Das Dokument bietet einen detaillierten Überblick über Echtzeit-Spektrumanalysatoren (RTSAs) und behandelt deren Entwicklung, Funktionalität und verschiedene Anwendungen. Es beginnt mit einem historischen Überblick über die HF-Signaltechnologie und ihre Entwicklung, die zu den Komplexitäten moderner Radar- und Kommunikationsnetze führt. Der Schwerpunkt liegt auf der Architektur und den technischen Fähigkeiten von RTSAs, insbesondere auf ihrer Fähigkeit, dynamische HF-Signale effektiv zu analysieren. Es behandelt aktuelle Herausforderungen in der Spektrumanalyse und beschreibt den Einsatz von RTSAs in verschiedenen Szenarien, wodurch es zu einer nützlichen Ressource für Fachleute im Bereich der HF-Technologie wird.
Inhaltsverzeichnis
Von der automatischen Datenerfassung zur Echtzeitanalyse
- Die Entwicklung von HF-Signalen
- Moderne Herausforderungen in der HF-Messtechnik
- Ein kurzer Überblick über Instrumentenarchitekturen
Wie funktioniert ein Echtzeit-Spektrumanalysator?
- Architektur des Echtzeit-Spektrumanalysators
- HF/ZF-Signalaufbereitung
- Abschnitt Eingangsumschaltung und -weiterleitung
- HF- und Mikrowellenabteilungen
- Frequenzumsetzungs-/ZF-Sektion
- Konzepte der digitalen Signalverarbeitung (DSP)
- Transformation von Zeitbereichssignalformen in den Frequenzbereich
- Digitale Filterung
- Modulationsanalyse
- Leistungsmessungen und Statistiken
Domänenübergreifende Analyse mit einem Echtzeit-Analysator
- Integration von Messungen im Zeit- und Frequenzbereich
- Spektrogramme
- Swept-FFT-Analyse
- Zeitsteuerung von Datenerfassung und -analyse
- MESSUNGEN IM ZEITBEREICH
- Pulsmessungen
Echtzeit-Spektrumanalysator-Anwendungen
- Arten von Echtzeit-Analysegeräten: Vom Labor zum Feld
- Datenkommunikation: WLAN
- Datenkommunikation: WPAN
- Sprach- und Datenkommunikation: Mobilfunk
- Funkkommunikation
- Videoanwendungen
- Spektrummanagement und Störungsermittlung
- Geräteprüfung
- Radar
Echtzeit-Spektrumanalyse: Glossar & Abkürzungen
- Glossar der wichtigsten Begriffe der Echtzeit-Spektrumanalyse
- Akronymreferenz
Von der automatischen Datenerfassung zur Echtzeitanalyse
Die Entwicklung von HF-Signalen
Ingenieure und Wissenschaftler erforschen seit den 1860er Jahren innovative Einsatzmöglichkeiten der HF-Technologie. Sie folgen James Clerk Maxwells mathematischer Vorhersage elektromagnetischer Wellen, die Energie durch den leeren Raum transportieren können. Heinrich Hertz' physikalischer Nachweis von „Radiowellen“ im Jahr 1886 legte den Grundstein für Pioniere wie Nikola Tesla und Guglielmo Marconi, die Methoden zur Fernkommunikation entwickelten. Um die Jahrhundertwende entstand das Radio als erste praktische Anwendung von Hochfrequenzsignalen.
In den folgenden drei Jahrzehnten konzentrierte sich die Forschung auf das Senden und Empfangen von Signalen zur Objekterkennung und -lokalisierung. Im Zweiten Weltkrieg wurde Radar (Radio Detection and Ranging) zu einer bedeutenden Anwendung der HF-Technologie. Das kontinuierliche Wachstum im Militär- und Kommunikationssektor trieb im Laufe des 20. Jahrhunderts rasante technologische Fortschritte im Bereich der Hochfrequenztechnik voran. Moderne Radarsysteme und Kommunikationsnetze nutzen heute komplexe HF-Techniken, darunter adaptive Modulation und Frequenzsprungverfahren, um die Effizienz zu steigern und eine Entdeckung zu vermeiden. Die Verbreitung von HF-Signalen hat deutlich zugenommen, was zu Herausforderungen bei der Vermeidung von Interferenzen zwischen Geräten führt. Mobiltelefone und andere Geräte, die in lizenzierten Frequenzspektren arbeiten, müssen vermeiden, HF-Leistung in benachbarte Frequenzkanäle zu senden. Die Entwicklung digitaler HF-Technologien wie drahtloser LANs, Mobiltelefone und digitales Fernsehen hat zu effizienteren Methoden der Spektrumzuweisung geführt.
