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WP509 (v1.0) 2019 年 2 月 20 日 japan.xilinx.com 1

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ザイリンクス Zynq® UltraScale+™ RFSoC は、 1 つのデバイスで RF 変換まで可能なプラットフォームを提供し、非常に要件の厳しいアプリケーションに対応します。このようなデバイスのダイレクトサンプリング RF 機能をより正確に特性評価するには、新しい性能メトリクスが必要です。

ホワイトペーパー : Zynq UltraScale+ RFSoC

WP509 (v1.0) 2019 年 2 月 20 日

RF サンプリングデータコンバーターの主要なパラメーターの理解

概要

ダイレクトサンプリング RF デザインでは、データコンバーターは通常、 SNR や ENOB などの従来のメトリクスではなく、 NSD、 IM3、および ACLR パラメーターによって特性評価されます。ソフトウェア定義無線および類似した狭帯域のユースケースでは、検知対象帯域に混入するデータコンバーターノイズを定量化することがより重要ですが、従来のデータ変換メトリクスはこの用途に適していません。

このホワイトペーパーでは、まず最初に、従来の ADC パラメーター、すなわち SFDR、SNR、 SNDR (SINAD)、 ENOB の基盤となる数学的関係を示し、これらのメトリクスがスーパーヘテロダインレシーバーなどの広帯域アプリケーションにおけるデータコンバーターの特性評価に適している理由を示します。次に、これらのメトリクスが、 SDR などのダイレクト RF サンプリングアプリケーションのようにデータコンバーターが全ナイキスト帯域幅で機能しない場合には適していない理由を説明します。 NSD、 IM3、および ACLR の導出と測定について、ザイリンクス RF データコンバーター評価ツールを使用して RF データ変換パラメーターを測定する方法を含めて、詳しく説明します。

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はじめに真空管技術に基づくアナログデータコンバーターは、第二次世界大戦中にメッセージ暗号化システム用として開発されました。それ以来、業界はデータコンバーターの性能を定量化するための主要なパラメーター (SNR、 SFDR、 ENOB など) を定義し、採用してきました。これらの歴史的なパラメーターは、ミキサーとフィルターを使用してチャネルを選択する従来のアーキテクチャと、従来のナイキストレート (すなわち、低周波数サンプリング) データコンバーター用に開発されています。

近年、ソフトウェア定義無線 (SDR) アプリケーションに実装するための多くの新しい RF サンプリングデータコンバーターが開発されていますが、従来のデータコンバーターに採用されていたパラメーターは、 RF サンプリングコンバーターを正確に特性評価できません。特にダイレクト RF サンプリングアプリケーションでは、 RF サンプリングデータコンバーターの動的性能を定義するために、ノイズスペクトル密度 (NSD)、 3 次相互変調 (IM3)、隣接チャネル漏洩電力比 (ACLR) といった新しい一連のパラメーターが必要になります。

ザイリンクスは以前から、各種の SDR アプリケーションに対応する柔軟性の高いデジタル信号処理ソリューションを提供してきました。近年においては UltraScale™ アーキテクチャプログラマブルロジック (PL)、 SD-FEC (Soft Decision FEC)、マルチチャネル RF-ADC および RF-DAC を統合した、業界初の Zynq® UltraScale+™ RFSoC をリリースしました。これらの RF-ADC (12 ビット ) および RF-DAC (14 ビット ) の NSD、 IM3、および ACLR メトリクスは、トップクラスのアナログ IC ベンダーが提供する同じ分解能ビットのデータコンバーターに引けをとりません。しかも Zynq UltraScale+ RFSoC は、消費電力の削減、プログラマビリティの向上、集積度の向上を実現しています。これらにより、 Zynq UltraScale+ RFSoC を採用したシステム設計者は、柔軟性の高い SDR アプリケーションを開発すると同時に、競合他社のダイレクト RF サンプリングソリューションに関連する多くの課題にも対処できます。

このホワイトペーパーでは、従来のデータコンバーターの仕様と新しい RF サンプリングデータコンバーターの仕様を説明し、 RF サンプリングコンバーター用に推奨されるパラメーターを取り上げます。

従来の ADC の仕様: SFDR、 SNR、 SNDR、 ENOB

スプリアスフリーダイナミックレンジ (SFDR)スプリアスフリーダイナミックレンジ (SFDR) は、スプリアス成分が基本信号に干渉するか歪みを発生させる前の、データコンバーターが使用可能なダイナミックレンジの測定によく使用されます。 SFDR は、出力に含まれるピークスプリアス信号の二乗平均平方根 (RMS) 値に対する基本正弦波信号の RMS 値の比として定義され、0Hz (DC) からデータコンバーターのサンプリングレートの 2 分の 1 (すなわち、 fs/2) までの周波数範囲で測定されます。ピークスプリアス成分は、高調波スプリアスまたは非高調波スプリアスです。

