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TIS的計算公式

英利檢測 ? 2023-03-31 06:00 ? 次閱讀

根據讀者的要求,本篇我們繼續學習TIS的計算公式。我們知道TIS跟TRP是對應的,一個是接收機的總輻射靈敏度,一個是發射機的總輻射功率。在3GPP 5G NR無天線傳導口的1-O基站以及1-O和2-O的基站/終端測量中,雖有TRP的要求,但卻沒有TIS的要求,僅要求EIS。那么目前真正有TIS測量需求的,是CTIA的終端OTA標準,以及3GPP關于5G NR FR1的OTA測試標準(正在制定過程中)。

01

TIS/TRS

對于TIS(Total Isotropic Sensitivity:總的各向同性的靈敏度),在3GPP中稱為TRS(Total Radiated Sensitivity,總輻射靈敏度)。我們可以認為是同一種概念的兩種表達。

在CTIA標準中,TIS的離散化公式如下所示:

poYBAGQg-8aAIyU2AAB70qN38Is973.png

而3GPP 38.834中TRS的離散化公式也基本follow了CTIA標準:

pYYBAGQg-8-AAsV0AAA_M3sw9xI067.png

其中EIS是在每個方向和極化測量的輻射 effective isotropic sensitivity:有效各向同性靈敏度。相當于TRP計算公式中需測量的EIRP。N和M以及θ和?角,

同TRP中的定義是一樣的。TRP的計算公式-1

1.TRP <==> TIS/TRS;

2.EIRP <==> EIS;

們想當然地覺得TIS/TRS應該跟TRP是一樣的,那為什么公式表達跟TRP有如此差別呢?TIS/TRS的積分計算形式為什么是倒數形式呢?是不是覺得TIS/TRS的公式應該類似TRP,是這樣的?

pYYBAGQg_E6AEayQAAA8nhQmuLU996.png

其實這本沒有錯,關鍵是我們在探尋兩個極化的EISθ和EIS?時,出現了問題。

如果我們在計算TRP的時候,將EIRP寫成下式是理所當然的:

poYBAGQg_FuAYqWNAABPsNUzCm4717.png

然而,如果我們將EIS也寫成類似上面的式子,就大錯特錯了。

pYYBAGQg_GWAfuBmAABW_WDbbsY949.png

原因是:EIRP可以通過兩個極化值線性功率相加求和的方式來計算,然而EIS與EIRP不同,EIS是BER,BLER,吞吐量...高于閾值的最小功率。比方說,當EIS接收到功率-80dBm時,計算出的誤碼率/吞吐量等符合要求。此時需要將功率繼續降低至-81dBm,-82dBm,等等,直到BER,BLER,吞吐量等下降到閾值以下,記錄此時的EIS的值,即為所需要的值。如果按照上面的公式來計算兩個極化測到的EISθ和EIS?,那么得出的結果必然是比那個較高的(也就是較差的靈敏度)的那個極化的EIS更高(或更差)。例如:

1.EISθ = -79.72 dBm;

2. EIS? = -83.45 dBm;

3. 如果按照上面錯誤的公式計算,則

4. EIS = -78.19 dBm

顯然不應該是我們所要的結論。

02

TIS的公式推導

但我們仍然可以借鑒TRP的公式對TIS進行改造,我們先來復習一下TRP的積分公式:

pYYBAGQg_LKAZXQrAAELwNymPjc439.png


由上圖,我們可以將EUT接收器的總靈敏度Ps用下面的積分公式來表示。可以將PTIS挪到積分運算里面,則PTIS與天線分別在θ,?)方向上的增益G相乘(dB相加)即為那個極化的EIS。所以從這個原則上說,TRS/TIS與TRP的公式形式是一致的。

poYBAGQg_MGAY5ltAABkyk_tTM4348.png


接下來我們可以將天線分別在θ,?)方向上的增益G替換成以下形式:Gx,EUT是EUT的天線在(θ,?)方向上的相對各向同性增益(在極化x)。EISx(θ,?)輻射靈敏度相當于在(θ,?)方向上,在極化x輸入的最小信號功率,這個功率能夠滿足BER,BLER,吞吐量等的最低性能標準。

poYBAGQg_M6AdmKSAAAb5nSIS_Q528.png

所以有下面的推導:

pYYBAGQg_N2AW3jvAAE1cSpE5y4101.png

到了這一步,再進行離散化,參考TRP的計算公式-1中的結論,則得到:

pYYBAGQg_OmATilGAABcZyv_9y0396.png

其實,如果天線效率為100%,則TIS=Ps。我們只是利用他們做了一個相互的推導,得到我們希望得到的結論。

TRP<==> TIS/TRS;EIRP <==> EIS;EISθ = -79.72 dBm;EIS? = -83.45 dBm;如果按照上面錯誤的公式計算,則EIS = -78.19 dBm


以上信息由英利檢測(Teslab)整理發布,歡迎一起討論,我們一直在關注這方面的發展,如有引用也請注明出處。

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