Ingenieure und Wissenschaftler stehen heute vor der Herausforderung, HF-Signale zu erkennen und zu charakterisieren, die sich im Laufe der Zeit ändern. Für diese Aufgabe sind herkömmliche Messinstrumente oft unzureichend. Der Real-Time Spektrumanalysator (RSA) von Tektronix wurde entwickelt, um schwer fassbare Effekte in HF-Signalen zu entdecken, diese Effekte auszulösen, sie im Speicher zu erfassen und sie in verschiedenen Bereichen zu analysieren. Dieses Dokument erläutert die Funktionsweise des RSA und seine Anwendungen in der modernen HF-Signalanalyse.
Moderne Herausforderungen in der HF-Messtechnik
Um das Verhalten moderner HF-Geräte zu charakterisieren, muss man verstehen, wie sich Frequenz-, Amplituden- und Modulationsparameter im Laufe der Zeit verhalten. Herkömmliche Tools wie Swept Spectrum Analyzers (SA) und Vector Signal Analyzers (VSA) bieten Momentaufnahmen von Signalen, die für die Analyse der Dynamik moderner HF-Signale nicht ausreichen. Zu den zentralen Herausforderungen gehören die Entdeckung seltener, kurzzeitiger Ereignisse, die Beobachtung von durch Rauschen überlagerten Signalen, das Erfassen von Impulsübertragungen und die Charakterisierung zeitlich veränderlicher Modulationsverfahren. Um diesen Herausforderungen zu begegnen, wurde der Real-Time Spectrum Analyzer (RTSA) entwickelt, der mithilfe der digitalen Signalverarbeitung in Echtzeit (DSP) transiente und dynamische HF-Signale effektiver analysiert. Die Architektur des RTSA ermöglicht es, Ereignisse zu erkennen, die von herkömmlichen Analysatoren übersehen werden, bei diesen Ereignissen Reaktionen auszulösen und sie zur eingehenden Analyse zu erfassen.
Ein kurzer Überblick über Instrumentenarchitekturen
Um die Funktionen des RTSA zu verstehen, ist es hilfreich, ihn mit herkömmlichen HF-Signalanalysatoren zu vergleichen: dem Swept Spektrumanalysator (SA) und dem Vector Signal Analyzer (VSA). Der SA mit seiner durchstimmbaren Superheterodyn-Architektur eignet sich gut für statische Signale, kann aber transiente Ereignisse verpassen. Die VSA, Es ist zu Vektormessungen fähig, kann Wellenformen im Speicher ablegen, ist aber bei der Analyse transienter Ereignisse eingeschränkt. Die RSA überwindet mit ihrer Echtzeit-Verarbeitungsengine diese Einschränkungen. Es verarbeitet kontinuierlich Abtastwerte und ermöglicht so die Echtzeitkorrektur von Signalwegfehlern, fortschrittliche Triggermechanismen und die gleichzeitige Analyse in mehreren Bereichen. Diese Architektur ermöglicht eine effektivere Analyse moderner, dynamischer HF-Signale.
Wie funktioniert ein Echtzeit-Spektrumanalysator?
Architektur des Echtzeit-Spektrumanalysators
Der Real-Time Spectrum Analyzer (RSA) von Tektronix verwendet einen HF-Abwärtswandler, gefolgt von einem Breitband-Zwischenfrequenzabschnitt (IF). Zu den wichtigsten Merkmalen seiner Architektur gehören:
- Breiter ZF-Pfad und hoher Dynamikbereich für die HF-Signalaufbereitung.
- Bandpassfilter für spiegelbildfreie Frequenzumwandlung über den gesamten Eingangsfrequenzbereich.
- Ein ADC-System, das in der Lage ist, die gesamte Echtzeit-Bandbreite zu digitalisieren.
- Echtzeit-Digitalsignalverarbeitungs-Engine (DSP) für lückenlose Verarbeitung.
- Ausreichend Speicherkapazität und DSP-Leistung für die kontinuierliche Echtzeit-Datenerfassung.
