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  1. 2008.04.23 SDR 구조의 RF Transceiver
  2. 2008.04.23 Sampling / Interpolation 1
  3. 2008.01.08 The Relation between Intercept point and Composite distortion
  4. 2008.01.07 dBmV ↔ dBm Conversion
TV Tuner System2008. 4. 23. 15:27

http://kidbs.itfind.or.kr/WZIN/jugidong/1122/112201.htm


SDR 구조의 RF 트랜시버

백동명* 이승환* 김진업**

다양한 이동통신기기들을 한 시스템에 수렴시킬 수 있는 기술로서 SDR기술이 각광받고 있다. 이 시스템의 RF는 다양한 주파수와 규격을 수용하는 멀티밴드, 멀티모드의 유연한 구조를 가져야 한다. 이러한 특징은 전통적인 아날로그 RF회로로는 힘들고, ADC를 거쳐 디지털화되어 재설정 가능한 디지털 하드웨어에 의해 상황에 맞게 프로세싱되는 구조여야 한다. 디지털 기술이 발달함에 따라 ADC가 점차 안테나 –LNA(저전력증폭기)-HPA(대전력증폭기)쪽으로 전진하면서 기존 RF에서 담당하던 주파수 상하향 변환부, 오실레이터, 국부발진기, 믹서, AGC(자동이득제어장치) 등이 디지털화되는 구조를 이루고 있다. 그래서 본고를 통해 전통적인 RF구조에서 SDR에 적합한 구조로 전환되는 것에 초점을 맞추어 설명하였다.

I. 서 론

<표1>은 각종 이동통신시스템의 주파수 대역, 시스템 대역폭, 채널 대역폭, 변조방식을 나타내었다. 이러한 멀티모드, 멀티밴드, 멀티 표준의 환경 속에서 한 단말기로 글로벌 로밍이 가능하게 하는 통합적 기술의 한 후보가 바로 SDR(Software Defined Radio) 이다. 그 기술의 핵심은 멀티밴드 속의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환해 주는 ADC 발달과 멀티모드의 정보를 고속으로 처리해 주는 디지털 하드웨어의 발달에 있다. 이로서 서로 다른 요구사항(예를 들면, 모뎀, 이퀄라이저, 채널 코덱, 동기화 등)을 한 시스템으로 통합할 수 있다. 그 구조는 SDR포럼에서 표준화 하였는데 (그림 1)과 같다. 본 고는 기저대역디지털 프로세싱부를 제외하고 RF부와 채널 선택부를 다룬다. 기존 RF부가 하던 일을 디지털 하드웨어가 대치하는 SDR 기술발달에 초점을 맞추어 ADC/DAC를 기점으로 앞과 뒤를 분리해서 각각 AFE(Analog Front End), DFE(Digital Front End)라고 편의상 명명하였다.

II. RF AFE

우선 전통적 RF방식의 한계점을 구조와 핵심 부품면에서 살펴 보자. 다단 IF 수신기 구조를 유지하면서 멀티밴드에 적용할 경우를 생각해 보자. (그림 2 a)처럼 각 밴드마다 RF 트랜시버가 존재하여서 각각의 표준방식에 대해서(반송파 주파수, 채널 대역폭) 아날로그 필터를 따로 필요로 한다. 파라미터로 조정가능한 필터면 가장 좋겠지만 고정된 협대역성을 가진 아날로그 필터의 한계성 때문에 각 밴드마다 다른 IF주파수가 들어가는 복잡한 구조를 이루게 된다. 이는 기술적으로 경제적으로 멀티밴드를 다루는 SDR구조에 한계를 가져온다.

그래서 새로운 구조가 필요한데 그 후보는 다음과 같다. 밴드 제한된 신호에서 대역폭의 2배로 샘플링하는 Pass-band sampling방식, RF주파수에서 바로 IF=0까지 내리는 Direct Conversion방식, 이것이 문제가 많아 거의 DC 수준의 낮은 IF로 내리는 Low-IF Conversion, 현재의 기술로 무난히 사용할 수 있는 IF까지 내리는 Digital IF 등의 방식이 있다.

(그림 2 b)처럼 아날로그 필터를 통해 밴드 선택을 한 후 적당한 중간 주파수로 내려 ADC를 거쳐 디지털화 한 후에 디지털 필터를 사용하여 채널 선택을 유연하게 한다는 것이다. 이 ADC의 위치가 바로 SDR의 발전기술을 나타내므로 ADC위치를 중심으로 앞단과 뒷단을 나눈다면 편리할 것이다. 앞단을 AFE, 뒷단을 DFE라고 명명하자.

정리하면 (그림 3)처럼 되는데 안테나, HPA, LNA, 아날로그 상하향 주파수 변환부가 AFE에 속하며, 기존의 RF부에서 가능했던 주파수 상하향 변환에 관계된 디지털 오실레이터, 디지털 AGC, 디지털 곱셈기 등이 DFE에 속한다. 그 후단에 베이스밴드 신호를 변복조하는 모뎀이 디지털 하드웨어(DSP혹은 FPGA)에 로딩된다. 본 고에서는 이 모뎀단은 제외된다.

또한 핵심 부품면에서도 살펴 보자. 안테나의 경우 캐리어 주파수의 10% 정도의 대역폭만을 제공하므로 멀티밴드 신호를(예; 셀룰러 밴드의 경우 900MHz에서 2GHz) 단 한 개의 안테나로서 커버하기란 쉽지 않다. 또한 다양한 시스템 규격을 다루므로 수신신호 레벨의 범위가 매우 크다. 이는 HPA와 LNA의 다이나믹 레인지가 매우 넓어야 한다는 것을 의미한다. 특히 디지털 통신의 경우 위상을 이용하므로 매우 중요하다. 이처럼 핵심 RF소자들은 고유의 비선형성을 극복하여 광대역에 대해 위상 특성이 선형적이어야 한다.

III. ADC

많은 경우에 있어서 ADC, DAC는 전체 SDR시스템 디자인의 성능을 좌우하는 중요한 요소이다. 왜냐하면 아날로그 신호가 디지털 신호로 바뀌면서 전력 소모, 다이나믹 레인지, 대역폭 등에 영향을 끼치기 때문이다. 여기에서는 ADC 위치에 따른 장단점, ADC의 근본적인 한계, ADC의 주요 파라미터를 다룬다.

