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RSSI（Received SignalStrength Indication）是指接收的信号强度指示，是无限发送层的可选用部分，用来判定链接的质量，以及是否增大广播发送强度。 RSSI 技术 通过接收到的信号强弱测定信号点与接收点的距离,进而根据相应数据进行定位计算的一种定位技术 RSSI(Received Signal Strength Indicator)是接收信号的强度指示,它的实现是在反向通道基带接收 滤波器之后进行的. 为了获取反向信号的特征,在RSSI的具体实现中做了如下处理:在104us内进行基带IQ功率积分得到RSSI的瞬时值,即RSSI(瞬时)=sum(I^2+Q^2);然后在约1秒内对8192个RSSI的瞬时值进行平均得到RSSI的平均值,即RSSI(平均)=sum(RSSI(瞬时))/8192,同时给出1秒内RSSI瞬时值的最大值和RSSI瞬时值大于某一门限时的比率(RSSI瞬时值大于某一门限的个数/8192).由于 RSSI是通过在数字域进行功率积分而后反推到天线口得到的,反向通道信号传输特性的不一致会影响RSSI的精度. 在空载下看RSSI的平均值是判断干扰的最主要手段.对于新开局,用户很少,空载下的RSSI电平一般小于-105dBm.在业务存在的情况下,有多个业务时RSSI平均值一般不会超过-95dBm.从接收质量FER上也可以参考判断是否有干扰存在.通过以发现是否存在越区覆盖而造成干扰,也可以从 Ec/Io与 手机接收功率来判断是否有干扰.对于外界干扰,通过 频谱仪分析进一步查出是否存在干扰源. RSSI、RSRP、RSRQ和RX四者之间的区别 RSRP(Reference Signal Receiving Power)是在某个Symbol内承载Reference Signal的所有RE上接收到的信号功率的平均值; RSSI(Received Signal Strength Indicator)则是在这个Symbol内接收到的所有信号(包括导频信号和数据信号,邻区干扰信号,噪音信号等)功率的平均值 RSRQ(Reference Signal Receiving Quality)则是RSRP和RSSI的比值,当然因为两者测量所基于的带宽可能不同,会用一个系数来调整,也就是 RSRQ = N*RSRP/RSSI Rx: Recieived POWER 从定义来看RSRP相当于W CDMA里CPICH的RSCP,RSRQ相当于CPICHEc/No. 在小区选择或重选时,通常使用RSRP就可以了,在切换时通常需要综合比较RSRP与RSRQ,如果仅比较RSRP可能导致频繁切换,如果仅比较RSRQ虽然减少切换频率但可能导致掉话,当然在切换时具体如何使用这两个参数是eNB实现问题. RSSI和RX虽然是同一概念,具体指(前向或者反向) 接收机接收到信道带宽上的宽带接收功率.实际上中,前向链路接收机(指 手机)接收到的通常用Rx表示,反向链路接收机(指基站侧)通常用反向RSSI表示.前向Rx通常用作覆盖的判断依据(当然还需结合Ec/Io),反向RSSI通常作为判断系统干扰的依据.下面以反向RSSI为例说明: 为了获取反向信号的特征,在RSSI的具体实现中做了如下处理:在104us内进行基带IQ功率积分得到RSSI的瞬时值,即RSSI(瞬时)=sum(I^2+Q^2);然后在约1秒内对8192个RSSI的瞬时值进行平均得到RSSI的平均值,即RSSI(平均)=sum(RSSI(瞬时))/8192,同时给出1秒内RSSI瞬时值的最大值和RSSI瞬时值大于某一门限的比率(RSSI瞬时值大于某一门限的个数/8192).