HF/ZF-Signalaufbereitung
Das RF/IF-Blockdiagramm des RSA veranschaulicht dessen Signalaufbereitungsprozess, der variable Dämpfung, mehrstufige Frequenzumsetzung und analoge Filterung umfasst. Das letzte ZF-Signal wird digitalisiert, die weitere Verarbeitung erfolgt mittels DSP-Techniken. Optionale Basisbandmodi in einigen RSA-Modellen ermöglichen die direkte Digitalisierung des Eingangssignals.
Abschnitt Eingangsumschaltung und -weiterleitung
Dieser Abschnitt im RSA regelt die Verteilung der Eingangssignale auf verschiedene Signalwege innerhalb des Instruments. Es umfasst Funktionen wie einen DC-gekoppelten Basisbandpfad zur Analyse niederfrequenter Signale und interne Ausrichtungsquellen zur Selbstkalibrierung.
HF- und Mikrowellenabteilungen
Diese Abschnitte enthalten Breitbandschaltungen zur Aufbereitung von Eingangssignalen für eine optimale Weiterverarbeitung. Dies umfasst Elemente wie Stufenabschwächer, Spiegelfrequenzunterdrückungsfilter und optionale Vorverstärker.
Frequenzumsetzungs-/ZF-Sektion
Der RSA kann ein breites Frequenzband analysieren, indem er das interessierende Band zur Digitalisierung und Analyse in eine feste Zwischenfrequenz (ZF) umwandelt. Dies beinhaltet eine mehrstufige Frequenzumsetzung und ist integraler Bestandteil der Leistungsfähigkeit des RSA.
Konzepte der digitalen Signalverarbeitung (DSP)
Das RSA-System nutzt eine Kombination aus analoger und digitaler Signalverarbeitung, um HF-Signale in kalibrierte, multidomäne Messungen umzuwandeln. Der DSP-Pfad umfasst Bandpassfilterung, Digitalisierung und Korrektur von Amplituden- und Phasenlinearität. Techniken wie die digitale Abwärtskonvertierung (DDC) und die Dezimierung werden zur effizienten Signaldarstellung und -verarbeitung eingesetzt.
Transformation von Zeitbereichssignalformen in den Frequenzbereich
Die Spektralanalyse im RSA wird durch repetitive diskrete Fourier-Transformationen (DFTs) erreicht, wodurch sichergestellt wird, dass die Signalverarbeitung mit dem Eingangssignal Schritt hält. Dies ermöglicht die Entdeckung und Analyse von transienten Ereignissen im Frequenzbereich.
Digitale Filterung
Der RSA verwendet FIR-Filter (Finite Impulse Response) zur Frequenzauswahl und zur Korrektur von Imperfektionen im analogen Signalweg. Zur mathematischen Filterung der Signale wird eine numerische Faltung verwendet.
Modulationsanalyse
Der RSA ist in der Lage, verschiedene Modulationsformate zu analysieren, darunter Amplituden-, Frequenz- und Phasenmodulation sowie komplexe Verfahren wie QAM und OFDM. Dies beinhaltet die Rekonstruktion idealer Signale, den Vergleich dieser Signale mit realen Signalen und die Durchführung einer detaillierten Modulationsanalyse.
Leistungsmessungen und Statistiken
RSAs können Leistungsmessungen sowohl im Frequenz- als auch im Zeitbereich durchführen. Sie sind außerdem in der Lage, statistische Kennzahlen wie die komplementäre kumulative Verteilungsfunktion (CCDF) zu berechnen, um das statistische Verhalten modulierter Signale zu charakterisieren.Domänenübergreifende Analyse mit einem Echtzeit-Analysator
Integration von Messungen im Zeit- und Frequenzbereich
Echtzeit-Spektrumanalysatoren (RTSAs) wie der Tektronix RSA integrieren Messungen im Zeit- und Frequenzbereich effektiv. Sie erfassen Daten im Zeitbereich und wandeln diese mithilfe der diskreten Fourier-Transformation in den Frequenzbereich um. Dies ermöglicht die genaue Lokalisierung von Ereignissen in beiden Domänen.
Spektrogramme
Spektrogramme sind wertvoll, um spektrale Merkmale als Funktion der Zeit zu beobachten, da sie vollständige Spektren über eine kontinuierlich aktualisierte Zeitachse darstellen. Zwei gängige Darstellungsmethoden sind das Wasserfalldiagramm und die farbcodierte Darstellung. Die zeitliche Auflösung des Spektrogramms wird durch die Abtastrate des ADC und die Länge der verwendeten DFT beeinflusst.
