スペクトラム解析の“なぜ？”がわかる。 Keysight スペクトラム解析の基礎ハンドブック

Keysight Technologies スペクトラム解析の基礎 Application Note

02 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note キーサイトは、このアプリケーションノートをBlake Peterson氏に捧げます。 Perterson氏はヒューレット・パッカードとキーサイトにおける45年にわたる在職中、また 退職後も世界中のあらゆるお客様に傑出した技術的なサポートを提供しました。長い間、 Peterson氏はマーケティングや技術営業職の後輩たちにスペクトラム・アナライザの「イロ ハ」を伝授し、それが彼らにとって、さらに高度な技術を理解する基礎となりました。スペ クトラム解析の分野で、Peterson氏は良き指導者であり、また技術への貢献者であると敬愛 されています。 Peterson氏は多くの業績を残されましたが、代表的なものは次のとおりです。 – アプリケーションノート『スペクトラム解析の基礎』の初版を執筆し、また改訂版にも 貢献されました。 – 現代のスペクトラム・アナライザの先駆けとなった8566/68スペクトラム・アナライザ、 および発表当時、業界における、新しい性能標準となるPSAシリーズ スペクトラム・ アナライザの発売に貢献されました。 – Blake Peterson大学の創設を着想されました－これはキーサイトのすべてのエンジニア のためのトレーニングを提供するためのものです。 その輝かしい実績のあかしとして、Peterson氏は、2013年に著しい活躍が認められ、 "Microwaves & RF"誌から存命中の方に送られる"Living Legend（生ける伝説）"賞の最初の 受賞者となりました。

03 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 目次 第1章：はじめに .................................................................................................5 周波数領域と時間領域 ........................................................................................5 スペクトラムとは ...............................................................................................6 スペクトラムを測定する理由 .............................................................................6 シグナル・アナライザの方式 .............................................................................8 第2章：スペクトラム・アナライザの基礎 ..........................................................9 RFアッテネータ ................................................................................................10 ローパスフィルターとプリセレクター ..............................................................10 アナライザの同調 .............................................................................................11 IF利得 ................................................................................................................12 周波数分解能 .....................................................................................................13 残留FM .............................................................................................................15 位相雑音 ............................................................................................................16 掃引時間 ............................................................................................................18 包絡線検波器 ....................................................................................................20 表示装置 ............................................................................................................21 ディテクターの種類 ..........................................................................................22 サンプルディテクター .......................................................................................23 ポジティブ・ピーク・ディテクター ..................................................................24 ネガティブ・ピーク・ディテクター ..................................................................24 ノーマルディテクター .......................................................................................24 アベレージディテクター ...................................................................................27 EMIディテクター：アベレージディテクターとQP（準尖頭値）ディテクター ......27 平均処理 ............................................................................................................28 タイムゲート処理 ..............................................................................................31 第3章：デジタルIF技術の概要 ..........................................................................36 デジタルフィルター ..........................................................................................36 デジタルIF部 .....................................................................................................37 カスタムデジタル信号処理IC ............................................................................38 その他のビデオ処理機能 ..................................................................................38 周波数カウンター .............................................................................................38 デジタルIF、その他の特長 ................................................................................39 第4章：振幅確度と周波数確度 ..........................................................................40 相対的不確かさ ................................................................................................42 絶対振幅確度 .....................................................................................................42 全不確かさの改善 ..............................................................................................43 仕様、代表値、公称値 .......................................................................................43 デジタルIF部の構成と不確かさ .........................................................................43 振幅不確かさの例 ..............................................................................................44 周波数確度 ........................................................................................................44

04 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 目次 （続き） 第5章：感度と雑音 ............................................................................................46 感度 ...................................................................................................................46 ノイズフロアの低減 ..........................................................................................48 雑音指数 ............................................................................................................49 プリアンプ ........................................................................................................50 雑音のような特性を有する信号 .........................................................................53 雑音測定用プリアンプ .......................................................................................54 第6章：ダイナミックレンジ ..............................................................................55 ダイナミックレンジと内部歪み ........................................................................55 アッテネータによる確認（アッテネータテスト） ................................................56 雑音 ...................................................................................................................57 ダイナミックレンジと測定の不確かさの関係 ....................................................58 利得圧縮 ............................................................................................................60 表示範囲と測定範囲 ..........................................................................................60 隣接チャネル電力測定 .......................................................................................61 第7章：周波数範囲の拡張 .................................................................................62 内部高調波ミキシング .......................................................................................62 プリセレクション ..............................................................................................66 振幅校正 ............................................................................................................68 位相雑音 ...........................................................................................................68 ダイナミックレンジの向上 ................................................................................69 プリセレクションの利点と欠点 .........................................................................70 外部高調波ミキシング .......................................................................................71 信号識別 ............................................................................................................73 第8章：最新のシグナル・アナライザ ................................................................76 分野・用途に特化した測定 ................................................................................76 位相情報の必要性 ............................................................................................. 77 デジタル変調解析 ..............................................................................................79 リアルタイムスペクトラム解析 .........................................................................80 第9章：データの取り扱いと測定器の維持管理 ..................................................81 データの保存と印刷 ..........................................................................................81 データ転送と測定器の遠隔制御 .........................................................................81 ファームウェアのアップデート .........................................................................82 校正、トラブルシューティング、診断、修理 ....................................................82 むすび ...............................................................................................................82 用語集 ...............................................................................................................83

