exponenta event banner

Измерения датчика 802.11ac

В этом примере показано, как выполнить измерения передатчика для сигнала IEEE ® 802.11ac™:

  • Точность модуляции

  • Спектрально-эмиссионная маска

  • Плоскостность спектра

  • Синфазный и квадратурный (IQ) коэффициент усиления и фазовый дисбаланс

Введение

Точность модуляции передатчика, требуемая спектральная маска и требуемая спектральная плоскостность для данной конфигурации указаны в [разделе 21.3.17 из 1]. В этом примере показано, как выполнять эти измерения для формы сигнала. Этот пример также моделирует, измеряет и корректирует усиление IQ и дисбаланс фаз. Создайте сигнал с помощью WLAN Toolbox™ или используйте захваченный сигнал с анализатором спектра.

Пример генерирует 20 пакетов VHT с полосой пропускания канала 80 МГц и промежутком между пакетами 10 микросекунд. Каждый пакет содержит случайные данные и использует 256-QAM модуляцию. Для уменьшения внеполосных излучений и удовлетворения требований к спектральной маске, дискретизируйте и фильтруйте сигнал основной полосы частот. Добавьте коэффициент усиления IQ и фазовый дисбаланс к отфильтрованному сигналу. Используйте модель усилителя высокой мощности (HPA) для введения внутриполосных искажений и расширения спектра. После моделирования усилителя высокой мощности выполните измерение спектральной маски излучения по сигналу с повышенной дискретизацией. Понизить и скорректировать форму сигнала с помощью оцененного IQ усиления и фазового дисбаланса. Измерьте величину вектора ошибки (EVM) поля VHT Data для определения точности модуляции. Дополнительно измерьте спектральную плоскостность. На этой схеме показан рабочий процесс, содержащийся в примере.

Конфигурация пакета VHT IEEE 802.11ac

В этом примере генерируется сигнал IEEE 802.11ac, состоящий из нескольких пакетов формата VHT. Используйте объект конфигурации формата VHT, wlanVHTConfig, для конфигурирования свойств передачи пакета VHT. В этом примере конфигурируется форма сигнала VHT для полосы пропускания 80 МГц. Поскольку этот пример не использует пространственно-временное блочное кодирование, он может измерять точность модуляции для каждого пространственного потока.

cfgVHT = wlanVHTConfig;            % Create packet configuration
cfgVHT.ChannelBandwidth = 'CBW80'; % 80 MHz
cfgVHT.NumTransmitAntennas = 1;    % One transmit antenna
cfgVHT.NumSpaceTimeStreams = 1;    % One space-time stream
cfgVHT.STBC = false;               % No STBC so one spatial stream
cfgVHT.MCS = 8;                    % Modulation: 256-QAM
cfgVHT.APEPLength = 3000;          % A-MPDU length pre-EOF padding in bytes

Генерация сигналов основной полосы частот

Создайте форму сигнала VHT для указанных битов и конфигурации с помощью wlanWaveformGenerator функция, определяющая требуемый коэффициент избыточной дискретизации, количество пакетов и время простоя между каждым пакетом.

numPackets = 20;  % Generate 20 packets
idleTime = 10e-6; % 10 microseconds idle time between packets

Создание случайных битов для всех пакетов, dataи передать в качестве аргумента wlanWaveformGenerator вместе с объектом конфигурации пакета VHT cfgVHT. Это настраивает генератор сигнала для синтеза сигнала VHT 802.11ac. Дополнительно, сконфигурируйте генератор формы сигнала, используя пары имя-значение, чтобы генерировать множество пакетов с заданным временем простоя между каждым пакетом.