Swept-FFT-Analyse
Bei Bandbreiten, die die Echtzeitbandbreite des Spektrumanalysators überschreiten, können mehrere Echtzeitspektren zusammengefügt werden. Dieser Prozess ist zwar langsamer als die Echtzeitanalyse, bietet aber im Vergleich zu herkömmlichen Swept-Spektrumanalysatoren dennoch eine erhebliche Zeitersparnis. Die Swept-FFT-Technik kann auch für die DPX-Analyse angewendet werden, allerdings gibt es Einschränkungen bei der Erfassung von Ereignissen während des Sweeps.
Zeitsteuerung von Datenerfassung und -analyse
RTSAs nutzen ein „Zeitübersichtsfenster“ zur Steuerung des Erfassungs- und Analysezeitpunkts. Diese Funktion ist entscheidend für die Analyse von Signalen wie Frequenzsprungsignalen, bei denen die Amplituden-Zeit-Informationen von zentraler Bedeutung sind. Das Fenster kann so eingestellt werden, dass es mehrere Impulse umfasst oder sich auf bestimmte Segmente des Signals konzentriert.
MESSUNGEN IM ZEITBEREICH
Die RTSAs von Tektronix sind für verschiedene zeitbasierte Messungen an HF-Signalen ausgestattet, darunter Frequenz vs. Zeit, Amplitude oder Leistung vs. Zeit, I und Q vs. Zeit, Phase vs. Zeit sowie verschiedene Modulationsparameter. Diese Messungen sind nützlich, um Probleme mit dem Sender zu diagnostizieren und zu untersuchen, wie sich die Modulation im Laufe der Zeit verändert.
Pulsmessungen
RTSAs eignen sich besonders gut für Pulsmessungen, da sie eine automatische Pulsmesssoftware und umfangreiche Analysemöglichkeiten bieten. Sie sind spezifiziert für die Anstiegs-/Abfallzeit des Systems, die minimale Impulsdauer und die Modulationsbandbreite. Für schnellere Anstiegszeiten und größere Bandbreiten kann die SignalVu-PC-Software mit Oszilloskopen der Serie DPO70000 von Tektronix verwendet werden.
Zusammenfassend hebt Kapitel 3 die Fähigkeit von RTSAs hervor, Messungen im Zeit- und Frequenzbereich effektiv zu korrelieren und bietet fortschrittliche Funktionen für eine umfassende Analyse von HF-Signalen.
Echtzeit-Spektrumanalysator-Anwendungen
Arten von Echtzeit-Analysegeräten: Vom Labor zum Feld
Echtzeit-Spektrumanalysatoren (RTSAs) sind in verschiedenen Anwendungsbereichen unverzichtbar. Labortischanalysatoren haben sich über zwei Jahrzehnte weiterentwickelt und bieten eine überlegene Echtzeit-Bandbreite und HF-Leistung. Im Gegensatz dazu bieten tragbare RTSAs zwar Portabilität, jedoch auf Kosten einer gewissen HF-Leistung, eignen sich aber für den Einsatz im Feld.
Datenkommunikation: WLAN
Drahtlose lokale Netzwerke (WLANs), insbesondere Wi-Fi, haben bedeutende Fortschritte gemacht. Standards wie 802.11g, 802.11n und 802.11ac haben sich weiterentwickelt und bieten verschiedene Kanalbandbreiten, räumliche Datenströme und Datenraten. Das Testen der WLAN-Übertragung mit diesen Standards erfordert Spektrumanalysatoren mit ausreichender Echtzeitbandbreite und Linearität.
Datenkommunikation: WPAN
Drahtlose Personal Area Networks (WPANs) wie Bluetooth und Zigbee sind für Verbindungen über kurze Distanzen ausgelegt. Bluetooth arbeitet beispielsweise im 2,4-GHz-ISM-Band, wobei verschiedene Versionen unterschiedliche Datenraten und Modulationsverfahren unterstützen. Spektrumanalysatoren, die zum Testen von Bluetooth-Geräten verwendet werden, müssen ein geringes Rauschen und eine hohe Stabilität aufweisen.
