基于NB-IoT技术的物联网设备在设计和生产过程中同样会遇到诸多挑战

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2017年被视为物联网商用元年。

窄带物联网标准正式冻结,国内运营商重点布局以及设备制造商的强力推动……自此,物联网规模化商用迈入了快车道。

然而,与传统的智能手机类似,基于NB-IoT技术的物联网设备在设计和生产过程中同样会遇到诸多挑战,有些是类似的,而有些却不同。

Keysight提供优良的测试工具,让“攻城狮”在实验室中就能模拟实际场景并进行精确且可重复的测量,完成一个又一个的Mission Impossible:

可靠性 扩展覆盖
- 物联网设备需能够连续工作数年
- 数量庞大,环境多样,安装维护成本高
- 比传统的其他蜂窝技术(如GPRS)高出20dB
- 覆盖半径约是传统蜂窝技术的的 4 倍
- 设备可能位于非常偏远的地区或者复杂的环境下
功率消耗 认证测试
- 多数情况下,设备不能接入交流供电而必须使用电池进行供电
- 终端不易更新,设备需维持高达数年的使用寿命
- 工作于授权频段,且由运营商来完成商用网络部署
- NB-IOT与现网共存,并需具备一定的互操作性
- 很可能出现类似蜂窝市场的软认证机制

看起来,物联网工程师们要操的心真不少!

工欲利其事,必先利其器!

Keysight全套IoT测试方案 

今天让你一次了解透彻!

1、NB-IoT数据传输(功能)测试

NB-IoT相比于其他非蜂窝的LPWA物联网技术,很大的一个不同点在于它工作在授权频段上,而且所有的广域网络由运营商进行部署和维护。

这将使得整个频谱环境更加单纯,没有过多的干扰。而且通过运营商的运营,整个通信系统具有运营商级的安全性,而终端侧在应用时也更加简单。为了在实际部署之前了解NB-IoT终端是否能与基站进行正常的通信以及工作,工程师有必要在产品实际部署之前对其功能进行有效的验证。

Keysight的UXM基站模拟器,可以在单个测试仪器中有效地集成大量测量和仿真功能,并可以进行产品的呼叫建立、网络设置以及BLER测试,从而可以通过更加简单的设置来加快验证过程。

对于NB-IoT的模块的覆盖扩展,可以完成包括极端覆盖下的灵敏度测试,在低信噪比下的同步性能,阻塞及互调测试等,同时可以模拟不同环境下的通信性能,了解产品在各种衰落信道的下的特性。

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2、功耗和电池寿命测试

由于多数物联网应用都由于地理位置或成本原因,存在终端不易更新的问题,因此长效工作是物联网模块推广的关键,某些场合甚至需要10年以上。因而功耗是物联网终端或模块最基础也是最重要的指标。

>>> 功耗分析测试

NB-IoT的功耗测试,通常分为低功耗功能测试以及低功耗性能测试。

对于低功耗功能测试,工程师需要确定自己的产品可以与基站进行正常通信,并按照设定的规则进入到PSM或eDRX等工作模式;

对于低功耗性能测试,工程师需要知道设备在每种工作模式以及切换过程中的实际功耗,来评估NB-IoT在实际工作场景下的使用寿命;

因此在进行模块的功耗测试时,需要一个完全可控,替代实际网络的设备,同时能够对各种状态下的功耗进行评估和调试。

Keysight的NB-IoT低功耗测试系统已经被多家运营商用于低功耗评估和相应测试标准的制定。测试实验室以及一些开放实验室,也深以为此方案的便捷和全能。

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▲ Keysight NB-IoT低功耗测试方案

>>> 子电路、芯片、器件的功耗分析方案

不单单是NB-IoT,物联网处理芯片 MCU/ECU、BLE/WIFI/Zigee 无线模块完成一个数据处理或传输的时间大概就持续几个ms。在这个时间段内包括一系列的动作和协议,如从休眠模式唤醒,数据预处理、数据装载、数据发射、数据接收、动作完成后再次回到低功耗模式等。

对于芯片/模块研发设计工程师来说,如何快速、精确的获得每个动作时功耗——此被称为“ 功耗特征提取” 。

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Keysight的CX3300 电流波形分析仪是业绩首款高带宽、低功耗分析的仪表,能够提供低至150pA的电流量测,1GSa/s的采样率和200MHz的电流测试带宽,提供14/16bit垂直分辨率以及256M存储深度,并能够让“攻城狮”小伙伴们“一键式”提取功耗特征。

>>> 真实工况下的电池容量和电池自放电测量

物联网产品宣传“10年不换电池”,除了要求产品本身的低功耗特性,还要求电池本身自放电非常小。另外,新能源汽车的动力电池通常是由数百、甚至上千个电芯组合而成。同一个电池内所有电芯有严格的一致性要求,保证新电池内电芯的均衡,这包括:容量、电压、内阻。然而,很多电池在一段时间后,发现电池新能有非常明显的下降, 主要的原因是电芯的自放电导致的个体差异, 打破了初始的“均衡状态” 。