% Create random data; PSDULength is in bytes
savedState = rng(0); % Set random state
data = randi([0 1],cfgVHT.PSDULength*8*numPackets,1);

% Generate a multi-packet waveform
txWaveform = wlanWaveformGenerator(data,cfgVHT, ...
    'NumPackets',numPackets,'IdleTime',idleTime);

% Get the sampling rate of the waveform
fs = wlanSampleRate(cfgVHT);
disp(['Baseband sampling rate: ' num2str(fs/1e6) ' Msps']);
Baseband sampling rate: 80 Msps

Избыточная выборка и фильтрация

Использовать спектральную фильтрацию для уменьшения внеполосных спектральных излучений благодаря неявному формированию прямоугольных импульсов в модуляции OFDM и росту спектра, вызванному моделью усилителя высокой мощности. Пример формы сигнала для моделирования эффекта усилителя высокой мощности и просмотра внеполосных спектральных излучений. Избыточная дискретизация требует интерполяционного фильтра для удаления спектральных изображений, вызванных повышенной дискретизацией. В этом примере выполняется избыточная выборка формы сигнала с помощью интерполяционного фильтра, который действует как спектральный фильтр и позволяет форме сигнала удовлетворять требованиям к спектральной маске. Избыточная выборка и фильтрация формы сигнала с помощью dsp.FIRInterpolator Системный объект (TM).

% Oversample the waveform
osf = 3;         % Oversampling factor
filterLen = 120; % Filter length
beta = 0.5;      % Design parameter for Kaiser window

% Generate filter coefficients
coeffs = osf.*firnyquist(filterLen,osf,kaiser(filterLen+1,beta));
coeffs = coeffs(1:end-1); % Remove trailing zero
interpolationFilter = dsp.FIRInterpolator(osf,'Numerator',coeffs);
txWaveform = interpolationFilter(txWaveform);

% Plot the magnitude and phase response of the filter applied after
% oversampling
h = fvtool(interpolationFilter);
h.Analysis = 'freq';           % Plot magnitude and phase responses
h.FS = osf*fs;                 % Set sampling rate
h.NormalizedFrequency = 'off'; % Plot responses against frequency

Моделирование дисбаланса IQ

IQ дисбаланс возникает, когда входной компонент не уважает баланс мощности или ортогональность между I и Q ветвями. Этот пример добавляет IQ усиление и фазовый дисбаланс к передаваемой форме сигнала на основе флага modelIQImbalance. В приемнике оценить коэффициент усиления IQ и фазовый дисбаланс и скорректировать форму сигнала в соответствии со схемой компенсации, указанной в [5].

modelIQImbalance = true; % Set to true to add IQ gain and phase imbalance

if modelIQImbalance
    iqGaindB = 1; % IQ gain imbalance in dB, specify from the range [-1 1]
    iqPhaseDeg = 1; % IQ phase imbalance in degrees, specify from the range [-2 2]
    iqGainLin = db2mag(iqGaindB); % Convert gain from dB to linear value
    txWaveform = real(txWaveform) + 1i*imag(txWaveform)*iqGainLin*exp(1j*iqPhaseDeg*pi/180); % As specified in Equation-1 of [5]
end

Моделирование усилителей высокой мощности

Усилитель высокой мощности вводит нелинейное поведение в виде внутриполосных искажений и спектрального нарастания. Этот пример моделирует усилители мощности с помощью модели Rapp в 802.11ac [2], которая вводит искажение AM/AM.

Моделирование усилителя с помощью comm.MemorylessNonlinearity объект и сконфигурировать уменьшенное искажение путем указания задержки, hpaBackoff, так что усилитель работает ниже своей точки насыщения. Для уменьшения EVM для более высоких значений MCS можно увеличить отставание.

pSaturation = 25; % Saturation power of a power amplifier in dBm
hpaBackoff = 13; % Power amplifier backoff in dB

% Create and configure a memoryless nonlinearity to model the amplifier
nonLinearity = comm.MemorylessNonlinearity;
nonLinearity.Method = 'Rapp model';
nonLinearity.Smoothness = 3; % p parameter
nonLinearity.LinearGain = -hpaBackoff;
nonLinearity.OutputSaturationLevel = db2mag(pSaturation-30);

% Apply the model to each transmit antenna
for i=1:cfgVHT.NumTransmitAntennas
    txWaveform(:,i) = nonLinearity(txWaveform(:,i));
end

Добавьте тепловой шум к форме сигнала, указав 6 дБ шума приемника [3].