SFDR は次の式で計算できます。

式 1

または、 SFDR(dBc) = 基本信号の振幅 – 最大スプリアスの振幅

SFDR dBc( ) 20Fundamental Amplitude RMS( )Largest Spur Amplitude RMS( )--------------------------------------------------------------------------

log=





図 1 に、 Zynq UltraScale+ RFSoC の RF-ADC の SFDR と高調波性能を示します (240MHz で振幅が –1dBFS の信号を入力)。ZCU111 評価キットに含まれるザイリンクス RF データコンバーター評価ツールで測定すると、 SFDR = 79.0dBc になります。[参照 1]

上記の FFT 測定では、最大スプリアスは入力信号の 3 次高調波です。データコンバーターの SFDR は、多くの場合、入力信号の 2 次または 3 次高調波によって制限されますが、注意深いフィルター設計と最適な周波数プランニングにより、通常は HD2 または HD3、あるいはその両方を回避し、 SFDR を大幅に向上させることが可能です。 HD2 と HD3 を除去した図 1 の SFDRxH23 は 86.42dBc です。

信号対ノイズ比 (SNR)信号対ノイズ比 (SNR) は、通常はデータコンバーターのノイズの定量化に使用されるパラメーターです。 SNR はノイズの電力に対する入力信号の電力の比であり、一般に dB で表されます。式 2 に示すように、 SNR は信号振幅とノイズ振幅の RMS 値を用いて計算することもできます。

式 2

X-Ref Target - Figure 1

図 1: ザイリンクス Zynq UltraScale+ RFSoC の 12 ビット RF-ADC (fin = –1dBFS@240MHz、 fs = 3.93216GSPS)、ザイリンクス RF データコンバーター評価ツールで測定した SFDR

SNRPowersignalPowernoise--------------------------=

Amplitudesignal RMS( )

Amplitudenoise RMS( )-----------------------------------------------

2

=

20Vin RMS( )

VQ RMS( )------------------

log=





SNR は通常、高周波数ではサンプリングジッターのために低下します。ノイズには次の 3 つのソースがあります。

• 量子化ノイズ

• ADC の熱ノイズ

• ジッターまたはサンプリングのばらつきノイズ

フルスケールの正弦波が入力される ADC では、理論的な最大 SNR は量子化ノイズから導かれます。 SNR を表す式はもう 1 つあります。

式 3

この式は全ナイキスト帯域幅に適用されます。ここで、 N は理想的な ADC のビット数です。この式により、 (高調波歪みを含まない) 理想的な N ビットデータコンバーターに対する正弦波入力を想定すると、全ナイキスト帯域幅での可能な最善の SNR が求められます。データコンバーターの SNR は、コンバーター自体の熱ノイズとサンプリングクロックの位相ノイズによっても制限されます。入力信号の帯域幅がナイキストレートよりも低い場合、 SNR は向上します。この式の詳しい導出方法は、「付録」に記載されています。合わせて [参照 2] も参照してください。

信号対ノイズおよび歪み比 (SNDR)SNDR (SINAD とも呼ばれる ) は、入力が正弦波である場合の、 (DC を除く ) 出力側の (a) 総ノイズ電力と (b) その他すべてのスペクトル成分の電力にその他のすべての高調波成分の電力を加えた和の RMS に対する、信号電力の RMS の比です。

SNDR には全ナイキスト帯域幅におけるすべてのノイズとスプリアスが含まれるため、 SNDR はデータコンバーターの動的性能を測定するための主要なパラメーターの 1 つとして採用されています。 SNDR は入力信号の品質を示します。 SNDR が高いほど、ノイズとスプリアスから区別される入力電力が強いことを意味します。 SNDR は次の式で表すことができます。

式 4

ここで、 PSignal は検知対象信号の平均電力で、 PNoise と PDistortion はそれぞれノイズ成分と歪み成分の平均電力です。 SNDR は、一般に dB (デシベル)、 dBc (キャリアを基準とするデシベル)、または dBFS (フルスケールを基準とするデシベル) 単位で表されます。

SNDR を表す式はもう 1 つあります。

式 5

SNDR は SNR 仕様と THD 仕様を組み合わせたものであり、すべての望ましくない周波数成分と入力周波数を比較し、これによってデータコンバーターの動的性能の全体的な尺度を示します。

有効ビット数 (ENOB)有効ビット数 (ENOB) は、データコンバーターの全ナイキスト帯域幅にわたる入力信号の変換品質 (ビット単位) を特性評価するために採用されたパラメーターです。 ENOB は、コンバーターが理論的に完全なコンバーターであるかのように動作することを想定しています。完全なデータコンバーターにはまったく歪みがなく、発生するノイズは量子化ノイズだけであるため、 SNR は式 3 の SNDR に等しくなります (すなわち、 SNR(dBFS) = 6.02N + 1.76)。したがって、次式のように、ENOB は SNDR 仕様の別の表現です。

式 6

ここで、 SNDR(dBFS) はフルスケール入力信号を想定しています。

ただし、理想的でないデータコンバーターにおけるノイズには、デバイスの熱ノイズ、出力コードの欠落、高調波、 AC/DC の非直線性、ゲイン誤差とオフセット誤差、アパーチャクロックの位相ノイズやジッターなども含まれるため、 SNDR と ENOB は低下します。外部バイアスリファレンスと電源レール上のノイズも、 ENOB を低下させます。詳細は、 [参照 3] を参照してください。