由于RSSI是通过在数字域进行功率积分而后反推到 天线口得到的,反向通道信号传输特性的不一致会影响RSSI的精度. 对于干净的无线电 磁环境,电磁底噪水平可以通过一下公式进行计算: PN = 10lg(KTW), 对于CDMA系统来说常温情况下的底噪水平是-113dBm/1.2288M,考虑5dB的接收机噪声系数以及2dB的无线环境底噪波动水平,所以正常情况下,RSSI的监测结果应该是-106dBm左右,对于系统负荷的影响,一般最大不超过8dB,也就是-98dBm左右,考虑3dB余量,也就是说在高负荷情况下,如果系统工作正常,RSSI平均水平最大不超过-95dBm,否则就意味着网络有严重的反向干扰. 1)其实,RSSI有其专用的单位,RSSI的单位与dBm有公式可以转换,转换公式如图1和图2所示. 2)电磁底噪水平的计算公式:噪声基底=-174+10 log(BW) + 噪声指数.其中BW为频带宽,单位为Hz;噪声系数为设备引入的热噪声.如果要计算CDMA系统1.25MHz带宽内基站天线接收端的噪声系数,其计算公式为:噪声基底=-174+10log(1.25*10^6)=-113dBm.由于天线端并没有经过有源设备,因此噪声系数为0.如果计算基站LNA噪声基底就要加LNA的增益和LNA的噪声系数. 测定反向干扰的一个很常用的方式就是观测系统RSSI(Received Signal Strength Indicator)值,RSSI值在反向通道基带接收滤波之后产生,在104μs内进行基带I/Q支路功率积分得到RSSI的瞬时值,并在1s内对瞬时值进行平均得到RSSI的平均值,查看RSSI的平均值是判断干扰的重要手段,空载下RSSI值一般在-110dBm左右,在业务存在的情况下,RSSI平均值一般不会超过-95dBm,如果发现RSSI值有明显的升高,那么肯定是存在反向链路干扰.对于 Motorola无线系统而言,可以在OMC下通过"diagnose"命令来"诊断"相应扇区的 BBX(宽带收发板卡)来查看RSSI值的情况.下图是分别针对三类扇区(空载扇区、负荷一般扇区、超忙扇区)诊断其BBX板卡得到的RSSI值,从图中可以清楚对比反向链路RSSI值在不同业务状况下(亦即不同的反向链路干扰下)的具体情况,唐山地区曾经由于外部强干扰源导致大面积反向链路干扰,在干扰信号足够强的情况下RSSI值可以达到-30dBm左右. 对CDMA系统而言,反向链路干扰在用户接入时的影响非常明显,由于反向链路质量的下降,移动台接入过程较正常情况会显得更"漫长"甚至是造成高的接入失败,原因是正常的前向链路质量会让移动台开环功控采用较低的功率发射接入试探,而由于反向链路干扰造成BSS系统并不能正常解调接入信道消息,移动台将以POWER Step步长逐步增加接入试探功率,这就使得接入过程被延长很多甚至是造成接入失败.所以,在判断反向链路干扰的时候,结合着接入指标来共同分析可以更快的发现问题. 如何面对RSSI异常 一、RSSI定义及正常范围 RSSI(Received Signal Strength Indicator)即反向信号强度指示,是指基站在1.2288M频带内接收到的反向信号强度.RSSI的正常范围可以是:【-93,-113】,超过这个范围,则可视为RSSI异常 二、RSSI 异常判断 用户感受:接入困难或者根本无发接入,语音质量不好,严重时甚至掉话; 观察终端:发射功率持续偏高(Rx+Tx>-70dBm)以上;有信号无法打电话,经过长时间接入后(20s),掉网; 话统分析:载频平均RSSI在正常范围【-93,-113】之外;主分集差超过6dB;FER过高,接入成功率、软切换成功率低,掉话率高,且接入失败和掉话的原因主要为空口; 三、RSSI异常的原因分类 RSSI异常分3种情况,分别是过低、过高、主分级差值过大等,常见的引起RSSI异常原因有:工程质量问题、外界干扰、参数设置错误、设备故障和终端问题等.