移动电子设备中的射频干扰及接收机灵敏度分析

RFI and receiver sensitivity analysis in mobile electronic devices

Antonio Ciccomancini Scogna and Hwanwoo Shim, Samsung Electronics Mobile Division, HE Group

在研发智能手机和平板电脑等移动设备时，接收机灵敏度和天线耦合噪声是需要考虑的两个主要问题。造成接收机灵敏度降低的原因有很多，但大多数情况下都是由于线路板上的数字信号谐波产生耦合到天线的噪声所致。本文提出了一种预测天线耦合噪声和天线劣化情况的方法，并通过对移动设备内的相对耦合水平进行三维电磁仿真来应用该方法。

前言

系统内的电磁兼容性和射频干扰是当今电子设备面临的棘手问题。开发智能手机和平板电脑等移动设备时，接收器灵敏度以及天线耦合噪声是需要解决的主要矛盾。手机天线及其接收器构成一个射频模块，如果不受附近电子设备的干扰，该模块可以在200kHz带宽内检测到弱至-120dBm的信号。然而，智能手机的时钟频率支持GSM880-1800，乃至蓝牙和Wi-Fi频段（如图1a所示）。谐波和数据信号耦合到天线，使射频系统灵敏度下降（劣化）从而降低了通信质量。

劣化意味着设备内部噪声导致接收机灵敏度减小，限制了接收器检测低电平信号的能力，使得整体工作范围和传输速率降低。图1b为一个典型的接收器灵敏度受到内部组件影响的通信系统。

图1. a）移动设备使用的无线通信频段，b）移动电话系统的典型射频干扰和劣化机制

造成接收器灵敏度降低的原因有很多。大部分情况是由于电路板产生数字信号谐波，形成了噪声与天线耦合。例如，近来高端智能手机引入的USB3.0 ^[1]具备极高的数据传输速率（3.0、3.1接口分别达5Gbps和10Gbps，奈奎斯特频率分别为2.5GHz和5GHz）。传输速率高使得时钟和数据信号转换耗时低至几百皮秒甚至更短，从而形成了高辐射场。复杂的子电路中用到的连接器和排线与天线作用类似，进一步放大了这种效应，扩散了干扰频率和噪声。

干扰噪声源可能会借助电导耦合或辐射耦合亦或是两者结合的方式，向周围无线模块引入不利的噪声。由于数字噪声覆盖频率范围很宽，我们在图2中说明了噪声源与受扰模块之间的三种潜在耦合机制：电导耦合，串扰耦合以及辐射耦合。

图2. 噪声源与受扰模块间的耦合机制

总全向灵敏度（TIS）^[2]是用来评估天线灵敏度退化程度的重要指标。

考虑到数字耦合噪声，TIS可由下式计算得到：

其中，KTB为热噪声，RF路径损耗表示天线端口和手机调制解调器输入端口之间的损耗，NF和SNR是多PA模组和手机收发器等射频组件的噪声系数及信噪比。T噪声主要由耦合噪声构成。

文献[2]中介绍了一个计算手机TIS的仿真模型。不过，作者做了以下几个假设：1）TIS性能降低是由某一主要因素基于特定数字谐波造成的，以及2）噪声通过空气传递到天线。这意味着该模型只考虑了辐射场。

如今，移动设备的电路板和封装结构中大部分敏感部件都被屏蔽了（例如，屏蔽罩可覆盖主板的70％以上）^[3]。因此在我们看来，传导发射往往是一种主导现象；并且，由于难以确定其耦合路径，它在射频干扰和灵敏度劣化方面的作用常常被低估。鉴于需要分析大量信号数据且模型复杂性又高，针对信号与天线耦合的分析显然难度极大、耗时耗力。我们通过研究，提出了另一种基于互易定理的射频干扰分析方法。我们不再关心信号对天线的耦合，而是专注于天线对信号的耦合，并作出场效应图以检测具有关键信号的区域。

对于移动设备中复杂模块的先进建模方法

含有噪声的集成电路只要具备足够的信息就可直接建模。然而在许多实际情况中，我们可能无从得知噪声源的内部信息；即便知道也可能因为太复杂而难以模拟。例如，一个手机的射频干扰问题由LCD显示屏造成，那么盯着芯片是研究不出来源的。一块LCD面板可包括超过10种不同的材料层，并且同时具备分布式及局部化的电路。我们不知道究竟哪条迹线/电路构成了射频干扰源，源阻抗又是什么，或者什么结构形成了耦合路径。

