测量射频设备噪声系数的三种方法
在现代无线通信系统中，噪声系数是评估射频接收机性能的重要参数之一。本文将深入探讨噪声系数的概念、测量方法以及不同应用场景下的适用性，以帮助读者更好地理解和应用这一关键参数。 01 噪声系数与噪声因子
在衡量射频接收机性能时，噪声系数（nf）、噪声因子（f）和等效噪声温度等参数起到关键作用。噪声系数越低，性能越佳。系统设计人员常致力于在信噪比（snr）最优的条件下优化系统。噪声系数（nf）与噪声因子（f）之间的关系简洁而明了。
以放大器为例，放大器输出信号的噪声功率相对于输入信号的噪声功率，与放大器增益有关。一般来说，输出端口的信噪比会比输入端口低，即噪声因子f要大于1，或者噪声系数nf大于0 db。当放大器噪声系数小于1 db时，可以用等效噪声温度te来描述其性能。
噪声系数与噪声温度关系
02 噪声来源
1）热噪声（白噪声）：是宇宙中一切物质的随机运动所产生的，它在任何电子设备中均存在。热噪声的产生与布朗运动相关，其噪声功率可以用数学公式表示。
其中波尔兹曼常数k、温度t和噪声带宽δf是关键参数。电子元件的热噪声会呈现出电压和电流的随机波动，统计分布接近高斯分布。
2）散粒噪声：是由离散的电子组成的电流产生的，每个电子携带固定的电荷。电流并不是连续的，而是由单个电子到达的时间上的变化所引起的，称为散粒噪声。散粒噪声的噪声功率与电流成正比，其有效电流均值可用简洁的公式表示。
3）1/f噪声：也称为闪烁噪声，是一种随频率呈现递减趋势的噪声。它在多种系统中都能观察到，变化趋势近似于1/f。这种噪声通常出现在低频范围，随着频率增加，噪声幅度减小。
下图显示了在290k温度下，从频率为1hz到100000ghz的电子元件噪声的功率谱密度。低频显示1/f噪声，在其功率谱密度占主导地位。非常高的频率包括量子效应。在大多数电子设备工作的频率上，噪声一般是平坦的白噪声。
4）互调失真噪声：在射频电路中，当不同频率的信号通过非线性元件（如放大器）时，它们之间可能会相互干扰，导致互调失真。这会在输出中产生新的频率成分，引入额外的噪声。 5）杂散响应噪声：当射频系统中的信号受到非线性元件（如混频器）的影响时，可能会在频谱中产生不期望的附加频率成分，导致杂散响应噪声。 此外，阻抗不连续也会引起噪声系数增加或降低，当信号在阻抗不连续处反射或散射时，会引入附加的噪声。这些附加的噪声会叠加到原始信号中，使噪声系数产生变化。
03 级联噪声系数计算
在多级级联时，级联的增益会影响噪声系数的计算：
对于负增益的dut的噪声系数通常等于其衰减量值，即 g1=1/f1，级联的噪声系数大于级噪声系数：
级联的等效噪声温度为：
在级联网络中，系统的总噪声系数主要取决于第一级的噪声系数，因为后面的网络对系统影响逐渐减小。 04 噪声测试方法介绍
噪声系数仪法：噪声系数仪/分析仪的使用示例如下图所示。
测量过程如下： 1）噪声源（noise source）产生噪声信号，通过电源提供电压。 2）噪声信号驱动被测设备（dut）。 3）分析仪测量dut输出信号的噪声功率密度和信号功率。 4）噪声系数仪内部计算出噪声系数，同时显示系统增益。
然而，该方法有一些局限，如频率范围限制和高噪声系数下的测量不准确性。并且这种方法需要非常昂贵的设备。
增益法：增益法在某些条件下，更方便且更准确，其基于前面给出的噪声因子定义：
在这个定义中，噪声由两种方面产生：第一种是以信号的形式传入射频系统输入的干扰，这些干扰信号与所需信号不同；第二种是由射频系统中载波的随机波动产生。如下图所示。
在室温（290δk）下，噪声功率密度为
代入噪声系数公式，可以得到：
其中，pnout是测得的总输出噪声功率，bw是目标频率带宽，gain是系统增益，nf是dut的噪声系数。我们可以直接测量输出噪声功率密度（以dbm/hz为单位），公式变为：
要使用“增益法”测量噪声系数，需要预先确定dut的增益。然后，将dut的输入端接特征阻抗线（大多数射频应用为50ω，视频/电缆应用为75ω）。然后，使用频谱分析仪测量输出噪声功率密度。 增益法的连接关系如下图所示：
假设测得增益为80db，读取输出噪声密度为-90dbm/hz，为了获得稳定准确的噪声密度读数，rbw（分辨带宽）和vbw（视频带宽）的最佳比例为rbw/vbw = 0.3。可以计算出nf为： -90dbm/hz + 174dbm/hz - 80db = 4.0db。
“增益法”可以覆盖频谱仪可以测得的任何频率范围。最大的限制为来自频谱分析仪的噪声基底。当噪声系数很低（小于10db时），（poutd - gain）接近于-170dbm/hz。正常的lna增益约为20db，这样我们需要测量-150dbm/hz的噪声功率谱密度，这个值低于大多数频谱仪的噪声基底。当系统增益非常高，大多数频谱分析仪可以准确测量噪声系数。同样，如果dut的噪声系数非常高（例如超过30db），这种方法也可以非常准确。
y因数法：y因数法是测量噪声系数的另一种常见方法。使用y因数法时，需要使用超噪比（enr）噪声源，其连接关系如下图所示：
enr源通常需要高dc电压供电。这些enr源能够工作在很宽的频段，并且在指定频率下具有标准噪声系数参数。对于小增益甚至负增益的dut，且噪声系数大于20db时，需要噪声源的enr远大于标准噪声源。