05 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 第1章：はじめに このアプリケーションノートでは、掃引 時間領域のあらゆる電気的現象は、フー 周波数、振幅、および位相という信号に 同調型スーパーヘテロダイン・スペクト リエ1の理論によれば、固有の周波数、振 関するすべての情報を必要とする測定が ラム・アナライザの基礎を詳述し、さら 幅、および位相を有する1つまたは複数の ある一方で、多くの測定は個々の正弦波 にスペクトラム・アナライザの最新の機 正弦波に分解することができます。すな 成分の位相情報を必要としません。後者 能を考察します。 わち、時間領域の信号を、それに対応す のような測定をスペクトラム解析と言い る周波数領域の信号に変換できるという ます。スペクトラム解析は比較的理解しや 基本的概念として、スペクトラム・アナ ことです。周波数領域で測定をすれば、 すく、しかも極めて有用なので、まず、ス ライザは、正弦波の実効値を表示するた 各周波数に存在するエネルギーの量がわ ペクトラム・アナライザがスペクトラム解 めに校正された、周波数選択性を持つピー かります。適切なフィルターを使うこと 析をする仕組みを第2章から説明します。 ク応答型の電圧計と言えます。校正され により、図1-1のような波形をいくつかの た電圧計を使い、正弦波のなんらかの値 正弦波、つまりスペクトル成分に分解す ある信号を時間領域から周波数領域へ変 （ピーク値、平均値など）と、その値を測 ることができ、この成分ごとに評価する 換するためには、理論的には、すべての 定したときの抵抗値が分かれば、スペク ことができます。各正弦波は固有の振幅 時間、つまり無限遠の過去から無限遠の トラム・アナライザで電力を直接表示す と位相で特定されます。周期的な信号を解 未来にかけて信号を評価する必要があり ることは可能です。ただし、電力計とは 析する場合、フーリエによれば、周期Tの ます。しかし、実際の測定時間は常に有 異なることに注意が必要です。近年のス 信号を分解して得られる各正弦波は、周波 限です。フーリエ変換を、周波数領域か ペクトラム・アナライザは、デジタル技 数領域では1/Tの間隔で観察されます2。 ら時間領域への変換にも使うことができ 術を駆使し、より多くの機能を持つよう になりました。このアプリケーションノー トでは、スペクトラム・アナライザの基 礎からデジタル技術やデジタル信号処理 (DSP)技術を応用した様々な機能までを解 説します。 周波数領域と時間領域 スペクトラム・アナライザの詳細説明に 入る前に、まず「スペクトラムとは何か。 なぜ私達はスペクトラムを解析するのか」 について考えてみましょう。私達は時間 を基準にすることが多く、電気的な事象 などがいつ起きたかに着目します。オシ ロスコープを使えば、個々の電気的事象 （または、適切なトランスデューサ／セン サーを使い電圧に変換することのできる 電気以外の物理的事象）の瞬時値を時間の 関数として表示できます。つまり、オシ ロスコープを使い、信号の波形を時間領 域で観察することができます。 図1-1.　複雑な時間領域の信号 1. Jean Baptiste Joseph Fourie（r 1768～ 1830年）。フランスの数学者、物理学者であり、周期関数は正弦と余弦の級数に展開できることを発見しました。 2. 時間領域での単発信号はTが無限大と考えられるので、周波数領域では各正弦波の間隔は無限小、すなわち連続的に表れることになります。

06 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note ますが、この場合も同様に、理論的には すが、なぜそう見えるのかまでは分かり 帯域外輻射、およびスプリアスは重大な すべての、すなわち無限に続くスペクト ません。この複雑な信号を時間領域と周 関心事です。例えば、携帯電話システム ル成分を評価する必要があります。現実 波数領域から観察すると図1-2に示すよう では、その搬送波の高調波にあたる周波 的には、有限の帯域幅であっても、その になります。周波数領域の表示は、スペ 数上のエミッションを確認し、その周波 帯域幅に信号のほとんどのエネルギーが クトラムを構成する各正弦波の周波数と 数上で稼働する他のシステムに対する干 収まれば、実用上十分な結果が得られま 振幅を座標に描いたものです。ご覧のよ 渉が無いことを確認する必要があります。 す。なお、周波数領域のデータをフーリ うに、この場合のスペクトラムはまさに2 エンジニアや作業者にとって、搬送波を エ変換する際は、各周波数成分の位相情 つの正弦波で構成されています。これで、 変調するベースバンド信号の歪みもまた 報が重要になります。例えば、一旦、周 元の波形が理想的な波形に見えなかった 重大な問題となります。 波数領域に変換した方形波を、位相情報 理由が分かりました。もう1つの正弦波、 が欠落した状態で時間領域に戻すと、の この場合は、2次高調波が含まれていたの 3次相互変調（複雑な信号の2つの無変調波 こぎり波に変わってしまう可能性があり です。では、時間領域の測定は不要でしょ が互いに他を変調すること）は、多くの場 ます。 うか。そんなことはありません。時間領 合、その歪み成分が使用帯域と重なるた 域での測定が優れている場合は多くあり めフィルターで除去できないことから、 スペクトラムとは ますし、時間領域でないと実行できない 特に問題を引き起こす可能性があります。 測定もあります。例えば、パルスの立ち では、ここで考察するスペクトラムとは 上がり／立ち下がり時間、オーバーシュー 電波監視も周波数領域で行う重要な測定 何を指すのでしょうか。スペクトラムと ト、リンギングなどの測定は時間領域で です。テレビやラジオの放送、携帯電話 は、正弦波の集まりであり、この正弦波 のみ実行が可能です。 システム、警察無線や緊急時の通信、お の集まりを適切な方法で合成することに よび他の通信設備などの種々の無線通信 より、時間領域で観察している信号を生 成することができます。ここで、ある正 スペクトラムを測定する理由 に対して、それぞれ異なる周波数が政府 の監督官庁により割り当てられています。 弦波を観察したとき、実際には図1-1のよ 周波数領域の測定にもその利点がありま これらの通信が、それぞれ割り当てられ うな複雑な信号波形が観察されたとしま す。図1-1と図1-2が示すように、信号の た周波数で運用され、規定の通信帯域内 す。波形を見れば、明らかにこの信号は 高調波成分の測定は周波数領域が適して で動作することが重要です。送信機、そ 理想的な正弦波ではないことが分かりま います。無線通信に携わる方にとって、 の他電波を意図的に発射するものは、多 くの場合、周波数間隔を狭めて運用する ことを余儀なくされます。隣接するチャ ネルに漏洩し、その結果、干渉を引き起こ す信号のエネルギー量は、このようなシス テムで使われる電力増幅器や、その他の回 路素子の主要な性能指標の1つです。 電磁波障害(EMI)とは、意図的であるか否 かに関わらず電波を発射する機器からの 不要エミッションを指す用語です。放射 にせよ（電源ラインまたはその他の接続線 を通しての）伝導にせよ、これらの不要エ ミッションは他のシステムの動作に障害 時間領域測定 周波数領域測定 を与えることがあります。電気／電子製 品の設計または製造の担当者は、ほとん どの場合、様々な政府機関や業界標準機 図1-2.　時間領域と周波数領域の関係 関が定めた規制に沿った、周波数ごとの エミッションレベルの試験を行う必要が あります。 Figure 1-2.

07 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 図1-3.　送信機の高調波歪みテスト 図1-4.　GSMの無線信号と不要エミッションの許容上限値を示すスペクトラム マスク 図1-5.　RF増幅器の2トーン試験 図1-6.　EMI試験の1つであるCISPR11上限値に対する放射エミッションの測定例

