當今的智能手機擁有強大的計算能力,甚至超過了 NASA 1969年將兩名宇航員送上月球時擁有的全部計算能力。而現代汽車擁有比智能手機更高的計算能力和技術復雜性。因此,現代汽車中不同技術和 RF 信號之間的干擾是設計工程師始終都要面對的挑戰。
為了確保所有這些技術能夠共存,RFFE 模塊需要兼具精確濾波功能、PA 性能和 PA 效率,這樣才能讓它們協同工作。此外,這些元件必須能夠在惡劣的環境條件下運行,以遵守嚴格的汽車質量標準。最后,CA 和 DSDA 技術的系統要求帶來了更多挑戰。所以,互聯汽車中的 RF 設計挑戰和解決方案究竟有多復雜呢?
接收器靈敏度表示接收器能夠成功接收的最微弱的輸入信號程度。接收器能夠接收的功率級別越低,接收器的靈敏度就越高。接收器靈敏度通常定義為:在接收器的輸出端口上產生指定信噪比 (SNR) 所需的最小輸入信號。
接收器 (RX) 靈敏度是無線通信中的任何無線電接收器的關鍵規范之一。接收器的靈敏度代表它拾取低電平信號的能力。由于信號電平與傳輸距離成反比,因此低靈敏度的系統意味著接收范圍最佳。換而言之,更高的接收器靈敏度等于更長的距離。
接收器靈敏度定義為:產生具有所需信噪比 (SNR) 的指定輸出信號所需的最小輸入信號。它的計算方法是:熱噪聲基底乘以 RX 噪聲系數 (NF)和所需的最小 SNR。更低的噪聲系數意味著更出色的性能。
在汽車中,多種因素可能導致噪聲系數高于其他應用,或者帶來更多的SNR 挑戰。這些挑戰包括:
在某些汽車應用中,很長的 RF 同軸電纜可能導致噪聲系數和信號損耗增大。
RF 電纜和元件中的極端溫度或溫度漂移可能導致噪聲系數增大,影響 RFFE 器件的性能。
為了減小長電纜中的損耗導致的噪聲系數,設計人員使用低噪聲放大器(LNA),并試圖將 RFFE 放置得更靠近天線。這樣可以減小電纜長度,從而提高系統 NF,并減少電纜插入損耗。
高 Q 值、低損耗的 RF 濾波器有助于減少溫度漂移的影響。它們還有助于減少鏈路預算插入損耗和相鄰頻段干擾。
高 Q 值(即品質因數)表示諧振器的能量損耗相對于存儲能量的比率較低。高 Q 值 RF 濾波器的阻帶裙邊更狹窄、更陡峭。
另一個設計考慮因素是頻率范圍。在較高的頻率下,獲得低噪聲系數更加困難。隨著汽車繼續向更高頻率范圍遷移,例如蜂窩網絡和 Wi-Fi,達到噪聲系數規范變得更加困難。這種趨勢不太可能改變,我們的預期是頻率范圍將逐漸擴展到 mmWave 范圍,例如 28GHz 或 34GHz。因此,噪聲系數仍將是車載系統面臨的一大挑戰。
線性度
PA 線性度描述了 PA 在不產生失真的情況下放大信號的能力。這個術語指的是 RF 放大器的主要工作,即提高輸入信號的功率水平,而不改變信號的內容。
對于使用任何頻率調制機制來對信號幅度變化中的信息進行編碼的系統而言,線性度至關重要。在電信和信號處理中,頻率調制是通過改變波的瞬時頻率,對載波中的信息進行編碼。這些調制機制各不相同,從幅度調制 (AM) 到用于 Wi-Fi 的復雜正交幅度調制 (QAM)。調制機制取決于接收器識別信號幅度和相位的差異的能力。要保留信號中的幅度和相位變化,必須使用線性 PA。如果傳輸的信號失真,則接收器很難恢復在調制的幅度部分中編碼的信息。信號衰減會對系統的范圍和數據速率產生負面影響。
接收的信號可能包括不需要的大幅度帶外信號。這些不需要的信號可能導致接收器中的失真,降低所需信號的信噪比,影響范圍和數據吞吐量。可以使用濾波器來抑制這些信號,并降低線性度要求。因此,使用帶通濾波器可降低針對帶外干擾信號的線性度要求。
非線性前端 PA 系統會產生頻譜再生,從而對相鄰通道產生干擾。頻譜再生是非線性器件(例如無線應用中的 PA)中的重要失真機制。功率水平要求、溫度和鏈路預算增加都可能導致線性度問題。使用帶緣濾波器有助于減小由于相鄰信道用戶干擾導致的非線性失真。此外,RFFE接收端上的共存濾波器也可以減少信號干擾,幫助改進接收器頻段信噪比。
選擇性
選擇性是無線電接收器僅響應經過調諧的信號、而拒絕頻率相近的其他信號(例如相鄰信道上的另一個廣播)的性能的衡量指標。
汽車無線通信系統可能受到多種干擾影響。汽車 RF 設計工程師必須同時考慮到無線電接收器周圍的內部和外部 RF 信號。
濾波器可以衰減不需要的信號,同時讓需要的信號通過,而只產生最小的損耗,從而提高接收器選擇性。它們還有助于減少相鄰頻段干擾。隨著汽車中的頻段和無線電的平均數量增加,以及標準的數量增加,利用低漂移體聲波濾波器等高級濾波器技術可幫助工程師解決干擾難題。
在汽車系統的無線 RFFE 設計中,減少發熱量也是另一個考慮因素。使用高 Q 值 RF 濾波技術可減少熱量對插入損耗的影響。如圖 4-1 所示,使用高 Q 值低漂移濾波技術有助于減少熱漂移過程中的干擾。低漂移濾波器的頻率溫度系數 (TCF) 較低,有助于減少插入損耗,降低相鄰信道干擾,并減少鏈路預算限制。
優化的濾波器技術減少溫度漂移
發熱和穩定性
