テストと測定では、柔軟性によって性能のトレードオフが要求されるのが一般的です。Moku:Proは、５ GSa/s、１０ビットADCと１０ MSa/s、１８ビットADCからの信号を特許取得済みのブレンド・スキームで使用することにより、これらのトレードオフを克服し、１０ Hz～６００ MHzの低ノイズ・フロアと高ダイナミックレンジを実現します。これは、デュアルADCデータストリームのリアルタイムブレンディングを実現する、バランスハイパス／ローパスフィルターで構成されるデジタルクロスオーバーネットワークによって達成されます。
アナログフロントエンド設計と従来のトレードオフ
フロントエンドの性能は、デジタル化された信号の下流の解析、処理、ロギングの忠実度に基本的な制限を与えます。しかし、アナログ／デジタルコンバータ（ADC）の選択には、高帯域幅のために長期安定性を犠牲にするなどのトレードオフを伴うのが一般的です。図１は、異なる信号周波数に最適化された２つのADCのノイズスペクトルの例を示しています。
図１：２つのADCのノイズ・スペクトルを示し、ホワイト・ノイズ・レベルとともに高周波と低周波でノイズが増加する（１/fノイズ）。高周波信号（赤）と低周波信号（青）に最適化されたADCのスペクトルを示す。
従来、テスト機器が単一の機能またはアプリケーション向けに設計されている場合、特定の測定要件と信号特性に最適化された ADC を選択することで、これらのトレードオフのバランスを取ることができます。対照的に、ソフトウェア定義計測器の多用途性は、多様なアプリケーションに対応する機会をもたらしますが、それらすべてに対応できるアナログフロントエンドを設計するのは困難です。より具体的には、Moku:Pro は、単一の ADC では最適化されない幅広い測定シナリオに対応するように設計されています。
周波数スペクトル全体で高品質の信号を構築するための新しい FPGA ベースの処理技術
最新のソフトウェア定義計測器の可能性を最大限に引き出すには、最新のアプローチが必要です。 Moku:Pro のフロントエンドには２つの高性能 ADC が組み込まれています。 優れた帯域幅と高周波ノイズを備えた５ GSa/s、１０ビット ADC は、低周波音響信号用に最適化された １０ MSa/s、１８ ビット ADC と組み合わされています。 バランスの取れたハイパスフィルターとローパスフィルターで構成されるデジタルクロスオーバーネットワークは、ADC データ ストリームのリアルタイムブレンディングを実装し、低ノイズフロアと１０ Hz ～ ６００ MHz の高いダイナミックレンジを実現します。
これらのフィルタを同じクロックドメイン上でデジタル的に実装すると、フィルタリング特性を非常に制御できますが、かなりの処理能力 (１秒あたり数百ギガ演算) が必要になります。 幸いなことに、Moku:Pro の強力な FPGA (ザイリンクス Ultrascale+ システム オン チップ) がその役割を果たし、リソースのほんの一部を使用するだけで、レイテンシに目立った影響を与えることなくデータストリームをリアルタイムで結合できます。 その結果、すべてのフーリエ周波数にわたって最適な信号対雑音比を備えた単一のシームレスなデータストリームが得られます。 したがって、ソフトウェア定義計測器の大きな課題は、その最も強力な特性の１つである強力なリアルタイム信号処理によって解決されます。
仕組み
全体的なノイズを最小限に抑えることは重要ですが、フィルタリングネットワークを設計する際の重要な考慮事項は、信号のユニティ ゲイン周波数応答を維持することです。 図２は、ブレンドする前に両方のパスで同じデジタル フィルター構造を使用することでこれを実現する１つの簡単な方法を示しています。 BNC コネクタからの信号は、高速 (上のパス) と低速 (下のパス) の両方の ADC に分岐する前に、図の左側に表示されます。 上のパスは １-TF(f) によってハイパス フィルター処理されます。ここで、TF(f) はローパス フィルターの伝達関数です。 一番下のパスでは、単純な TF(f) 伝達関数が適用されます。 再結合された信号は、１-TF(f) + TF(f) = １ の合計入出力伝達関数を持ち、したがってユニティゲインになります。 どちらのフィルターもデジタルで実装されているため、完全に一致します。
図2: ユニティゲイン伝達関数を使用した周波数依存ADCブレンディングの明確な実装を示すブロック図。
また、ADC が異なるサンプルレートで動作しているため、フィルタリングネットワークも複雑になります。データストリームは、混合されたデータストリーム内のアーティファクトの出現を減らすために、結合する前に適切にアップコンバートまたはダウンコンバートする必要があります。 ADC サンプルレートが異なることで生じる追加の考慮事項は、アンチエイリアシングです。一般に、アナログアンチエイリアシングフィルターは各 ADC の入力に存在し、各信号パスに対する周波数応答の影響を考慮する必要があります。図３は、この状況の簡略化されたブロック図を示しています。高速パスに対するアンチエイリアシング フィルター (図示せず) の影響は無視できます。このシナリオでは、アナログローパスフィルターはデジタルローパスフィルターと一致する必要があります。幸いなことに、デジタルフィルターの柔軟性により、最も一般的なアナログフィルタータイプとほぼ一致することができます。 Moku:Pro の FPGA では、このフィルタは、キャリブレーション時にコンポーネントの公差によりユニットごとに異なる可能性があるアナログフィルターの個々の特性に合わせて調整することもできます。
図３：低速パスのアナログアンチエイリアスフィルターを高速パスのデジタルローパスフィルターで補正するブレンディングネットワーク。
まとめ
当社の FPGA アルゴリズムは、２つの ADC からの高速信号と低速信号を自動的かつインテリジェントにブレンドします。ユーザーは、どの ADC を使用するのが最適かを手動で決定する必要はありません。代わりに、両方からのデータが同時に取得され、ブレンドされて、測定またはさらなる処理に最適な信号が構築されます。この新しいアプローチにより、対象の周波数に対して最適化されていない単一の ADC を使用するときに一般的に発生するノイズやエラーの種類が軽減されます。 Moku:Pro のブレンド ADC テクノロジーのおかげで、エンジニアや研究者は初めて、データ収集時に高速か高精度かを選択する必要がなくなりました。
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