如下表所示: 对发现的RSSI异常要采取相应措施消除其对网络的影响,如果是由设备故障引起的,可以通过更换设备解决;对参数配置错误引起的RSSI升高,通过对参数的修改来解决;对查找到的其他外部干扰源,必须予以清除,必要时可以通过当地无委进行清频;如果因为客观原因清频不能进行,可以通过RF优化,即增大 天线俯角或降低天线高度(必要时增加基站),以缩小扇区覆盖半径,降低来自远方的干扰,该方法适用于城市密集地区,对农村等广覆盖场景不适用. RSSI故障排查 先确认问题扇区是否闭塞,排除低级原因,再进行后续排查! 第一步:检查告警 定位问题,首先检查告警,要养成习惯! 检查告警,如RSSI主分集接收通道故障告警、TRM主(分)集对比异常、驻波告警等硬件问题.如果有这样的告警,则看告警日期和RSSI值异常是否有时间上的关联性.如果有关联性,则RSSI异常很有可能是这些告警的设备故障引起的,确定是否周期性的.在异常周期出现时,检查工程质量(转第六步). 第二步:检查载频话务量是否过高 在发现RSSI值过高后或主分集差值过大时,先检查该扇区载频的话务情况.如果话务大于25Erl,且RSSI值随着话务量的变化而明显变化,则引起RSSI异常的原因很有可能是话务过高所致,可考虑采取现网挖潜或者网络扩容的方式,来降低该扇区载频的负荷,达到负荷分担的目的,并观察在话务降低后,RSSI值是否恢复到正常水平. 第三步:检查ACH占用率及呼叫尝试次数 通过话统,查看ACH占用率,如果ACH占用率超过60%,就需结合登记次数及呼叫尝试次数进行分析,判定是否为频繁登记和用户频繁发起接入引起.如果是频繁登记引起,可以修改相关的登记参数,减少登记次数;如果在话务不高的情况下,用户频繁发起接入,则需找出用户频繁发起接入的真正原因,需检查各个设备工作状态是否正常,排除由于系统异常导致用户频繁接入.一般接入信道占用率过高问题是由于边界LAC区域参数设置不正确,或者系统工作不正常导致,具体解决措施可以参考参数检查和告警问题分析部分. 第四步:检查是否存在大量呼叫资源分配失败 由于设备工作存在异常,比如传输,或者BSC资源分配模块工作存在异常,大量呼叫被系统频繁拒绝,导致用户反复呼叫而导致RSSI异常.具体现象是网络忙时单扇区呼叫[尝试次数-CS]+[ 尝试次数-PS]过高 3000次以上,分析话统或者CSL会发现存在大量的异常呼叫释放.一般情况如果存在大量呼叫资源分配失败问题扇区同时会存在ACH接入信道负荷高问题. 此类问题的解决需要检查传输是否工作正常,CE配置是否正常,FMR资源是否足够,SPU负荷是否过高,或者漫游限制问题导致过多的呼叫被拒绝 如果以上操作后,RSSI恢复到正常范围,则流程结束,否则进行下一轮分析. 第五步:检查与RSSI异常相关的参数 一些参数设置不合理也会导致RSSI升高,因而在发现RSSI升高时,需对以下重点参数检查进行检查,是否被修改过,若被修改过,尝试改回默认值看问题是否解决. Reg_z ONe边界区,Total_zone和Zone_timer设置检查;不合理或Reg_zone设置错误,导致终端频繁登记等都可能导致RSSI升高. 0)基带增益,射频增益检查3n. SCTGAIN ,TXGAIN,确认是否修被改过.查询命令  ST CDMACHMSCBSC 1)初始接入功率参数检查 INTPWR,PWRCSTEP,确认是否修被改过.