1. ADC의 위치

이 위치가 안테나에 얼마나 가까우냐에 멀티밴드와 멀티모드를 다루는 유연성이 증가하므로 얼마나 이상적인 SDR 시스템임을 판단하는 기준이 된다. 샘플링하는 방식은 나이퀴스트 샘플링 주파수에 의한 over-sampling 방법과, band-limited signal에 한해서 대역폭의 2배로만 샘플링하는 sub-sampling 방법이 있다. (그림 4)의 1, 2번째가 가장 진보된 기술로서 이상적인 SDR 구조를 이룬다. RF 수준일때 직접 샘플링하는 구조이다. 예를 들면 IS-95와 IS-95A, B를 샘플링하려면 1.6~3.8GHz 이상의 샘플링 주파수가 필요해서 현재의 ADC기술로는 불가능하다. RF에 근접하는 ADC도 있으나 전력소모가 엄청난 한계가 있다.

3, 4번째가 바로 응용 서비스에 따른 멀티밴드에 맞게 적절한 IF로 내려서 샘플링하는 구조이다. 현재 널리 사용되는 ADC기술이 10~12 비트에 100Msps인 것을 보면 IF단에서 over-sampling하기엔 아직은 힘들다. 4번째가 바로 over-sampling할 수준만큼 되지 않을 경우 가능케 하는 가장 현실적이고 진보적인 방법이다. 그러나 이 sub-sampling방식은 band-limited signal을 만들기 위해 극단적으로 높은 Q값을 가진 BPF를 사용해야 하며, 지터 잡음에 민감함으로 매우 정밀한 부품을 사용해야 하는 단점이 있어서 현재의 기술로는 성능 열화가 심하다. 최하단은 두단의 IF를 통해 베이스밴드로 내려서 ADC을 취하는 형태로서 현재 ADC기술에서 가장 안정적인 방법이나 멀티밴드를 다루는 SDR의 특징상 모든 표준에 적용될 수 없는 한계가 있다.

2. ADC 성능의 제한점

ADC의 주요 파라미터 중에서 높여야 할 것은 샘플링 주파수(Sampling rate), 유효비트 수(ENOB), SFDR, 대역폭(BW), Dynamic Range utilizaiton이며 낮추어야 할 것은 Aperture jitter, 비선형성(Non-linearty), 크기, 비용, 전력소모 등이다. 이들은 서로가 트레이드-오프 관계를 이루는데 그중 중요 파라미터가 <표 2>에 정리되었다.

ADC의 위치가 안테나단으로 근접할수록 유연성을 얻어 낼 수 있지만 근본적인 한계가 있다. (그림 5)에서 보듯 소자의 SNR을 나타내는 ENOB와 샘플링 주파수는 반비례 관계이다. 조사에 의하면 샘플링 주파수가 증가함에 따라 hardware-resolution은 1bits/octave의 비율로 감소하는 경향이 있다. 이 샘플링 주파수와 resolution은 서로 트레이드-오프 관계가 있는데 8년 동안 SNR bit가 1.5bit만 증가(1989~1997)할 정도로 성장이 느리다. 전력소모면까지 고려해서 Resolution X log(fs)/Power 관점에서 보면 전력소모가 심해져 거의 진보가 없다고 할 수 있다.

그 한계 요인은 열잡음(Thermal noise), aperture noise, comparator 불확실성, Heisenberg 불확실성 원리에 의한 요소 등이다. Thermal noise는 회로상의 열잡음에서, aperture noise는 샘플링 포인트가 일정하지 않아서, comparator 불확실성은 신호의 주파수가 아날로그 소자의 unity gain frequency를 초과할 때 발생한다. 일반적으로는 200Msps이하에서는 thermal noise가 우세하며, 200Msps에서 4Gsps에서는 aperture noise가 우세하며, 4Gsps이상에서는 comparator 불확실성에 영향을 받는다. 그러나 궁극적인 한계선인 Heisenberg불확실성 상한선까지는 아직도 많이 남아 있으므로 발전할 여지는 많이 남아있다. 현재의 ADC기술로서는 200MHz까지 10~14 비트를 나타내고 있으나 <표 3>에서 보듯 초전도체를 기반으로 하면 더욱 개선시킬 수 있다.

3. 아날로그 AGC

멀티밴드를 다루는 SDR의 경우 광대역 주파수를 다루므로 ADC에서의 다이나믹 레인지는 매우 중요하다. 대기 채널을 거치면서 전파 감쇄, 다중 경로 손실, 인터피어런스, 도플러 효과 등을 거치면서 신호의 세기가 매우 다양해질 수 있기 때문이다. 결과적으로 ADC의 full-scale 범위의 일부분 밖에 차지하지 못하므로 ADC resolution이 감소하며 결과적으로 다이나믹 레인지를 더욱 작게 만들고 만다. 만약 RF단에서 수신된 신호에 상수값의 이득만을 곱해서 증폭시킨다면 ADC 입력신호 또한 페이딩에 의해 변하게 되어 결국 다이나믹 레인지가 크게 변하게 될 것이다. 따라서 신호의 품질을 일정하게 유지하기 위해서는 수신기는 가변적이고 제어할 수 있는 이득값을 가져야 한다. 이렇게DFE단으로 입력되는 신호의 크기를 일정하게 유지하는 기능을 하는 것을 AGC(Automatic Gain Control)라고 한다. 대부분의 실용 ADC는 신호의 갑작스런 점프(예를 들면 단말기가 갑자기 음영지역에서 직선가시영역(Line of Shight)으로 진입할 때)로 인한 클리핑을 방지하기 위해 6dB(one full bit)정도 낮추어 사용한다.

IV. DFE

DFE란 기존의 RF 부 기능인 상하향 변환 및 채널 필터링 등이 디지털 프로세싱으로 대치된 부분이다. ADC기술이 발달함에 따라 점차 RF 아날로그 영역이 좁아지고 디지털 영역이 증대된다. 언젠가는 베이스밴드 프로세싱으로 솔루션이 제시될지 모르지만 채널 간격, 대역폭, 반송파 주파수 등의 DFE의 파라미터들이 쉽게 소프트웨어적으로 바꾸기는 쉽지 않다. 그것은 전력소모가 심하고, 높은 샘플링 속도가 필요하고, 시간에 매우 민감하고, 광대역 대역폭과 넓은 다이나믹 레인지가 서로 트레이드-오프 관계를 이루기 때문이다.