汽車中的溫度漂移可能會非常大。汽車應力條件在 –40℃ 至 150℃ 之間變化。因此,汽車設計工程師和供應商必須針對這些極端條件來驗證和測試元件和系統(請參見圖 4-2)。
汽車 AEC 要求
在系統設計中,工程師經常要在線性度、功率輸出和效率之間進行權衡。熱量會降低整個系統的性能,如吞吐量、信號范圍和干擾抑制。因此,使用可減少熱量的 RFFE 組件來設計系統非常重要。使用優化的高線性度功率放大器或前端模塊可減少整體發熱量。
影響汽車中的發熱量的另一個重要因素是電纜損耗。電纜損耗導致鏈路預算增加,意味著發射 (TX) RFFE PA 必須通過提高輸出功率來減少損耗,從而進行補償。由于輸出功率增加,系統發熱量隨之增加,能效也會降低。
了解其他汽車 RF 挑戰
在汽車 RF 系統中,除了性能參數之外,還要考慮以下兩個重要話題:
開發滿足嚴格的汽車電子委員會 (AEC) 汽車質量標準的元件。
滿足載波聚合 (CA) 和 DSDA 技術的系統要求。
IATF 和 AEC 標準
隨著汽車技術朝著更先進的駕駛員輔助系統和自動駕駛汽車的方向發展,風險也將提高。汽車行業開發了嚴格的元件制造和測試質量標準,以確保日益復雜的 RF 元件在嵌入電子系統之后不會出現故障。
在整個制造和測試過程中,汽車行業制造商必須滿足指定的行業標準。其中的三個關鍵標準包括:
國際汽車推動小組 (IATF) 16949:汽車行業的這項質量管理系統標準全球通用。汽車制造商通常均認為組件的制造、組裝和測試廠商應該通過了 IATF 16949 標準認證
汽車電子委員會 (AEC) Q100:規定了開關和 PA 等有源元件的標準測試。
AEC-Q200:規定了 Wi-Fi 通信和蜂窩通信所用 RF 濾波器等無源設備的標準測試。
部分測試僅限于汽車行業,例如早期故障率 (ELFR) 測試以及功率和溫度循環 (PTC) 測試,前者需要將多個樣本(每個樣本含 800 個元件)置于至少 125℃ 的環境中,后者則需要將樣本置于高低溫循環交替的環境,溫度范圍在 –40℃ 及以下到 125 ℃ 之間。
在更惡劣的條件下或者以更大的批量來執行其他一些測試,以便提供更好的統計依據,來判斷生產元件是否可靠。
CA 和 DSDA
載波聚合 (CA) 讓移動網絡運營商能夠將很多單獨的 LTE 載波組合在一起,以提高帶寬和比特率。載波聚合技術用于將可用頻譜的多個 LTE 分量載波 (CC) 合并起來,從而
支持更寬的連續或非連續的帶內或帶間帶寬信號塊
提高上行鏈路、下行鏈路或雙向的網絡性能
將峰值數據速率提高到 1 GB/秒 (Gbps) 峰值下載速度
提高網絡的整體容量,以利用碎片化的頻譜分配
分量載波 (CC) 是通常分配給一個用戶的 LTE 信道。
第三代合作伙伴計劃 (3GPP) 版本 13 標準允許在 CA 中組合最多 32 個分量載波,這對于 RF 設計人員來說是個嚴峻的挑戰。在汽車中,CA 將提供千兆級的 LTE 連接。為了達到這些速度,車載調制解調器使用先進的數字信號處理 (256 QAM) 和 4x4 MIMO,支持最多 4 個載波聚合。
MIMO 是一種適用于無線通信的天線技術,在發射器和接收器上都使用多個天線。通信電路每端的天線都組合在一起,以最大程度減少錯誤,并且優化數據速度。
汽車中的 CA 挑戰包括:
下行鏈路靈敏度:很多 CA 應用需要使用 RF 濾波器、雙工器或復雜多路復用器的架構。這些 RF 濾波器有助于確保各個TX和 RX 路徑之間的隔離,幫助實現系統靈敏度。隨著更多頻段添加到系統中,使用更加復雜的濾波(例如多路復用器),設計人員必須確保各個頻段協同工作。
諧波生成:諧波由非線性元件生成,如 PA、雙工器和開關。設計人員在設計中必須謹慎地進行權衡,確保在電諧波消減時不會影響性能。
減敏:諧波和 TX 泄漏導致系統靈敏度降低,稱為減敏。減敏是由于噪聲源導致的靈敏度降低,這些噪聲通常是由同一無線電設備產生的。這會導致接收器性能降低,妨礙目標信號的正確檢測。高開關隔離和濾波器衰減可以最大程度地減小信號路徑之間的干擾。
DSDA 技術在兩個活躍 CC 中使用兩個獨立的收發器和天線路徑。這使 OEM 能夠利用特定的簽約運營商服務,同時讓車主能夠添加自己喜愛的運營商。運營商讓車主能夠將汽車添加到家庭數據計劃中并從中受益。缺點是 DSDA 會增加系統功耗,從而增加發熱量,還會提高 RFFE復雜性。為了減少發熱量,設計人員必須使用線性和高效的 RFFE 模塊。
與 CA 相同,DSDA 也需要穩定的低漂移濾波,以實現系統和汽車制造商的設計目標。隨著 CC 數量增加,各個頻段濾波器和復雜的多路復用器的重要性也隨之提升。
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原文標題:智能手機也要“靠邊站”,互聯汽車的 RF 挑戰和解決方案到底有多復雜?
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