查询命令 ST SYSMSGPARA 2)业务信道最小增益检查; VFCHMAXGAINR1/ DFCHMAXGAINR1,VFCHMINGAINR1/DFCHMINGAINR1, www.mscbsc.com,q%Z0&@*S U 查询命令 ST PWRINF 默认是关闭的,打开会导致某些终端异常.查询命令 ST CHM 4)基站层二应答检查 该参数只对cdma2000 1x扇区有效.当L2ACKCTRLSWT开关打开时,基站将对收到的需要应答的接入消息进行层二应答,默认状态下是关闭的.设置命令:SETCBTSSIGSOFTPARA 5)分集旁路开关检查(主要对于一个扇区有两个载频板的情况) 如果基站接了分集,需要旁路分集.查询命令:SET CBTSRFPARA; 第六步:检查工程质量 进行下步每个步骤时,过程中可以采用Telnet方法观察瞬时RSSI变化情况. 先判断是天馈系统的问题(机顶口以上),还是基站系统的问题(机顶口以下),或者是二者共同引起的.将没有问题扇区的 天线与有问题扇区的天线互换,查看二者RSSI,可判断是天馈系统的问题,还是基站系统的问题,或者二者都有问题.如果二者都有问题,先解决天馈系统问题. 天馈系统检查 在天馈系统检查过程中,需近端开启RSSI跟踪功能,密切注意调整过程中RSSI的变化情况,天馈系统的检查建议按照以下方法进行: 1、  检查RSSI异常的扇区天馈系统各处 接头是否拧紧,确保工程安装质量.如果接头制作不好或者接头间连接不好,可重新制作并紧固接头,保证工程安装质量,查看RSSI变化情况,如果RSSI恢复正常,则定位为工程质量问题,否则进行下一步检查; 2、检查天馈的驻波比,确保从天线到机顶的驻波比符合要求(一般要求驻波比小于1.5),如果驻波比较大,建议整改天馈,直到馈线的驻波比合格,观察RSSI异常是否消除,如果消除,则定位为驻波比异常导致,否则进行下一步检查; 3、互换故障天馈系统的主分集馈线,观察RSSI异常是否随固定的馈线转移,如果是,则进行下面的测试,以判定RSSI异常是否与通道的发射功率有关; 4、闭塞RSSI异常的载频,观察RSSI是否恢复正常.如果恢复正常,则说明RSSI异常与通道的发射功率有关,建议检查通道是否接有 避雷器,如果有,则按如下操作进行,否则进行干扰测试; 5、去掉避雷器,打开载频,观察RSSI是否恢复正常,如果恢复正常,则定位为避雷器所致;否则,可能为天线或者外部干扰所致; 6、更换故障扇区的天线,观察RSSI异常现象是否消除,如果消除,则定位为天线所致,否则,可能存在外部干扰,转至进行干扰测试. 基站系统检查 连线检查:天线、 跳线/馈线、CDDU和TRM,重点对基站内这几个单元的连线、接头等进行检查,看是否有松动或者馈线破损耗.过程中采用Telnet方法观察瞬时RSSI变化情况. 硬件检查 在确认连线及各个接头正确的条件下可进行硬件检查,硬件检查前确认单板的 拨码开关设置、数据配置等是否正确.在保证这些无误后,将接收通道的 射频器件CDDU进行扇区间互换,如果RSSI异常现象随着接收通道的射频器件转移,则可将故障定位在调换的射频器件部分;如果调换之后故障依旧,可将 功放器件进行扇区间互换,如果互换后RSSI异常现象随着TRM转移,则可定位为功放故障;如果调换之后故障依旧,可将TRM进行扇区间互换,如果互换后RSSI异常现象随着TRM转移,则可定位为TRM故障; 第七步:确认是否由外界干扰引起 如果基站下带有直放站( 光纤直放站,无线直放站,干放等有源设备),关闭直放站,查看RSSI是否恢复正常.若恢复,则需要通知直放站厂家进行整改. 一般来说,如果是外界干扰,会对周围的扇区产生干扰,使周围扇区载频的RSSI抬升.因而在进行干扰测试前,可用MapInfo导入站点信息,查看RSSI异常的小区指向区域,根据RSSI值异常的扇区的指向,就可以定位出干扰源的大概位置,然后使用YBT250在该区域查找干扰源. 