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2, A参数相乘
但是这有个前提是级联网络的各个子网络的S参数是已知的。如果已知,我们直接把子网络的S参数封装到仿真模型里面,在ADS里面级联起来运行一下就得到了。也不用上面那些复杂的公式了。所以对于已知S参数的子网络,级联网络的S参数也是一定的。
但是在射频评估阶段,我们很难拿到所有子模块的S参数,并且有些子模块的S参数也有一定的波动性。这个时候快速评估就显得格外重要。
举个栗子,两个子模块的回波损耗 RL 要求都是18dB,那么级联网络的回波损耗 RL 会是多少呢?
因为在上文的计算中,我们不仅要知道S11 的值,还需要S21,S12 和S22 的值,显然这个例子是缺乏的,这样通常情况下,我们可以根据 统计方法给出一个合理的估计,也就是运用RSS(平方和根)的方法来计算。
RL1=-18dB
Γ1=10^(-18/20)=0.12589
RL2=-18dB
Γ2=10^(-18/20)=0.12589
那么 Γ3=sqrt(Γ1^2+Γ2^2)=0.178
RL3=20log(0.178)=-14.99dB
也就是说按照统计方法得到的这个级联网络的回波损耗是15dB。这个值的准确率还是蛮高的,同学们可以尝试一下。
那么最差会是多少呢?
RL worst=20log(Γ1+Γ2)=-11.979dB ≈-12dB。
这个12dB和子网络的18dB相差6dB。这就是最差会恶化 6dB 的原因,也就是20*log10(2)。
同理,按照上面的计算方法也可以评估两个不同RL模块级联的总RL,比如子模块1的RL是18dB,子模块2 的RL是10dB,那么级联网络RL的统计值就是13.2dB, 最差值是7.1dB。
这样计算对不?
最差是多少我们知道了,那么级联网络的RL最好能到多少呢?
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