在5G通信测试中,信号发生器作为核心设备,通过模拟复杂信号环境、验证设备性能、优化网络质量,贯穿于研发、生产、部署及维护全流程。其具体应用可归纳为以下六大场景,结合技术原理与典型案例展开分析:
信道模拟
信号发生器结合信道仿真器,可模拟不同传播环境(如视距/非视距、多径衰落、阴影衰落)下的信号特性。例如,在5G基站研发中,通过生成毫米波频段(如24-40GHz)的窄波束信号,测试基站对高速移动终端的波束跟踪能力,确保在复杂场景下(如高铁、城市峡谷)仍能维持稳定连接。
主动干扰注入
生成特定干扰信号(如窄带干扰、宽带阻塞干扰)以测试设备抗干扰能力。例如,在5G终端测试中,注入与5G频段重叠的Wi-Fi 6信号,验证终端的频谱共享和干扰规避机制,确保共存场景下的通信质量。
共存测试
模拟5G与其他无线技术(如卫星通信、雷达系统)的频谱重叠场景。例如,在C波段(3.7-4.2GHz)部署中,通过信号发生器生成卫星通信信号,测试5G基站对邻频干扰的抑制能力,避免对卫星业务造成有害干扰。
现网部署优化
使用便携式信号发生器模拟终端信号,结合频谱分析仪测量不同位置的接收功率和信噪比(SINR),优化基站布局。例如,在密集城区场景中,通过信号发生器生成多用户信号,测试基站对高密度接入的承载能力,避免网络拥塞。
干扰源定位
生成特定频段的干扰信号(如非法基站使用的1.8GHz频段),定位网络中的干扰源。例如,在工业园区中,通过信号发生器模拟雷达系统信号,测试5G基站对雷达脉冲干扰的抵抗能力,提升网络稳定性。
太赫兹频段测试
随着6G研究推进,信号发生器需支持太赫兹频段(如100GHz以上)信号生成。例如,在6G原型机测试中,通过信号发生器生成太赫兹频段信号,验证超高速数据传输(如1Tbps)和智能超表面(RIS)技术的可行性。
AI与自动化测试
结合AI算法实现测试场景的智能生成和故障诊断。例如,通过机器学习分析信号发生器生成的测试数据,自动识别设备性能瓶颈(如射频前端非线性失真),缩短研发周期。
高频段测试损耗
毫米波信号在空气中衰减严重,需采用高性能天线和近场测试技术。例如,使用紧缩场(Compact Range)测试系统,在暗室环境中模拟远场条件,减少信号损耗。
多通道同步精度
Massive MIMO测试对通道间相位同步要求极高(纳秒级),需采用精密时钟同步技术。例如,基于PXI标准的模块化测试系统,通过背板总线实现多信道信号的同步生成与分析。
测试标准迭代
3GPP持续更新5G标准(如Release 17引入的NR-U非授权频谱支持),测试设备需快速适配新规范。例如,信号发生器需支持动态频谱共享(DSS)测试,验证5G与Wi-Fi在非授权频段的共存能力。