通过对得到的干扰数据的分析,确定干扰特征、干扰类型及出现是否有规律等,明确反向干扰是是带内干扰还是带外干扰、稳定的宽带干扰还是突发干扰.对于前向链路,根据测试到的具体干扰情况进行定量分析. 基于RSSI的无线传感器网络三角形质心定位算法 无线 传感器网络是面向事件的监测网络,对于大多数应用,不知道传感器位置而感知的数据是没有意义的.实时地确定事件发生的位置或获取消息的节点位置是传感器网络最基本的功能之一,也是提供监测事件位置信息的前提,所以定位技术对传感器网络应用的有效性起着关键的作用. 在 无线传感器网络中,按节点位置估测机制,根据定位过程中是否测量节点间的实际距离或角度,可分为基于距离(Range-based)的定位算法和距离无关(Range-free)的定位算法.前者需要测量节点间的实际距离;后者是利用节点间的估计距离来计算末知节点的位置.在基于距离的定位算法中,测量节点间距离或方位时采用的方法有T OA(Time of Arrival),TDOA(Time Difference ofArrival),RSSI(ReceivedSignal Strength Indicati ON)和AOA(Angle ofArri-val).距离无关的算法主要有质心算法、DV-hop算法等.相比之下,基于距离的定位算法测量精度较高,距离无关的定位算法对硬件要求较低. 比较各种基于距离的测距算法,TOA需要精确的时钟同步,TDOA需要节点配备 超声波收发装置,AOA需要有 天线阵列或 麦克风阵列,这三种算法对硬件要求较高.RSSI技术主要是用RF信号,而节点本身就具有无线通信能力,故其是一种低功耗、低价的测距技术. 接收信号强度指示RSSI的定位方法,是在已知发射节点的发射信号强度,根据接收节点收到的信号强度,计算出信号的传播损耗,再利用理论和经验模型将传输损耗转化为距离,最后计算节点的位置.因为理论和经验模型的估测性质,故而RSSI具有较大定位误差. 基于RSSI技术,提出一种将RSSI测量方法与三角形质心算法相结合的新型定位算法,该算法用三角形质心算法减小RSSI的测量误差.仿真表明,该算法基于RSSI的三边测量法定位算法相比,极大提高了定位精度. 1 国内外相关研究 当无线信号在大气环境中传播时,由于多种因素影响,信号强度会随着其传播距离的增加而衰减.这表明,信号强度变化与传播距离间存在着某种函数关系,且通常情况下传感节点均可很容易配置测定接收信号强度的模块.所以,近年来研究人员开始将RSSI技术用于传感器节点定位中. 目前,对RSSI的研究主要有两个方面.一是,提高改良传输损耗模型,建立更符合实际环境的数学模型;二是,结合各种测量算法,减小传输损耗模型带来的误差.这里研究重点在第二个方面. 最早的研究人员使用RSSI加三边测量法的定位技术,如文献中的RADAR室内 定位系统. 文献的编辑提出采用交叠环定位的方式,利用包含未知节点的相互交叠的环形区域来定位未知节点.该方法只是比较相应RSSI的大小,并未利用它测距.文献提出一种加权质心定位算法,它提出信标节点影响力的概念,节点到 信号源的距离越近,由RSSI值的偏差产生的绝对距离误差越小,影响力越大.影响力越大的信标节点对节点位置有更大的决定权.其采用优选信标节点的方式,根据信标节点对未知节点的不同影响力确定加权因子,以此来提高定位精度. 文献提出综合RSSI算法和切圆圆心法的RCM算法,提高了定位精度,仿真表明,在RSSI测距误差散布达到50%时,定位误差可降到10%以内. 2 基于RSSI的三角形质心算法模型 与文献一样,该算法针对大规模随机散布野外应用环境,这类应用大都不需要节点进行精确定位,只需要知道节点的大概区域就可满足需求,同时要求硬件成本低、定位过程通信开销小、节能. 2.1 基于RSSI的定位 RSSI测量,一般利用信号传播的经验模型与理论模型. 