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所以,电芯的自放电大小以及自放电特性一致无论对物联网产品、或者动力电池都至关重要。然而,传统的电池自放电测试采用长时间静置方式得到的开路电压差与时间的比值来表征电池自放电快慢。存在测试时间长,测试结果无法与电池电量对应等缺陷。

Keysight创新性自放电测试方案 BT2191A(研发)或 BT2152(生产),将自放电测试时间缩短至数小时、 甚至分钟级别,且可精确测量自放电电流绝对值(uA)。

3、NB-IoT射频测试

功率及元器件一直是射频和微波系统的重要组成部分。围绕着这部分的测试和调试向来是射频微波攻城狮的专(ku)攻(bi)方(sheng)向(huo)。由于内容较多,我们在另一篇文章“有源器件测试知多少”中会详细介绍。

NB-IoT技术一个很大的优势就是其目标链路预算比传统的蜂窝技术高出20dB,这就意味着NB-IoT终端能在传统蜂窝技术无法覆盖的应用中大显身手,如地下停车、智能抄表等。NB-IoT以及eMTC等技术被称为基于蜂窝的物联网技术,相对之前的2G/3G针对物联网的很多特殊场景都进行了优化。

因此,NB-IoT的覆盖特性是一个十分关键的指标,最终将影响其在实际应用中的体验。在测试方面,除了前文提到的功能测试之外,还需要对NB-IoT的射频信号质量进行相应的评估这里包括发射机和接收机。

>>> 发射机指标评估测试

UE发射功率 UE指的是NB-IoT的终端产品,包括NB-IoT模块以及使用了这些模块的各种终端。3GPP TS 36.101 V13.9.0 标准定义了UE的最大发射功率(Class 3 23dBm, Class 5 20dBm)和最小发射功率(-40dBm)

UE占用带宽 按照定义,占用带宽指的是在分配信道之内测量到的99%积分平均功率时对应的信号带宽(180kHz)。注意测量点的位置是发射设备天线连接端口。

UE发射ACLR相邻信道泄漏比 这个测试用来判定终端产品是否有可能对邻近 (较高或较低) 信道中的接收机产生干扰。对于NB-IoT来说,需要比较的是NB-IoT信道和相邻的GSM和UTRA信道,标准中规定分别为-20dB和-37dB。我们需要计算各信道对应的信道功率然后做比较。

UE发射调制分析 如果需要进一步测量物联网产品的射频性能,我们可以发射调制分析,这包括了星座,EVM误差,不同子载波的 EVM,帧汇总等等。

以上的种种发射机指标均可以通过Keysight的CXA N9000B系列信号分析仪进行分析。测试截图如下所示:

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>>> 发接收机指标评估测试

接收灵敏度,这是非常重要的接收机测试项目。我们可以用一个射频信号源输出一个额定功率的物联网信号到被测接收机,查看被测接收机的误码率。NB-IoT对于该项的测试标准要求在≥ 95% throughput 的条件下,接收机参考灵敏度达到-108.2dBm

4、NB-IoT一致性测试

与传统的蜂窝终端一样,作为3GPP家族的一员, NB-IoT或者Cat-M的终端也需要经过行业组织(GCF、PTCRB等)的一致性认证测试,而各大运营商也通常会推出自己的补充测试要求。当然,还有一些国家级的强制法规测试,如FCC、CE等,以获得目标市场准入许可。

通常,一致性测试需要完成RF、 RRM以及协议的一致性测试。为了提升整体效率,采购对应的测试系统,在本地进行预先的测试和认证,可提升付费测试的通过率,加快产品上市进度。

Keysight的T4010S一致性测试系统基于UXM E7515A的强大功能,能同时覆盖NB-IoT和Cat-M的验证测试用例。在2017年4月份的官方发布中,Keysight的T4010S一致性测试系统在所有经过验证的GCF射频NB-IoT测试用例和覆盖的频段数量上,以及从第8版到第13版的射频整体测试用例和频段数量上,都是首选的方案。

– GCF和PTCRB认证的RF和RRM测试用例

– 按照覆盖比例的需求,从单台仪表到整套系统进行灵活配置

– 可覆盖设计认证和补充测试用例

– 基于是德科技的测试自动化平台软件( TAP),可灵活、快速、可定制地进行认证测试方案制定

– 支持远程系统操控

– 按标准,直观给出Pass/Fail的测试结果

5、EMI干扰测试

>>> 预兼容测试

为了提高物联网产品的EMI一致性测试通过率,我们要避免产品整体研发完成后才交付EMI实验室进行测试,而需要尽早地开始EMI 预兼容测试,这样才能在更及时的观察到干扰信号,解决电磁干扰问题,优化设计,提高EMI一致性测试通过率。

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>>> 干扰和故障排查

如果在预测试的时候发现了EMI故障,我们可以按照使用相应的测试工具进行排查,这包括了使用频谱仪和近场探头扫描特定的频段,确认噪声源的时域和频域表现,根据测量结果测算出EMI噪声的传播路径,最终整改EMI噪声源及其传播途径,并验证改进后的效果。

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此外,Keysight Service团队与您共同关注物联网器件和系统测试的准确性与精确性。在EDICON 2018,我们还将与您一起讨论如何确保测试方面的投资回报,以及优化资本支出与运营支出的可能。

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