级联网络模型

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这个例子向您展示了如何建模级联网络，在频域分析网络，并绘制结果。本例中使用的网络由一个放大器和两条传输线组成。

创建射频组件

创建三个电路(rfckt)对象的默认属性值。这些电路对象代表两条传输线和放大器。

FirstCkt = rfckt.txline;SecondCkt = rfckt.amplifier;ThirdCkt = rckt .txline;

指定组件数据

在示例的这一部分中，您将指定传输线和放大器属性。

传输线特性

设置第一条传输线的线长，FirstCkt,12．

FirstCkt。LineLength = 12;

设置第二条传输线的线长，ThirdCkt,0.025相速度2.0 e8．

ThirdCkt。LineLength = 0.025;ThirdCkt。PV = 2.0e8;

放大器特性

导入网络参数、噪声数据和功率数据default.amp文件进入放大器，SecondCkt．

读(SecondCkt“default.amp”）;

设置放大器插补方式，SecondCkt,立方．

SecondCkt。IntpType =“立方”;

的IntpType属性告诉RF工具箱在分析放大器的频率而不是文件中指定的频率时如何插入网络参数、噪声数据和功率数据。

验证射频组件

在本例的这一部分中，您将绘制网络参数和功率数据(输出功率与输入功率)以验证放大器的行为。使用smithplot函数绘制放大器的原始S11和S22参数(SecondCkt)在Z Smith®图表上。

图的传说显示lineseries1 = smith(SecondCkt，“S11”，“S22”）;lineseries1(1)。线型=“- - -”;lineseries1(1)。LineWidth = 1;lineseries1(2)。线型=“:”;lineseries1(2)。LineWidth = 1;

绘制放大器(SecondCkt)输出功率(Pout)作为输入功率(Pin)的函数，在X-Y平面图上，都以分贝为单位参考一毫瓦(dBm)。

图的传说显示情节(SecondCkt“生气”，dBm的）

$图中包含一个轴对象。xlabel P indexOf in baseline [dBm]的坐标轴对象，ylabel dBm包含一个line类型的对象。该对象表示P_{out}(Freq=2.1[GHz])。$

构建和模拟网络

在本例的这一部分中，您将创建一个电路对象来表示级联放大器，并在频域分析该对象。级联三个电路对象，形成一个新的级联电路对象，CascadedCkt．

FirstCkt = rfckt.txline;SecondCkt = rfckt.amplifier;ThirdCkt = rckt .txline;级联ckt = rckt .cascade(“电路”, {FirstCkt SecondCkt,…ThirdCkt});

定义分析级联电路的频率范围，然后运行分析。

F = (1.0e9:1e7:2.9e9);分析(CascadedCkt f);

该图显示了2.1 GHz的功率数据，因为该频率是在default.amp文件。

分析仿真结果

在本例的这一部分中，您将通过绘制代表级联放大器网络的电路对象的数据来分析仿真结果。使用smithplot函数在Z Smith图上绘制级联放大器网络的S11和S22参数。

图的传说显示lineseries2 = smith(CascadedCkt，“S11”，“S22”，“z”）;lineseries2(1)。线型=“- - -”;lineseries2(1)。线宽= 1;lineseries2(2)。线型=“:”;lineseries2(2)。LineWidth = 1;

使用情节函数在X-Y平面上绘制级联网络的S21参数，表示网络增益。

图的传说显示情节(CascadedCkt“S21”，“数据库”）

$图中包含一个轴对象。带有xlabel Freq [GHz]， ylabel Magnitude(分贝)的axis对象包含一个类型为line的对象。该节点表示S_{21}。$

使用情节函数创建S21参数的预算图和放大器网络的噪声图:

图的传说显示情节(CascadedCkt“预算”，“S21”，“NF”）

$图中包含一个轴对象。xlabel Freq [GHz]的axes对象，级联的ylabel Stage包含2个line类型的对象。这些对象表示S_{21}， NF。$

预算图显示的参数是频率随电路指数的函数。组件根据它们在网络中的位置进行索引。在这个例子中:

电路指标1对应于FirstCkt．
电路指标二对应SecondCkt．
电路指标三对应ThirdCkt．

每个指数的曲线表示射频组分在该指数之前和包括该指数的组分的贡献。