08 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 雑音を測定する事もよくあります。能動 Error Vector Magnitude、エラーベクト 回路や能動部品からは多くの雑音が発生 ル振幅）、I/Q不平衡、位相誤差対時間など、 関連資料 します。雑音指数や信号対雑音比(SNR)な さまざまなものがあります。通信におい ベクトル測定の詳細については、 どの試験は、部品の性能や、その部品の ては、歪みの測定が受信機と送信機の両 『Vector Signal Analysis Basics システム全体性能への寄与を評価するた 方にとって重要です。送信機の出力の高 – Application Note』（カタログ番号 めに重要です。 調波歪みが大きすぎると、他の通信帯域 5989-1121EN）をご覧ください。 に干渉するおそれがあります。受信機の 0 Hzに同調するFFTアナライザにつ Xシリーズ シグナル・アナライザを用い 前段増幅器では、信号のクロストークを いては、Keysight 35670Aのウェブ たこれらの測定例を、図1-3～ 1-6に示し 防ぐために相互変調歪みをなくす必要が サイト(www.keysight.co.jp/ ます。 あります。例えば、ケーブルTVの搬送波 find/35670A)をご覧ください。 に相互変調歪みがあると、分配システムの シグナル・アナライザの方式 幹線を通るときに同じケーブルの他のチャ ネルに歪みを生じるおそれがあります。一 初期の掃引同調型スーパーヘテロダイン・ 般的な歪み測定としては、相互変調、高調 スペクトラム・アナライザは振幅を測定 波、スプリアスなどの測定があります。 するだけでしたが、技術が進歩し通信シ ステムが複雑化するにつれて、位相を測 このアプリケーションノートは掃引型の 定する重要性が高まりました。スペクト 振幅測定を中心に考察し、位相に関わる ラム・アナライザは、現在ではしばしば 測定は第8章にて手短な概説に留めること シグナル・アナライザとも呼ばれますが、 にします。 技術や通信システムの進歩に呼応してい ます。1段または複数段の周波数変換の後 参考：ヒューレット・パッカードがコン に、信号をデジタイズし、振幅情報だけ ピューターを中心に事業を展開するよう でなく位相情報も失うことなく、これを になり、1990年代後半に、ライフサイエ 情報の一部として表示することができま ンス／化学分析と電子計測分野の事業を す。このように、振幅に加え位相も解析 継続するために、アジレント・テクノロ できるアナライザをベクトル・シグナル・ ジーを設立して分社化し、さらに2014年 アナライザと呼びます。なお、従来のス に電子計測分野の事業を継続するために、 ペクトラム・アナライザは振幅情報のみ キーサイト・テクノロジーを設立して分 を扱うことから、スカラー・アナライザ 社化しました。当時の多くのスペクトラ と呼ばれることもあります。Keysight X ム・アナライザにはヒューレット・パッ シリーズ シグナル・アナライザのような カードまたはアジレント・テクノロジー 最新のシグナル・アナライザは、スカラー のロゴが付いていますが、キーサイトが 解析、ベクトル解析、FFT（高速フーリエ サポートしています。 変換）解析のすべてに対応できます。 このアプリケーションノートは、皆様が、 一般的なスペクトラム・アナライザの測 スペクトラム・アナライザやシグナル・ 定には、周波数、電力、変調、歪み、雑 アナライザに対する理解を深め、この汎 音などがあります。信号のスペクトル成 用測定器の能力を最大限に引き出すこと 分を知ることは、帯域幅が制限された無 ができることを目指しています。 線システムの場合に特に重要です。 Keysight FieldFoxなどの堅牢なポータブ ル・アナライザを使用すれば、送信施設 やアンテナ施設の評価などの作業が容易 になります。一般的なアナログ変調測定 の例として、変調度、側波帯振幅、変調 品質、占有帯域幅などがあります。デジ タル変調の測定としては、変調精度（EVM：

09 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 第2章：スペクトラム・アナライザの基礎 この章では、スペクトラム・アナライザ ルター（フィルターが必要な理由は後述し ラム・アナライザの出力先はスピーカー の基本的な動作原理を中心に説明します。 ます）を通りミキサーに入り、ここで局部 ではなく表示装置であり、さらに、LOが 現代の技術を用いることで、アナログ回 発振器(LO)からの信号とミキシングされ 選局ダイヤルではなく、電子的に制御さ 路の多くは最新のデジタル回路に置き換 ます。ミキサーは非線形素子なので、出 れることです。 えることができますが、まず、初期のス 力には、元の2つの入力信号の他に、これ ペクトラム・アナライザの内部構造を理 ら入力信号の高調波、これら2つの入力信 スペクトラム・アナライザの出力は2次元 解することは、本章の考察をするにあた 号の和と差、さらにそれぞれの入力信号 の軌跡の表示ですが、これからどのよう り有益なことです。 と高調波の和と差が含まれます。この出 な情報を得ることができるか考察します。 力の中で、IF（中間周波数）フィルターの通 表示はグリッドと呼ばれる格子上にマッ デジタル回路がもたらすスペクトラム解 過帯域内にある信号は後段へ送られ、処 ピングされ、横軸は10目盛、縦軸も通常 析の機能や特徴については、後の各章で 理（増幅、多くの場合は加えて対数への変 10目盛あります。横軸は周波数に対して 考察します。第3章では、現在のスペクト 換）され、基本的には、包絡線検波器で整 比例するよう校正されており、左から右 ラム・アナライザで用いられているデジ 流検波されます。検波された信号は、ロー にかけて増加します。周波数の設定は2段 タル技術について説明します。 パスフィルターで高域成分を除去され、 階で行います。まず、中心周波数設定を 表示装置の縦軸を駆動します。一方、掃 使い、格子の中央の線における周波数を 簡略化したスーパーヘテロダイン・スペク 引信号発生器で発生したランプ信号で、 調整します。次に周波数スパン設定を使 トラム・アナライザのブロック図を図2-1 表示装置の横軸を駆動します。これによ い、左端から右端まで全10目盛の周波数 に示します。ヘテロダインとは、一般的に り、表示装置の左端から右端への掃引動 範囲（スパン）を調整します。これらは独 は混合を意味しますが、ここでは周波数の 作を行い、同時に、同じランプ信号がLO 立した設定なので、中心周波数を変更し 変換を意味します。また、スーパーはスー の出力周波数を制御します。LO周波数は ても周波数スパンは変わりません。他の パーオーディオ周波数、つまり可聴範囲を ランプ信号の電圧に比例し変化するので、 方法として、中心周波数と周波数スパン 超える周波数を意味します。図2-1のブ ランプ信号を横軸、IF部から送られる信号 を設定する代わりに、スタート周波数と ロック図を見ると、入力信号はアッテネー を縦軸にとることで、各周波数に応じた ストップ周波数を設定する方法もありま タを通り、ローパスフィルター（ここに 信号レベル、つまりスペクトラムを表示 す。どちらの場合も、表示されたすべて フィルターがある理由は後で説明します） することができます。 の信号の絶対周波数や任意に選んだ2つの を通ってミキサーに入り、局部発振器(LO) 信号間の周波数差（相対周波数）を測定す からの信号とミキシングされています。 通常のAM放送の受信に使うスーパーヘテ ることができます。 図2-1のブロック図において、入力信号は ロダインAMラジオとの違いは、スペクト アッテネータを通り、次にローパスフィ RF入力 アッテネータ ミキサー IF増幅器 IFフィルター 対数増幅器 包絡線検波器 入力 信号 プリセレクター、 ビデオ または フィルター ローパスフィルター 局部発振器（LO） 基準発振器 掃引信号発生器 表示装置 図2-1.　概念的なスーパーヘテロダイン・スペクトラム・アナライザのブロック図