如上图所示，通过打开和关闭噪声源，可以使用频谱分析仪测量输出噪声功率密度的变化。计算噪声系数的公式为：
其中，enr是噪声源输出噪声系数值。y是输出噪声功率谱密度在噪声源开启和关闭时的差值。 假设通过关闭然后重新打开dc电源，噪声密度从-90dbm/hz增加到-87dbm/hz，y = 3db。enr = 5.28db。可以计算出nf为5.3db。 总结三种测试方式差异如下图所示：
05 总结 噪声在电子系统中普遍存在，尤其在射频和微波接收器中具有重要影响。了解噪声及其测量、建模和解释对系统的影响至关重要。本文介绍了测量射频设备噪声系数的三种方法，每种方法在特定应用中具有一定优势。
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以放大器为例，放大器输出信号的噪声功率相对于输入信号的噪声功率，与放大器增益有关。一般来说，输出端口的信噪比会比输入端口低，即噪声因子f要大于1，或者噪声系数nf大于0 db。当放大器噪声系数小于1 db时，可以用等效噪声温度te来描述其性能。
噪声系数与噪声温度关系
02 噪声来源
1）热噪声（白噪声）：是宇宙中一切物质的随机运动所产生的，它在任何电子设备中均存在。热噪声的产生与布朗运动相关，其噪声功率可以用数学公式表示。
其中波尔兹曼常数k、温度t和噪声带宽δf是关键参数。电子元件的热噪声会呈现出电压和电流的随机波动，统计分布接近高斯分布。
2）散粒噪声：是由离散的电子组成的电流产生的，每个电子携带固定的电荷。电流并不是连续的，而是由单个电子到达的时间上的变化所引起的，称为散粒噪声。散粒噪声的噪声功率与电流成正比，其有效电流均值可用简洁的公式表示。
3）1/f噪声：也称为闪烁噪声，是一种随频率呈现递减趋势的噪声。它在多种系统中都能观察到，变化趋势近似于1/f。这种噪声通常出现在低频范围，随着频率增加，噪声幅度减小。
下图显示了在290k温度下，从频率为1hz到100000ghz的电子元件噪声的功率谱密度。低频显示1/f噪声，在其功率谱密度占主导地位。非常高的频率包括量子效应。在大多数电子设备工作的频率上，噪声一般是平坦的白噪声。
4）互调失真噪声：在射频电路中，当不同频率的信号通过非线性元件（如放大器）时，它们之间可能会相互干扰，导致互调失真。这会在输出中产生新的频率成分，引入额外的噪声。 5）杂散响应噪声：当射频系统中的信号受到非线性元件（如混频器）的影响时，可能会在频谱中产生不期望的附加频率成分，导致杂散响应噪声。 此外，阻抗不连续也会引起噪声系数增加或降低，当信号在阻抗不连续处反射或散射时，会引入附加的噪声。这些附加的噪声会叠加到原始信号中，使噪声系数产生变化。
03 级联噪声系数计算
在多级级联时，级联的增益会影响噪声系数的计算：
对于负增益的dut的噪声系数通常等于其衰减量值，即 g1=1/f1，级联的噪声系数大于级噪声系数：
级联的等效噪声温度为：
在级联网络中，系统的总噪声系数主要取决于第一级的噪声系数，因为后面的网络对系统影响逐渐减小。 04 噪声测试方法介绍
噪声系数仪法：噪声系数仪/分析仪的使用示例如下图所示。
测量过程如下： 1）噪声源（noise source）产生噪声信号，通过电源提供电压。 2）噪声信号驱动被测设备（dut）。 3）分析仪测量dut输出信号的噪声功率密度和信号功率。 4）噪声系数仪内部计算出噪声系数，同时显示系统增益。
然而，该方法有一些局限，如频率范围限制和高噪声系数下的测量不准确性。并且这种方法需要非常昂贵的设备。
增益法：增益法在某些条件下，更方便且更准确，其基于前面给出的噪声因子定义：
在这个定义中，噪声由两种方面产生：第一种是以信号的形式传入射频系统输入的干扰，这些干扰信号与所需信号不同；第二种是由射频系统中载波的随机波动产生。如下图所示。
在室温（290δk）下，噪声功率密度为
代入噪声系数公式，可以得到：
其中，pnout是测得的总输出噪声功率，bw是目标频率带宽，gain是系统增益，nf是dut的噪声系数。我们可以直接测量输出噪声功率密度（以dbm/hz为单位），公式变为：
要使用“增益法”测量噪声系数，需要预先确定dut的增益。然后，将dut的输入端接特征阻抗线（大多数射频应用为50ω，视频/电缆应用为75ω）。然后，使用频谱分析仪测量输出噪声功率密度。 增益法的连接关系如下图所示：
假设测得增益为80db，读取输出噪声密度为-90dbm/hz，为了获得稳定准确的噪声密度读数，rbw（分辨带宽）和vbw（视频带宽）的最佳比例为rbw/vbw = 0.3。可以计算出nf为： -90dbm/hz + 174dbm/hz - 80db = 4.0db。
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如上图所示，通过打开和关闭噪声源，可以使用频谱分析仪测量输出噪声功率密度的变化。计算噪声系数的公式为：
其中，enr是噪声源输出噪声系数值。y是输出噪声功率谱密度在噪声源开启和关闭时的差值。 假设通过关闭然后重新打开dc电源，噪声密度从-90dbm/hz增加到-87dbm/hz，y = 3db。enr = 5.28db。可以计算出nf为5.3db。 总结三种测试方式差异如下图所示：
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