SNR 6.02N 1.76dB+=

SNDR 10PSignal

PNoise PDistortion+-----------------------------------------

10log=

SNDR 20 10SNR–10------------

10THD10----------

+10log=

ENOB N( )SNDR dBFS( ) 1.76–

6.02----------------------------------------=





しかも、非直線性が原因で入力周波数と共に THD が低下するのと同じ理由で、周波数が高くなるにつれて ENOB 値は低下します。 ENOB は SNDR から導かれ、 SNDR は THD と SNR によって決まります。データコンバーターの正確な ENOB を示すために、データシートには詳しい仕様と要件が記載されています。

上記の基準のため、ほとんどのアナログデータコンバーター IC ベンダーは、一般的に (特にデータシートの表題で) 理想的なシナリオでの ENOB 値を強調する傾向があります。一方、多くのシステム技術者や購買管理者は、 ENOB の測定値とデータシートの理想値が異なることを疑問視しています。 ENOB の重要なポイントは次のとおりです。

• データコンバーターのデータシートの表題に通常記載されている「ビット数」 (12 ビットまたは 14 ビット ) は、デジタルビット分解能または電圧分解能を指します。これは ENOB とは関係ありません。

• ENOB は主に、ノイズ、非直線性、および入力周波数によって決まります。

• ENOB は多くの外部の不確実性 (クロックソース、電源など) によって低下します。

• ENOB は全ナイキスト帯域幅 (DC ～ fs/2) で計算されます。

• SDR などのダイレクト RF システムを解析する場合、 ENOB は適切なメトリクスではありません。

従来のデータコンバーターメトリクスと SDR定義上、 SFDR、 SNR、 SNDR、および ENOB はすべて、シングルトーンの正弦波信号を入力したデータコンバーターの全ナイキスト帯域幅から得られるメトリクスです。

図 2 に、従来の高 IF スーパーヘテロダインレシーバーのアーキテクチャを示します。この例では、 1,800MHz の RF 入力が、1,500MHz のローカルオシレーター (LO) とミキシングされて、 300MHz の中間周波数 (IF) にダウンコンバージョンされます。この IF 信号は、 245.76MSPS で ADC をサンプリングすることにより、 54.24MHz にエイリアシングされます。この場合、検知対象信号は ADC のナイキスト帯域幅の大半を占有します。したがって、 SNR および ENOB パラメーターは、 ADC の動的性能の特性評価に使用するには有効です。

これをソフトウェア定義無線 (SDR) に使用されるダイレクト RF サンプリングと比較すると、 ENOB はデータコンバーターを正確に特性評価できるパラメーターではないことが明らかになります。図 3 の SDR の例では、検知対象信号を含む大きな帯域幅が RF-ADC によってサンプリングされ、デジタルドメインでダウンコンバージョンとフィルタリングが実行されます。ダイレクト RF の実装で最も大きな問題となるのは、ダウンサンプリングおよびフィルタリングされる帯域内のアーチファクトです。帯域外の歪みは適切な周波数プランニングによって除去できるため、全ナイキスト帯域幅で定義される SNR、SFDR、および ENOB は適切ではありません。

最も重要なメトリクスは、全ナイキスト帯域幅で定義される ENOB、 SNR、 SFDR ではなく、感度です。 NSD、 IM3、および ACLR は、間引きされた検知対象帯域のノイズと歪みの真の影響を反映するため、 RF サンプリングデータコンバーターの性能を定量化するのに適切なパラメーターです。


図 2: 高 IF スーパーヘテロダインレシーバーのシステムブロック図

WP509_02_010719

90°0°

I

Q

NCO

ADC

DDC 122 490245 367

245.76MS/s

ChannelSelect

BandSelect

ImageReject

LO

1.5GHz

RF = 1800MHz

VGAAAF

BPF

IF = 180-360MHz

BPF BPF BPF

Fs

LNA

FPGA DFE





RF サンプリングデータコンバーターのアプリケーション

次に挙げるアプリケーションは、使用可能な帯域幅が全ナイキスト帯域幅よりも狭い SDR システムの例です。

• 4G LTE (Long Term Evolution) マルチキャリア

• 5G Massive MIMO (6GHz 以下)

• マイクロ波バックホール

• フェーズドアレイレーダー

4G LTE マルチキャリア

ほとんどの先進国で 4G LTE の普及率は 80% を超えています。 4G LTE マルチキャリア規格は、主に 700 ～ 3,800MHz の範囲内の周波数帯で運用され、 1 ～ 20MHz のスケーラブルなキャリア帯域幅と最大 5 つの集約されたコンポーネントキャリアを使用します。

4G LTE では、周波数分割複信 (FDD) と時分割複信 (TDD) の 2 つの主な方式で送信と受信の制御を実行します。 FDD で集約されるキャリアは 2 つの異なる周波数に分割されるため、信号の送信と受信 (DL と UL) を同時に実行できます。それに対して、TDD コンポーネントキャリアは、 DL と UL に同じ周波数と帯域幅を使用します。

