的S參數(shù),如式1所示:


    10.png


    然后,我們可以將S參數(shù)組成一個(gè)散射矩陣(S-Matrix)來(lái)反映其所有端口的復(fù)數(shù)波量之間的關(guān)系,由此表示該網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)在響應(yīng)。對(duì)于雙端口未平衡網(wǎng)絡(luò),激勵(lì)-響應(yīng)關(guān)系的形式如式2所示:


    11.png


    對(duì)于任意N端口RF器件,可以類(lèi)似方式定義S矩陣1,2。


    S參數(shù)的類(lèi)型


    如果沒(méi)有明確說(shuō)明,則“S參數(shù)”一詞通常是指小信號(hào)S參數(shù)。它表示RF網(wǎng)絡(luò)對(duì)小信號(hào)激勵(lì)的響應(yīng),量化了線性工作模式下不同頻率的反射和透射特性。使用小信號(hào)S參數(shù),我們可以確定基本RF特性,包括電壓駐波比(VSWR)、回報(bào)損耗、插入損耗或給定頻率的增益。


    然而,如果不斷增加通過(guò)RF器件的信號(hào)的功率水平,通常會(huì)導(dǎo)致更明顯的非線性效應(yīng)。這些效應(yīng)可以利用另一種類(lèi)型的散射參數(shù)——即大信號(hào)S參數(shù)——來(lái)量化。它們不僅會(huì)隨著頻率不同而變化,而且也會(huì)隨著激勵(lì)信號(hào)的功率水平不同而變化。此類(lèi)散射參數(shù)可用于確定器件的非線性特性,例如壓縮參數(shù)。


    小信號(hào)和大信號(hào)S參數(shù)通常均利用連續(xù)波(CW)激勵(lì)信號(hào)并應(yīng)用窄帶響應(yīng)檢測(cè)來(lái)測(cè)量。但是,許多RF器件被設(shè)計(jì)為使用脈沖信號(hào)工作,這些信號(hào)具有寬頻域響應(yīng)。這使得利用標(biāo)準(zhǔn)窄帶檢測(cè)方法精確表征RF器件具有挑戰(zhàn)性。因此,對(duì)于脈沖模式下的器件表征,通常使用所謂的脈沖S參數(shù)。這些散射參數(shù)是通過(guò)特殊的脈沖響應(yīng)測(cè)量技術(shù)獲得的3。


    還有一類(lèi)我們平時(shí)很少談?wù)摰袝r(shí)可能變得很重要的S參數(shù),那就是冷模式S參數(shù)。“冷模式”一詞是指有源器件在非活動(dòng)模式(即其所有有源元件都不工作,例如晶體管結(jié)反向或零偏置且無(wú)傳輸電流流動(dòng))下獲取的散射參數(shù)。此類(lèi)S參數(shù)可用于改善帶關(guān)斷狀態(tài)元件的信號(hào)鏈分段的匹配,這些元件會(huì)在信號(hào)路徑中引起高反射。


    到目前為止,我們?yōu)閱味似骷牡湫褪纠x了S參數(shù),其中刺激和響應(yīng)信號(hào)均以地為基準(zhǔn)。但是,對(duì)于具有差分端口的平衡器件,此定義還不夠。平衡網(wǎng)絡(luò)需要更廣泛的表征方法,它必須能夠充分描述其差分模式和共模響應(yīng)。這可以利用混合模式S參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。圖2顯示了混合模式散射參數(shù)的一個(gè)例子,這些參數(shù)組成一個(gè)擴(kuò)展S矩陣,代表一個(gè)典型的雙端口平衡器件。


    1657798315832307.png

    圖2.雙端口平衡RF網(wǎng)絡(luò)及其混合模式散射矩陣


    此矩陣中的混合模式S參數(shù)的下標(biāo)使用如下命名約定:b模式、a模式、b端口和a端口,前兩個(gè)描述響應(yīng)端口的模式(b模式)和激勵(lì)端口的模式(a模式),后兩個(gè)指定這些端口的索引號(hào),b端口對(duì)應(yīng)響應(yīng)端口,a端口對(duì)應(yīng)激勵(lì)端口。在示例中,端口模式由下標(biāo)定義,d表示差分模式,c表示共模模式。但是,在同時(shí)具有平衡端口和未平衡端口的更一般情況下,混合模式S矩陣還會(huì)有其他元素,下標(biāo)s描述針對(duì)單端端口獲得的量。利用混合模式散射參數(shù),我們不僅可以確定RF器件的基本參數(shù),例如回報(bào)損耗或增益,還可以確定用于表征差分電路性能的關(guān)鍵品質(zhì)因數(shù),例如共模抑制比(CMRR)、幅度不平衡和相位不平衡程度。


    結(jié)論


    本文介紹了散射參數(shù)的基本定義,并簡(jiǎn)要討論了其主要類(lèi)型。S參數(shù)可用于描述RF器件在不同頻率下和對(duì)于信號(hào)的不同功率水平的基本特性。RF應(yīng)用的開(kāi)發(fā)高度依賴(lài)于描述RF設(shè)計(jì)的整體結(jié)構(gòu)和組成部分的S參數(shù)數(shù)據(jù)。RF工程師測(cè)量或依賴(lài)已經(jīng)存在的S參數(shù)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在稱(chēng)為T(mén)ouchstone或SNP文件的標(biāo)準(zhǔn)文本文件中。當(dāng)今市場(chǎng)上的大部分常用RF器件都有這種免費(fèi)提供的文件。


    ADI公司提供豐富的集成RF器件組合,它們能夠滿足廣泛應(yīng)用中的各種嚴(yán)苛要求。為了支持RF工程師并簡(jiǎn)化目標(biāo)應(yīng)用的開(kāi)發(fā)過(guò)程,ADI公司圍繞RF技術(shù)提供完整的生態(tài)系統(tǒng),包括各種RF產(chǎn)品的散射參數(shù)、 設(shè)計(jì)工具、仿真模型、參考設(shè)計(jì)、快速原型制作平臺(tái)和論壇。


    參考資料


    1David Pozar。Microwave Engineering,第四版。Wiley,2011年。


    2Michael Hiebel。Fundamentals of Vector Network Analysis。Rohde & Schwarz,2007年。


    3“Pulsed Measurements Using Narrowband Detection and a Standard PNA Series Network Analyzer”。Keysight Technologies,2017年12月。



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