NPR (noise power ratio) and EVM (error vector magnitude) measurements are used to characterize linear or nonlinear distortions and degradations in digital modulators, microwave or RF amplifiers and transmission links. These methods are also used in system simulations. Each of these methods results in an equivalent noise power that can be added to the thermal noise in the link budget in order to compute the BER (bit error rate). In this paper we examine the conditions necessary for these two measurements (or simulations) to give the same value for this equivalent noise. From this identity, it is possible to use either one or the other method with the goal to simplify simulation software or test benches particularly in the case of wide bandwidth measurements.

Le NPR (noise power ratio) et l’EVM (error vector magnitude) sont deux méthodes de mesure des distorsions ou des dégradations, linéaires ou non, des modulateurs numériques et des chaînes de transmission de signaux modulés. Chaque méthode mesure un bruit qui peut être ajouté au bruit thermique du système dans le bilan de liaison. On montre dans quelles conditions ces deux mesures donnent la même valeur et comment on peut remplacer l’une par l’autre afin de simplifier les simulations ainsi que les bancs de mesure, en particulier pour des mesures en large bande.

L'invention concerne un procédé et un dispositif d'évaluation prédictive de puissance d'intermodulation dans un dispositif électronique dans lequel une fonction prédictive f permet d'évaluer de façon prédictive des valeurs de puissance d'une composante d'intermodulation produite par une distorsion d'intermodulation d'un signal d'entrée, caractérisé en ce que la fonction prédictive f comprend une partie impaire V obtenue par multiplication d'une fonction impaire F, et d'une fonction G, obtenue par composition d'une fonction g paire à valeurs réelles positives et d'une fonction Q sous forme de série réelle comprenant au moins un terme de degré q appartenant aux réels non-entiers.

Procédé de calibration de linéariseur et composant électronique linéarisé. Le procédé comprend la pré-distorsion, dans un linéariseur par pré-distorsion (20, 34), d'un signal en amont d'un composant électronique (18, 28) pour compenser une distorsion non-linéaire. La détermination des paramètres de réglage de pré-distorsion comprend l'application au composant d'un signal de test bi-fréquence, la mesure d'amplitudes relatives des raies en sortie du composant. Une grandeur indicative du module |Kp| du coefficient de conversion AM/PM du composant est calculée sur la base ce ces mesures. Les paramètres de réglage de pré-distorsion sont ajustés de sorte à minimiser |Kp|. Le procédé peut notamment être mis en oeuvre dans un dispositif amplificateur linéarisé (12) et dans un banc de test d'amplificateurs (24).

Les produits d'intermodulation créés par les non-linéarités actives et passives ont des effets de plus en plus importants dans les charges utiles de satellites de télécommunications et dans les stations de base de téléphonie mobile à cause de l'augmentation du nombre de bandes utilisées, de la largeur de bande et de la puissance émise. Ils peuvent dans certains cas perturber gravement le fonctionnement des récepteurs. La modélisation de non-linéarités héritée de celle des amplificateurs donne de très mauvais résultats qualitativement et quantitativement, ce qui amène à des sur-spécifications d'équipements. Les modèles comportementaux non-analytiques (présentant une discontinuité en 0) proposés en 2010 donnent par contre de très bons résultats mais leur explication physique n'existait pas. La modélisation physique commence à donner des résultats que l'on peut comparer aux résultats de mesure et aux résultats des modèles comportementaux. La modélisation des non-linéarités des isolateurs et des circulateurs par le phénomène d'hystérésis magnétique rentre dans ce cas. Le modèle physique obtenu alors est non-analytique comme les bons modèles comportementaux. Il est correct qualitativement mais reste moins bon quantitativement qu'un modèle comportemental. Les modèles comportementaux prédisent mieux les résultats de mesure, on peut les rapprocher des modèles physiques mais ils nécessitent alors des modifications empiriques de certains paramètres cruciaux des modèles physiques non-analytiques. La compréhension de l'origine physique de ces différences permettra de proposer des modèles physiques plus proches de la réalité.