白皮书
改进功率电平精度测量降低测试风险,提高产品良率,降低生产成本
到 2025 年,行驶在道路上的每辆新型汽车都能与其他车辆进行通信,交换数据,并提醒驾驶员可能发生的碰撞风险。无线技术的进步给家庭、企业和军队带来日益深远的影响。同时,无线技术的不断演进要求在日益拥塞的射频(RF)环境中,产品必须具有更高的可靠性和更大的覆盖范围。向更高数据速率、更宽带宽和更高频段发展的趋势对设计提出了更苛刻的要求,进而对更高测试精度和更低测量风险的需求也与日俱增。
在更高频率和更宽带宽下,噪声会增加,因此设计人员愈发需要更精准和可重复的测量。新技术需要产品达到更严格的技术指标。设计团队需要以更高的准确性、精度和可重复性来测试他们的产品。
他们必须在拥塞的射频环境中准确捕获想要的信号,并且信号需要有足够的强度覆盖所需的范围。如果企业能克服这一技术挑战,那么就能在无线接收机市场中占据优势。
当您使用信号发生器来测试接收机灵敏度时,用来校准这些信号发生器的测试设备对于信号发生器的测量不确定度有重大的影响。本白皮书探讨了如何评测这些用来校准的测试设备。本白皮书包括下列
重要主题:
接收机灵敏度与功率电平精度有着十分密切的关系
无线接收机的灵敏度是一个关键技术指标。接收机灵敏度是接收机可辨别的最小信号电平或接收机可有效解调的最小信号电平。灵敏度测量精度与接收机输入端连接的射频信号发生器所产生的低电平信号的功率电平精度直接相关。如果信号发生器在低功率电平下精度较差,那么用它很难测量灵敏度。例如,功率电平是 -90 dBm 还是 -91 dBm?信号发生器功率电平精度的不确定度会影响到测量结果。
灵敏度的测量是使用信号发生器为被测无线接收机提供输入信号。测试工程师逐渐降低信号发生器的功率电平,直到无线接收机无法再解调信号。这项测量确定了接收机的灵敏度。如果信号发生器由于未校准而发生超出技术指标问题,指示的功率电平偏高,可能会导致虚假合格。如果由于校准不准确导致信号发生器的功率电平低于指示值,那么本应合格的被测器件可能会被判定不合格。
质量经理负责确保制造达到规定的良率。他们知道,在功率电平精度测量期间,可能会得到四种测试结果,如图 1 所示:真实合格、真实不合格、虚假不合格和虚假合格。如果合格产品未能通过测试,则为虚假不合格。如果有缺陷的产品通过测试,则为虚假合格。是德科技可以帮助您改进功率电平精度测量,降低虚假不合格率,从而提高良率并降低报废成本;或是减少虚假合格率,从而提高客户满意度,降低保修、召回和责任成本。
提高精度的 4 个步骤
您可以采取以下 4 个步骤来提高功率测量精度并确保接收机的灵敏度:
1. 查看被测无线接收机的典型测试设置以确定其性能
如需测试功率电平精度,您需要将信号发生器连接到被测无线接收机上,见图 2。信号发生器的精度取决于校准它时所使用的频谱分析仪的精度。为了正确校准 Keysight PSG 信号发生器,可以使用频谱分析仪来确保其在工作时符合保证的技术指标,如图 3 所示。评估上一次的校准报告并查看用于校准信号发生器的测试设备列表。使用旧款便携式频谱分析仪(如 Keysight 8563E,9 kHz 至 26.5 GHz)与使用更现代化的频谱分析仪(如 Keysight E4440A PSA,3 Hz 至 26.5 GHz)进行校准相比,测量结果的精度(测量不确定度)有明显差异。较大的测量不确定度会增加生产测试结果的风险并提高成本。
2. 降低关键功率电平精度技术指标的测量不确定度,以便降低风险
在确定功率电平精度时,用于校准信号发生器的信号分析仪的测量不确定度至关重要。旧款模拟信号分析仪的测量不确定度可能是 <±1.5 dB,在五年前足够用于功率电平精度的测量。然而,经过五年的发展,无线接收机标准已经发生了巨大变化。现代数字信号分析仪的测量不确定度仅为 <±0.25 dB。旧款频谱分析仪内部的模拟元器件带来更高的测量不确定度。图 4 显示了测量不确定度的明显差异以及对生产成本的潜在影响。
使用 Keysight E4440A PSA 数字频谱分析仪(3 Hz 至 26.5 GHz)可以显著提高功率电平精度,从而减少测试期间发生的虚假不合格和虚假合格事件,如图 5 所示。减少虚假不合格事件可以提高良率,降低返工和报废成本。减少虚假合格事件则可以降低保修、召回和责任成本。
3. 使用是德科技基于 JCGM 106:2012 标准开发的风险计算器对业务结果进行建模
是德科技专家使用是德科技的风险计算器将输入数据转换为可量化的业务结果。该计算器使用计量学指南联合委员会(JCGM)定义的数学公式来计算风险。JCGM 是由七个国际标准机构联合创立的一个组织,已经得到全球的广泛认可。JCGM 106:2012 标准第 9.5 节“全局风险计算”定义了计算全局风险的数学公式。四种可能的结果包括虚假不合格、虚假合格、真实合格、真实不合格,它们的发生概率由联合概率密度函数决定。
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