10 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 画面の縦軸の目盛は振幅です。電圧で校 るアナライザの損傷を防ぎます。残念な ローパスフィルターと 正された等差目盛（リニアスケール）、また がら、ブロッキングキャパシタは低周波 プリセレクター は電力比（デシベル）で校正された対数目盛 信号も減衰させるので、有効な下限周波 ローパスフィルターは周波数の高い成分 （ログスケール）のいずれかを使用できま 数が、使用するアナライザにもよります がミキサーに到達しないよう阻止し、帯 す。等差目盛に比べ、はるかに広い範囲の が、9 kHz、100 kHz、または10 MHzな 域外の信号がLO信号とミキシングするこ 表示が可能なことから、通常は対数目盛を どと高くなります。 とによる不要な信号を表示しないように 使います。対数目盛では振幅差が70～ します。マイクロ波スペクトラム・アナ 100 dB（電圧比では3,200～ 100,000、電 図2-3に示すように、振幅基準信号を接続 ライザでは、このローパスフィルターの 力比では10,000,000 ～ 10,000,000,000 することができるアナライザもあり、この 代わりにプリセレクターを使います。プ に相当）の信号を同時に表示することがで 周波数と振幅が正確な基準信号を用い、ア リセレクターはその中心周波数を可変で きます。なお、等差目盛はその差が20～ ナライザが定期的に自己校正を行います。 きるバンドパスフィルターで、目的の信 30 dB（電圧比では10～ 32に相当）を超え 号以外の周波数を通しません。プリセレ ない、異なる信号を表示する場合に有効 クターの動作および目的は第7章で詳しく です。いずれの場合も、目盛の最上段に校 説明します。 正1に基づく絶対値を割り当て、それを基 準レベルとし、目盛の他の位置には、1目 盛あたりの量を基に得られる値を割り当て ます。これにより、ある信号の絶対値や 任意に選んだ2つの信号の振幅差（相対値） を測定することができます。 周波数軸、振幅軸共に目盛の値が画面に 表示されます。図2-2に代表的なアナライ ザの画面を示します。 ここで、図2-1のスペクトラム・アナラ イザのブロック図に戻り考察を続けま しょう。 RFアッテネータ アナライザの最初のブロックはRF入力 アッテネータ（減衰器）です。その目的は、 過負荷、利得圧縮、歪みが生じないように、 最適なレベルの信号をミキサーに入力す ることにあります。アッテネータはアナラ イザを保護するための回路なので、通常は 基準レベルに連動し自動的に設定されま 図2-2.　代表的なスペクトラム・アナライザの画面と設定値の表示 す。すなわち、基準レベルを上げると、ア ナライザは入力信号のレベルが高くなると 予想し、アッテネータの値を上げます。た だし、減衰量を10、5、2 dB刻み、あるい 0～70 dB、2 dB刻み RF入力 は1 dB刻みで、手動で設定することもで きます。図2-3は最大減衰量が70 dBで、 2 dB刻みの設定が可能なアッテネータ回 路の例です。ブロッキングキャパシタを用 振幅基準信号 い、DC信号や観察中の信号のDC成分によ 図2-3.　fiRgFu入re力 2ア-3ッテネータ回路 1. 第4章「振幅確度と周波数確度」をご覧ください。

11 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note アナライザの同調 号は観察できないので、実際には同調の 図2-4にアナライザの同調動作を示しま 下限周波数が設定されます）。 す。図の右上に示すように、fLOが低いたでは、どのようにしてスペクトラム・ア めミキシング成分fLO－fsigがIFフィルター ナライザを目的の周波数範囲に同調させ LOを中間周波数に同調し（LO周波数から の通過帯域に入らず、結果として画面に るのでしょうか。同調範囲は、IFフィルター 中間周波数を引くと0 Hz）、そこから中間 表示されません。ところが、掃引信号発 の中心周波数、LOの周波数範囲、および（前 周波数より3.6 GHz高い周波数まで同調し 生器からのランプ信号でLOをより高い周 述のローパスフィルターを通して）ミキ た場合、LO周波数から中間周波数を引い 波数で同調させると、ランプ（掃引）の途 サーに到達する外部信号の周波数範囲で たミキシング成分を利用することにより、 中のある点でこのミキシング成分がIFフィ 決まります。ミキサーから出力されるすべ 目的の同調範囲を実現することができま ルターの通過帯域に入り、その結果その てのミキシング成分の中で、LOと入力信 す。これらのことから、同調について次 応答が画面に表示されます。 号の周波数の和と差の周波数を持つ、2つ の式が得られます。 の信号が最も振幅が大きいのでこれらを利 この掃引信号発生器からのランプ信号は 用します。ここで、観察したい信号が、こ fsig＝fLO－fIF LO周波数だけでなく画面に表示されるト の2つの信号、すなわちLO周波数から上側 レースの横軸上の位置も同時に制御する または下側に中間周波数だけ離れた周波 ここで、 fsig＝信号の周波数 ので、画面の横軸を入力信号の周波数に 数になるような仕組みを作ることができ fLO＝局部発振器周波数 対応させることができます。 れば、ミキシング成分の中の目的の信号 fIF＝中間周波数(IF) だけがIFフィルターの通過帯域を通り、検 同調について、もう1つ問題があります。 波され、その振幅が表示されます。 アナライザを、低、中、高の周波数（例え 入力信号が9.0 GHzの場合はどうなるで ば1 kHz、1.5 GHz、3 GHz）に同調するた しょう。LOが3.8～ 8.7 GHzの範囲を掃 アナライザに必要とされる同調範囲を基 めに必要なLO周波数を求めるときは、ま 引するとき、9.0 GHzの入力信号から中 に、LO周波数と中間周波数を選ぶ必要が ず同調の式をfLOの項を次のように書き換 間周波数だけ離れた周波数（9.0－5.1＝ あります。ここでは、0～ 3.6 GHzで同調 えます。 3.9 GHz）を通ります。この周波数で中間 する場合を考えます。まず、中間周波数 周波数と同じミキシング成分が生じるの を1 GHzとします。この周波数は同調範囲 fLO＝fsig＋fIF で、その応答が画面に表示されてしまう 内にあるので、1 GHzの信号が入力される のです。すなわち、同調の式は次の場合 可能性があります。ミキサー出力には入 次に、信号と中間周波数の値を同調の式 も容易に成立し得るのです。 力信号そのものも含まれますので、1 GHz に代入します2。 の信号を入力すると、ミキサーの出力に f は1 GHz、つまり中間周波数の信号が常に sig＝fLO＋fIF fLO＝1 kHz＋5.1 GHz＝5.100001 GHz 現れます。このミキサーからの1 GHzの信 fLO＝1.5 GHz＋5.1 GHz＝6.6 GHz この式は、図2-1に示す方式を使うと8.9 号は後段に送られ、結果的にLOの周波数 fLO＝3 GHz＋5.1 GHz＝8.1 GHz ～ 13.9 GHzの範囲の信号にも同調する可 に関わらず、常に表示されることになり 能性を示唆していますが、それはこの範 ます。すなわち、LOの周波数とは無関係 な振幅応答のため、中間周波数と同じ周 波数の信号を入力すると正確な測定がで きないことになります。したがって、中 アナライザの A 周波数範囲 間周波数を同調範囲内から選ぶと、アナ IF ライザとして正しく動作しません。 次に、目的の同調範囲の上限より高い周波 数を中間周波数に選びます。3.6 GHzまで fsig f f f LO f 同調できるKeysight Xシリーズ シグナル・ LO – f sig fLO + f sig アナライザの初段LOの周波数範囲は3.8～ 8.7 GHzで、中間周波数は約5.1 GHzが選 アナライザの 周波数範囲 A LOの周波数範囲 ばれています。0～ 3.6 GHzが目的の同調 範囲です（この方式では原理的に0 Hzの信 fLO f 図2-4.　画面上に応答を表示するにはLOをfIF＋fsigに同調する必要があります 2. 簡単にするために、本文中では周波数の値を丸めていることもありますが、図には正確な値が示されています。

