Este importante artigo para os profissionais e estudantes de telecomunicações foi elaborado em 2004 com base em documentação da Agilent. Seu conteúdo, entretanto, será atual por muito tempo ainda.
Os analisadores de espectro são instrumentos indispensáveis no dia a dia do profissional das telecomunicações. Com eles é possível ter uma idéia do que ocorre com um sinal não só na sua freqüência mas num amplo domínio o que é fundamental para análise e diagnósticos de problemas. Existem duas tecnologias usadas nos analisadores de espectro, varredura (sweep) e Análise por Transformada Rápida de Fourier (FFT). Veja neste artigo as diferenças entre as tecnologias e no que isso influi nos resultados das análises. O artigo que levamos ao leitor é baseado em documentação da Agilent Technologies.
A análise de sinais através de um analisador de espectro envolve fatores como faixa dinâmica, precisão e velocidade, os quais devem estar presentes nos instrumentos empregados.
No entanto, dependendo da tecnologia empregada, um desses fatores pode comprometer o outro, o que significa que nem sempre é possível obter o máximo de precisão com o máximo de velocidade ou faixa dinâmica.
Desta forma, dependendo do tipo de trabalho a ser realizado pelo profissional, é preciso entender como as diversas tecnologias empregadas e as características que elas adicionam aos instrumentos podem influir na analise de um sinal.
Neste artigo vamos comparar as duas tecnologias encontradas nesses instrumentos, em alguns tipos de medidas. Uma é a que faz uso de um processo de varredura (sweep) e a outra faz uso da análise pela Transformada Rápida de Fourier (FFT), que é uma técnica digital.
Comparando a Precisão de Amplitude
Os dois tipos de analisadores de espectro apresentam erros de amplitude. No entanto, os tipos por varredura (sweep) possuem recursos para correção que levam a melhores resultados, conforme mostra a figura 1.
No analisador de espectro por varredura a precisão de amplitude dos filtros de resolução de largura de faixa (RBW = Resolution Bandwidth) pode ser maior porque eles estão centralizados na mesma freqüência.
No caso dos FFT entretanto, a linearidade do processo de conversão do sinal depende do conversor A/D e portanto é ele que determina a precisão.
Uma ampla resposta plana é necessária para evitar os erros de conversão. Os erros normalmente são compensados mas o processo é imperfeito, na maioria dos casos, podendo permanecer erros tão grandes como +/- 0,25 dB tipicamente.
O uso de DSPs permite diminuir este tipo de erro.
Comparação da Faixa Dinâmica
As tecnologias digitais mais modernas que fazem uso de conversores analógico-digitais e DSPs estão se tornando mais comuns e mais avançadas. Na maioria dos aparelhos a tecnologia digital é concentrada algumas etapas depois das etapas de FI e do amplificador logarítmico.
No entanto, existem analisadores em que esta tecnologia já é implementada após a etapa de FI e a filtragem é feita por técnicas FFT ou por implementação digital de filtros de FI.
A mudança do processo de conversão pode resultar numa melhora da faixa dinâmica dos FFTs em relação aos equipamentos que se baseiam em varredura.
Faixa Passante dos ADCs
A relação sinal/ruído efetiva de um processo de conversão de um sinal da forma analógica para digital (ADC) pode ser melhorada substancialmente limitando-se sua faixa passante. No caso dos analisadores de espectro típicos tipo sweep, um pré-filtro analógico limita a faixa passante para o ADC em aproximadamente 2,5 vezes a faixa passante final.
Os pré-filtros analógicos também são usados nos analisadores tipo FFT, mas os seus benefícios estão limitados devido a sua faixa mais larga. Como o espalhamento inteiro de freqüências é processado no FFT, o pré-filtro analógico é mais estreito, com uma banda fixada em aproximadamente 1,25 vezes a faixa do FFT.
Efeito do Autoranging
O autoranging é uma técnica poderosa para expandir a faixa e a resolução de um sistema ADC, e com isso a faixa dinâmica. Nos analisadores tipo sweep, a intensidade o envelope na resposta de um pré-filtro varia levemente o suficiente para que o ADC possa mudar de faixa e com isso acompanhar o envelope.
O autoranging também pode ser usado na análise FFT, no entanto, a faixa não pode ser mudada dentro do espalhamento de freqüências de um único FFT. Assim, o piso de ruído de cada FFT é tipicamente mais elevado e isso, por sua vez, limita a faixa dinâmica. Com o analisador sweep temos então uma melhor faixa dinâmica.
Velocidade de Varredura Usando um Filtro Digital
Longos períodos de medida nos analisadores de espectro tipo sweep resultam de medidas que normalmente requerem faixas estreitas e um espalhamento maior de freqüências. Essa situação ocorre normalmente em espalhamentos de freqüência abaixo de 100 kHz tipicamente, e também em medidas de espúrios de baixo nível, onde faixas estreitas são usadas para diminuir o nível de ruído médio.
Para varreduras de faixas estreitas, o fator limitante na velocidade é a capacidade do filtro de resolução de faixa responder ao envelope ou as variações de intensidade resultantes do processo de varredura.
A velocidade de resposta limitada do filtro é responsável por erros na exibição da freqüência e na amplitude. Esses erros aumentam quando o tempo de varredura diminui.
Nos analisadores de espectro tradicionais, esses erros são mantidos dentro de valores conhecidos, limitando-se a velocidade de varredura dos filtros. Os erros de resposta dos filtros variam com o quadrado a faixa passante o que significa que seus valores são muito menores quando a faixa passante é reduzida.
