OIP3和P1dB公式推导

在文献和网上常常看到：三阶截点功率大约比1dB压缩点功率高10~13dBm。
即:IP3≈P1dB+(10~13)dBm

想起在阅读学习CRIPPS大师的书籍时也有见到过该结论的推导，于是记录一下这个过程

关于双音：

假设一个PA放大器的输入和输出的关系可以用标准的幂级数公式来表示：
当输入两个功率相等且频率相差很小的双音信号时，假设如下：
所以可得：

通常，偶阶项远离信号频点，故没有那么关注。产生的交调信号如2w₁-w₂、2w₂-w₁会靠近信号邻近位置，会对有用信号产生影响，所以一般分析时取到包含三阶和五阶。

妈呀！公式好像推导错了！上图公式有误！懒得改了~
利用数学知识(三角函数)运算后可得可得下表(所有产物)：

如下为典型的频谱：

单音:

当给PA输入单音的信号时：

代入三角函数公式，

在基频下输出电压为：

在没有压缩或非线性项的情况下，输出电压幅度将简单地等于a₁*v_ic；如果将其功率降低1dB，则输出电压将变成：
联立上述等式：

可得

上式给出了信号的输入幅度的值，该信号根据两个幂级数系数a1和a3引起1dB增益压缩。
(注：幂级数中的高阶项已被忽略)

双音：

同理：
由最初的推导公式可知，当一次项和三次项相等时可得：

化简后得：

联立单音和双音的结果：

两者的比值取20*log(v_ip3/v_ic)大致在9.6dB附近。

所以当只取到三阶项来进行计算的时候，双音的输入三阶截距点大约比单音的1dB压缩点大10dB。如果取到所有项后，双音会比单音大13dB左右。

IP3和P1dB公式推导相关推荐

IP3 三阶交调截取点测试(转帖)
放大器.混频器和振荡器的通用规范本文介绍并定义了在混频器.放大器和振荡器的数据资料中用到的RF术语,包括增益.变频增益.相位噪声.三阶截取点.P1dB.插入损耗.输出功率.调谐增益和调谐范围,另外还 ...
IIP3/IMD/IM3/P1dB
非线性器件IP3的定义为:在非线性器件输入端,加等幅.不同频率的双音信号,由于器件的非线性,非线性器件的输出信号中有三阶交调分量.产生. 双音(TwoTone)基频信号的频率分别是F1和F2,那么,三 ...
02、射频中Г、S Parameters、RL、IL、Gain、VSWR、NF、P1dB、HMD、IMD、ACPR、IIP3、OIP3、DRSF、PAE等指标计算及其重点公式总结
1.Г(reflect coefficient) 2.S Parameters 3.RL(Return loss) 回波损耗,损耗回波 4.IL(Insertion Loss) 插入损耗,损耗插入 ...
P1dB、IIP3、OIP3、IMD定义及关系
P1dB 1分贝压缩输出功率.放大器有一个线性动态范围,在这个范围内,放大器的输出功率随输入功率线性增加.随着输入功率的继续增加,放大器进入非线性区,其输出功率不再随输入功率的增加而线性增加,也就是说 ...
我所理解的卡尔曼滤波——公式推导与应用
我所理解的卡尔曼滤波--公式推导与应用 1.什么是卡尔曼滤波 2.卡尔曼滤波的数学推导 2.1 状态方程和测量方程 2.2 卡尔曼滤波过程 3 卡尔曼滤波应用 1.什么是卡尔曼滤波先举个例子说一下什 ...
吴恩达老师深度学习视频课笔记：单隐含层神经网络公式推导及C++实现(二分类)
关于逻辑回归的公式推导和实现可以参考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79346691 下面是在逻辑回归的基础上,对单隐含层的神经 ...
BP神经网络公式推导及实现(MNIST)
BP神经网络的基础介绍见:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471,这里主要以公式推导为主. BP神经网络又称为误差反向传播 ...
《周志华机器学习详细公式推导版》发布，Datawhale开源项目pumpkin-book
点击上方↑↑↑蓝字关注我们~ 「2019 Python开发者日」全日程揭晓,请扫码咨询 ↑↑↑ 来源 | Datawhale(ID:Datawhale) 如果让你推荐两本国内机器学习的入门经典作,你会 ...
西瓜书公式推导讲解来了！
↑↑↑关注后"星标"Datawhale 每日干货 & 每月组队学习,不错过 Datawhale学习开源贡献:Datawhale团队组队学习 Datawhale南瓜书是经 ...

IP3和P1dB公式推导

OIP3和P1dB公式推导

关于双音：

单音:

双音：

IP3和P1dB公式推导相关推荐

最新文章

热门文章