12 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 囲の信号がミキサーに到達するようにし されることの多い、多段IFの例を図2-5に 隠すかもしれないので、0 Hz付近の周波 たときに起こります。図2-1の入力段の 示します。このアナライザ全体の同調の 数を表示できないようにしたアナライザ ローパスフィルターの役割は、この範囲 式は次のようになります。 もあります。 の信号がミキサーに到達することを防ぐ ことにあります。また、前述したように fsig＝fLO1－（fLO2＋fLO3＋ffinal IF） IF利得 中間周波数と同じ周波数の信号がミキ 図2-1のブロック図を見てください。ミキ サーに到達することも防がなければなら ただし、 サーの次のブロックは可変利得の増幅器 ないので、このローパスフィルターは8.9 です。これはミキサーへの入力信号レベ ～ 13.8 GHzの範囲だけでなく5.1 GHzの fLO2＋fLO3＋ffinal IF ルを変えることなく画面上の信号の縦軸 信号も含め十分に減衰させる必要があり ＝4.8 GHz＋300 MHz＋22.5 MHz 方向の位置を調整するときに使われます。 ます。 ＝5.1225 GH（z 初段IF） IF利得を変えると、それに応じて基準レベ ルの値が変わり、画面に表示される信号 要約すると次のようになります。RF帯専 初段IFだけを使うことにより同調の式を簡 の読み値が正しく保たれます。通常、入 用のスペクトラム・アナライザの場合、 略化しても同じ結果を得ます。図2-5には 力アッテネータを変更しても基準レベル 同調範囲の周波数の上限よりさらに高い 受動フィルターしか示していませんが、 は変わらないように、入力アッテネータ 中間周波数を選びます。LOは中間周波数 実際には狭帯域IF段では増幅器が使われま とIF段では利得の設定は連動します。 から中間周波数と同調範囲の上限周波数 す。具体的なアナライザの設計では、最 までの和の周波数を同調可能とし、中間 終IF段に対数増幅器やA/D変換器など他の 入力アッテネータを変えると、その変化 周波数より低い周波数を遮断するローパ 部品を加えます。 によるIF段以降の影響を打ち消すようにIF スフィルターをミキサーの前に置きます。 利得が自動的に切り替わります。その結 ほとんどのRFスペクトラム・アナライザ 果、画面に表示される信号の位置は変わ 狭い間隔で隣接する信号を分離するため では、LO周波数を初段の中間周波数また りません。 に（この章で後述する「周波数分解能」を はそれより低くすることができます。ミ 参照）、1 kHz、なかには10 Hz、さらに キサーのLO端子とIF端子は完全には分離 は1 Hzという狭帯域幅のIFフィルターを できないのでLOの信号がミキサーの出力 持つスペクトラム・アナライザがありま に現れます。LO周波数が中間周波数と等 す。このような狭帯域のフィルターを中 しいとき、LO信号そのものが後段で処理 心周波数5.1 GHzで動作させることは困難 され、あたかも0 Hzの信号入力があるか なため、通常は2～ 4段のミキサーを追加 のような、LOフィードスルーと呼ばれる し、初段から最終段の中間周波数まで周 応答が画面に表示されます。このLOフィー 波数を下げる必要があります。代表的な ドスルーが特に低い周波数の信号を覆い スペクトラム・アナライザで実際に採用 3.6 GHz 5.1225 GHz 322.5 MHz 22.5 MHz 包絡線 検波器 3.8～8.7 GHz 4.8 GHz 300 MHz 掃引信号発生器 表示装置 図2-5.　ほとんどのスペクトラム・アナライザでは最終段IFまでに2～ 4段階のミキシングを行います

13 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 周波数分解能 しょう。ミキサーの出力には、元の2つの 同じく、フーリエによれば、周波数の異 信号（入力信号とLOからの信号）に加え、 なる2つの正弦波信号は、それらの周波数 IF増幅器の次にIF部を構成するブロックと それらの和と差の成分が現れます。入力 がどれだけ接近していても2本の線として して、アナログフィルターやデジタルフィ 信号が変わらなくても、LOが掃引される 表示されなければなりません。ところが、 ルターがあり、これらフィルターが分解 ので、ミキサーからの出力成分も掃引さ スーパーヘテロダイン方式の信号応答は、 能帯域幅（RBW）を決定します。 れます。IFフィルターと呼ばれるバンドパ 上に述べたように幅があるので、2つの信 スフィルターは目的のミキシング成分だ 号が十分離れていないと、それぞれの応 アナログフィルター けを通し、その他のミキシング成分は通 答が相互に重なり1つの応答に見えます。 周波数分解能とは、2つの入力正弦波を しません。このバンドパスフィルターの しかし、一般的なスペクトラム・アナライ 別々の応答として表示できるスペクトラ 中心周波数が中間周波数(IF)となります。 ザはIF段の帯域幅を可変できるので、十分 ム・アナライザの能力のことです。フー 掃引の過程でミキシング成分が中間周波 狭い帯域幅を選ぶことにより周波数間隔 リエによれば、1つの正弦波からなる信号 数に近づくと、IFフィルターの特性形状が の狭い信号でも識別することができます。 は1つの周波数上にエネルギーを持つの 画面に表示されます。この様子を図2-6に で、表示上は1本の線（スペクトル）が見え 示します。IFフィルターが複数段ある場合 キーサイトのデータシートでは、アナラ るだけで、分解能の問題はありません。 は、最も帯域幅が狭いフィルターにより イザが有するIFフィルターの3 dB帯域幅 ところが、スーパーヘテロダイン方式の 表示帯域幅が決まります。図2-5に示す構 を使い、信号分解能を規定しています。 信号応答は1本の線ではなく、ある幅を持 成ではIF段のフィルターは22.5 MHzです。 この値を使うと、振幅が同じ2つの正弦波 つものになります。その理由を考察しま を観察する場合、それらがどの程度接近 図2-6.　ミキシング成分がIFフィルターの周波数を超えて掃引されるとき、フィルターの形状が画面上にトレースとして表示されます 3. スペクトラム・アナライザでノーマ ル（ローゼンフェル）ディテクター・ モード（本章で後述する「ディテク ターの種類」を参照）を使い分解能 を試すときは、ビデオフィルターを 十分にかけて、トレースを滑らかに します。そうしないと、この2つの 信号が干渉しスミアと呼ばれるスペ クトラムの乱れが生じます。スミア のかかったトレースでも、複数の信 号があることは分かりますが、個々 の信号の振幅を測定することは困難 です。ポジティブピークをディテク ターの初期設定とするスペクトラ ム・アナライザの場合、スミアは生 じないかもしれませんが、サンプル ディテクターにすると、スミアが生 じる可能性があります。 図2-7.　振幅の等しい2つの正弦波は、IFフィルターの3 dB帯域幅だけ離れていると識別が可能です

