현대 공학 연구소의 소프트웨어 정의 신호 발전기의 이점

Software-Defined Signal Generators는 무엇입니까?

소프트웨어 정의 신호 발생기 (SDSGs)는 신호 발생 기술에 있는 paradigm 이동을 나타냅니다. 전통적인 arbitrary 파형 발전기 또는 RF 신호 발전기와는 달리, 조정 기계설비 건축술에 의존하고, SDSGs 사용 소프트웨어 산법은 programmable 가공업자에 달리고 신호를 개조합니다. 이 건축술은 단 하나 장치를 복잡한 다 톤에 파형 유형의 광대한 배열을 격리할 수 있고, 디지털 방식으로 통제된 신호는, 디지털 방식으로 통제하는 신호의 신호가 신호의 신호 발생을 가능하게 합니다. 이 건축술은 디지털 방식으로 신호 생성을 가능하게 하고, 신호 생성을 가능하게 합니다 (PC).

기존의 신호 발생기는 하드웨어 설계에 의해 제한됩니다. 각 모델은 특정 주파수 범위, 변조 유형 또는 파형을 위해 내장되어 있습니다. 대조적으로 SDSG는 소프트웨어 업데이트를 통해 출력 특성을 변경할 수 있으며 향후 증거와 매우 적응할 수 있습니다. 더 깊은 기술 다이빙을 위해 software-defined radio (SDR)] 개념은 동일한 원칙의 많은 공유, SDSGs는 근본적으로 --------건축의 효율성이 매우 중요합니다. 이 모듈은 건축의 현대적 인 엔지니어링 능력보다 현대적인 설계를 위해 설계되어 있습니다.

Software-Defined Signal Generators의 주요 이점

Flexibility에 대한

이 기술은 SDSG 기술에 대한 직관적 인 소프트웨어 인터페이스를 통해 주파수, 진폭, 단계 및 파형 유형과 같은 신호 매개 변수를 수정할 수 있습니다. 엔지니어는 프로토 타입 테스트에 대한 간단한 캐리어 파 생성에서 복잡한 멀티 프로토콜, 초 인증 테스트에 대한 디지털화 된 신호를 생성 할 수 있습니다. 이 유연성은 여러 전용 장비에 대한 필요성을 줄이고 재구성 테스트 설정에 필요한 시간을 단축합니다. 예를 들어, 두 가지 이론적 인 라디오를 테스트하는 실험실에서, 현대적이고 강력한 디지털 방식으로 디지털 방식으로 디지털 방식으로 변환 된 신호를 변환 할 수 있습니다.

비용 효과

이 플랫폼은 소프트웨어의 일부가 아닌 전용 하드웨어에서 구현되기 때문에 SDSG의 재료의 청구는 기존 발전기보다 크게 낮을 수 있습니다. 또한 업데이트 및 새로운 기능은 소프트웨어 업그레이드로 배포 될 수 있으며 비싼 하드웨어 스왑에 대한 필요성을 제거 할 수 있습니다. , 이 플랫폼은 고성능 신호 발생에 대한 액세스를 민주화하는 , , 이 플랫폼은 다른 프로젝트의 여러 팀을 제공 할 수 있습니다. , 더 많은 스프레드를 통해 소프트웨어의 비용 절감 [] [F] 소프트웨어의 비용 절감 : [F] 소프트웨어의 비용 절감 : [F] 소프트웨어의 비용 절감 : [F] 소프트웨어의 비용 절감 : [F]

높은 정밀도 및 재현성

소프트웨어 정의 발전기는 파형 생성이 디지털 방식으로 계산되기 때문에 현저한 정밀도를 달성하고, 아날로그 drift에서 해방하고 전통적인 기계설비 진동자인 plague를 나이 들기. 파형이 소프트웨어에서 정의되면, 동일한 디지털 코드는 정확하게 동일한 신호를 매번 생성합니다. 이 재현성은 다수 단위 또는 장시간에 걸쳐 일관된 결과를 요구하는 시험 대본을 위해 중요합니다, 생산 라인 테스트 또는 장기 신뢰성 학문과 같은. 게다가, 진보된 구경측정은 비공식적인 소프트웨어를 위한 준비를 결정할 수 있습니다. DAC는 디지털 방식으로 산출을 위한 준비를 위한 준비를 위한 준비를 위한 준비를 위한 준비를 준비할 수 있습니다.

신속한 프로토 타이핑 및 이탈

엔지니어는 사용자 정의 하드웨어가 제작되거나 구성될 수 있도록 대기하지 않고 코드의 작은 조각을 작성하거나 수정하여 몇 분 안에 완전히 새로운 신호 프로필을 만들 수 있습니다. 이 속도는 특히 제품의 초기 연구 및 개발 단계 중 귀중한 것입니다. 예를 들어, 새로운 무선 통신 프로토콜을 설계할 때 SDSG는 즉시 테스트 후보 파형을 생성하고 조정은 측정 피드백을 기반으로 비행에 만들 수 있습니다. 이 견고한 루프는 디자인, 생성 및 측정 혁신을 가속화합니다.

원활한 통합 및 자동화

SCPI, LabVIEW, Python, MATLAB 및 C++ API와 같은 대부분의 SDSGs 지원 표준 프로그래밍 인터페이스. 이 작업을 자동화된 테스트 시스템에 통합하기 쉬운. 엔지니어는 발전기를 구성하고, 주파수와 진폭을 가로지르며, 장치의 응답을 캡처하고, 인간 상호 작용 없이 결과를 기록할 수 있습니다. 다른 도구와 동기화 할 수 있는 능력(oscilloscopes, Spectrum Analyzers, Digiizers, multifocused). 이 소프트웨어는 기존의 소프트웨어를 통합하는 데 있어 매우 중요한 소프트웨어를 개발할 수 있습니다.

