Перейти к содержанию

15. Метрики качества сигнала: FFT, SNR, EVM и BER

Цель раздела

Научиться оценивать качество SDR-эксперимента не только визуально, но и количественно.

Основные метрики:

  • FFT / spectrum: частотная картина сигнала;
  • SNR: отношение сигнал/шум;
  • EVM: ошибка векторной модуляции;
  • BER: вероятность битовой ошибки.

1. Зачем нужны метрики

В SDR недостаточно сказать “сигнал виден”. Нужно ответить инженерно:

  • насколько сигнал сильнее шума;
  • есть ли перегрузка;
  • насколько созвездие похоже на идеальное;
  • сколько бит принимается с ошибками.

2. Диаграмма анализа

flowchart TB
    classDef data fill:#EDE9FE,color:#0F172A,stroke:#7C3AED,stroke-width:1px;
    classDef metric fill:#F1F5F9,color:#0F172A,stroke:#64748B,stroke-width:1px;
    classDef dsp fill:#DCFCE7,color:#0F172A,stroke:#16A34A,stroke-width:1px;

    IQ["IQ recording"]:::data
    PRE["Preprocessing<br/>DC removal / normalization"]:::dsp
    FFT["FFT spectrum"]:::metric
    SNR["SNR estimate"]:::metric
    EVM["EVM estimate"]:::metric
    BER["BER estimate"]:::metric
    REPORT["Engineering report"]:::data

    IQ --> PRE --> FFT --> SNR --> REPORT
    PRE --> EVM --> REPORT
    PRE --> BER --> REPORT

3. FFT

FFT используется для:

  • поиска пика тона;
  • оценки занимаемой полосы;
  • поиска паразитных составляющих;
  • диагностики перегрузки.

4. SNR

SNR показывает, насколько полезный сигнал выше шума:

SNR[dB] = 10·log10(P_signal / P_noise)

Обе мощности нужно измерять в одной и той же полосе; SNR без указания полосы: не то число, которое можно сравнивать.

Инженерный смысл:

  • низкий SNR → плохо видно сигнал;
  • высокий SNR → есть запас;
  • слишком высокий уровень при грязном спектре → возможна перегрузка.

5. EVM

EVM показывает, насколько принятые точки созвездия отличаются от идеальных:

EVM_rms = sqrt( Σ |r[k] − s[k]|² / Σ |s[k]|² )

где r[k]: принятые символы после синхронизации, s[k]: идеальные.

Особенно полезно для:

  • BPSK;
  • QPSK;
  • QAM;
  • сравнения модели и железа.

6. BER

BER это итоговая метрика цифрового приёма:

BER = bit errors / compared bits

Всегда указывайте число сравнённых бит: BER = 0 на 280 битах говорит гораздо меньше, чем на миллионе. При нуле ошибок на N битах верхняя граница с доверием 95 %: примерно 3/N.

Если BER высок, причиной может быть:

  • есть шум;
  • есть CFO;
  • плохой timing;
  • неверная демодуляция;
  • перегрузка тракта.

7. Куда курс идёт дальше

8. Практический вывод

Метрики превращают лабораторную работу из визуального наблюдения в инженерное измерение.