Sprach- und Datenkommunikation: Mobilfunk
Mobilfunk, insbesondere LTE, erfordert strenge HF-Übertragungstests. LTE arbeitet mit verschiedenen Frequenzen und bietet unterschiedliche Spektrumsbreiten und Datenraten. Die Prüfung von LTE-Sendern umfasst die Überprüfung der Sendeleistung und die Sicherstellung, dass keine unerwünschten Emissionen außerhalb des verwendeten Frequenzbandes auftreten.
Funkkommunikation
Moderne Funkgeräte, die zunehmend softwaregesteuert werden, verändern Modulation, Leistung und Frequenz dynamisch. Tektronix RTSAs bieten Funktionen wie DPX Spectrum und Frequency Mask Trigger, die sich ideal zum Debuggen und Analysieren von Funkkommunikation eignen.
Videoanwendungen
Digitale HF-Übertragung in Videorundfunkformaten wie DVB-S und DVB-T erfordert spezifische Tests hinsichtlich Modulationsarten und Datenraten. RTSAs wie der Tektronix RSA306 können die Videoübertragung effektiv überwachen.
Spektrummanagement und Störungsermittlung
RTSAs sind bei der Identifizierung von Interferenzen im Spektrummanagement von entscheidender Bedeutung. Die Fähigkeit, schwache und intermittierende Störungen zu erkennen, ist unerlässlich, und RTSAs mit Funktionen wie Frequenzmaskentrigger und DPX-Anzeige sind äußerst effektiv.
HF-Prüfungen
HF-Tests sind unerlässlich, um die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von drahtlosen Kommunikationssystemen zu überprüfen. Es beinhaltet das Messen und Analysieren elektromagnetischer Signale, um Probleme wie Signalintegrität und Interferenz zu erkennen. Tektronix bietet fortschrittliche HF-Testwerkzeuge wie Echtzeit-Spektrumanalysator, Oszilloskope und Arbiträrgeneratoren, um Ingenieuren dabei zu helfen, sicherzustellen, dass ihre HF-Komponenten den Industriestandards entsprechen. Effektive HF-Tests minimieren Betriebsausfälle, verbessern die Systemeffizienz und gewährleisten die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen.
Geräteprüfung
In der Mobilkommunikation erfordern Herausforderungen wie das Nachwachsen des Spektrums und die Leistungs- und Energieeffizienz von Verstärkern fortschrittliche Testwerkzeuge. RTSAs liefern wichtige Erkenntnisse für die Verstärkerentwicklung und ermöglichen die Analyse der Modulationsqualität und der Leistung benachbarter Kanäle.
Radar
RTSAs vereinfachen Radartests durch die Integration von Impulsmessungen für die Analyse im Zeit- und Frequenzbereich. Sie ersetzen mehrere herkömmliche Werkzeuge und können Störkomponenten und Nichtlinearitäten in Radarsignalen aufdecken.
Echtzeit-Spektrumanalyse: Glossar & Abkürzungen
Glossar der wichtigsten Begriffe der Echtzeit-Spektrumanalyse
- Datenerfassung: Eine Reihe zeitlich aufeinanderfolgender Messwerte.
- Akquisitionszeit: Dauer, die durch eine Akquisition dargestellt wird.
- Amplitude: Die Stärke eines elektrischen Signals.
- Amplitudenmodulation (AM): Variation der Amplitude einer Sinuswelle anhand eines anderen Signals.
- Analysezeit: Auswahl einer Teilmenge der Proben aus einem Block zur Analyse.
- Analyseansicht: Fenster zur Anzeige von Echtzeit-Messergebnissen.
- Träger: HF-Signal, das die Modulation trägt.
- Trägerfrequenz: Frequenz der CW-Komponente des Trägersignals.
- Mittenfrequenz: Mittelpunktfrequenz im Frequenzbereich eines Spektrumanalysators.
- CZT (Chirp-Z-Transformation): Methode für effiziente DFT-Berechnungen.
- CW-Signal: Kontinuierliches Wellensignal; eine Sinuswelle.
- dBfs: Dezibel relativ zum Vollausschlag.
- dBm: Dezibel relativ zu 1 Milliwatt.
- dBmV: Dezibel relativ zu 1 Millivolt.
- Dezibel (dB): Logarithmische Einheit für Leistungsverhältnisse.
- DFT (Diskrete Fourier-Transformation): Verfahren zur Berechnung des Frequenzspektrums eines Signals.
- Anzeigelinie: Referenzlinie auf einem Wellenformdisplay.