NF = 6;         % Noise figure (dB)
BW = fs*osf;    % Bandwidth (Hz)
k = 1.3806e-23; % Boltzman constant (J/K)
T = 290;        % Ambient temperature (K)
noisePower = 10*log10(k*T*BW)+NF;

awgnChannel = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance', ...
    'Variance',10^(noisePower/10));
txWaveform = awgnChannel(txWaveform);

Точность модуляции (EVM), спектральная плоскостность и измерения дисбаланса IQ

Повторная выборка избыточно дискретизированной формы сигнала до основной полосы частот для обработки на физическом уровне и измерений EVM, спектральной плоскостности и IQ дисбаланса. В рамках повторной дискретизации перед понижающей дискретизацией примените фильтр сглаживания нижних частот. Воздействие фильтра нижних частот видно при измерении спектральной плоскостности. Повторная выборка формы сигнала в основную полосу частот с помощью dsp.FIRDecimator Системный объект (ТМ) с теми же коэффициентами, coeffs, используется для избыточной выборки в разделе «Избыточная выборка и фильтрация».

% Resample the waveform to baseband
decimationFilter = dsp.FIRDecimator(osf,'Numerator',coeffs);
rxWaveform = decimationFilter(txWaveform);

Этот раздел обнаруживает, синхронизирует и извлекает каждый пакет в rxWaveformзатем измеряет EVM, спектральную плоскостность и дисбаланс IQ. Для каждого пакета в примере выполняются следующие шаги:

  • Обнаружение начала пакета

  • Извлечение полей без HT

  • Оценка и исправление грубого смещения несущей частоты (CFO)

  • Выполнение точной оценки синхронизации символов с использованием полей без HT, скорректированных по частоте

  • Извлечение пакета из формы сигнала с использованием точного временного сдвига символа

  • Исправьте извлеченный пакет с помощью грубой оценки финансового директора

  • Извлеките L-LTF, затем оцените точного финансового директора и исправьте весь пакет

  • Извлеките VHT-LTF и выполните оценку канала для каждого из потоков передачи

  • Измерить IQ дисбаланс из оценки канала и выполнить коррекцию оценки канала

  • Измерение спектральной плоскостности с помощью оценки канала

  • Извлечение и демодуляция OFDM поля данных VHT

  • Выполнение оценки шума с использованием пилот-сигналов демодулированного поля данных и оценки однопоточного канала на пилотных поднесущих

  • Коррекция фазы и выравнивание поля данных VHT с использованием оценок канала и шума

  • Корректировать выровненные поднесущие данных с помощью оценки дисбаланса IQ

  • Для каждой несущей данные поднесущей в каждом пространственном потоке найдите ближайшую точку созвездия и измерьте EVM.

На схеме показана цепочка обработки:

Символы VHT-LTF включают в себя пилот-символы для обеспечения возможности отслеживания фазы, но этот пример не выполняет отслеживание фазы.

Проверьте спектральную плоскостность для каждого пакета путем измерения отклонения величины отдельных поднесущих в оценке канала от среднего значения [1]. Постройте график этих отклонений для каждого пакета с помощью вспомогательной функции vhtTxSpectralFlatnessMeasurement. Постройте график среднего EVM на несущую данные поднесущую и выровненные символы для каждого пакета.

Демодулировать, выравнивать и декодировать символы данных VHT с помощью wlanVHTDataRecover функция. Параметризовать эту функцию для выполнения отслеживания фазы пилот-сигнала и выравнивания нулевого давления в соответствии с требованиями стандарта. В этом примере измеряется точность модуляции из выровненных символов.

В этом примере выполняется два различных измерения EVM с использованием двух экземпляров comm.EVM.

  • RMS EVM на пакет, который содержит усреднение EVM по поднесущим, символам OFDM и пространственным потокам.

  • RMS EVM на поднесущую на пространственный поток для пакета. Поскольку эта конфигурация отображает пространственные потоки непосредственно на антенны, это измерение может помочь обнаружить частотно-зависимые нарушения, которые могут по-разному влиять на отдельные радиочастотные цепи. Это измерение усредняет EVM только по символам OFDM.