对于经验模型,在实际定位前,先选取若干测试点,记录在这些点各基站收到的信号强度,建立各个点上的位置和信号强度关系的离线数据库(x,y,ss1,ss2,ss3).在实际定位时,根据测得的信号强度(ss1′,ss2′,ss3′)和数据库中记录的信号强度进行比较,信号强度均方差最小的那个点的坐标作为节点的坐标. 对于理论模型,常采用无线电传播路径损耗模型进行分析.常用的传播路径损耗模型有:自由空间传播模型、对数距离路径损耗模型、哈它模型、对数一常态分布模型等.自由空间无线电传播路径损耗模型为: 式中,d为距信源的距离,单位为km;f为频率,单位为MHz;k为路径衰减因子.其他的模型模拟现实环境,但与现实环境还是有一定的差距.比如对数一常态分布模型,其路径损耗的计算公式为: 式中,Xσ是平均值为O的高斯分布随机变数,其标准差范围为4～10;k的范围在2～5之间.取d=1,代入式(1)可得,LOSS,即PL(d0)的值.此时各未知节点接收锚节点信号时的信号强度为: RSSI=发射功率+天线增益一路径损耗(PL(d)) 2.2 基于RSSI的三角形质心定位算法的数学模型 不论哪种模型,计算出的接收信号强度总与实际情况下有误差,因为实际环境的复杂性,换算出的锚节点到未知节点的距离d总是大于实际两节点间的距离.如图1所示,锚节点A,B,C,未知节点D,根据RSSI模型计算出的节点A和D的距离为rA;节点B和D的距离为rB;节点C和D的距离为rC.分别以A,B,C为圆心;rA,rB,rC为半径画圆,可得交叠区域.这里的三角形质心定位算法的基本思想是:计算三圆交叠区域的3个特征点的坐标,以这三个点为三角形的顶点,未知点即为三角形质心,如图2所示,特征点为E,F,G,特征点E点的计算方法为: 同理,可计算出F,G,此时未知点的坐标为  由仿真得,在图2中,实际点为D;三角形质心算法出的估计点为M;三边测量法算出的估计点为N.可知,三角形质心算法的准确度更高. 3 基于RSSI的三角形质心算法过程 3.1 步骤 (1)锚节点周期性向周围广播信息,信息中包括自身节点ID及坐标.普通节点收到该信息后,对同一锚节点的RSSI取均值. (2)当普通节点收集到一定数量的锚节点信息时,不再接收新信息.普通节点根据RSSI从强到弱对锚节点排序,并建立RSSI值与节点到锚节点距离的映射.建立3个集合. 锚节点集合: (3)选取RSSI值大的前几个锚节点进行自身定位计算. 在B_set:中优先选择RSSI值大的信标节点组合成下面的锚节点集合,这是提高定位精度的关键. 对锚节点集合,依次根据(3)式算出3个交点的坐标,最后由质心算法,得出未知节点坐标. (4)对求出的未知节点坐标集合取平均,得未知节点坐标. 3.2 误差定义 定义定位误差为ER,假设得到的未知节点的坐标为(xm,ym),其真实位置为(x,y),则定位误差ER为: 4 仿 真 利用Matlab仿真 工具模拟三角形质心算法,考察该算法的性能.假设在100m×100 m的正方形区域内,36个锚节点均匀分布,未知节点70个,分别用三边测量法和三角形质心定位算法进行仿真,仿真结果如图3所示.由图3可知,三角形质心算法比三边测量法,定位精度更高,当测距误差变大时,用三角形质心算法得出的平均定位误差比用三边测量法得出的小得多. 5 结 语 在此提出了将RSSI方法和三角形质心定位算法相结合的方法,通过仿真实验,将该算法和三边测量算法相比较,证明了该算法的优越性.下一步将研究在锚节点数量不同时的平均定位误差. 利用DS1864提高APD的RSSI校准 APD RSSI先容 许多 光模块在高灵敏度应用中使用基于雪崩光电 二极管(APD)的光 接收器.