1. 다이나믹 레인지와 광대역 대역폭

이상적인 SDR 수신기는 안티 앨리어싱 필터를 두고 전대역을 디지털화(Full band digitization) 하여 DSP처리해서 특정부분만을 추출한다. 이 ADC의 다이나믹 레인지를 나타내는 ENOB는 샘플링 주파수에 비례한다. 두배 오버 샘플링하면 3dB 향상되고, ENOB가 1비트 증가하면 6dB 향상되는 것으로 알려져 있다. 문제는 이 다이나믹 레인지가 어떤 특정 대역에서만 보장된다는 것이다. 또한 나이퀴스트 샘플링 주파수 자체가 워낙 높아 한계로 작용한다. 따라서 (그림 6)처럼 full band digitization대신 부분 대역만을 골라서 디지털화(partial band digitization)하게 된다. 즉 IF샘플링을 도입하는 것이다.

2. 상하향 변환[6]

아날로그인 경우에는 입력신호에다 rotating complex phasor를 곱해서 실현했다. 디지털의 경우에는 그 값들이 메모리에 있어서 sine과 cos값들이 {0, 1, 0, -1} 과 {1, 0, -1, 0} 이란 rotating complex phaser로 표현되어 더 간단히 될 수 있다.

3. SRC(샘플 주파수 변환)[5,6]

SDR 단말기는 매우 다양한 통신 표준에 따라 프로세싱해야 하는데 일반적으로 서로 다른 매스터 클락으로 동작된다. 따라서 멀티모드일 경우 다양한 매스터 클락을 다수개 사용해야 한다. 그런데 한 단말기에서 이렇게 사용한다면 복잡하고, 비용이 많이 들고, 여러 응용 서비스에 제약이 된다. 무엇보다 클락 지터 등의 클락 품질에 의해 송수신기의 성능이 크게 저하된다. 따라서 고정된 클락 주파수를 한 개 사용하고 소프트웨어에 의해 디지털 샘플 주파수 변환(Sample Rate Conversion: SRC)해야 한다. 그런데 이 작업은 두값의 중간을 취하는 인터폴레이션이 아닌 제한된 주파수 밴드내에서의 정보를 보존하면서 다른 샘플 주파수로 변환하는 것으로 알려져있다. 즉 단순한 인터폴레이션의 개념 이상의 안티-앨리어싱을 다루는 것임을 주의해야 한다.

Upsampler의 경우는 연속하는 두 값사이에 0을 집어 넣어서 만들고, Downsampler는 aliasing이 없도록 신호에서 매 주기마다 한 개씩만 샘플을 취하고 나머지는 제거한다. 따라서 인터폴레이션 필터는 순수한 이미지 제거 필터이며, 데이메이션 필터는 안티 앨리어싱 필터와 downsampler의 조합이다. L과 M을 인터폴레이션과 데시메이션의 비율이라고 한다면 L과 M이 서로 배수관계를 이루면 정수형 SRC가 되고, 서로 공약수가 없으면 분수형 SRC가 된다. 후자의 경우 먼저 인터폴레이션을 수행하고 그후 데이메이션을 수행한다.

구현하는 방법은 여러 방법이 있으나 (그림 8)처럼 CIC(cascaded-integrator-comb) 필터가 많이 사용된다. 이것은 곱셈기가 필요 없고, 적은 메모리를 요구하며, 프로그래머블하게 파라미터를 조절 가능하다. 또한 앨리어싱과 이미지 성분의 제거 능력이 우수하다. 그러나 통과 대역에서의 처짐 현상(drop)으로 인해 보상이 필요한 것으로 알려져 있다.

4. 채널 필터링[5,6]

채널 필터링이란 수신기에서는 인접 채널로 인한 인터퍼런스를 감쇄시키면서 관심 채널만을 뽑아내는 것을 의미하며, 송신기에서는 규격의 블록킹 특성을 만족시켜야한다. FPGA로 FIR 필터 혹은 polyphase필터로서 가장 최적화된 것을 만들수 있겠으나 멀티모드의 규격에서는 효율적인 구조가 아니다. 너무 많은 계수들과 알고리듬적 브랜치(특히 polyphase filter에서) 등이 부담이기 때문이다.

SDR 특징상 광대역 밴드를 받아들여 단일 채널을 오버샘플링하는 상황을 이용한다면, 직렬로 연결된 멀티레이트 필터가 응용될 수 있다. 즉 CIC 필터가 파라미터화가 가능한 곱셈기가 필요없는 필터이므로 이것을 역시 채널 필터링에 응용할 수 있다는 것이다. 결국 채널 필터링과 SRC가 같은 엔티티에 구현될 수 있다는 것을 의미한다. CIC 필터의 약점에 대해서는 두 세개의 HB(Half-Band) 필터로서 보상하면 된다.

5. 디지털 AGC

아날로그 AGC는 아날로그 RF, IF신호를 통해서 에너지를 검출하는 것에 비해, 디지털 AGC는 ADC를 거친 디지털화된 신호를 통해서 에너지를 검출(몇 개의 I,Q샘플 데이터를 각각 제곱한 후에 평균함)하여 이득을 조절한다. 이때 디지털 필터를 사용해서 잡음을 제거하고 신호만을 증폭하면 아날로그 AGC와 달리 NF(Noise Figure)가 개선된다.

(그림 9)는 아날로그 AGC와 디지털 AGC가 동시에 연결되어 각각의 역할을 보여주고 있다. RF입력후 아날로그 필터에 의해 잡음을 감쇄시킨 뒤에 아날로그 AGC를 통과시켜준다. 이때는 신호와 잡음에 동일 적용되므로 NF가 같다. 그후 ADC와 디지털 필터를 거쳐 잡음을 제거한 후 디지털 AGC를 걸어주면 신호만을 증폭하므로 NF가 향상된다. 또한 디지털화된 장점을 최대로 사용할 수 있는데 제어량의 스텝을 적게할 경우는 트래킹 모드가 되고, 스텝을 크게 할 경우는 슬루(slew) 모드가 되어 오차가 크게 발생한 신호에 대해서 빨리 제어할 수 있다. 조심해야 될 것은 이득의 조절 속도는 수신된 신호 자체에 영향을 끼치지 않도록 충분히 느려야 하며 특히 아날로그 AGC와 서로 간섭하지 않도록 하여야 한다[8].