ここに示した 4G LTE 規格 (図 4) は、 SNR、 SFDR、および ENOB が狭帯域 RF-ADC および RF-DAC の性能を評価するのに適していないことを理由付けする実践的な例として掲載しています。たとえば、 700MHz を中心とする 100MHz の帯域幅で 5 つの 20MHz チャネルが受信可能であり、システム内のデータコンバーターが 4,000MSPS でサンプリングされるとします。


図 3: ダイレクト RF サンプリングアーキテクチャのシステムブロック図

RF-DAC

PLL

RF-ADC

PLL

BPF

AAF

LNA

Zynq UltraScale+ RFSoC

DUC

DDC

PA

WP489_03_052418


図 4: 4G LTE マルチキャリア信号スペクトラム、 700MHz を中心とする 5x20MHz 帯域幅 (4GSPS サンプリング)

WP509_04_012819

dBm

DC700 800 1400 1600 1900

fs/2

2000

MHz

Am

plitu

de

Nyquist Bandwidth

Signal Bandwidth5 x 20MHz BW

HD3

HD2





• 「信号対ノイズ比 (SNR)」で説明した SNR の定義に基づいて、全ナイキスト周波数範囲 (すなわち、 2,000MHz) にわたる量子化ノイズの RMS が積分されますが、 4G LTE の実装で考慮に入れる必要があるのは、 20MHz のノイズチャネル帯域幅のみです。

• 同様に「スプリアスフリーダイナミックレンジ (SFDR)」では、 2 次および 3 次高調波が、 SFDR 性能を制限するワーストケースのスプリアスであることが明らかにされています。したがって、適切なチャネルフィルタリング、最適なサンプリングクロック、および適切な周波数プランニングを前提にすると、 SFDR は 100MHz のレシーバー帯域幅内では 4G LTE システムの性能に影響を与えません。 HD2 および HD3 の中心周波数は、ナイキストゾーン内でそれぞれ 1,500MHz と 1,750MHz に位置するため、信号から除去できます。このような帯域外の高調波は、システム内のバンドパスフィルターによって簡単に除去されます。

• 最後に、 4G LTE の性能は全ナイキスト範囲にわたって特性評価されるわけではないため、「有効ビット数 (ENOB)」は現実的なシステム性能メトリクスを提供できません。 [参照 4]

5G Massive MIMO + 4G LTE マルチキャリアソリューション

表 1 に示すように、 3GPP は 5G ワイヤレス通信システム用に 2 つの周波数範囲 (FR1 および FR2) を指定しています。

費用対効果に優れた実装のためにカバレッジと容量の最適なバランスを確保すると、 FR1 (サブ 6GHz) については C バンドの 3,300 ～ 5,000MHz 帯が 5G 導入用の主な周波数帯となります。この周波数帯を利用することの利点は、 (3GPP 規格の LTE/NR アップリンク共存機能を使用する ) 3,300 ～ 3,800MHz 帯と組み合わせることができるため、通信事業者はより高速で費用対効果に優れた C バンドの運用が可能となり、ネットワークの高密度化のコストをかけずに通信容量を拡張できます。

図 5 に、FR1 内の 100MHz の信号帯域幅を使用する 5G Massive MIMO に、3 つの 20MHz 信号帯域幅を使用する 4G LTE マルチキャリアソリューションを加えた例 (中心周波数 3,500MHz、 4GSPS のサンプリングクロック、ナイキストゾーン 1 へのフォールドバック ) を示します。 HD2 と HD3 の中心周波数は、ナイキストゾーン 1 内でそれぞれ 1,000MHz と 1,500MHz に位置します。 5G 信号と HD2 の間には、 260MHz の分離帯域幅が存在します。これはバンドパスフィルターが HD2 と HD3 を低減または除去するのに十分な広さです。このシンプルな 4G LTE の実装では、 5G 実装下の合計信号帯域幅は 160MHz であり、ナイキスト帯域幅全体 (2,000MHz) よりもはるかに狭くなります。狭帯域システムの最適な周波数プランニングを注意深く選択することにより、 5G Massive MIMO と 4G LTE のいずれの通信システムについても、 SNR、 SFDR、および ENOB メトリクスでは RF データコンバーターの真の性能を特性評価できなくなります。 [参照 5]

表 1: FR1/FR2 周波数の使用

周波数範囲 (FR) 名周波数範囲 (MHz) 最大チャネル帯域幅 (MHz)

FR1 (6GHz 以下) 450-6,000 100

FR2 ( ミリ波) 24,250-52,600 400


図 5: 100MHz + 3x 20MHz の信号帯域幅を使用する 5G Massive MIMO 信号スペクトラム (中心周波数 3,500MHz、 4GSPS のサンプリングクロック、ナイキストゾーン 1 へのフォールドバック )

WP509_05_123018

dBm

DC420 580 840 1160

HD2

17401260

fs/2

2000

MHz

Am

plitu

de

Nyquist Bandwidth

Signal Bandwidth100MHz + 3 x 20MHz BW

HD3





RF サンプリングデータコンバーターの仕様半導体プロセスジオメトリの微細化と共に、トランジスタの最大周波数 (fmax) は急速に向上しました。それに伴い、ダイレクトサンプリング通信アプリケーションに使用される RF サンプリングデータコンバーター製品の利便性と性能は大幅に向上しました。その結果、アナログデータコンバーターメーカー各社は、データシートで RF サンプリングデータコンバーターの性能を特性評価する際に、ノイズスペクトル密度 (NSD)、 3 次相互変調 (IM3)、および隣接チャネル漏洩電力比 (ACLR) を使用することにおおむね合意しています。