解决上述问题的一个方案是利用近场扫描（NFS）数据对干扰源进行建模^[4-6]。假设电流流经与结构距离为r的某个区域，则磁场强度可表示为：

用NFS扫描来替代噪声源的技术基于表面等效原理，该原理表明密闭空间里的源可以用它投影在空间外表面上的发射场（作为激励源）来替代。激励源的情况一般根据惠更斯原理由NFS数据等效算得。

NFS数据既可通过近场扫描测得，也可通过对系统某个部分进行仿真而得。其中后者得到的NFS数据通常被命名为NFD（近场分布）。惠更斯等效法主要应用于远场计算，用来模拟近场可能会产生一系列问题。在小巧的移动设备中，噪声源被复杂的散射体包围，因此如果根据惠更斯原理将噪声源等效替换，那就势必忽略了噪声源周边的散射体及障碍物。考虑到背散射，我们可以用实际源结构的近似结果来构建惠更斯盒（Huygens’s box）^[7,8]；然而由于封装结构密度过大会产生背散射，这种方法对于复杂的真实模型而言是不准确的。

除了惠更斯等效法外，还可以采取重建法^[8]，通过电磁偶极子矩阵来重构噪声源。一般通过算子可以确定噪声源的位置和类型，将场NFS数据与场进行匹配可以得到幅度及相位。此种方法直白易懂，不过目前的研究只用简单结构来验证过可行性。

USB 3.0（C型）接口

本节我们介绍一种常用于分析可能由高速接口导致的射频干扰^[10]。本例中即为USB3.0接口。图3为连接器到应用处理器（AP）的布线，其中应用了150欧姆电阻来降低信号强度，从而使得总电磁辐射干扰及隔直电容减小。图中同时还列出了测量与仿真数据。本例中采用Cadence PowerSI进行分析，可以看到在10MHz到10GHz频率范围内一致性良好。

图3. USB 3.0接口下单端S参数插入损耗与回波损耗的测量值和仿真值比对

造成劣化问题的一大噪声来源便是USB线缆的延迟，后者还会导致共模转换，从而造成辐射和干扰。利用CST MWS及Ansys HFSS都可以得到主板上USB3.0接口的差模到共模转换，结果如图4。两种方式得到的结果大同小异，6GHz之前相差约20dB。这个数字本身能不能接受是仁者见仁的问题，但它对预测及量化射频干扰的风险并没有什么特别的作用。通过观察，我们看到隔直电容焊盘所处的位置场分布较高。如果把电容焊盘移走，分析截面上的场强，可以看到最大值降低。

图4. 主板上USB3.0接口的差模到共模转换

不过，整个分析的前提是假设大部分信号对天线的耦合是以辐射场的形式发生的。而现实情况很可能并非如此。所以结果只能提供一个大概方向，对于预测射频干扰意义不大。

图5. a）布局修改和近场衰减，b）5GHz截面上的H场振幅

方案设计

如上节所述，一般移动设备射频干扰/劣化的建模方法是根据速度对关键接口进行仿真。表1为一组可能导致杂散谐波频率的数字接口。大部分相关文献都基于测量结果和经验值预先对造成射频干扰的主要原因进行了假设^[10]。

采用这种方法的局限性在于，必须要事先知道或大致明确造成射频干扰的噪声源。然而除非预先进行了测量，否则很难得知这一信息。

智能手机内部的电子元件极为复杂，有时会由多层印制板（其中含有柔性板）、主AP、电源管理器（PMU）及几个芯片组构成。因此，要对整个系统进行仿真几乎是不可能的，并且会使用近似值来对传导和辐射场进行估计。用户通常会参考设计部门的建议，只选择一到两个关键网络。

我们所提出的方案，目的在于实现无需逐一分析即能降低特定数字接口导致的射频干扰风险。由于我们感兴趣的主要输出是关键信号对天线的耦合，那么不妨逆向思维。将天线视作宽带仿真中的噪声源，基于重点频率的E/H场分布对关键区域进行可视化。