V. SDR수신기 구조

SDR의 구조를 이룰 후보 구조는 Direct Conversion 방식, Low-IF Conversion 방식, Digital IF 다음의 3지가 있는데 각 장단점은 다음과 같다.

1. Direct Down Conversion 수신기

Direct Down Conversion구조란 다단의 IF 구조에서 불가피하게 나타나는 이미지 주파수, 회로의 복잡성을 피해서 RF대역에서 직접 cos(wt)를 곱해서 직접 베이스밴드로 변환하는 구조이다. 그러나 많은 단점도 있다. 우선 Self mixing 을 들 수 있다. 국부 발진기의 주파수가 LNA로 흘러들거나 LNA의 인터피런스가 국부 발진기 주파수로 흘러들어서 같은 주파수가 서로 곱해지는 현상이다. 이는 DC offset 성분을 만들게 되어 ADC에서 포화시키게 된다. 따라서 이것을 제거시켜야 한다. DC값이 일정하다면 TDMA의 경우는 시간을 쪼개어 제거하면 되지만 CDMA경우는 주파수가 스프레드되어 있으므로 시간에 따라 쉽게 제거하지 못하므로 소스 코딩할 때 정보를 높은 주파수로 보내는 식으로 해야 된다. 또한 IF영역의 주파수일때는 IQ 스트림을 만드는 국부 발진기의 위상과 크기를 정확히 맞출수 있지만 RF영역에서는 90도 각도로 정확히 차이가 나는 것을 만들기 힘들고 두 IQ의 크기를 맞추기 힘들어 IQ 성상도에서 찌그러지기 쉽다. 또한 저주파 대역에서 1/f의 형태로 일어나는 Flicker Noise도 DC offset을 일으키게 된다. IF구조에서는 BPF를 거치므로 제거되었던 것들이 다시금 문제를 일으키는 것이다. 이처럼 많은 난관이 있는 기술이어서 smart card, Bluetooth, GSM같은 낮은 대역과 TDMA방식에서 상용화 되었다. 이 구조가 멀티밴드를 다루기 위해서는 LNA 앞뒤에서 광대역에서 tunable matching기술이 필요하며, 국부 발진기 또한 광대역까지 커버해야 하며, 무엇보다 수동필터의 한계를 넘은 프로그래밍 가능한 높은 Q값을 가지는 필터가 개발되어야한다.

2. Low-IF 수신기

Direct Conversion의 단점이 분명하므로 조금 낮은 주파수인 약 30MHz정도의 IF로 변환하는 방법이다. 그러나 IF주파수를 선택하는 문제가 쉽지 않다.

3. Digital IF

Digital IF방식이란 RF대역을 일단 IF로 내려서 ADC 변환하여 채널 선택 및 프로세싱을 하는 구조이다. IF단을 거치므로 Direct Conversion, Zero-IF Conversion에서 나타나는 단점을 피할 수 있다. 디지털화한 장점으로는 노화에 대해서 강하고, 저렴하며, 인접 채널의 인터퍼런스에 대해서 선택도가 좋다. 멀티밴드를 다루는 유연성 면에서 보면 각 모드와 밴드에서 요구하는 규격에 따라 유연하게 튜닝할 수 있으며, 업그레이드할 때도 쉽게 된다. 무엇보다 현재 ADC의 성능면에서 판단할 때 가장 적합하다고 할 수 있다.

이 구조는 기존의 헤테로다인 수신기 구조에서 두번째 IF단을 디지털로 구현되었다고도 볼수 있다. 따라서 기존의 RF에서 구현했던 부품들이 <표 4>처럼 디지털화 되었다고 할 수 있다. 디지털화 되면서 수학적 연산을 공통으로 적용할 수 있으므로 주파수 상하향 변환, 증폭, 필터 구현에 있어 유연성을 얻은 것이다. 그러나 디지털 IF 앞 단의 아날로그 블록이 매우 우수한 선형성을 가져야 되는 단점이 있다.

VI. 결 론

다양한 이동통신시스템이 존재하는 현재의 환경에서 고객들은 하나의 단말기로 통신이 가능한 시스템을 원할 것이며, 사업자들은 기존의 기지국을 잘 활용해서 새로운 통신 환경에 저렴하게 적응하기를 원할 것이다. 이런 다양성을 수렴할 기술이 바로 SDR이다. 그래서 SDR의 RF/IF 부는 멀티밴드, 멀티모드의 특성이 필수적이다. 그런데 수동필터의 한계로 다단 IF 구조가 지금까지 솔루션이지만 SDR 요구사항을 갖추기엔 한계가 많다. 그래서 Direct Conversion이나 Zero-IF Conversion방식이 제안되지만 DC offset제거, IQ mismatch란 또다른 문제를 발생하기 때문에 가장 현실적인 대안은 디지털 IF구조로 sub-sampling하는 구조라고 보여진다. 좀더 빠른 디지털 하드웨어 속도와 적은 전력소모가 관건이 되므로 먼저 기지국에서 시도되고 있는 실정이다.

기지국에서 디지털 IF기술로 실현된다면 아날로그 RF/IF단과 디지털 IF단이 분리되므로 (RF트랜시버와 채널카드의 분리) 집중 Hub구조가 가능해진다. 아날로그 RF/IF단은 그 특징상 잡음을 많이 타므로 전자파 방해가 없도록 하우징시키고, 온도가 일정하도록 에어컨디션한다면 그 신뢰도가 높아질 것이며, 디지털 IF단은 한곳에서 집중 관리한다면 유지보수 비용이 많이 절감될 것이다. 단말기의 경우도 케이스에 각각의 이동통신시스템에 대한 버튼이 있어서 선택하면 그 시스템에 맞는 송신출력, 데이터 전송속도, 복변조 방식, 채널 코덱, 음성 코덱 등의 파라미터에 맞게 재설정될 것이다.

<참 고 문 헌>

[1]    제 4회 SDR 워크샵 , KEES SDR연구회

[2]    Jeffrey H.Reed, Software RADIO, Prentice Hall. CH5, p.258.

[3]    Robert H. Walden, HRL Laboratories, LLC, Performance Trends for Analog-to-Digital Converters, IEEE Communications Magazine, Feb 1999.

