射频导纳物位原理讲解（每天一个知识点）

SNR / SINAD / SINR

有几个相似但有点不同的术语表示有用信号和不需要的噪声之间的比率。这些术语几乎让每个人都感到困惑。我将尝试解释这些术语的概念和实际意义（希望如此）。在许多情况下，如果您了解使用这些术语的使用目的（在何种上下文中使用），将会更容易理解它们。

SNR（信噪比）

SNR代表“信噪比”。它的含义几乎是不言自明的，它不需要太多解释。它只是信号功率和噪声功率的比率，如下面以数学形式描述的：

SNR信噪比的数学表示

SNR也可以以图形形式表示，如下图所示：

信噪比的图形表示

如果以dB刻度表示，SNR可以是正值和负值。负SNR意味着信号功率低于噪声功率。您可能认为在负SNR条件下通信是不可能的，但实际上存在通信系统（技术），其被设计成主要在这种条件下工作（例如，CDMA，WCDMA）。

为什么SNR很重要？

这是因为SNR是表示信号质量的最重要指标之一。您可能认为信号功率是信号质量的最重要因素，但理论上信号功率本身并不意味着它能表示信号质量，这有助于您预测通信系统会发生多少错误。即使您的信号功率非常强，如果噪声功率也很高，您也不会获得良好的通信结果（低误差或无误差）。相反，即使信号功率非常低，如果噪声功率远低于信号功率，也可以获得良好的通信结果。这就是为什么在大多数通信教科书或大多数测量过程中，SNR而不是绝对信号功率被用作通信质量的评估/测试标准。

现在让我们考虑如何测量SNR。

您可以使用频谱分析仪对某个信号的SNR进行粗略估计，但它可能不像听起来那么容易准确测量的SNR，因为理想情况下，这个测量应该在1 Hz的RBW下进行。

但是，如果必须在通信设备（而不是测试设备）中测量SNR，则不能使用与使用频谱分析仪测量相同的方法。在这种情况下，该设备使用非常复杂的信号处理算法来估计SNR，并且该方法本身倾向于根据不同的通信技术而不同。

SNR如何影响系统的性能（特别是在传输系统的接收器上）？我认为以下章节会让您直观地了解这一点。如您所见，随着SNR的降低，信号质量变得更差（噪声水平更高）。结果，误码率（BER）将增加，灵敏度将降低。 （注意：此示例中添加的噪声为AWGN。有关SNR和AWGN之间关系的详细信息我们后面会进行讲解）。

在下面的图中，红点表示几乎没有误差的理想星座，黑点表示每个具有噪声干扰的数据点的统计位置。可以说，红点越远黑点，就会出现更高的可能错误（误码率）。在此示例中，您将看到三种QAM星座的情况，并且每种情况都会因不同的SNR而出现错误。你会注意到随着信噪比的降低，星座的传播范围变宽了。这意味着：具有相同的调制方案，随着SNR越来越低，误差的可能性越来越高。如果您不熟悉这种概念，请多花一些时间，直到您理解这个概念。

不同的SNR对星座点的影响

现在让我们以更加定量的方式描述SNR和误码率之间的关系。如果您有机会获得有关通信技术的文章或论文/论文（尤其是与发射器，接收器技术相关的任何内容），您可能会看到右下图所示的图。但是，如果您是这个领域的新手，那么这些图的解释可能似乎并不清楚。

下面图示中的星座基于LTE物理层规范。 SNR和精确BER之间的确切定量关系将根据每个通信系统设计而变化，但是这里解释的总体逻辑适用于任何系统。

首先，看看顶部轨迹上的星座系列。您可以看到不同调制（BPSK，QAM，16QAM，64QAM，256 QAM）但SNR相同的情况。您会注意到，即使使用相同的SNR，随着调制深度的增加，您也会获得更高的误差概率。我希望这听起来很清楚。该顶部轨迹表示底部图中的一系列图形上的单个点，如绿色箭头所示。请给您自己多一点时间，直到您清楚地理解这一点。