例如，GSM天线以800-900MHz和1.8-1.9GHz两个主频率辐射。通过查阅表1可知，SD和HDMI位于相同范围内，因此我们将查看这些频率上下的场图。这样可以评估接口是否容易导致射频干扰。如果答案是肯定的，那我们会要求设计部门对接口重新布线并再次进行分析。这种方法的一大优点是在早期设计阶段甚至是尚未完全布线时便能够进行初步的射频干扰分析。相比全系统仿真，这样可以大大减少计算量。我们用简单的测试工具验证这个想法是否适用。图6为一个简化的手机模型，其中包含蜂窝（6频段）、蓝牙、GSM三根天线，以及三条主板上的信号线。

图6. 包含Wi-Fi、GPS和蓝牙三种天线的简化手机模型

我们开始验证互易定理，并将天线对信号线的耦合系数（S参数）与信号对天线的进行比较（图7），可以看到相关性很高。下一步我们将重点放在用来识别关键网络的H场图上。

图7. 天线对信号及信号对天线的耦合系数（S参数）

通过查看1.8GHz的H场分布，我们可以确定手机内部耦合情况严重的区域。图8a展示了PCB上三条信号线被激励时的H场以及天线被激励时产生的H场。

根据第一组数据，第二、第三种情况下对天线的耦合最强。而在第一种情况中，只有通过PCB接地层上的槽口有些许的耦合。天线激励情况下的仿真结果相同。图8b进一步比较了天线1与信号的耦合系数来验证方案。S14和S12在1.8GHz时非常相近（差值约1dB），而S18则低了超过10dB。这一点通过相同频率下的H场图可以得到明确证实。当天线1被激励时，手机右上角的信号线（称为信号3）属于非重点区域。

图8. a）由天线和信号网产生的H场分布图，b）天线1对信号的S参数和1.8GHz时的H场图

我们采用同样的方法对实际使用的手机进行研究。图9显示了分集天线受激励时的结果。

通过H场图可确定重点有net0001、net0082、net 0007和net0006。这些线路位于一块电流密度较高的区域之上，因此非常容易产生对天线的耦合，值得进一步分析。

通过这种方法，我们可以预测SD时钟网络是产生射频干扰的主要原因，而非从AP接出到手机顶部的高速信号。后者曾一度被认为可能是造成射频干扰/劣化问题的罪魁祸首，并以此来分析信号对天线的耦合。

图9b中的S参数明确体现了这一点。可以看到，高速网络的耦合值低于-80dB，而对SD时钟网络的耦合要高得多。此外，频域频谱反应出很关键的谐振，其中一些非常接近GSM频段。

图9. a）真机模型：分集天线激励时的H场分布、信号识别和逐层映射，b）天线对信号线的射频干扰耦合

为了验证这一点，我们在监控了SD卡区域的情况下进行NFS测量。结果如图10所示，0.8-0.85GHz频率范围内存在明显的电磁干扰。无论是整机或拆解的情况下，进行OTG操作都会产生这一问题。

图10. 近场扫描测试装置以及整机和拆解情况下0.8GHz时SD卡区域的近场图

在数值模型中使用分辨率为1mm的近场探头（类似于NFS）来读取SD卡上的E场。图11为探头得到的电场幅值，可以看到0.84 GHz处存在峰值，这与NFS测量所检测到的共振十分相近。该实验进一步证明了本文所提出的用于分析移动设备中射频干扰的方法的可行性。

图11. 探头位于SD卡上方1mm的手机电磁模型和E场幅值图

小结

本文介绍了一种在移动设备早期设计阶段预测射频干扰的方法。其主要思路是使用手机内部天线被激励时形成的H场数值图来确定PCB板上的重点区域，从而减少为分析信号对天线作用所需进行的实验次数。

该方法基于互易原理，能很好地估计会造成劣化问题的信号对天线耦合的路径。我们通过实际案例验证了其与近场扫描测量结果的相关性。

参考文献

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10.     Seil Kim, Sungwook Moon, Seungbae Lee, Donny Yi, et al., “Simulation based analysis on EMI effect in LPDDR interface for mitigating RFI in a mobile environment”, on Proc. of EPEPS 2016