[4]    Hiroshi Yoshida and Hiroshi Tsurumi, SDR Application for Mobile Appliance

[5]    Tim Hentschel and Gerhard Fettweis, Dresden University of Technology, Sample Rate Conversion for Software Radio, IEEE Communication Magzine Aug 2000.

[6]    Tim Hentschel, Matthias Henker, and Gerhard Fettweis, Dresden University of Technology, The Digital Front-End of Software Radio Terminals, IEEE Personal Communications Aug 1999.

[7]    http://www.rfdh.com

[8]    김종훈, ETRI 최종연구보고서, W-CDMA 규격의 모뎀 실시간 모듈화 구현 연구, 숭실대학교 생산기술연구소

Posted by heeszzang
TV Tuner System2008. 4. 23. 15:15
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1. Sampling 이론

Sampling 이론은 1920년대에 나온 Nyquist 라는 사람의 논문에서 말한 신호대역에 2배보다 큰 주파수로 샘플링하면 원 신호를 찾을 수 있다는 것으로 기본을 하고 있습니다.
일반적인 Sampling 이론에서는 일정하지 않는 주기의 클락으로 샘플링하는 경우도 다루나, 특수한 그러나 가장 일반적인 일정한 주기를 가진 클락에 의한 샘플링에 한해 설명드리겠습니다.

샘플링과정은 산수적으로는 시간함수를 임펄스열함수(Impulse Train Function)로 곱한 것과 나타냅니다.
이 식을 Fourier 변환을 하면 원 함수의 Fourier 변환된 함수와 임펄스열함수의 Fourier 변환된 함수 즉 주기의 역수인 주파수의 임펄스열함수와의 Convolution이 됩니다.
만일 원 신호가 LPF된 신호라면, 임펄스열함수의 주파수를 중심으로 반복되는 함수열로 나타납니다. 이 LPF된 신호의 대역이 임펄스열함수의 주파수의 절반보다 작으면 스펙트럼상 겹치는 부분이 생기지 않아서 원 신호의 정보를 복원할 수 있고, 겹치면 간섭에 의해 원 신호를 찾을 수 없게 됩니다. 스펙트럼이 겹치는 현상은 Aliasing 이라고 합니다.
이것으로 Nyquist 정리가 증명이 되는 것입니다.
Nyquist Rate 이상으로 샘플링된 신호에서 원 신호를 되찾는 방법은 이상적인 LPF를 하면 되는 것입니다.

신호를 ADC하거나 DAC를 하면 이 Nyquist Sampling Theorem을 벋어날 수가 없습니다. ADC하기 전에 Aliasing을 피하기 위해 Anti-aliasing Filter를 통해야 하고, DAC이후에는 신호를 복원하는 필터를 통과해야 합니다.

문제는 이 Anti-aliasing Filter와 신호를 복원하기 위한 Filter에 있습니다.

직접 변환하는 ADC와 DAC에서 필요한 Anti-aliasing Filter나 신호 복원용 필터를 이상적인 Low Pass Filter로 하는 것은 아날로그 회로로 비슷하게라도 구현 것이 불가능에 가깝기에 Nyquist Rate 보다 조금 높은 샘플링 주파수를 사용하거나, 몇배 볓배의 Over sample DAC나 ADC를 사용하게 되는 것입니다.
CD에서 44.1kHz를 사용하는 것은 조금의 여유를 주자는 것이나, 20kHz와 22.05kHz사이의 너무 가까워 20kHz까지는 평탄하다가 22.1kHz에서 90dB의 차단을 해야 하는 필터 구성은 아날로그에서는 쉽지 않습니다. 그래서 ADC는 고가의 스튜디오용 장비가 되어야 하고, DAC에는 복잡한 필터가 붙어야 했습니다.
DAT에서 샘플링 주파수를 48kHz를 사용하는 이유는 20kHz 로 부터 24kHz의 거리를 넓혀서 휴대용기기에서 Anti-aliasing Filter를 구현하기 위한 것입니다.
Over Sample DAC의 경우는 신호 데이터의 샘플링 주파수를 몇배로 Interpolation한 후에 디지털 필터로 신호 복원용 LPF를 하고 DAC에 의해 아날로그 신호를 바꾸어 주면, 원하는 신호인 베이스 밴드 신호로부터 다음에 나타나는 신호간의 스펙트럼간의 간격이 멀어져서, 뒷단의 복원용 아날로그 필터가 간단해도 됩니다. 즉 Active Filter나 복잡한 RLC필터 대신 간단한 RC필터만으로도 됩니다. 즉 8배 오버 샘플의 경우 20kHz와 44.1k*8-20=332kHz사이에서 90dB를 차단하는 필터를 구성하기에 쉬워지는 것입니다.
Over Sample ADC의 경우에는 중요한 주파수 대역과 샘플링 클락 주파수의 절반 과의 차이가 크기때문에 간단히 Anti-Aliasing Filter를 구성할 수 있으며, ADC된 디지털 데이터에서 디지털 필터로 원하는 주파수 대역 만 선택하는 필터를 할 수 있게 합니다.

근래의 대부분의 오디오 용의 ADC나 DAC는 빠른 샘플링보다는 해상도의 비트수가 필요하기에 Sigma Delta 방식을 사용합니다. 이 방식이 나오면서 오디오용 DAC/ADC가 쉬워진 것입니다.
같은 Sigma Delta형에서는 Sigma Delta 변조 주파수가 일정하기에 필요한 대역에 대해 필요 이상의 오버 샘플링 주파수로 올려도 필요대역에서의 품질은 올라가지 않습니다. ADC 경우 동일한 Sigma Delta 변조된 신호에서의 디지털 필터와 Decimation에서만 차이가 나기 때문입니다. 오히려 오버 샘플링된 데이터로 ADC하거나 DAC를 하는 것이 추출되는 또는 들어오는 데이터와 Sigma Delta 변조기의 주파수간의 차이가 줄어들어 오히려 특성이 나빠지는 것이 일반적인 현상입니다.

Sigma Delta형 ADC에서의 Anti-aliasing Filter입장에서 보면, 출력 Data Rate가 높으면 구성이 간단해지나 Decimation시 Digital Filter로 잡아 주기에 큰 차이는 없을 것입니다.
Sigma Delta형 DAC에서의 신호복원 필터의 관점에서보면, 출력 신호의 샘플링 주파수가 높아도(배수가 커도) DAC의 Sigma Delta 변조기의 주파수는 동일하기에 좋아질 것이 없습니다.

