RF
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このページでは、無線アプリケーション向けに、NIのハードウェアおよびソフトウェア定義ツールを使用してさまざまなRF計測を実施する方法について説明しています。また、PXIベクトル信号トランシーバ、ソフトウェア無線、NI RFmxソフトウェアなどのツールを最適に活用する方法についても解説しています。
パワーアンプ (PA) は、個別の部品として、または統合型フロントエンドモジュール (FEM) の一部として、現代の無線における最も重要なコンポーネントの1つです。このアプリケーションノートでは、複数のハウツービデオを含むインタラクティブアプリケーションノートを通じて、RF PAおよびFEMのテストの基礎を学びます。
線形性と効率の要件を満たすために、エンジニアは線形性を向上させるためにデジタルプリディストーション (DPD) などのテクニックを頻繁に使用し、エンベロープトラッキング (ET) などのダイナミック電源 (DPS) テクニックを使用します。最適化されたパワーアンプ (PA) バリデーションのために、これらの技術をどのように実装するかを学びます。
エラーベクトル振幅 (EVM) はワイヤレス通信における重要な計測であるため、正確な結果を得るためにはEVMに影響を与えるさまざまな要素を考慮する必要があります。EVM計測技術についてさらに学び、この知識を活用してNI PXI VSTを使用したEVM計測の最適化を図りましょう。
非線形計測には、TOI、P1dB、P3dBなどがありますが、使用される技術やその技術が結果に与える影響によって、計測が難しくなることがあります。各方法の長所と短所、および各アプリケーションに最適なテストシステムの構成方法について説明します。
高調波は、他の無線システムと相互作用するため、重要なRF特性評価基準の1つです。VSAおよびHMUを使用した高調波信号計測に代わるNI VSTの優れた機能をご紹介します。VSTがテストエンジニアを支援し、RFテストプロセスを最適化する方法をご紹介します。
高出力PAの検証は、低出力レベルで動作するPAとは、システム設定やテスト方法が異なる場合があります。このアプリケーションノートでは、高電力PAテストに固有のベストプラクティスと注意事項について説明し、これらのコンポーネントの検証を最適化するのに役立つNIソリューションを紹介します。
VNA (ベクトルネットワークアナライザ) は、Sパラメータと呼ばれるネットワークパラメータを周波数の関数として測定することにより、線形動作モードで高周波数パッシブおよびアクティブデバイスを特性評価します。この包括的なアプリケーションノートで、ネットワークアナライザ計測の基本を詳しく学びましょう。
雑音はRFアプリケーションで顕著な現象です。雑音に対処するには、統計、確率分布関数、および適切な計測方法が必要になります。雑音の生成、および雑音指数の測定と計算について学びます。
雑音指数は、多くのRFコンポーネントの特性評価において重要なパラメータです。PXIe-5842ベクトル信号トランシーバでNIの合成ノイズソース (SNS) を使用してY因子雑音指数測定を構成する方法を学びます。
相互相関は、2つの信号アナライザを使用してEVMを計測する技術で、単一の計測器で得られる結果よりも約3 dB優れた結果を実現します。このアプリケーションノートでは、相互相関を利用したNIの業界をリードするEVMパフォーマンスについて説明します。
5G NRやLTEなどの仕様から、適切なパフォーマンスとコンプライアンスを保証する最適化されたテストテクニックまで、非地上系ネットワークについて説明します。NTNコンポーネントおよびデバイスのカスタムテスト環境を自動化および構築する方法をご紹介します。
GaN PAのテストでは、広いバンドギャップ特性のため、テストに関する注意事項が多くあります。このアプリケーションノートでは、時間領域同期やシステムキャリブレーションなど、さまざまな条件下で効率とパフォーマンスを向上させるための主要な特性評価テクニックを紹介します。
ZigbeeおよびThread仕様で必要な物理層計測を行うために、NI RFmxソフトウェアのさまざまな特性を利用する方法を探ります。このアプリケーションノートでは、OSIモデルのPHY要件を満たす高レベルのソリューションを紹介します。
無線 (OTA) でのUWBデバイスの構成、キャリブレーション、および計測取得について学びます。これらのテストアプリケーションを最適化し、飛行時間 (ToF) や到着角度 (AoA) などの複雑な計測において正確で信頼性の高いテスト結果を得る方法の詳細を探ります。
このアプリケーションノートでは、以下のNI RF計測器が取り上げられています。
RFソース、計測、信号分離機能を手動または自動ベクトルキャリブレーションと組み合わせることで、RFデバイスの正確で再現性のあるSパラメータ計測が可能になります。