ノイズスペクトル密度 (NSD)既に説明したように、 SNR および ENOB メトリクスは、データコンバーターの全ナイキスト帯域幅を考慮に入れるため、特に SDR アプリケーションでは、今日の RF サンプリングデータコンバーターを特性評価するには適していません。実際のアプリケーションでは、多くの場合、正確なバンドパスフィルターが検知対象帯域の周囲に適用されます。また多くの RF サンプリング ADC には、検知対象の信号帯域幅のみを抽出する間引き機能が搭載されています。この両方の要因により、検知対象帯域外のすべてのノイズは常に除去されます。 NSD は、データコンバーターの帯域幅 1Hz あたりのノイズのエネルギー量を示すため、 RF サンプリングデータコンバーターの性能を定量化するのに適したメトリクスです。

NSD はしばらく前からデータコンバーターに適用されていますが、一部の技術者や IC 購買管理者はまだそれに慣れていません。定義上、 NSD は RF-ADC のフルスケール入力トーンを基準とする周波数 1Hz あたりのノイズ電力を指し、一般に dBFS/Hz 単位で表されます。 NSD を適用すれば、異なるサンプリングレートを使用する複数のデータコンバーターのノイズ性能を検討できます。

データコンバーターの NSD を得るには、第 1 ナイキストゾーン全体で積分されるノイズの電力に対する基本信号の電力の比として定義される SNR の式から、全ナイキスト帯域幅での量子化ノイズ電力の RMS 値を得る必要があります。

式 7

式 8 には成分の単位も記載しています。

式 8

Pfundamental signal (dBFS) = 0dBFS とすると、次の式が得られます。

式 9

この式は次のように変形されます。

式 10

この NSD の式は、異なるサンプリング周波数を使用する各種の RF サンプリングデータコンバーターを評価し、 SDR アプリケーションで周波数帯固有のノイズが最も小さくなるデバイスがどれかを調べるのに便利です。

4GSPS のサンプリングクロックを使用する理想的な 12 ビット ADC の場合は次のようになります。

NSD = – (6.02x12 + 1.76)(dBFS) – 10log10 (4GSPS/2)(Hz)

= – (74 + 93) dBFS/Hz

= –167dBFS/Hz

SNR dB( ) 10Pfundamental signal

Pnoise (over Nyquist BW)--------------------------------------------------- 10log=

SNR dBFS( ) Pfundamental signal dBFS( ) NSD dBFS/Hz( ) 10 fs2--- 10

Hz( )log+

–=

SNR dBFS( ) 0dBFS NSD dBFS/Hz( )– 10 fs2--- 10

Hz( )log–=

NSD dBFS/Hz( ) SNR dBFS( )– 10 fs2--- 10

Hz( )log–=





図 6 に、このデバイスのノイズ電力を示します。

理想的でないデータコンバーターでは、 NSD の式は次のようになります。

式 11

式 11 のフルスケール SNRmeasured は、直接測定するか、またはベンダーが提供するデータシートで確認する必要があります。詳細は、 [参照 6] を参照してください。

図 7 [参照 6] に示すザイリンクス Zynq UltraScale+ RFSoC RF データコンバーター評価ツールには、 RF-ADC の性能特性として、 SNR の測定値 58.33dBFS と NSD の測定値 –151.25dBFS/Hz が表示されます (3.93216GSPS のサンプリングクロックを使用し、 Fout = 900MHz、 -1dBFS の正弦波を入力)。これを上の式で検証すると、次のようになります。

RF-ADC NSD(dBFS) @ 900MHz = – SNRmeasured(dBFS) – 10log10(fs/2)(Hz)

= –58.33dBFS – 10log10(3.93216GSPS/2)

= –151.33dBFS/Hz


図 6: FFT スペクトラム内の SNR と NSD の図

WP509_06_010719

–40

–160

–120

dBF

S–80

012-Bit ADC Full Scale Input (dBFS)

Ideal ADC SNR:

SNR(ideal) = 6.02(12)+1.76dB = 74dB

(Quantization Noise Only)

Noise Floor (per Hz):

= 10 log (Fs/2) = 10 log (4GHz/2)

= 93dBNSD = –74 - 93 = –167dBFS

ENOB (N) = 12 bits

Fs = 4GSPS

NSD dBFS/Hz( ) SNRmeasured dBFS( )– 10 fs2--- 10

Hz( )log–=





3 次相互変調歪み (IM3)複素信号は、同時に複数の周波数の成分を含みます。コンバーターの伝達関数の非直線性は、純音の歪みの原因となるだけでなく、 2 つ以上の信号周波数が相互作用して相互変調積を生成する原因となります。この現象の結果は相互変調歪み (すなわち IM3) と呼ばれています。