Sample된 데이터를 양자화시켜서 2진 수로 표시합니다. 이때의 최대자리(MSB)의 자리수를 비트 수라고 합니다.
비트 수는 신호를 얼마나 정확히 표시하느냐를 나타내며, 신호에서는 양자화시 원신호와의 차이를 양자화잡음이라고 합니다. 신호와 양자화 잡음의 비(SNR)는 2진 N자리수의 디지털 수의 경우 최대 신호에서 6.02N+1.76(dB)가 됩니다. 대략 1bit에 6dB로 하여 16bit의 경우 16*6=96dB라고 하나, 정확히는 98dB가량 됩니다.
LP의 경우 신호의 최대치와 잡음의 비가 60dB정도이니, CD가 38dB(전력으로 6300배, 전압으로는 79배)의 잡음과 신호의 차이 즉 다이나믹레인지를 가집니다.


2. 샘플링 클락의 변경
샘플링 클락의 변경은 원 샘플링 클락과 출력되는 클락과의 관계와 과정에 따라 Interpolation, Decimation, Resampling으로 나눕니다.

a. Interpolation은 알고있는 기존의 샘플링점에대해 시간적으로 다른 새로운 샘플링 점을 잡아서 그 새로운 샘플링 점의 값을 기존 샘플링점의 값에서 만들어 넣는 과정을 말합니다.
고정된 주파수의 클락을 사용하는 데이터와 시스템에서는 대부분이 기존 데이타 클락의 정수배가 되게 사용합니다. 즉 48k샘플을 96k로 변환하는 것과 같은 것을 말합니다.
새로운 데이터를 찾는 방법을 Interpolation Filter 라고 하며, 이상적인 LPF를 사용하면 정확히 찾을 수 있으나 계산량이 너무 많아서, 용도 등등에 따라 여러 종류의 방법을 사용합니다.
가장 간단한 방법으로 바로 전 데이터 그대로를 채워 넣는 것(Sinc Function LPF 방식)으로부터, Windowing 된 Sinc Function으로 Convolution 하는 방법 등등의 종류가 있습니다.

b. Decimation은 Interpolation과 반대로 샘플링된 데이터의 샘플링의 수를 줄이는 것을 말합니다. 즉 96k를 48k로 변환하는 것과 같은 것을 말합니다.
Decimation의 방법은 원 데이터를 새로운 샘플링주파수에 맞게 Digital Anti-aliasing Filter를 한 다음에 몇 개 중에 하나가 남게 솎아 주는 것입니다.


c. Resampling은 큰 의미로는 모든 샘플링 데이터의 변환을 포함합니다만, 좁은 의미로는 정수비가 아닌 관계의 샘플링 클락 주파수 변환을 의미합니다.
48k를 44.1k로 변환하는 것  같은 것입니다.
방법은 Interpolation과 동일 합니다. Interpolation Filter와 같은 역활의 Re-sampling Filter로 기존의 샘플링 점의 값에서 새로운 점의 값을 계산해 내는 것입니다. 가장 간단한 방식으로의 Nearest 데이터를 사용하는 방법에서부터 Ant-aliasing Filter에 의한 방법 등등이 있습니다.
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TV Tuner System2008. 1. 8. 10:29

THE RELATIONSHIP OF INTERCEPT POINTS AND COMPOSITE DISTORTIONS

(Revised Feburary 18, 1998)

Amplifiers, mixers, diode attenuators, and some passive devices can generate intermodulation distortion. These distortion products are a result of a nonlinear transfer characteristic.

A common specification, related to distortion, for amplifiers and mixers is the Intercept Point. If the input Vs output of a device is displayed graphically on a dB Vs dB scale, the slope of the linear portion will be 1. If second order distortion products are displayed on the same scale they will have a slope of 2, third order distortion products will have a slope of 3, etc. In most cases distortion products above third order are not important but these rules are still valid.

The Intercept Point is the point where the linear extension of the particular distortion intersects the linear extension of the input Vs output line. Usually intercept points are given in terms of output power but in some cases, for example mixers, intercept points are given in terms of input power. When making distortion calculations, it is necessary to specify, or at least be consistent, as to where (input or output) the results apply.

To be more correct the intercept point should be named the Two Tone Intercept point because two tones are used as the signal source. Two tones will generate third order distortion products 3A, 3B, 2A+ B, 2A- B, 2B+ A and 2B- A. This method of measuring distortion was developed so that narrow band amplifiers could be measured. The only third order products that fall in band, in narrow band amplifier, are 2A- B and 2B- A.

mtn109fig1.gif (7003 bytes)

Figure 1, TWO TONE SECOND AND THIRD ORDER DISTORTION PRODUCTS. INPUT LEVEL FOR ONE TONE, VS OUTPUT SIGNALS AND DISTORTIONS RELATIVE TO ONE TONE

The method of making the measurement is to insert two closely spaced equal level carriers into the device under test. The distortion products are then measured and compared with the level of one of the signals.

The graphic representation of the distortions is valuable because it allows insight into the behavior of the distortion products.

If the signal levels are 20 dB below the third order intercept point, then the third order distortion will be 40 dB below the signal.

In a similar way it is obvious that if the signal levels are 20 dB below the second order intercept point, then the second order distortion will be 20 dB below the signal.

If we now consider the case of many carriers in a broad band system, the problem becomes more complicated. Consider a CATV system with many equally spaced carriers. Now we note that the distortion products 2A- B and 2B- A are no longer important. This is because there are fewer of them and they are one half the amplitude (- 6 dB) of the now dominant distortion products A+ /-B+/- C where A<B<C. (See MATRIX TECHNICAL NOTE MTN-108) These beats are referred to as COMPOSITE TRIPLE BEAT or COMPOSITE THIRD ORDER distortions. They are named composite distortions because they are made up of a composite of discrete distortions. They fall in a narrow range of frequencies near the carrier frequency and are measured as a group. The carriers are assumed spaced by some frequency (usually 6 MHz) and are not coherent. If they were coherent (or phase locked) the beats would also be coherent. The frequency variation of the carriers, which is on the order of a few KHz, causes the beats to have a band-spread of about 20 KHz. The spectrum of the beats resembles noise because it is made up of many carriers. In general the power in the composite of the beats is the sum of all the power in the individual beats. It is only necessary to find the power on one distortion beat and the total number of beats to determine the composite beat.