在一定的SNR条件下（SNR=30dB）星座图与误码率之间的关系

现在让我们将SNR降低5 dB。在顶部轨迹上，您会注意到星座上的误差范围变宽，您会看到绘图上的误码率增加。

在一定的SNR条件下（SNR=25dB）星座图与误码率之间的关系

现在让我们将SNR再降低5 dB。在最上面的轨迹上，你会注意到星座上的误差范围变得更大，你会看到比特误差的速率在图上增加得更多。

在一定的SNR条件下（SNR=20dB）星座图与误码率之间的关系

现在让我们将SNR再降低5 dB。在最上面的轨迹上，你会注意到星座上的误差范围变得更大，你会看到比特误差的速率在图上增加得更多。

在一定的SNR条件下（SNR=15dB）星座图与误码率之间的关系

现在你会看到这个例子中的任何趋势吗？即使具有完全相同的星座图，基于SNR的误码率也会增加或减少。许多人倾向于认为误差率是由发射机功率和接收功率决定的，但实际上绝对功率并不重要，真正重要的是SNR。然而，在实践中，包括我在内的许多人将发射器或接收器功率作为SNR的间接指示器，基于“BIG ASSUMPTION（简单假设）”，噪声水平已知（甚至大致），并且当您增加或减少功率时噪声水平不会改变。如果这个BIG ASSUMPTION成立，如果你增加发射机功率，你可能会说SNR会比发射机功率低时更好。如果你有更高的接收功率，你可能会说SNR会比降低接收功率的情况好。但是，不要盲目地将此规则应用于任何准确的分析或故障排除工作中。如果您需要非常精确的误码分析分析，则需要检查信号路径上每个组件的SNR。我知道这是一项巨大的工作，这也是使用大量高端测试设备校准高精度测试设备（例如，一致性测试系统）需要那么长时间的原因之一。

如您所见，您可能已经注意到SNR与BER（误码率）紧密相关。你可能已经看到了一种总体趋势如下：

i）在相同的调制深度下，在低SNR时会出现高BER（性能不佳），在高SNR时会出现低BER（良好性能）

ii）在相同的SNR下，在低调制深度下，您将获得高调制深度的BER（低性能）要低的BER（良好性能）

然而，在现代通信中，使用各种信道编码和纠错技术来校正一定程度的BER。因此，如果您在纠错后测量错误率，您可能会看到比没有纠错的情况低得多的错误率。通常将误差校正后的误差率测量为称为BLER（BLock误差率）的规格参数。但是，即使使用这种纠错过程，您也无法修复所有错误。因此，下面的总体趋势仍然适用于BLER测量。

i）在相同的调制深度下，在低信噪比（SNR）时会出现高BLER（性能不佳），在高信噪比（SNR）时会出现低BLER（良好性能）

ii）在相同的SNR下，在低调制深度下，您将获得比高调制深度的BLER（性能不佳）要低的BLER（良好性能）

SNR和BLER之间的确切相关性可以根据使用何种信道编码和纠错而变化。下图显示了LTE PDSCH的SNR与BLER的关系的良好示例（参考相关文献，这是最多支持64 QAM的系统数据，如果您使用支持256 QAM的系统进行测量，您会看到不同的图表）。

PDSCH的SNR与BLER的关系

SINAD（信与噪声和失真比，Signal to Noise And Distortion Ratio，信纳比）

与SNR类似，还有另一个名为SINAD（信纳比）的指标。它的定义如下所示。它表示总能量（想要的 不想要的）和不想要的信号功率之比。由于分子是定义中的总功率，因此以dB为单位的值始终为正。

信纳比(SINAD或S/(N D))指的是信号幅度均方根与所有其它频谱成分(包括谐波但不含直流)的和方根(rss)的平均值之比。

SINAD和SNR

在大多数RF区域，我们更频繁地使用SNR，在某些区域，如音频信号分析，我们倾向于更频繁地使用SINAD。

我们经常对SNR和SINAD感到困惑，并且难以理解SNR和SINAD之间的差异。如下所述，有关参考文献对此进行了详细解释。

信号噪声比（SNR，或有时称为SNR-无谐波）是根据与SINAD相同的FFT数据计算出来的，除了信号谐波从计算中排除，只留下噪声项。在实践中，只需要排除前5个谐波，因为它们占主导地位。 SNR图在高输入频率下会降低，但由于排除了谐波项，因此通常不会像SINAD那样快。

如上所述，主要区别在于是否在计算中包括“失真”。可以在时域中更直观地理解失真。如果将失真信号转换为频域，则失真以谐波的形式出现。因此就频域而言，SNR和SINAD之间的主要区别在于是否在计算中包含了谐波。

SINR（信号干扰加噪声比）

SINR代表信号干扰加噪声比，定义如下（我希望这张图片可以解释一切）。简单地说，SINR是信号（所需信号）与不需要的噪声之比。不需要的噪声包括所有外部干扰和内部产生的噪声。

SNR和SINR的关系

示例1：实际LTE网络中的SNR（SINR）与吞吐量的关系

下图是来自驱动器测试工具Azenqos Drive Test工具（AZQ Android）捕获的数据。这个图是由AZQ报告工具自动生成的，我只是在图表上做了一些美化。

实际LTE网络中的SNR（SINR）与吞吐量的关系

这是显示SINR和吞吐量之间相关性的真实测量。如您所见，随着SNR（SINR）的增加，吞吐量呈指数增长。换句话说，随着SNR降低，吞吐量将呈指数下降。如果网络不改变码率（即，MCS），则吞吐量降低将归因于接收器处的解码失败（即，UE处的解码失败），然而在实际网络中UE周期性地向eNB和eNB报告CQI以改变码率。根据（即，随着CQI值变低而降低MCS并且这导致较小的传输块大小），因此该吞吐量变化将归因于以较低的传输块大小传输数据。

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