在这样的模块中,接收信号强度指示(RSSI)基于光电流,而不是无阻 放大器( TIA)输出的电信号幅度.图1所示为一个典型的具有电压输出的电流监控 电路. 流过APD的电流可由公式:IAPD = PRX × M × η计算,式中: IAPD是以mA为单位的电流 PRX是以mW为单位的接收功率 M是APD的雪崩增益系数 η是以A/W为单位的转换效率 转换效率依赖于结构因素、温度以及波长,其典型值在0.65 < η < 0.95范围内. 将APD偏置到接近于其击穿电压VBR可以得到APD增益,VBR典型值在20V至80V,由APD结构和工作温度决定.APD偏置离其击穿电压越近,M值越大.当APD处于雪崩模式时,M与施加到APD上的电压VBR和VAP成比例,它们的关系为:M ∝ √(VBR/(VBR - VAPD)).M的精确测量由APD材料类型、增益以及其它参数决定.对于一个155Mbps至40Gbps的典型APD,M通常设置在:3 < M < 10,图2给出了一个典型的APD增益曲线.从图1可以看出,当光输入功率增大时,通过减小M值,R1可以增大APD的动态范围.随着R1电流的增加,APD的电压降低.从而使得APD偏离其击穿电压,降低M值,公式为:M ∝√(VBR/(VBR - (VBIAS - IAPD × R1))).需要注意的是,通过对上述方程进行替代,可以发现M仅依赖于其自身:M ∝√(VBR/(VBR - (VBIAS - PRX × M × η × R1))).通过一个检测比例为10:1的电流镜,ADC上作用的电压(VADC)按照下式计算: VADV = IAPD × (1/10) × R2 = PRX × M × η × (1/10) × R2 图2. 典型的APD增益曲线 增强RSSI模式概述 DS1864 SFP 激光器与诊断IC包括一个用于M ON3通道的增强RSSI模式,该通道是13位ADC的一个差分输入.增强的RSSI也称为双范围特性.在增强的RSSI模式下,ADC会进行两次不同的读取,称为精确读取模式和粗略读取模式(DS1864数据资料的第20和21页先容了这种模式).精确测量模式会自动测量小输入信号.但是,如果ADC输入大信号,将自动使用粗略测量模式. 对于APD RSSI测量,很重要的是须注意增强型RSSI的两个范围具有独立的失调和量程校准因子.另外,精确测量模式下允许ADC测量结果最多右移7位.当配置为7位右移时,精确模下的最大读数是01FFh,而粗测模式下的最小读数是01E0h.为了防止两个范围重叠(01FFh至01E0h),提供了31位的滞回. APD RSSI的双范围校准 为了满足SFF-8472,监测电路和ADC必须进行校准,以保证1 LSB =0.1μW.因为M随输入功率的不同而变化,为了保持每个LSB都在0.1μW,需要优化ADC步长.如果M从3变到10,使用一个ADC的LSB加权,所产生的总误差为10×log10(10/3) = 5.23dB.因为DS1864容许对两个不同的ADC范围进行独立校准,可以定义两个不同的LSB加权.这会减小由于M的改变而引起的误差.图3所示为理想的LSB加权和基于典型APD和 检测器的两个不同加权. 图3. 典型APD检测器的理想LSB加权和实际校准的加权 当MON3的精确转换配置为7位右移时,在ADC的1E0h和1FFh台阶之间发生LSB 加权的交叉.最佳LSB加权值必须基于APD和监测电路确定,上例得到的RSSI误差如图4所示. 图4. 典型APD监测器应用中的RSSI误差
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发表于 2020-4-9 10:56:44