COMPOSITE THIRD ORDER DISTORTION

For equally spaced carriers, the total number of composite distortion products of the A+ /-B+/- C variety can be closely approximated by;

Number of beats (mid band) = 3N2/8

Number of beats (band edge) = N2/4

The beats that dominate multiple channel systems are the A+ /-B+/- C beats because these beats are 6 dB stronger than the 2A- B and 2B- A beats.

Consider the following example, an amplifier is operating with 20 channels with the level of each carrier 40 dB below the intercept point. We know from our definition of intercept point that the 2A- B distortions must be -80 dB below carriers and the A+ /-B+/- C distortions must be - 80+6 = - 74 dB below the carrier. We also know that in the middle of the band, there are 3N2/8 distortion beats.

For example if: N=20

Number of beats (mid band) = 3N2/8 = 150 = 21.76 dB (in terms of power ratio)

We can assume that all the distortion beats have the same amplitude and will add as powers. In the example above the A+ /-B+/- C products were - 74 dB below the carrier but we have 150 of them and if they add as powers then the CTB will be - 74+21.76 = - 52.24 dB below the carrier.

In general:

CTB(dB) = - 2(Pi - Ps)dB + 6dB + 10 LOG (3N2/8)dB         Mid band

CTB(dB) = - 2(Pi - Ps)dB + 6dB + 10 LOG (N2/4)dB           Band edge

CTB = Composite third order distortion (dB)

Pi = Power level at the third order intercept point (dBm)

Ps = Power level of each carrier (dBm)

N = Total number of carriers


COMPOSIT SECOND ORDER DISTORTION

It is now obvious that a similar approach can be used to calculate the composite second order (CSO) distortion from the second order intercept point.

Note that the discrete second order product has the same magnitude as the individual products in the composite distortion.

Using the relations found in MATRIX TECHNICAL NOTE  MTN-108

Number of beats (Below carrier) = N(1- (f/(fH - fL + d)))

Number of beats (Above carrier) = (N- 1)(f - 2fL - d)/(fH - fL - d)

In general:

CSO(dB) = (Pi - Ps )dB + 10 LOG(Number of Distortion products)dB

Pi = Power level at the second order intercept point (dBm)

Ps = Power level of each carrier (dBm)

N = Number of carriers

f = Frequency of distortion product in MHz

fH = Frequency of highest channel in MHz

fL = Frequency of lowest channel in MHz

d = Frequency separation between channels in MHz


There are far fewer second order beats than third order beats but the magnitude of each beat may be stronger that the third order beat. In most high quality amplifiers push-pull circuits are used to reduce the second order distortion. This has the result of increasing the level of the second order intercept point but does not alter its slope.

CROSSMODULATION

X-MOD or crossmodulation is a third order distortion that is also related to the third order intercept point. It can also be considered a composite distortion similar to CSO and CTB. If the crossmodulation is the result of only the third order nonlinearity determined by the intercept point then;

X-MOD= - 2(Pi - Ps)dB + 6dB + 20 LOG(N)dB

X-MOD = Crossmodulation below 100% modulation (dB)

Pi = Power level at the third order intercept point (dBm)

Ps = Power level of each carrier (dBm)

N = Total number of carriers

Note that the distortion is independent of the carrier frequency.


POSSIBLE SOURCES OF ERROR

It is now important to emphasize some of the problems related to the measurement of CSO, CTB, and crossmodulation.

The common method of making composite distortion measurements uses a spectrum analyzer operating in the LOG display mode. In this mode, spectrum analyzers measure noise and noise-like signals in error. They measure noise as approximately 2.5 dB weaker than the actual power.

The spectrum analyzer method has become the "definition" of the distortion. This may result in discrepancies among the measuring methods. Great caution is required when correlating or interpreting measurements by other methods.

Crossmodulation measurements can also be a problem. Using a spectrum analyzer to measure the distortion sidebands directly can result in large errors. The desired measurement is actually amplitude crossmodulation. Many active devices generate phase crossmodulation with magnitudes that are 30 dB above the amplitude crossmodulation. The spectrum analyzer can not differentiate between the amplitude and phase sidebands and as a result great errors can occur. There are several valid methods for measuring crossmodulation, one is covered in MTN-110.

The equations used for calculating the distortion products were derived by Dr. Thomas B. Warren.

Interpretations, opinions, explanations and other errors are the responsibility of Jack Kouzoujian, Matrix Test Equipment Inc.


출처 : http://www.matrixtest.com/Literat/MTN109.htm

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TV Tuner System2008. 1. 7. 20:01
APPLICATION NOTE 808

CATV dBm, dBmV, and dBµV Conversions

Abstract: Cable television systems are based on 75Ω interfaces, while most RF test equipment is 50Ωimpedance. This paper presents the needed conversions between power and voltage levels in the two environments. Two tables are provided for easy look-up of the appropriate conversion factor.

Introduction

CATV circuits operate in a 75Ω environment. Most RF laboratories equipped with standard test instruments employ 50Ω as the standard interface impedance.

dBmV and dBµV

Most CATV measurements are referenced to voltage and measured in dBmV or dBµV. In the classic definition, dBmV is referenced to 1mVrms and output voltage (Vout) is measured in mVrms (EQN1). Since EQN1 is a ratio of voltage, it can also be measured in mVpp referenced to 1mVpp or any voltage unit as long as the same units are used.
Inspection of EQN1 shows dBmV to be independent of impedance.

In the classic definition, dBµV is referenced to 1µVrms and output voltage (Vout) is measured in µVrms (EQN2). Since EQN1 is a ratio of voltage, it can also be measured in µVpp referenced to 1µVpp or any voltage unit as long as the same units are used.
Inspection of EQN1shows dBµV to be independent of impedance.

Conversion of dBm to dBmV

dBm is defined in EQN3.
Pout is measured in mW. The dBm is referenced to 1mW. EQN3 does depend on impedance of the load as shown in EQN4. Most RF equipment has a 50Ω load or input impedance. EQN3 is still valid for any load impedance including 75Ω.