14 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note していても識別できるかの目安が分かり ます。この2つの正弦波の周波数間隔が 3 dB帯域幅と同じとき、これらの信号の ピークとピークの間に、図2-7に示すよう な、約3 dBの谷ができます。この2つの信 号をもう少し近づけても識別はできます が、3 dB帯域幅は振幅が等しく、近接す る信号を観察するときに適切な分解能帯 域幅を選ぶ有効な経験則です3。 複数の正弦波を扱うときは、多くの場合そ れぞれの振幅が異なります。振幅の小さい 信号は、大きい信号の応答を示すトレース の裾（すそ。スカートとも言います）に隠れ て見えなくなることがあります。この様子 を図2-8に示します。図中の上側のトレー スは1つの信号のように見えますが実は 2つの信号、つまり300 MHz(0 dBm)と 300.005 MH（z －30 dBm）を表示したもの です。下側のトレースはこの300 MHzの 図2-8.　レベルの低い信号が、レベルの高い信号の応答の裾に隠れる例 信号を取り除いた後のトレースです。 分解能帯域幅に関して、仕様で規定され ているもう1つの項目は帯域幅選択度（選 択度またはシェープファクターとも言い ます）です。帯域幅選択度は、振幅の異な る信号を識別する能力を示す尺度です。 図2-9に示すように、キーサイトのアナラ イザでは、通常は帯域幅選択度を60 dB帯 域幅と3 dB帯域幅の比で規定します。キー サイトのアナライザで採用されているア ナログフィルターは4極の同期同調型で、 ほぼガウシアンフィルターの形状をして います4。この方式のフィルターの帯域幅 選択度は約12.7:1となります。 帯域幅選択度が12.7:1であると仮定し、例 として、周波数が4 kHz離れ、電力が30 dB 異なる2つの信号を識別するために必要な 分解能帯域幅を求めましょう。ここでは、 アナライザが小さい方の信号に同調して 図2-9.　帯域幅選択度は60 dB帯域幅と3 dB帯域幅の比です 4. 以前のスペクトラム・アナライザのモデルの中には、最も狭い分解能帯域幅に5極フィルターを使用することにより、選択度が約10:1まで改善したもの がありました。最新の設計では、デジタルIFフィルターの採用により、帯域幅選択度がさらに向上しています。

15 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note いるときに大きい方の信号を除去するこ とが問題になるので、IFフィルターの帯域 幅全体ではなく、その中心周波数から裾 までの周波数差を考慮する必要がありま す。ある周波数においてフィルターの裾 がピーク値に比べどれくらい下がるかは、 その周波数と中心周波数の差（これをオフ セットと言います）が分かれば、次の式か ら求めることができます。 H（Δf）＝－10(N)log10 （[ Δf/f0）2＋1] ここで、 H（Δf）は中間周波数における信号がフィ ルターの裾でどの程度除去されるかを ピーク値に対する比(dB)で表した値 Δfはフィルターの中心からの周波数オフ セット(Hz)、つまり裾の位置 Nはフィルターのポール数 f0は次の式で求めることができます。 図2-10.　3 kHzのフィルター（上側のトレース）では小さい方の信号を識別できませんが、分解能帯域幅を RBW 1 kH（z 下側のトレース）まで狭めるとそれが可能になります 2 √21/N－1 この例では、N＝4、Δf＝4000です。ま デジタルフィルター か、入力信号によるものかを判断するこ ず3 kHzのフィルターを試しましょう。ま とはできません。したがって、1 kHzより ず、f0を計算します。 デジタル技術を使いIFフィルターを実現し 狭い分解能帯域幅には意味がありません ているスペクトラム・アナライザもあり でした。 f0＝ 3000 ＝3448.44 ます。デジタルフィルターには、帯域幅 2√2¼－1 選択度が大幅に改善されるなど、多くの しかし、最新のアナライザでは残留FMが この値を使い、オフセットが4 kHzのとき 重要な特長があります。Keysight PSAや 大幅に改善されています。例えば、残留 のフィルターの除去比を計算します。 Xシリーズ シグナル・アナライザのすべ FMの値は、Keysight PXAシリーズ アナ ての分解能帯域幅がデジタル技術で実現 ライザで0.25 H（z 公称値）、PSAシリーズ H（4000） されています。Keysight ESA-Eシリーズ アナライザで1～ 4 Hz、ESAシリーズ ア ＝－10（4）log10 （[ 4000/3448.44）2 ＋1] などの他のアナライザはハイブリッド方 ＝－14.8 dB ナライザで2～ 8 Hzです。このように、 式を採用し、広い帯域幅にはアナログフィ 多くのアナライザで帯域幅を1 Hzまで狭 ルターを、300 Hz以下の帯域幅にはデジ 結果が－30 dBより大きな値になったの くすることが可能であり、最新のスペク タルフィルターを使用しています。デジ で、裾が小さい方の信号を隠してしまうこ トラム・アナライザが表示する信号の不 タルフィルターの詳細については、第3章 とがわかります。これはでは、小さい信号 安定性はすべて入力信号に起因している を参照してください。 を観察するには不十分です。今度は1 kHz と言えます。 のフィルターを使いH（Δf）を求めます。 残留FM f0＝ 1000 ＝1149.48 アナライザのLO、特に初段のLOの不安定 2√2¼－1 性、つまり残留FMは多くの場合、有効な この値を使いフィルターの除去比を計算 分解能帯域幅の下限を決める要因となり します。 ます。初期のアナライザに使われたYIG （イットリウム・鉄・ガーネット）は不安 H(4000) 定で、多くの場合約1 kHzの残留FMがあ ＝－10（4）log10［（4000/1149.48）2 ＋1］ りました。LOの不安定性は、そのLOが関 ＝－44.7 dB わるミキシング成分すべてに反映される ので、表示上の不安定性がLOによるもの 結果が－30 dBより小さな値になったの で、図2-10に示すように、1 kHzの分解 能帯域幅を持つフィルターを使えば、小 さい方の信号を識別できることが分かり ます。