% Setup EVM measurements
[EVMPerPkt,EVMPerSC] = vhtEVMSetup(cfgVHT);

Этот код настраивает объекты и переменные для обработки.

% Get indices for accessing each field within the time-domain packet
ind = wlanFieldIndices(cfgVHT);

rxWaveformLength = size(rxWaveform,1);
pktLength = double(ind.VHTData(2));

% Define the minimum length of data we can detect; length of the L-STF in
% samples
minPktLen = double(ind.LSTF(2)-ind.LSTF(1))+1;

% Setup the measurement plots
[hSF,hCon,hEVM] = vhtTxSetupPlots(cfgVHT);

rmsEVM = zeros(numPackets,1);
pktOffsetStore = zeros(numPackets,1);

rng(savedState); % Restore random state

обнаружение и обработка пакетов в пределах принятого сигнала; rxWaveform используя цикл while, который выполняет эти шаги.

  • Обнаружение пакета путем индексирования в rxWaveform со смещением образца, searchOffset

  • Обнаружение и обработка первого пакета в пределах rxWaveform

  • Обнаружение и обработка следующего пакета путем увеличения смещения индекса выборки. searchOffset

  • Повторять до тех пор, пока дальнейшие пакеты не будут обнаружены

pktNum = 0;
searchOffset = 0; % Start at first sample (no offset)
while (searchOffset+minPktLen)<=rxWaveformLength
    % Packet detect
    pktOffset = wlanPacketDetect(rxWaveform,cfgVHT.ChannelBandwidth);
    % Packet offset from start of waveform
    pktOffset = searchOffset+pktOffset;
    % If no packet detected or offset outwith bounds of waveform then stop
    if isempty(pktOffset) || (pktOffset<0) || ...
            ((pktOffset+ind.LSIG(2))>rxWaveformLength)
        break;
    end

    % Extract non-HT fields and perform coarse frequency offset correction
    % to allow for reliable symbol timing
    nonht = rxWaveform(pktOffset+(ind.LSTF(1):ind.LSIG(2)),:);
    coarsefreqOff = wlanCoarseCFOEstimate(nonht,cfgVHT.ChannelBandwidth);
    nonht = helperFrequencyOffset(nonht,fs,-coarsefreqOff);

    % Determine offset between the expected start of L-LTF and actual start
    % of L-LTF
    lltfOffset = wlanSymbolTimingEstimate(nonht,cfgVHT.ChannelBandwidth);
    % Determine packet offset
    pktOffset = pktOffset+lltfOffset;
    % If offset is without bounds of waveform skip samples and continue
    % searching within remainder of the waveform
    if (pktOffset<0) || ((pktOffset+pktLength)>rxWaveformLength)
        searchOffset = pktOffset+double(ind.LSTF(2))+1;
        continue;
    end

    % Timing synchronization complete; extract the detected packet
    rxPacket = rxWaveform(pktOffset+(1:pktLength),:);
    pktNum = pktNum+1;
    disp(['  Packet ' num2str(pktNum) ' at index: ' num2str(pktOffset+1)]);

    % Apply coarse frequency correction to the extracted packet
    rxPacket = helperFrequencyOffset(rxPacket,fs,-coarsefreqOff);

    % Perform fine frequency offset correction on the extracted packet
    lltf = rxPacket(ind.LLTF(1):ind.LLTF(2),:); % Extract L-LTF
    fineFreqOff = wlanFineCFOEstimate(lltf,cfgVHT.ChannelBandwidth);
    rxPacket = helperFrequencyOffset(rxPacket,fs,-fineFreqOff);

    % Extract VHT-LTF samples, demodulate and perform channel estimation
    vhtltf = rxPacket(ind.VHTLTF(1):ind.VHTLTF(2),:);
    vhtltfDemod = wlanVHTLTFDemodulate(vhtltf,cfgVHT);

    % Get single stream channel estimate
    chanEstSSPilots = vhtSingleStreamChannelEstimate(vhtltfDemod,cfgVHT);

    % Channel estimate
    chanEst = wlanVHTLTFChannelEstimate(vhtltfDemod,cfgVHT);