- Verzerrung: Signalverschlechterung, oft aufgrund nichtlinearer Operationen.
- DPX (Digitale Phosphoranalyse): Methodik zur Analyse zeitlich veränderlicher Signale.
- Dynamikbereich: Verhältnis der maximal messbaren Signale zur vorgegebenen Genauigkeit.
- FFT (Schnelle Fourier-Transformation): Effiziente DFT-Berechnungsmethode.
- Frequenz: Rate der Signaloszillation.
- Frequenzbereichsdarstellung: Leistungsdarstellung der Signalkomponenten als Funktion der Frequenz.
- Frequenzdrift: Allmähliche Frequenzänderung im Laufe der Zeit.
- Frequenzmasken-Trigger: Echtzeit-Trigger basierend auf Ereignissen im Frequenzbereich.
- Frequenzmodulation (FM): Frequenzvariation eines Trägersignals.
- Frequenzbereich: Betriebsfrequenzbereich eines Geräts.
- Frequenzbereich: Frequenzbereich zwischen zwei Grenzwerten.
- Marker: Punkt auf einer Wellenform zur Datenextraktion.
- Modulieren: Die Veränderung einer Signalcharakteristik zur Informationsübertragung.
- Rauschen: Unerwünschte Störungen eines Signals.
- Rauschpegel: Minimaler beobachtbarer Signalpegel in einem System.
- Rauschbandbreite (NBW): Bandbreite, die zur Berechnung der Rauschleistung verwendet wird.
- Wahrscheinlichkeit des Abfangens: Sicherheit der Signalerkennung innerhalb der vorgegebenen Parameter.
- Echtzeit-Bandbreite: Frequenzbereich für nahtlose Echtzeit-Erfassung.
- Nahtlose Echtzeiterfassung: Unterbrechungsfreie Abtastung im Zeitbereich.
- Echtzeit-Spektrumanalyse: Analyse mittels DFT zur kontinuierlichen Bandbreitenanalyse.
- Echtzeit-Spektrumanalysator: Instrument zur Messung von HF-Signalen in mehreren Bereichen.
- Referenzpegel: Der oberste Anzeigepegel eines Analysators.
- Auflösungsbandbreite (RBW): Das schmalste messbare Frequenzband in einem Spektrumanalysator.
- Empfindlichkeit: Fähigkeit zur Anzeige minimaler Signale.
- Spektrogramm: Frequenz-Zeit-Amplituden-Darstellung.
- Spektrum: Darstellung eines Signals im Frequenzbereich.
- Spektralanalyse: Verfahren zur Bestimmung des Frequenzgehalts eines Signals.
- Vektorsignalanalyse: Modulationsanalyse unter Berücksichtigung von Amplitude und Phase.
Akronymreferenz
- ACP: Nachbarkanalleistung
- ADC: Analog-Digital-Wandler
- AM: Amplitudenmodulation
- BW: Bandbreite
- CCDF: Komplementäre kumulative Verteilungsfunktion
- CDMA: Code Division Multiple Access
- CW: Kontinuierliche Welle
- dB: Dezibel
- dBfs: dB Vollausschlag
- DDC: Digitaler Abwärtswandler
- DFT: Diskrete Fourier-Transformation
- DPX: Digital Phosphor Display, Spectrum, etc.
- DSP: Digitale Signalverarbeitung
- EVM: Fehlervektorgröße
- FFT: Schnelle Fourier-Transformation
- FM: Frequenzmodulation
- FSK: Frequenzumtastung
- ZF: Zwischenfrequenz
- IQ: In-Phase-Quadratur
- LO: Lokaloszillator
- NBW: Rauschbandbreite
- OFDM: Orthogonales Frequenzmultiplexverfahren
- PAR: Spitzen-Durchschnitts-Verhältnis
- PM: Phasenmodulation
- POI: Wahrscheinlichkeit des Achsenabschnitts
- PRBS: Pseudozufällige Binärfolge
- PSK: Phasenumtastung
- QAM: Quadraturamplitudenmodulation
- QPSK: Quadraturphasenumtastung
- RBW: Auflösungsbandbreite
- RF: Radiofrequenz
- RMS: Wurzel aus mittlerer Quadratsumme
- RTSA: Echtzeit-Spektrumanalysator
- SA: Spektrumanalysator
- VSA: Vektorsignalanalysator
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