16 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 位相雑音 いかなる発振器にも、なんらかの不安定 性があり、LOの周波数や位相の不安定性 の結果が表示に現れます。これを位相雑 音と呼びます（側波帯雑音と呼ぶこともあ ります）。 位相雑音はすべて、程度はまちまちです が、ランダム雑音が周波数変調または位 相変調された結果発生するものです。前 述したように、LOのあらゆる不安定性は、 LOと入力信号のミキシング成分すべてに 反映されますが、画面上のスペクトル成 分がアナライザの広帯域ノイズフロアよ りもはるかに高くなると、必ずそのスペ クトル成分の前後にLOの位相雑音が側波 帯雑音として表示されます（図2-11）。表 示されるスペクトル成分と位相雑音の振 幅差はLOの安定性に左右されます。LOが 安定するほど位相雑音は小さくなります。 図2-11.　表示信号がアナライザのノイズフロアより十分高くなるとき、初めて位相雑音が見えます この振幅差は分解能帯域幅にも左右され ます。分解能帯域幅を1/10にすれば表示 雑音レベルは10 dB下がります5。 一般的に、IFフィルターの分解能帯域幅を – 搬送波からの周波数オフセットが 狭くすると、これらフィルターの裾が位 160 kHz以上の位相雑音を最適化 位相雑音のスペクトラムはアナライザの 相雑音レベルより下がるので、この時に このモードでは搬送波から160 kHz 設計、特に、安定したLOを実現するため 限り、スペクトラム・アナライザ内部の 以上離れた周波数の位相雑音を最適 に使われるフェーズ・ロック・ループ(PLL) 位相雑音が現れます。デジタルフィルター 化します。 の完成度によります。PLLの帯域幅いっぱ でも同様です。分解能帯域幅を広げると、 いまで位相雑音が比較的変わらない、台 前述した、振幅の異なる2つの正弦波の場 – 同調を最速にするための最適化（高速 状のスペクトラムを示すものもあれば、 合と同様に、位相雑音はフィルターの裾 同調モード） の下に隠れます。 このモードでは搬送波から約2 MHz 信号から離れるにつれて位相雑音が下 以内にある位相雑音はすべて増加し がっていくものもあります。位相雑音の 仕様はdBc（搬送波のレベルを基準とした キーサイトのXシリーズなどの最新のスペ ます。アナライザの中心周波数やス クトラム・アナライザやシグナル・アナ パンを変える場合、このモードで測 dB）で規定され、1 Hzの雑音電力帯域幅に 正規化されています。特定の周波数オフ ライザでは、測定条件に応じて位相雑音 定時間が最短となりますので測定処 を最適化できるようにLO安定化動作の 理能力を最大にすることができます。 セットにて規定されることもあり、あるオ フセット周波数範囲の位相雑音特性を示 モードを選ぶことができます。例えば、 すグラフが提供されることもあります。 PXAシグナル・アナライザには次の三つ の動作モードがあります。 – 搬送波からの周波数オフセットが 140 kHz以下の位相雑音を最適化 このモードでは搬送波に近い周波数 オフセットでの位相雑音を最適化し ますが、140 kHzを超えるオフセッ トでは位相雑音は増加します。 5. この効果は広帯域ノイズフロア（またはすべての広帯域雑音信号）にも当てはまります。第5章「感度と雑音」を参照してください。

17 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 図2-12a.　測定条件に応じて位相雑音特性の最適化が可能 図2-12b.　搬送波からのオフセットが140 kHz付近の詳細 TPXAシグナル・アナライザの位相雑音の 最適化を自動モードにすることもできま す。このモードでは、様々な動作条件に対 して測定時間、またはダイナミックレンジ を最適化するように自動的に測定器の動作 モードを設定します。スパンが44.44 MHz より広い場合や、RBWが1.9 MHzより広 い場合は、PXAは高速同調モードを選択し ます。これ以外の場合で、中心周波数が 195 kHz未満のとき、または中心周波数が 1 MHz以上かつスパンが1.3 MHzかつ分 解能帯域幅が75 kHz以下のとき、PXAは 近傍位相雑音最適化を自動的に選択しま す。上記のいずれにも該当しない場合は、 PXAは広帯域オフセット位相雑音最適化 図2-13.　位相雑音のため、振幅の異なる信号が識別できない例 を自動的に選択します。 いずれの場合も、アナライザが、どの程 度振幅の異なる信号まで識別できるかは、 最終的には位相雑音により決まります。 図2-13に示すように、3 dB帯域幅と選択 度を基に2つの信号を認識できるような設 定を選んだとしても、小さい方の信号が位 相雑音に埋もれてしまうこともあります。

18 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 掃引時間 アナログIFフィルター スペクトラム・アナライザの性能を判断 する基準が分解能だけであれば、可能な 限り狭い帯域幅を持つIFフィルターを設計 すればいいことになります。しかし、分 解能は掃引時間にも影響を与えます。掃 引時間は測定時間に直接影響を与えるた め非常に重要です。 掃引時間に分解能が関係する理由は、IF フィルターが通過帯域を制限する回路な ので、充放電にある程度の時間が必要なた めです。もし、この回路を通過するミキシ ング成分の掃引が速すぎると、図2-14に 示すように表示される振幅が小さくなり ます（IF部応答時間に対する別の対策につ いては、本章で後述する「包絡線検波器」 図2-14.　アナライザの掃引が速すぎると、表示スペクトラムの振幅は小さくなり、周波数は高い方にずれます をご参照ください）。掃引中に、ミキシン グ成分がIFフィルターの通過帯域内に留ま る時間は、帯域幅に正比例し、かつ単位 時間当たりの掃引周波数(Hz)に反比例し ここで重要なことは、分解能を変えると掃 ます。つまり、次のようになります。 引時間に大幅な影響を与えるということ です。従来の一般的なアナログIFアナライ 通過帯域内に留まる時間 ザでは分解能は1-3-10と切り替えること RBW (RBW)(ST) ができますが、上記の式から掃引時間は分 ＝ ＝ Span/ST スパン 解能帯域幅の2乗に反比例しているので、 分解能を1段階変えると掃引時間はほぼ一 ここで、 桁変わってしまうことになります。 RBW：分解能帯域幅 Keysight Xシリーズ シグナル・アナライ ST：掃引時間 ザでは帯域幅を10 %刻みで設定できるの で、スパン、分解能、掃引時間のトレード 一方、フィルターの立ち上がり時間はそ オフをさらに最適化することができます。 の帯域幅に反比例するので、kを比例定数 とし、次のように表すことができます。 スペクトラム・アナライザは掃引時間を スパンや分解能帯域幅の設定に自動的に 立ち上がり時間＝ k RBW 連動させます。掃引時間は校正された表 これらの項が等しいとした場合、掃引時 示を維持するように調整されます。必要 間に関して解くと次のようになります。 に応じて自動設定を無効にして手動で掃 引時間を設定することもできます。この k (RBW)(ST) とき、許容値より短い掃引時間を設定す RBW ＝ スパン ると、「Meas Unca（l 測定結果未校正）」 というメッセージが目盛の右上部分に表 k（スパン） すなわち、ST＝ 示され、表示が未校正であることがわか RBW2 ります。 多くのアナログIFアナライザで使われる同 期同調型フィルターはガウシアンフィル ターに近いフィルター形状ですが、kの値 は2～ 3の範囲になります。