通常、「デュアルトーンテスト」を使用して各種の RF デバイス (特にデータコンバーター ) の非直線的な動作、すなわち IM3 を測定します。たとえば、間隔が狭い 2 トーン入力信号 (f1, f2) を ADC といった RF デバイスに注入すると、 ADC が完全に直線的であれば、入力信号とまったく同じ周波数に 2 つのトーンを含む出力が生成されます。一方、非直線的な ADC では、相互変調歪み積 2f1–f2 および 2f2–f1 と高調波成分 nf1 および nf2 が生成されます。図 8 に、 2 トーンテストを示します。

アプリケーションの中には (特に RF 信号処理に関連するアプリケーション)、相互変調積の影響を受けやすいものがあります。たとえば、RF アプリケーションでは、3 次差積の 2f1–f2 または 2f2–f1 が入力周波数に最も近くなるため (ほかの項はデジタルフィルターで除去可能)、これらの変調積は重要です。この理由で、 RF アプリケーションに IMD が指定される場合、 IM3 以外の項は通常は無視されます。

変調信号に隣接する帯域に「スペクトル再成長」と呼ばれる追加の周波数成分を生成する RF 通信システムでは、 IM3 が重大な問題を引き起こす可能性があります。受信パス内では、スペクトル再成長によって帯域外信号が検知対象信号に干渉する可能性があります。一方、送信パス内では、不良な IM3 が隣接チャネルに影響を与え、それらのチャネルがワイヤレスプロトコルの周波数マスクを渡せなくなる可能性があります。詳細は、 [参照 3] を参照してください。


図 7: RF データコンバーター評価ツールでの RF-ADC の NSD の測定 (900MHz)

WP509_07_123018

Am

plitu

de (

dBF

S)

HD3

HD2

External clock spurs (-79dBc)





Zynq UltraScale+ RFSoC RF-DAC の IM3 性能は、図 9 に示すように、入力周波数 900MHz、生成される 2 つのトーンの間隔 20MHz で -7.26dBm の信号を入力した場合、 IM3 は 2f1–f2 と 2f2–f1 相互変調歪み周波数の両方とも -85.63dBc になり、優れていることがわかります。 Zynq UltraScale+ RFSoC RF-ADC の IM3 の測定には、信号ジェネレーターから生成される、 900MHz で互いに 20MHz 離れた 2 つの –7dBm の信号を入力します。図 10 に示すように、RF 評価ツールで測定された RF-ADC の IM3 は -78.08dBc です。したがって、 RF-DAC と RF-ADC のいずれも、 2 トーン歪みテストで優れた直線性をサポートし、大きい周波数成分が新たに生成されることはありません。


図 8: 非直線的なシステムの IM3 の図


図 9: デュアルトーン入力による Zynq UltraScale+ RFSoCRF-DAC の IM3 の測定

WP509_08_010719

f1f2

Frequency

Non-linear

Frequency

Power

This is what happens when two tomesare input (f1 & f2) into non-linear system, i.e., mixing

Third-orderdistortionproduct

Intermodulationdistortion (IM3)y = ax3 + bx2 + c

f2 - f1 2f1 - f22f2 - f1

2f1 2f2

f1 + f2

Pow

er

Second-orderdistortionproducts

Third-orderdistortionproducts

4 GSPSADC

2f1 + f2 f1 + 2f2

2f1 3f2

1 Frequency Sweep

IM3 = -85.6dBc

1 Frequency Sweep

WP509_09_123018





隣接チャネル漏洩電力比 (ACLR)ワイヤレス通信需要の急増と共に、割り当てられた周波数スペクトラムの混雑が激化しています。今日のワイヤレスインフラストラクチャには、より多くの契約者とモバイル機器に IP サービスを提供するために、従来よりもはるかに大きなデータ容量と帯域幅が要求されています。無線通信インターフェイスを介して信号を送信中に、信号から隣接チャネルに漏れる電力が隣接チャネルの伝送に干渉し、無線システム全体の性能を低下させることがあります。

ACLR は、 3GPP 5G、 LTE、および W-CDMA などのワイヤレス無線システム用に設計された、主要な規格に準拠したスペクトラム測定手法です。図 11 に示すように、 ACLR は、通信システムの隣接チャネルに放射または漏洩する電力に対する、変調信号電力の比を特性評価します。各種の通信プロトコルの条件内で、チャネル帯域幅と隣接チャネルの間隔を変化させる機能が必要です。テスト対象デバイス (DUT) の ACLR の測定には、一般に変調信号ジェネレーターまたは DAC が使用されます。

Zynq UltraScale+ RFSoC は、 8x8 または 16x16 チャネルの DAC と ADC を内蔵しています。 DAC と ADC の両方の ACLR 性能を測定するテストは、ループバックモードで簡単に設定できます。


図 10: Zynq UltraScale+ RFSoCRF-ADC の IM3 の測定、デュアルトーン入力 (RF データコンバーター評価ツール)

WP509_10_123018

Am

plitu

de (

dBF

S)

IM3 = -78dBc


図 11: ACLR の図

WP509_11_123018

Output

Frequency

ACP Low

ACLR

ACP High

Carrier

Pow

er (

dBm

)