    % Perform IQ gain and phase imbalance estimation
    [gainEst,phaseEst,alphaEst,betaEst,gamma,dataRot] = ...
                                    helperIQImbalanceEstimate(chanEst,cfgVHT);
    fprintf('    Measured IQ gain & phase imbalance: %2.2f dB, %2.2f deg\n',gainEst,phaseEst);

    % Perform IQ gain and phase imbalance correction on channel
    % estimates
    chanEst = chanEst./(alphaEst + betaEst.*gamma); % As specified in Equation-29 of [5]

    % Spectral flatness measurement
    vhtTxSpectralFlatnessMeasurement(chanEst,cfgVHT,pktNum,hSF);

    % Extract VHT Data samples from the waveform
    vhtdata = rxPacket(ind.VHTData(1):ind.VHTData(2),:);

    % Estimate the noise power in VHT data field
    noiseVarVHT = vhtNoiseEstimate(vhtdata,chanEstSSPilots,cfgVHT);

    % Extract VHT Data samples and perform OFDM demodulation, equalization
    % and phase tracking
    [~,~,eqSym] = wlanVHTDataRecover(vhtdata,chanEst,noiseVarVHT,cfgVHT,...
        'EqualizationMethod','ZF','PilotPhaseTracking','PreEQ'); % Use zero forcing algorithm for equalization

    % Perform IQ gain and phase imbalance correction on VHT data
    eqSym = eqSym.*dataRot; % Carrier rotation on data subcarriers
    eqSym = ((conj(alphaEst)*eqSym)-(betaEst*conj(eqSym(end:-1:1,:,:))))/((abs(alphaEst)^2)-(abs(betaEst)^2));  % As specified in Equation-30 of [5]

    % Compute RMS EVM over all spatial streams for packet
    rmsEVM(pktNum) = EVMPerPkt(eqSym);
    fprintf('    RMS EVM: %2.2f%%, %2.2fdB\n',rmsEVM(pktNum),20*log10(rmsEVM(pktNum)/100));

    % Compute RMS EVM per subcarrier and spatial stream for the packet
    evmPerSC = EVMPerSC(eqSym); % Nst-by-1-by-Nss

    % Plot RMS EVM per subcarrier and equalized constellation
    vhtTxEVMConstellationPlots(eqSym,evmPerSC,cfgVHT,pktNum,hCon,hEVM);

    % Store the offset of each packet within the waveform
    pktOffsetStore(pktNum) = pktOffset;

    % Increment waveform offset and search remaining waveform for a packet
    searchOffset = pktOffset+pktLength+minPktLen;
end

if pktNum>0
    fprintf('Average EVM for %d packets: %2.2f%%, %2.2fdB\n', ...
        pktNum,mean(rmsEVM(1:pktNum)),20*log10(mean(rmsEVM(1:pktNum))/100));
else
    disp('No complete packet detected');
end
  Packet 1 at index: 41
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.38%, -29.43dB
  Packet 2 at index: 9801
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.14%, -30.05dB
  Packet 3 at index: 19561
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.96%, -30.56dB
  Packet 4 at index: 29321
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.09%, -30.20dB
  Packet 5 at index: 39081
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.03%, -30.36dB
  Packet 6 at index: 48841
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.73%, -31.27dB
  Packet 7 at index: 58601
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.00%, -30.46dB
  Packet 8 at index: 68361
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.89%, -30.79dB
  Packet 9 at index: 78121
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.02%, -30.39dB
  Packet 10 at index: 87881
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.79%, -31.09dB
  Packet 11 at index: 97641
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.98%, -30.52dB
  Packet 12 at index: 107401
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.00%, -30.47dB
  Packet 13 at index: 117161
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.88%, -30.80dB
  Packet 14 at index: 126921
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.96%, -30.59dB
  Packet 15 at index: 136681
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.17%, -29.98dB
  Packet 16 at index: 146441
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 2.69%, -31.42dB
  Packet 17 at index: 156201
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.03%, -30.36dB
  Packet 18 at index: 165961
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.26%, -29.75dB
  Packet 19 at index: 175721
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.29%, -29.65dB
  Packet 20 at index: 185481
    Measured IQ gain & phase imbalance: 0.98 dB, 0.96 deg
    Spectral flatness passed
    RMS EVM: 3.27%, -29.72dB
Average EVM for 20 packets: 3.03%, -30.38dB

Измерение маски излучения спектра передачи

В этом разделе измеряется спектральная маска отфильтрованного и поврежденного сигнала после моделирования усилителя высокой мощности.