19 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note デジタルIFフィルター キーサイトのスペクトラム・アナライザ で使われているデジタルIFフィルターは、 前ページで考察したアナログフィルター に比べ、掃引の飛躍的な高速化をもたら します。掃引による測定に関しては、フィ ルターをデジタル化するだけでその他の 信号処理を加えなくても2～ 4倍の高速化 を実現できます。 さらに、最新のXシリーズ シグナル・アナ ライザに実装されているIFチャープ高速掃 引アルゴリズムを用いると、従来のデジタ ルフィルターが有する掃引速度に比べ、更 に数十倍の高速化を実現し、かつ測定のバ ラツキも改善することが出来ます。その結 果、通常は何秒もかかる掃引時間を、ミリ 秒単位にまで短縮できます。これらは、分 解能帯域幅が3 kHz ～ 100 kHzのときに 有効です。図2-14aに示すように、補正を 図2-14a.　RBWを20 kHzとし、フルスパン掃引した時の時間（79.8秒）、オプションFS1無しの場合 しないときの掃引時間は79.8秒（画面右下 のSweepの右隣に表示）ですが、オプショ ンFS1を組み込むと図2-14bに示すように 掃引速度は1.506秒になります。最大の分 解能帯域幅を使うだけで、掃引時間は大 幅に短縮されます。例えば、前述した式 を使い、k＝2とすると、スパンが1 GHz、 分解能帯域幅が1 MHzのときの掃引時間 はわずか2ミリ秒となります。 分解能帯域幅が狭い場合、Keysight Xシ リーズのようなアナライザは高速フーリ エ変換(FFT)を利用してデータを処理し、 前述の式で決まる時間に比べ短い掃引時 間を実現します。アナライザによります が、この違いは解析する信号をブロック と呼ばれる周波数範囲にまとめることに あります。例えば、周波数を1 kHzのブロッ クにまとめ、10 Hzの分解能帯域幅を選択 したとすると、アナライザはこの1 kHzに まとめられた信号の1つ1つのブロックを、 等価的に100個の隣り合った帯域幅10 Hz のフィルターで同時に処理することにな 図2-14b.　RBWを20 kHzとし、フルスパンを掃引した時の時間（1.506秒）、オプションFS1付きの場合 ります。もしデジタル処理が瞬時に行わ れるならば、掃引時間は2桁短くなります。 実際にはそこまでの改善は見込めません 関連資料 が、改善は顕著です。デジタル処理の利 高速掃引測定の詳細については、『新しいIFチャープ掃引を使った高速掃引によるス 点については第3章をご覧ください。 プリアスサーチの高速化 - Application Note』（カタログ番号5991-3739JAJP）をご 覧ください。

20 | Keysight | スペクトラム解析の基礎 - Application Note 包絡線検波器6 従来のアナライザは通常、包絡線検波器 を使ってIF信号をビデオ7信号に変換して t t いました。図2-15に示すように、ダイオー ド、抵抗性負荷、およびローパスフィル IF signal ターが包絡線検波器の最も基本的な構成 部品となります。この例では、振幅変調 された正弦波がIFフィルターから出力さ 図2-15.　包絡線検波器 れ、検波器に入力されます。検波器の応 答はIF信号の包絡線の変化に追従します が、中間周波数の正弦波の瞬時値そのも のには追従しません。 ほとんどの測定では、入力信号の各スペ クトル成分を識別するために十分狭い分 解能帯域幅を選びます。ほとんどの測定 では、入力信号の各スペクトル成分を識 別するために十分狭い分解能帯域幅を選 びます。LO周波数を固定し、アナライザ が入力信号のスペクトル成分の1つに同調 すると、IFフィルターの出力はピーク値が 図2-16.　IF信号のピークに追従する包絡線検波器の出力 一定の、安定した正弦波となります。こ のとき、包絡線検波器の出力は一定の電 IFフィルターの帯域幅により、IF信号の時 ルター 8のロールオフによる減衰を無視す 圧(DC)になり、検波器が追従する変化は 間変化の割合の最大値が決まります。ま ることができます。アナライザの表示は ありません。 た、この帯域幅は、ミキサーの出力側で どちらかの電圧の2倍の値（対数目盛上で 同時にフィルター内に入る2つの正弦波の は6 dB上側）と0（対数目盛上では負の無限 これに対し、複数のスペクトル成分を含 最大の周波数間隔を決めます。最終段の 大）の間で変化します。この2つの信号は むように、十分な分解能帯域幅を意図的 中間周波数が22.5 MHzで分解能帯域幅が 周波数の異なる正弦波（ベクトル）であり、 に設定することもあります。また、例え 100 kHzと仮定すると、互いに100 kHz離 両者の位相関係は常に変化していること ば複数のスペクトル成分の間隔が最小分 れた2つの入力信号はそれぞれ、ミキサー に注意してください。位相が完全に一致 解能帯域幅よりも狭いときのように、他 の出力側では22.45 MHzと22.55 MHzと していることもあれば、逆になることも の理由で広い分解能帯域幅を使わざるを なり上記条件を満たします。図2-16をご あります。 得ない場合もあります。通過帯域内に2つ 参照ください。検波器は22.5 MHzという のスペクトル成分があると仮定すると、 中間周波数そのものではなく、これら2つ 包絡線検波器はIF部から出力される信号の この2つの正弦波の相互作用がうなりを生 の信号によってできる包絡線に追従する 瞬時値ではなくピークの振幅値の変化に じ、これら正弦波間の位相差の変化につ 必要があります。 追従するので、位相情報は失われます。 れて、図2-16に示すようにIF信号の包絡 このため、アナライザは電圧計としての 線が変化します。 この包絡線検波器によりスペクトラム・ 性質を持つことになります。 アナライザが電圧計として動作します。 再び上記条件、すなわち、IFフィルターの デジタル技術を利用したIFフィルターはア 関連資料 通過帯域内に、振幅が等しい2つの信号が ナログ式の包絡線検波器を持たず、デジ 同時に存在すると仮定します。電力計を タル処理によりI/Qデータの2乗和の平方 包絡線検波器の詳細については、 使うと、それぞれの信号の電力より3 dB 根を算出し、これは数学的に包絡線検波 『Spectrum and Signal Analyzer 高い値を得ますが、それはこの2つの信号 器と等価になります。デジタル技術につ Measurements and Noise – の合計値です。この2つの信号の間隔が十 いては第3章をご覧ください。 Application Note』（カタログ番号 分に近いと仮定すると、アナライザがこ 5966-4008E）をご覧ください。 の2つの信号の中間に同調したとき、フィ 6. 包絡線検波器と表示ディテクターを混同しないでください。表示ディテクターについては、この章で後述する「ディテクターの種類」をご参照ください。 7. 周波数が0(DC)から回路素子によって決まる上限周波数までの範囲にある信号。初期のスペクトラム・アナライザの表示装置はアナログ式であり、こ の信号でCRTの垂直偏光板を直接駆動していたので、それ以来、ビデオ信号と呼ばれています。 8. 本考察では理想的な箱型フィルターを想定しています。