図 12 に、 ACLR 測定のユースケースを示します。 20MHz の 64QAM LTE キャリアを 5 つ使用する 42 IQ 変調信号が、送信パス内でデジタルベースバンドで生成され、 8 倍に補間され、 2 つの DAC チャネルで最大 3,500MHz にミクシングされます。 1 つのチャネルは周波数スペクトラムアナライザーに接続され、もう 1 つのチャネルは外部の Mini-Circuits ZRL-3500+ アンプを介して ADC にループバックされます。 3,500MHz の RF 信号は 8 分の 1 に間引きされ、ベースバンドまでミクシングダウンされます。クロッキング方式は、 RFSoC データコンバーターのサンプリングクロックとして 3,932.16MHz が使用され、ベースバンドサンプリングクロックとして 491.52MHz が適用されます。

Rohde & Schwarz FSW26 スペクトラムアナライザーを使用し、 DAC の動的性能を解析しました。図 13 に、サンプリング周波数 3,932.16MHz の PLL を内蔵した Zynq UltraScale+ RFSoC DAC によって生成される送信出力 3,500MHz での 64QAM 変調方式による 5つの20MHz マルチキャリアに関するスペクトラムアナライザーの ACLR 測定結果を示します。 Tx1 および Tx5 チャネルからのオフセットが 20MHz の場合（アナライザー画面の「Adj」 )、上側および下側隣接チャネルの ACLR はいずれも約 -67dBc になります。オフセットが 40MHz の場合 (アナライザー画面の「Alt1」 )、 ACLR は両方とも –68dBc になります。


図 12: Zynq UltraScale+ RFSoC の ACLR 測定のユースケース


図 13: RF-DAC の ACLR の測定 (3,500MHz で 5x20MHz の 64QAM 変調)

WP509_12_010719

BB X8Interpolation

DAC

RF SpectrumAnalyzer

SignalConditioning

RF = 3500MHz

RF = 3500MHz

RF

Loo

pbac

k

IQ Baseband NCO (+3500MHz)

BB X8Decimation

ADC

IQ Baseband NCO (–3500MHz)

fBB = 491.52MHz fS = 3932.16MHz

XCZU25/27/28 = 8T8RXCZU29 = 16T16R

WP509_13_123018

1 ACLR NCAN 1Rm Clrw





Zynq UltraScale+ RFSoC RF-ADC の ACLR は、図 14 に示すように、 DAC から ADC へのループバック構成で測定した値は 61.42dBc になります。

5G NR 基地局に関する 3GPP 5G の要件 [参照 7] により、送信パスのシステム全体の ACLR 放射制限は、キャリア信号に関して –45dB です。したがって、Zynq UltraScale+ RFSoC の優れた ACLR 性能により (ザイリンクスのデータシート DS926 [参照 8] を参照) 、システムのその他の部分 (パワーアンプなど) に大きなマージンを確保できるため、設計が容易になります。

まとめSNR および ENOB は、全ナイキスト帯域幅にわたって正弦波信号が入力される設定においてデータコンバーターの特性評価と解析によく使用されるパラメーターです。これらの従来のメトリクスは、ダイレクトサンプリングアプリケーションには推奨されません。これは、デザインでダイレクトサンプリングに使用される RF データコンバーターは、全ナイキスト帯域幅で動作する必要がないためです。ダイレクトサンプリングデザインに使用されるデバイスを評価するには、 NSD、 IM3、および ACLR パラメーターの方が適切です。このようなユースケースでは、検知対象帯域に混入するデータコンバーターのノイズを定量化することの方が重要です。つまり、さまざまな RF アプリケーションでシステムのデザインパフォーマンスを正確に評価するには、それぞれに異なるパラメーター仕様が必要となります。狭帯域アプリケーションと従来の広帯域アプリケーションのいずれについても、帯域内ノイズ、スプリアス信号、歪みを使用に適したメトリクスで正確に測定するには、適切な RF データ処理ソリューションを選択する必要があります。

マルチチャネルダイレクトサンプリング RF-ADC を搭載した Zynq UltraScale+ RFSoC のリリースにより、ザイリンクスのデバイスファミリは、単一デバイスによるフル機能のソフトウェア定義無線 (SDR) の実装など、最も厳しい RF 処理の条件を満たせるようになりました。これはザイリンクスが達成した業界初の成果の 1 つです。

詳細は、 japan.xilinx.com/RFSoC を参照してください。


図 14: RF-ADC の ACLR の測定 (5x20MHz、 64QAM 変調、 3,500MHz、ループバックモード )

WP509_14_010919

ACLR = 61.47dBc

Am

plitu

de (

dB)


japan.xilinx.com/RFSoC




参考資料注記: 日本語版のバージョンは、英語版より古い場合があります。

1. ザイリンクス Zynq® UltraScale+™ RFSoC ZCU111: RF データコンバーター評価ツール (ウェブサイトのダウンロードページ)。

2. Carusone, Tony Chan; Johns, David A.; Martin, Kenneth W.: 『Analog Integrated Circuit Design』 (第 2 版、 2012 年)。 Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.

