Application Notes

Mediciones de BER sencillas para PRBS largas

El analizador de señal y espectro R&S®FSW es un instrumento de alto rendimiento capaz de medir multitud de parámetros clave de sistema y de componentes. Al utilizar la funcionalidad de tasa de bits erróneos (BER) de la opción R&S®FSW-K70P, es posible determinar con precisión el rendimiento de los errores de datos sin procesar de un componente o sistema.

Su misión

Los desarrolladores de componentes y sistemas de comunicaciones están interesados en la calidad de la señal de modulación que es capaz de proporcionar su dispositivo. Esto guarda relación directa con la calidad de los datos que se están enviando. Una mala calidad puede dar como resultado una baja calidad en la llamada de voz y un bajo flujo de datos debido a que los datos se transmiten de manera incorrecta.

En un sistema de comunicaciones, cada uno de los bits se transmite en un símbolo de datos. La precisión de modulación mide la desviación de cada símbolo recibido respecto a la posición ideal de dicho símbolo en su diagrama de constelación. Esta medición se denomina magnitud del vector de error (EVM).

Señal con EVM excelente (es decir, gran precisión de modulación)
Señal con EVM excelente (es decir, gran precisión de modulación)
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Aunque esta medición resulta útil, no nos dice nada sobre el impacto de los errores de datos en el sistema, pues es posible tener una EVM mala en un sistema sin ningún error de bit.

La misma señal con una fuerte distorsión. Tiene una baja calidad de modulación, pero queda claro que ningún símbolo caería en un cuadrante adyacente.
La misma señal con una fuerte distorsión. Tiene una baja calidad de modulación, pero queda claro que ningún símbolo caería en un cuadrante adyacente.
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Los errores de bit se producen cuando un símbolo de datos aparece en la zona equivocada (cuadrante de QPSK) del diagrama de constelación. Esto se denomina error de decisión de símbolo. Estos errores se producen porque el símbolo de datos estaba distorsionado por la amplitud, fase, temporización o ruido aditivo durante la transmisión. Cuando esto ocurre, se producen errores de bit porque los datos que queremos han acabado por corromperse y se han recibido de forma incorrecta.

configuración de medición
configuración de medición

Solución Rohde & Schwarz

Los errores de bit pueden medirse mediante configuraciones de prueba tanto de un puerto como de dos puertos.

Configuraciones de prueba típicas de un puerto y de dos puertos

En una configuración de prueba de un puerto, el propio dispositivo bajo prueba produce tanto los patrones de datos como el formato de modulación que se quiere medir. Un chipset transmisor o un módem son ejemplos para esta configuración.

En el pasado, la medición de BER consumía mucho tiempo y era compleja. Actualmente, el proceso se ha simplificado y es casi instantáneo, incluso para patrones de datos de gran longitud y complejidad, como el PRBS23, que cuenta con más de 8 millones de combinaciones posibles que deben calcularse previamente.

Configuración del R&S®FSW-K70P

  • En primer lugar, el R&S®FSW debe saber qué tipo de modulación esperar, p. ej., QAM o QPSK. A continuación, el R&S®FSW debe saber cómo se mapean los datos a cada punto de la constelación. Siempre que se utilice un generador vectorial de señales R&S®SMx, el mapeo puede ajustarse a «SMx», lo cual coincidirá siempre con el mapeo por defecto del generador independientemente de la modulación.
  • Después, debemos decirle al R&S®FSW que utilizará «datos conocidos» para su proceso de demodulación y seleccionar el origen y el tipo de datos.

En este paso también es posible cambiar manualmente el polinomio o negar la ruta de realimentación.

  • Por último, deben mostrarse los resultados de la tasa de bits erróneos. Esto puede hacerse en «Config. ventana» para la medición de la «Precisión de modulación».

Resumen

Con un conocimiento básico del polinomio PRBS y del mapeo de datos, la BER puede medirse con facilidad en el R&S®FSW para cualquier secuencia PRBS, independientemente de su longitud.

Como ventaja adicional, el enfoque de datos conocido ofrece unos resultados de EVM de alta precisión, incluso para entornos con SNR baja.