Power depends on load impedance. EQN4 equates power to voltage and load impedance.
Rearranging terms,
Solving EQN3 for Pout,
Solving EQN1 for Vout,
Substituting EQN3.1 and EQN1.1 into EQN4.1,
Solving for dBmV in terms of dBm,
Using R = 50Ω,
EQN5.2 is valid for 50Ω measurement equipment

. Solving EQN5.1 using R = 75Ω,
EQN5.3 is valid for 75Ω measurement equipment.

Using the same technique it can be shown that the relationship for dBµV to dBmV is


Table 1 and Table 2 show conversions between dBmV, dBµV and dBm in a 50Ω and 75Ω environment.

Table 1. Conversions of Power 50 Ω
dBmV
dBµV
dBm 50Ω
mVrms
mW 50Ω
8
68
-38.99
2.51
1.3E-04
9
69
-37.99
2.82
1.6E-04
10
70
-36.99
3.16
2.0E-04
11
71
-35.99
3.55
2.5E-04
12
72
-34.99
3.98
3.2E-04
13
73
-33.99
4.47
4.0E-04
14
74
-32.99
5.01
5.0E-04
15
75
-31.99
5.62
6.3E-04
16
76
-30.99
6.31
8.0E-04
17
77
-29.99
7.08
1.0E-03
18
78
-28.99
7.94
1.3E-03
19
79
-27.99
8.91
1.6E-03
20
80
-26.99
10.00
2.0E-03
21
81
-25.99
11.22
2.5E-03
22
82
-24.99
12.59
3.2E-03
23
83
-23.99
14.13
4.0E-03
24
84
-22.99
15.85
5.0E-03
25
85
-21.99
17.78
6.3E-03
26
86
-20.99
19.95
8.0E-03
27
87
-19.99
22.39
0.010
28
88
-18.99
25.12
0.013
29
89
-17.99
28.18
0.016
30
90
-16.99
31.62
0.020
31
91
-15.99
35.48
0.025
32
92
-14.99
39.81
0.032
33
93
-13.99
44.67
0.040
34
94
-12.99
50.12
0.050
35
95
-11.99
56.23
0.063
36
96
-10.99
63.10
0.080
37
97
-9.99
70.79
0.100
38
98
-8.99
79.43
0.126
39
99
-7.99
89.13
0.159
40
100
-6.99
100.00
0.200
41
101
-5.99
112.20
0.252
42
102
-4.99
125.89
0.317
43
103
-3.99
141.25
0.399
44
104
-2.99
158.49
0.502
45
105
-1.99
177.83
0.632
46
106
-0.99
199.53
0.796
47
107
0.01
223.87
1.002
48
108
1.01
251.19
1.262
49
109
2.01
281.84
1.589
50
110
3.01
316.23
2.000
51
111
4.01
354.81
2.518
52
112
5.01
398.11
3.170
53
113
6.01
446.68
3.991
54
114
7.01
501.19
5.024
55
115
8.01
562.34
6.325
56
116
9.01
630.96
7.962
57
117
10.01
707.95
10.024
58
118
11.01
794.33
12.619
59
119
12.01
891.25
15.887
60
120
13.01
1000.00
20.000
61
121
14.01
1122.02
25.179
62
122
15.01
1258.93
31.698
63
123
16.01
1412.54
39.905
64
124
17.01
1584.89
50.238
65
125
18.01
1778.28
63.246
66
126
19.01
1995.26
79.621
67
127
20.01
2238.72
100.237
68
128
21.01
2511.89
126.191

Table 2. Conversions of Power 75 Ω
dBmV
dBµV
dBm 75Ω
mVrms
mW 75Ω
8
68
-40.75
2.51
8.4E-05
9
69
-39.75
2.82
1.1E-04
10
70
-38.75
3.16
1.3E-04
11
71
-37.75
3.55
1.7E-04
12
72
-36.75
3.98
2.1E-04
13
73
-35.75
4.47
2.7E-04
14
74
-34.75
5.01
3.3E-04
15
75
-33.75
5.62
4.2E-04
16
76
-32.75
6.31
5.3E-04
17
77
-31.75
7.08
6.7E-04
18
78
-30.75
7.94
8.4E-04
19
79
-29.75
8.91
1.1E-03
20
80
-28.75
10.00
1.3E-03
21
81
-27.75
11.22
1.7E-03
22
82
-26.75
12.59
2.1E-03
23
83
-25.75
14.13
2.7E-03
24
84
-24.75
15.85
3.3E-03
25
85
-23.75
17.78
4.2E-03
26
86
-22.75
19.95
5.3E-03
27
87
-21.75
22.39
6.7E-03
28
88
-20.75
25.12
8.4E-03
29
89
-19.75
28.18
0.011
30
90
-18.75
31.62
0.013
31
91
-17.75
35.48
0.017
32
92
-16.75
39.81
0.021
33
93
-15.75
44.67
0.027
34
94
-14.75
50.12
0.033
35
95
-13.75
56.23
0.042
36
96
-12.75
63.10
0.053
37
97
-11.75
70.79
0.067
38
98
-10.75
79.43
0.084
39
99
-9.75
89.13
0.106
40
100
-8.75
100.00
0.133
41
101
-7.75
112.20
0.168
42
102
-6.75
125.89
0.211
43
103
-5.75
141.25
0.266
44
104
-4.75
158.49
0.335
45
105
-3.75
177.83
0.422
46
106
-2.75
199.53
0.531
47
107
-1.75
223.87
0.668
48
108
-0.75
251.19
0.841
49
109
0.25
281.84
1.059
50
110
1.25
316.23
1.333
51
111
2.25
354.81
1.679
52
112
3.25
398.11
2.113
53
113
4.25
446.68
2.660
54
114
5.25
501.19
3.349
55
115
6.25
562.34
4.216
56
116
7.25
630.96
5.308
57
117
8.25
707.95
6.683
58
118
9.25
794.33
8.413
59
119
10.25
891.25
10.591
60
120
11.25
1000.00
13.333
61
121
12.25
1122.02
16.786
62
122
13.25
1258.93
21.132
63
123
14.25
1412.54
26.604
64
124
15.25
1584.89
33.492
65
125
16.25
1778.28
42.164
66
126
17.25
1995.26
53.081
67
127
18.25
2238.72
66.825
68
128
19.25
2511.89
84.128



출처 : http://www.maxim-ic.com/appnotes.cfm/an_pk/808

Posted by heeszzang