3. National Instruments / ホワイトペーパー『Understanding Frequency Performance Specifications』 (2017 年)。

4. National Semiconductor / Kulchycki, Scott: 『Software Defined Radio: Don’t Talk to Me about ENOBs, Part 1』、『Part 2』。 EETimes RF & Microwave Designline (2010 年)。

5. Huawei Technologies Co., Ltd. / パブリックポリシーの位置付け: 『5G Spectrum』 (2017 年)。

6. アナログ・デバイセズ / Beavers, Ian: 『ノイズスペクトル密度: ADC の新しいメトリクス？』

7. ETSI / 技術仕様、 3GPP TS 38.101-1 v15.2.0 リリース 15: 『5G; NR; ユーザー端末 (UE) の無線送信および受信』 (2018 年)。

8. ザイリンクスデータシート『Zynq UltraScale+ RFSoC データシート : DC 特性および AC スイッチ特性』 (DS926: 英語版、日本語版)


japan.xilinx.com/products/boards-and-kits/zcu111.html#documentation

http://mirror.thelifeofkenneth.com/lib/electronics_archive/AnalogIntegratedCircuitDesign.pdf

http://www.ni.com/white-paper/3359/en/

https://m.eet.com/images/common/rfdesignline/2010/09/807_ENOBS_pt1.pdf

https://m.eet.com/images/common/rfdesignline/2010/09/808_ENOBS_pt2.pdf

https://www.huawei.com/en/about-huawei/public-policy/5g-spectrum

https://www.analog.com/en/technical-articles/noise-spectral-density.html

https://www.etsi.org/deliver/etsi_ts/138100_138199/13810101/15.02.00_60/ts_13810101v150200p.pdf

https://japan.xilinx.com/cgi-bin/docs/ndoc?t=data_sheets;d=ds926-zynq-ultrascale-plus-rfsoc.pdf

https://japan.xilinx.com/cgi-bin/docs/ndoc?t=data_sheets;d=j_ds926-zynq-ultrascale-plus-rfsoc.pdf




付録

信号対ノイズ比の式 SNR = 6.02N + 1.76dB の導出

図 15 に示すように、理想的な ADC コンバーターの量子化誤差 VQ を考えます。

VQ = V1 – Vin;

V1 = Vin + VQ

ここで、 V1 は量子化信号、 Vin は理想的な ADC の入力信号です。

Vin はランプ入力信号であるとします。したがって、図 16 に示すように、結果の V1 は DAC からの出力のため、階段状になります。 [参照 2]

VQ は Vin と V1 の差をとった結果であり、ノイズ信号 VQ(rms) の RMS 値は次式で求められます。

式 12

DC ～ fs/2 の全ナイキスト帯域幅で測定される RMS 量子化ノイズは、次式で求められます。

式 13


図 15: 量子化ノイズを調べるためのセットアップ


図 16: 図 15 のセットアップに基づく V1、 Vin、および VQ の関係

WP509_15_11219

A/D D/A

V1Vin

VQ

B

+–

V1

Vin

t(Time)

WP509_16_11219

t(Time)

VQ

1/2VLSB

T

–1/2VLSB

VQ rms( )1 T ---- VQ

2

T 2⁄–

T 2⁄

td=

1 T ---- VLSB

2 t– T

----- 2

T 2⁄–

T 2⁄

td=

VLSB2

T 3 ---------- T 3

3 ------

T 2⁄–

T 2⁄

=

VQ rms( )

VLSB12

---------=





理想的なデータコンバーターでは、 SNR は次式で求められます。

式 14

入力 (Vin) は正弦波とします。ピーク振幅は Vref/2 です。

式 15

を式 15 に代入すると、次のようになります。

式 16

（全ナイキスト帯域幅）

SNR 20Vin rms( )VQ rms( )-----------------

10log=

SNR 20Vin rms( )VQ rms( )-----------------

10log=

20Vref 2 2( )⁄

VLSB 12( )⁄--------------------------

10log=

VLSBVref2N--------≡

20

Vref 2 2( )⁄Vref2N-------- 12( )⁄

-------------------------

10log=

20 2N128

--------× 10log=

6.02N 1.76+( ) dB=





改訂履歴次の表に、この文書の改訂履歴を示します。

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る最大限の範囲で、 (1) 本情報は「現状有姿」、およびすべて受領者の責任で (with all faults) という状態で提供され、ザイリンクスは、本通知

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の法理によるかを問わない) ものとし、当該損失または損害には、直接、間接、特別、付随的、結果的な損失または損害 (第三者が起こした行

為の結果被った、データ、利益、業務上の信用の損失、その他あらゆる種類の損失や損害を含みます) が含まれるものとし、それは、たとえ

当該損害や損失が合理的に予見可能であったり、ザイリンクスがそれらの可能性について助言を受けていた場合であったとしても同様です。

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る義務も負いません。事前の書面による同意のない限り、貴殿または貴社は本情報を再生産、変更、頒布、または公に展示してはなりません。

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条件を参照してください。 IP コアは、ザイリンクスが貴殿または貴社に付与したライセンスに含まれる保証と補助的条件に従うことになりま

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2019 年 2 月 20 日 1.0 初版


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