天线到数据：对射频和无线系统中的真实行为进行建模

工程师将测量数据、多级行为模型和仿真工具相结合，以预测复杂射频和无线系统的实际性能。

现代射频和无线系统突破了性能、集成度和频率的极限。随着设计变得越来越复杂（图 1），工程师面临着一个核心问题：当物理组件偏离理想条件时，仿真如何准确预测现实世界的行为？考虑阻抗失配、非线性、耦合和制造变化等缺陷对于确保系统在硬件构建后按预期运行至关重要。

以下部分解决了工程师在使用分层建模、测量数据和对仿真保真度的仔细控制来应对这些挑战时提出的常见问题。真实世界的例子展示了如何结合行为模型、电磁分析和实验室测量来产生更可靠的预测、缩短开发时间并提高射频系统性能。

工程师在运行仿真时如何考虑射频组件的实际缺陷？
如图 2 所示，无线通信和雷达系统本质上很复杂，由数百个具有不同行为和交互的互连组件组成。主要挑战在于平衡模型保真度与计算效率。高保真模型可以捕获复杂的设备行为，但会显着增加仿真时间和资源消耗，而低保真模型可以以牺牲准确性为代价实现更快的分析。

为了有效管理这种权衡，必须利用有助于跨多个抽象层导航的建模工具。这些工具使工程师能够根据分析要求（从高级系统仿真到详细的电路级分析）有选择地调整细节级别，从而优化仿真性能和预测精度。这种分层建模方法对于复杂射频和微波应用中的高效系统设计、验证和优化至关重要。Otava 波束形成器芯片的数字模型就是一个例子，它使工程师能够在硬件可用之前测试设计，并演示仿真如何加速开发。这种方法允许在复杂的射频和微波应用中进行高效的设计、验证和优化。

您能分享一个示例，说明测量数据如何提高系统级仿真的准确性或可靠性吗？
在射频系统设计中，测量数据通常用于增强行为模型的准确性，从而使系统级仿真更加可靠。一个常见的挑战是，实验室原型只能涵盖有限的条件，而仿真需要预测更广泛的作场景的性能。

图 3 来自功率放大器 （PA） 和波束形成器的工作。工程师测量时域 I/Q 波形、AM-AM/AM-PM 曲线、天线方向图和 S 参数，然后使用这些结果构建捕获设备记忆效应和非线性的行为模型。为确保准确性，根据误差矢量幅度 （EVM） 测量对模型进行了验证，这有助于建立模型可信的条件。

借助这些经过验证的模型，设计人员可以直接在仿真中评估数字预失真 （DPD） 等先进技术，无需多轮硬件原型设计即可测试不同的算法类型、更新速率和硬件权衡。这种方法对于 5G 和卫星通信变得越来越重要，因为这些地方的设计周期很短，仅靠实验室测试无法捕捉全部作场景。

在使用行为模型对复杂的射频系统进行建模时，仿真速度和保真度之间的典型权衡是什么？
使用行为模型对复杂射频系统进行建模的核心权衡是在仿真速度和保真度之间。晶体管级模型可以捕获细粒度行为，但它们的计算成本很高，并且对于完整的系统分析来说通常不切实际。另一方面，移动到更高级别的抽象会提高速度，但会引起对丢失重要效果的担忧。

指导原则是特定的损伤或影响是否对系统级性能指标产生有意义的影响。例如，与连续波 （CW） 色调或 S 参数等更简单的测量相比，模拟误差矢量幅度 （EVM） 等复杂指标可以更全面地了解非理想性。如果噪声产生的中间射频级与早期级相比的影响可以忽略不计，则可以在不降低结果精度的情况下简化或排除噪声。

图 4 显示了如何通过抽象而不是一对一硬件复制来保持保真度。例如，非线性效应可以在输出级聚合，噪声源可以在输入级合并。这些策略简化了仿真并减少了运行时间，同时保留了基本的系统行为，使设计人员能够在速度和保真度之间取得有效的平衡。

哪些常见的建模疏忽会导致实际部署中的性能问题，尤其是在较高频率下？
可能导致高频性能问题的常见建模疏忽通常是由于简化假设或不完整的模型而引起的。

阻抗不匹配就是一个重要的例子。在具有 40-50 个级联组件（许多具有可调参数）的毫米波系统中，即使是半分贝的微小不匹配也会产生重大影响（图 5）。假设整个系统的理想 50 Ω匹配可能会导致功率预算不准确，并且在雷达应用中，它可以通过限制发射功率和降低接收器动态范围来直接缩小检测范围，从而可能导致错过目标或降低可靠性。

耦合和板载泄漏是需要仔细评估的其他因素。虽然电磁 （EM） 仿真对于预测这些影响和指导硬件修复非常强大，但仅依靠硬件调整可能会付出高昂的代价。行为模型允许工程师探索不同的缓解策略，例如将硬件修改与算法补偿进行比较。如果不考虑这些影响，可能会导致信号质量下降、系统效率降低以及设计或生产成本增加。

最后，数据源集成不足是另一个常见的疏忽。未能结合测量数据、电磁模拟和算法处理的行为模型可能会遗漏重要的损伤。集成模型提供准确的系统级性能预测，量化特定影响的影响，并指导工程师进行最有效和最具成本效益的设计改进。忽视这种集成可能会导致对系统性能的预测不准确、设计选择不理想，以及可能代价高昂的重新设计或现场故障。

随着射频系统的集成度和复杂性越来越高，真实仿真整个信号链的新兴最佳实践是什么？
随着射频系统变得更加集成和复杂，工程师们正在采用最佳实践，以确保仿真反映整个信号链中的实际性能。一种关键方法是将静态分析与动态仿真相结合，使工程师能够验证假设、发现差异并了解不同条件下的系统行为。

另一个最佳实践是在多个细节级别构建行为模型，如图 6 所示。高级模型让工程师可以快速探索系统性能，而详细模型则可以捕捉特定组件的细微差别。比较物理方程、电磁仿真和测量数据的结果有助于识别损伤并确认关键设计假设。例如，Lifeseeker 系统将手机变成定位信标，对蜂窝信号和环境的广泛模拟使工程师能够改进其设计并确保可靠的实际性能。

这种多层策略提高了仿真结果的可信度，加速了设计迭代，能够及早发现潜在问题，并支持稳健的系统优化。通过集成不同的建模技术和数据源，工程师可以更准确地预测现实世界的性能并做出更好的决策。

准确建模非理想效应对于预测实际射频和无线系统性能至关重要。通过跨多个抽象级别集成测量数据、电磁分析和行为建模，工程师可以及早评估关键权衡，减少硬件迭代，并提高仿真结果的可信度。这种方法可以更快、更可靠地设计先进的无线和雷达系统。