Os filtros Gaussianos são os mais usados nos analisadores de espectro tipo sweep devido a sua boa seletividade (para sinais de igual nível) e além disso são comparativamente rápidos.
As limitações decorrentes das características dos filtros podem ser contornadas de diversas formas, sendo uma delas a que faz uso de técnicas digitais.
Apesar dos efeitos dos filtros estarem presentes tanto nas configurações analógicas como digitais, as respostas e características dos filtros analógicos não podem ser alteradas, o que não ocorre com os filtros digitais onde elas são facilmente modificadas pelo uso de DSPs.
Com isso, analisadores que fazem uso dessas técnicas digitais passam a ter características melhoradas como, por exemplo:
* Melhor fator de linearidade dos filtros para maior seletividade em qualquer faixa selecionada.
* Incrementos de banda (10 %) menores para otimizar o tempo de varredura e banda passante.
* Características dinâmicas previsíveis (tempo de resposta para as variações do envelope) que causam erros de intensidade e freqüência devido à varredura podem ser corrigidas com precisão.
Taxas de varredura maiores resultam em erros de amplitude maiores. No entanto, nos filtros digitais esses erros podem ser compensados através de algoritmos apropriados, de modo a se reduzir seus efeitos.
Velocidade
A maior vantagem dos analisadores FFT é a sua velocidade em medidas que exijam a utilização de filtros de resolução de bandas estreitas (RBW) e um espalhamento de freqüências relativamente grande.
O processamento FFT pode ser modelado para agir como centenas de filtros RBW ligados em paralelo.
Assim, no caso de uma análise em faixa estreita, um instrumento FFT pode alcançar velocidades maiores analisando muitas freqüências ao mesmo tempo. No entanto, para faixas mais largas, ocorre uma sobrecarga computacional pode comprometer os benefícios do processamento paralelo.
A análise FFT é uma abordagem valiosa para análise de sinais em bandas estreitas onde os tempos dos tipos de varredura podem ser inaceitavelmente longos.
A figura 2 mostra uma comparação dos tipos de analisadores tratados neste artigo.
Outra vantagem dos analisadores FFT é a apresentação dos resultados de todo o espectro de freqüência num único ciclo de aquisição.
Continuum de Performance
Quando diversas FFTs são usadas para cobrir um único espalhamento de freqüências, a faixa dinâmica pode ser melhorada pelo uso de filtragem e autoranging em cada segmento de FFT. Por exemplo, se 10 FFTs são usados para cobrir um único espalhamento de freqüência, a faixa de freqüências do pré-filtro pode ser fixada em um valor de apenas 1/10 de um único FFT, o que permite uma melhora na faixa dinâmica.
Neste caso, os resultados de cada FFT são unidos de modo a formar um "continuum" que abrange toda a faixa do espectro que está sendo analisada.
Faixa Dinâmica de Tipos com FFT Múltiplas
Quando diversas FFTs são usadas para cobrir um único espalhamento de freqüências, a faixa dinâmica pode ser melhorada através do uso de filtragem e autoranging para cada segmento FFT.
Por exemplo, 10 FFTs proporcionam 10 possibilidades de autoranging na captura da magnitude do espectro no espalhamento das freqüências medidas.
Velocidade nos FFTs Múltiplos
A velocidade das medidas num analisador que use diversas FFTs não será a mesma que se obtém num instrumento com uma FFT. No entanto, os benefícios obtidos pela possibilidade de se estreitar a faixa de cada FFTs são maiores do que os resultantes da redução da velocidade.
Quando se usam diversas FFTs, a velocidade final será determinada por diversos fatores, incluindo-se o tempo de aquisição de dados, o tempo de processamento, e o tempo de comutação.
Um valor típico para análise em faixa estreita é de 1,83/RBW do tempo de varredura multiplicado pelo número de FFTs.
No gráfico da figura 3 mostramos a porção plana da curva de análise FFT em comparação com o tempo de processamento dos sinais.
Varredura Automática e Manual
Muitos analisadores de espectro possuem recursos para selecionar de modo automático o modo de varredura. O usuário podem selecionar entre dois algoritmos o que está mais de acordo com o sinal a ser analisado.
Um dos algoritmos dá ênfase a faixa dinâmica enquanto que o outro dá prioridade a velocidade de medida.
A escolha é feita em função da faixa de resolução. Nas aplicações comuns, um analisador escolhe a FFT por filtros RBW abaixo de 10 kHz e análise por varredura para RBW de 10 kHz e acima.
Se a otimização da faixa dinâmica for selecionada (existindo essa opção), o analisador automaticamente escolhe a melhor varredura sem que haja comprometimento das outras características.
Os tipos de varredura também podem ser selecionados manualmente de modo a otimizar a velocidade, faixa dinâmica ou precisão.
No entanto, é preciso ter cuidado que o aumento da precisão, por exemplo, pode comprometer outras características. O operador deve estar apto a escolher o melhor ajuste para a análise que está sendo feita.
Conclusão
Os analisadores por varredura e FFT apresentam características diferenciadas que podem ser mais importantes em determinados tipos de trabalho.
Assim, o operador de tais instrumentos deve conhecer as limitações de cada um de modo a saber quando uma análise está ou não dotada de erros inerentes ao próprio princípio de funcionamento do aparelho.
Esse conhecimento também é importante para que se saiba ajustar as próprias características de um instrumento específico para uma aplicação.
