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mmWave RF Front End 모델링과 PLL을 적용한 EVM 개선에 관한 연구

Title
mmWave RF Front End 모델링과 PLL을 적용한 EVM 개선에 관한 연구
Other Titles
A Study on EVM Improvement with mmWave RF Front End Modeling and PLL
Author
조재형
Alternative Author(s)
JAEHYUNG CHO
Advisor(s)
박태준
Issue Date
2024. 2
Publisher
한양대학교 융합산업대학원
Degree
Master
Abstract
3GPP Rel-17에서 FR2-2로 명명된 비면허 대역의 주파수 확장은 기존보다 더 많은 네트워크 용량과 초고속 통신을 제공하고 사람과 IoT 기기들의 위치기반 서비스를 모두 지원할 수 있는 스마트 제조용 mmWave 특화망을 활성화하는 것이 가능하다. 안정적인 5G 무선 연결은 워크플로 유연성, 기계 이동성, 운영 민첩성 등의 특징적인 기능을 실현할 수 있는 기반이 된다. 현재 50 GHz까지의 주파수 사용범위를 가진 신호 발생기를 광범위하게 사용하고 있지만 확장된 주파수 영역에 대한 성능 확인을 위한 개발이 필요한 상황이며 관련 연구 또한 FR1 주파수 대역을 중심으로 이루어지고 있어 90GHz의 주파수까지 확장된 mmWave의 Up/Down Converting RF Front End의 개발 및 관련된 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 슈퍼 헤테로다인(Super Heterodyne) 시스템을 기반으로 2배, 4배, 6배의 체배기(multiplier)를 사용하여 18 GHz ~ 40 GHz, 40 GHz ~ 60 GHz, 60 GHz ~ 90 GHz의 3가지의 Up/Down Converting RF Front End를 설계하였다. 설계된 모델의 성능을 검증하기 위하여 5G NR FR2 TDD 신호를 입력으로 Up-Converter(Tx)와 Down-Converter(Rx)를 Loopback으로 연결하고 테스트 환경을 설계의 논리적 이상 여부를 확인할 수 있는 이상적인(Ideal) 조건과 각 부품들의 실측한 S-Parameter와 Phase Noise Offset을 적용한 실제(Real) 조건으로 설정하여 각각 시뮬레이션을 진행하였다. 각각의 Input과 Output 부분에서의 반송파(Carrier) 주파수 특성의 변화와 Error Vector Magnitude (이하 EVM)을 성능 지표로 하여 설계된 모델의 성능을 검증하여 3GPP TS 38.141-2에 명시된 EVM의 SPEC을 만족함을 확인하였다. 추가적으로 3가지 모델들의 Real 테스트 조건에서의 결과를 분석하여 EVM을 열화시키는 주요 요인을 Phase Noise로 유추하고 Phase-Locked-Loop (이하 PLL)을 이용한 Phase Noise offset을 개선하는 방법에 대한 연구를 진행하였다. 기존에 적용된 전통적인 Integer-N 방식의 PLL 모델을 분석하고Mixer와 외부 LO를 적용한 Down-converting 방식의 새로운 모델을 개발하였다. 기존에 설계된 3가지 Up /Down Converting RF Front End 모델에 개선된 Phase Noise Offset을 반영하여 Constellation 그래프와 평균 EVM의 수치 비교를 진행하여 기존 모델 대비하여 성능이 크게 개선됨을 확인하였다.|The frequency expansion in the unlicensed band, named FR2-2 in 3GPP Rel-17, will enable a specialized mmWave network for smart manufacturing that will provide more network capacity and ultra-high-speed communications than previously possible and support location-based services for both people and IoT devices. Reliable 5G wireless connectivity is the foundation for enabling features such as workflow flexibility, machine mobility, and operational agility. Currently, signal generators with a frequency range of up to 50 GHz are widely used, but there is a need to develop them to verify their performance over an extended frequency range, and related research is centered on the FR1 frequency band, increasing the need for development of mmWave's up and down converting RF front end extended to a frequency of 90 GHz and related research. In this paper, three types of Up/Down Converting RF Front Ends are designed for 18 GHz to 40 GHz, 40 GHz to 60 GHz, and 60 GHz to 90 GHz using 2x, 4x, and 6x multipliers based on Super Heterodyne system. In order to verify the performance of the designed model, 5G NR FR2 TDD signals were input to the Up-Converter (Tx) and Down-Converter (Rx) as loopbacks, and the test environment was set to Ideal conditions to check for logical abnormalities in the design, and Real conditions to apply the measured S-Parameter and Phase Noise Offset of each component. The performance of the designed model was verified using the change of carrier frequency characteristics and Error Vector Magnitude (EVM) as performance indicators at each input and output part, and it was confirmed that the EVM specification specified in 3GPP TS 38.141-1 was satisfied. Furthermore, by analyzing the results of the three models under real test conditions, we inferred that the main factor that degrades EVM is phase noise, and conducted a study on how to improve the phase noise offset using a phase-locked-loop (PLL). We analyzed the existing traditional Integer-N type PLL model and developed a new model of Down-converting type with mixer and external LO. By applying the improved phase noise offset to the three existing Up /Down Converting RF Front End models, we compared the Constellation graph and the average EVM, and found that the performance was significantly improved compared to the models.
URI
http://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000719636https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/188550
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GRADUATE SCHOOL OF INDUSTRIAL CONVERGENCE[E](융합산업대학원) > DEPARTMENT OF MANUFACTURING ARTIFICIAL INTELLIGENCE(제조인공지능학과) > Theses(Master)
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