Тест [4] спектральной маски передатчика использует стробируемое по времени спектральное измерение поля VHT Data. В примере извлекается поле VHT Data каждого пакета из сигнала с избыточной выборкой. txWaveform, используя начальные индексы каждого пакета в пределах формы сигнала основной полосы частот. Любая задержка, введенная в цепочку обработки основной полосы частот, используемую для определения индексов пакетов, должна учитываться при стробировании поля данных VHT в пределах txWaveform. Объедините извлеченные поля данных VHT при подготовке к измерениям.

startIdx = osf*(ind.VHTData(1)-1)+1;  % Upsampled start of VHT Data
endIdx = osf*ind.VHTData(2);          % Upsampled end of VHT Data
delay = grpdelay(decimationFilter,1); % Group delay of downsampling filter
idx = zeros(endIdx-startIdx+1,pktNum);
for i = 1:pktNum
    % Start of packet in txWaveform
    pktOffset = osf*pktOffsetStore(i)-delay;
    % Indices of VHT Data in txWaveform
    idx(:,i) = (pktOffset+(startIdx:endIdx));
end
gatedVHTData = txWaveform(idx(:),:);

Стандарт 802.11ac определяет спектральную маску относительно спектральной плотности пиковой мощности. Вспомогательная функция helperSpectralMaskTest генерирует график, который накладывает требуемую маску на измеренный PSD.

if pktNum>0
    helperSpectralMaskTest(gatedVHTData,fs,osf);
end
   Spectrum mask passed

Заключение и дальнейшие исследования

В этом примере показаны четыре результата: спектральная плоскостность, среднеквадратичное EVM на поднесущую, выровненное созвездие и спектральная маска.

Модель усилителя высокой мощности вносит значительные внутриполосные искажения и спектральный рост, который виден в результатах EVM, шумное созвездие и внеполосные излучения на графике спектральной маски. Попробуйте увеличить откат усилителя высокой мощности и обратите внимание на улучшение EVM, созвездие и снижение внеполосных выбросов.

Попробуйте использовать другие значения для iqGaindB и iqPhaseDeg и обратите внимание на воздействие на EVM и созвездие.

Спектральная фильтрация и понижающая дискретизация (чтобы довести форму сигнала до основной полосы частот для обработки) включают в себя фильтрацию. Эти отклики фильтра влияют на измерение спектральной плоскостности. Пульсация при измерении спектральной плоскостности обусловлена главным образом понижением дискретизации до основной полосы частот. Попробуйте использовать различные фильтры или длины фильтров и обратите внимание на влияние на спектральную плоскостность.

Избранная библиография

  1. Стандарт IEEE Std 802.11™-2016 IEEE для информационных технологий - Телекоммуникации и обмен информацией между системами - Локальные и городские сети - Особые требования - Часть 11: Спецификации управления доступом к среде беспроводной локальной сети (MAC) и физического уровня (PHY).

  2. Лок и Чхон. IEEE P802.11 беспроводные локальные сети. Функциональные требования TGac и методология оценки, Ред. 16. 2011-01-19.

  3. Перахия, Э. и Р. Стейси. Беспроводные локальные сети следующего поколения: 802.11n и 802.11ac. 2-е издание. Великобритания: Cambridge University Press, 2013.

  4. Аршамбо, Джерри и Шраван Суринени. «Спектральные измерения IEEE 802.11 с использованием анализаторов векторных сигналов». Проект РФ 27.6 (2004): 38-49.

  5. М. Джанасвами, Н. К. Чавали и С. Батабьяль, «Измерение параметров IQ передатчика в системах беспроводной ЛВС HT и VHT», Международная конференция по обработке сигналов и связи (SPCOM) 2016 года, Бангалор.