기술 분야

무선 통신 테스트

SDSGs의 기본 사용 사례 중 하나는 무선 통신 시스템의 개발 및 테스트에 있습니다. 그들은 LTE, 5G NR, Wi-Fi 6/7, Bluetooth 및 기타 프로토콜에 대한 표준 준수 신호를 생성 할 수 있습니다. 더 중요한 것은 사용자 정의 modulated 신호를 생성하여 fading, multipath 및 interference와 같은 비 분리 조건에서 수신, 멀티 경로 및 상호 관계로 테스트 할 수 있습니다. 예를 들어, 엔지니어는 새로운 5G 모드를 테스트 할 수 있습니다 (NR-LT-LT TM) (예 :) 프로토콜을 변경하고, 이 프로토콜을 강조하는 다양한 프로토콜을 강조합니다. [2]

레이더 및 전자 Warfare

SDSGs는 방어 및 항공 우주 실험실에서 레이더 에코, 움직이지 않게 하는 신호 및 다른 복잡한 파형을 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 펄스 폭, 펄스 반복 주파수, 주파수 불임 및 변조를 조정할 수 있기 때문에, 비행에 엔지니어는 다양한 위협 시나리오에 대한 레이더 수신기를 테스트 할 수 있습니다. 동일한 하드웨어는 소나 시뮬레이션, 전자 측정 개발, 또는 위성 통신 테스트를 위해 재구성 될 수 있습니다. 소프트웨어 정의 자연은 또한 쉽게 암호화 생성을 가능하게합니다.

회로 및 시스템 특성화

SDSG는 SDSGs의 기본 전자 R&D를 위해 아날로그와 디지털 회로를 특성화하기위한 특정 테스트 패턴을 생성하는 기능을 제공합니다. 엔지니어는 지터 테스트, 파워 관리 검증, 또는 필터 설계 검증에 대한 임의의 일시적인 파형을 위한 전파 신호를 생성 할 수 있습니다. 파형 길이는 메모리 (그리고 반복되거나 흐를 수 있습니다)에 의해 제한되므로 매우 긴 복잡한 시퀀스가 가능합니다. 이 보조는 실제 신호 시스템의 견고함을 확인하는 데 도움이 됩니다.

프로토콜 분석 및 검증

많은 버스 의정서 (I2C, SPI, CAN, LIN, 이더네트, USB)는 정확한 전기 신호가 요구되는 소프트웨어 정의 발전기를 사용하여 자극될 수 있습니다. 논리 해석기 또는 혼합 신호 oscilloscope도 결합해, 엔지니어는 시험의 밑에 장치로 알려진 좋은 신호를 주사하고 그것의 응답을 확인하골. 이것은 특히 타이밍과 전압 명세에 수락을 확인하기를 위해 유용합니다.

도전과 생각

샘플링 속도 및 대역폭 제한

SDSGs는 우수한 융통성을 제안하는 동안, 그들의 성과는 DAC 속도와 기억 깊이에 의해 근본적으로 constrained. 매우 높은 주파수 (예를들면, 40 GHz의 위 mmWave 아날로그 밴드)에 신호를 생성하는 것은 아직도 비싼 기계설비 및 진보된 포장을 요구합니다. 높은 주파수에 신호의 좁은 세트만 필요로 하는 실험실을 위해, 전통적인 발전기는 아직도 더 실용적일지도 모릅니다. 그러나, DAC 속도가 개량하는 것과 같이, 이 한계는 꾸준히 해결되고.

대기시간 및 실시간 성능

소프트웨어의 최적화는 소프트웨어의 수명을 연장하는 것이 중요합니다. 소프트웨어의 수명은 FPGA 기반 SDSGs는 매우 낮은 대기 시간을 달성할 수 있지만 모든 작업이 가속화 될 수 없습니다. 엔지니어는 SDSG의 대기 시간의 수명이 실시간으로 테스트 요구 사항을 충족하는지 평가해야합니다.

학습 곡선과 소프트웨어 의존성

SDSG를 자주 채택하면 엔지니어가 새로운 소프트웨어 도구 및 프로그래밍 패러다임을 배우는 데 필요합니다. 이 팀은 숙련 될 때까지 초기 배포를 느리게 할 수 있습니다. 또한 소프트웨어에 의존하는 것은 버그, 드라이버 문제 또는 운영 체제 업데이트가 테스트 작업을 방해 할 수 있음을 의미합니다. 실험실 관리자는 훈련을 계획하고 안정적인 소프트웨어 환경을 유지합니다.

미래 동향

소프트웨어 정의 테스트 장비에 대한 추세는 가속. 우리는 AI 및 기계 학습과의 견고한 통합을 볼 수 있습니다, SDSG는 측정 피드백을 기반으로 최적의 테스트 신호를 자동으로 생성 할 수 있습니다. 클라우드 기반 파형 라이브러리 및 오버 에어 펌웨어 업데이트는 실험실을 공유하고 전세계적으로 재사용 할 수 있습니다. 또한, 신호 생성을위한 오픈 소스 프레임 워크는 더 작은 실험실을 제어하고 사용자 정의하는 것입니다. 세대 간의 경계로 분석, 분석, 분석 및 시뮬레이션 소프트웨어의 기본 테스트가 현대화 될 것입니다.