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5G, 계측장비, ADEF 용의 광대역 리시버


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AR(5G)-15.jpg글/Brad Brannon, Steve Dorn, Vandita Pai Raikar, Analog Devices, Inc.


머리말

무선 디자이너에게 항상 어려운 과제는 대역폭이 제한적이라는 것이다. 초기에 무선 연구 선구자들은 검출기 한계 때문에 수백 kHz 이상의 주파수는 쓸모 없다고 생각했다. 브랑리(Branly), 페선던(Fessenden), 마르코니(Marconi) 같은 선구자들도 이 문제와 싸워야 했다. 그러다 암스트롱(Armstrong)과 레비(Levy)가 헤테로다인 기법을 완성함으로써 스펙트럼 상의 더 높은 주파수를 활용할 수 있는 길이 열렸다. 이 기법은 높은 주파수를 당시의 기술로 처리할 수 있는 하위 주파수로 변환하는 것이었다. 그리고 수퍼헤테로다인 기법을 사용해서 더더욱 높은 주파수를 사용할 수 있게 되었음에도 불구하고, 대역폭은 여전히 제한적이었다.
불과 몇 년 전까지만 하더라도 수십 MHz 이상을 처리하기가 쉽지 않았으며, 이러한 대역폭을 처리하기 위해서는 집중적이고 병렬적인 무선 기술을 채택한 고가의 솔루션을 사용해야 했다. 이 변환 과정을 간소화하는 것은 오랜 바람이었으며, 되도록 높은 대역폭을 동시적으로 처리할 수 있는 방법을 끊임 없이 모색해 왔다. 지난 몇십 년에 걸쳐서 반도체 프로세스와 모노리딕 아날로그-디지털 컨버터(ADC) 아키텍처가 발전함에 따라서 점차적인 진화가 이루어져 왔다. 90년대 초에서 오늘날에 이르면서 ADC의 직접 RF 샘플링 능력이 약 20MHz의 나이퀴스트 대역폭에서 AD9213 같은 제품은 5GHz 이상으로 향상되었다.
AD9213 같은 제품이 출시되고 높은 순간 대역폭을 지원할 수 있게 됨으로써 계측기용 리시버뿐만 아니라 직접 RF 샘플링 무선, SIGINT, 레이더 같은 애플리케이션으로 새로운 것들이 가능하게 되었다.
통상적인 GSPS ADC는 전반적인 성능 측면에서 고유의 과제를 제기한다. 샘플 속도를 높이기 위해서 다중의 ADC 코어들을 병렬로 실행하기 때문이다. 이들 각각의 컨버터를 타이밍을 신중하게 일치시켜야 하고, 그렇게 하더라도 컨버터들 간에 작은 오차들로 인해서 다양한 스펙트럼 아티팩트가 발생될 수 있다[1][2][3]. 또한 ADC들이 아날로그 입력 신호를 정확하게 추적하고 선형 왜곡을 방지하기 위해서 샘플링과 디지털화를 신중하게 해야 한다. 인터리빙과 원시 대역폭의 두 가지 문제 때문에 높은 충실도를 요구하는 첨단 무선이나 계측기 같은 스펙트럼 애플리케이션으로 광대역폭 ADC 설계가 매우 어렵다.
바로 이러한 요구를 해결하는 제품이 AD9213이다. AD9213은 모든 신호 조건으로 선형성이 뛰어나다. 온칩으로 디더링과 캘리브레이션 기능을 구현함으로써 고주파수로 동작할 수 있으며 높은 성능을 달성한다. 4GHz CW 입력으로 NSD는 약 -152dBFS/Hz이고, SFDR은 이차 및 삼차 고조파를 포함해서 65dBc 이내이다. 그러므로 진정한 5G 장비급 리시버 성능을 가능하게 한다.

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[그림 1] AD9213 12비트 10.25GSPS RF ADC

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[그림 2] 단일 톤 성능

고주파수 성능이 뛰어날 뿐만 아니라, 낮은 차수의 고조파 동작이 선형 디바이스에 필적한 만하다. 다시 말해서 고조파 동작이 단순 다항식으로 계산한 예상을 거의 따르는데, 이것은 ADC로서는 이례적인 것이다[4]. 그러므로 대신호와 소신호 환경 모두로 높은 성능을 달성한다.
그림 3의 전력 스윕 데이터에서는, 이차 및 삼차 고조파가 입력 레벨에 따라서 예상 가능한 응답을 나타내며 낮은 입력으로 부가적인 잡음을 일으키지 않는다는 것을 알 수 있다. 그러므로 주파수 플랜을 선택할 때 이러한 지배적인 스퍼를 대역 바깥으로 배치할 수 있다. 사차 혹은 그 이상으로 스퍼 성분은 그렇게 중요하지 않다. 헤테로다인을 사용할 때는 무선 믹서 스퍼를 신중하게 계획해서 간섭을 피하도록 해야 한다. 이것은 직접 RF 샘플링도 마찬가지다.

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[그림 3] AD9213의 이차 및 삼차 고조파 성능

직접 RF 샘플링이 적합한 경우

RF 샘플링은 다른 무선 아키텍처들에 대해서 흥미로운 점들이 있다. 전통적으로 데이터 컨버터 전력은 무선 디자인에 적합한 성능 수준을 달성하기 위해서 매우 높았다. 이전의 연구들에서는, 저비용 저전력 솔루션을 위해서는 AD9371과 같은 zero-IF 무선 아키텍처가 항상 적합한 것으로 나타났다. 이것은 지난 몇 년에 걸쳐서 모든 양산 휴대전화, 블루투스, 여타 유사한 디바이스들이 이 아키텍처로 전환했다는 것에서도 확인할 수 있다. 이러한 디바이스들은 대역폭은 제한적이지만 성능은 제한적이지 않다. 좁은 대역폭을 필요로 하는 시스템을 위해서는 zero-IF 아키텍처가 거의 항상 적합한 솔루션이다. 하지만 계측기, 레이더, 광대역 통신 같이 넓은 대역폭을 필요로 하는 애플리케이션에는 오래 전부터 직접 RF 샘플링이 선호되어 왔다. 이들 애플리케이션으로는 다른 아키텍처의 비용이나 전력 효율 측면의 이점보다도 넓은 시스템 대역폭이 더 중요하기 때문이다.
그러므로 RF 샘플링 아키텍처를 선택한 경우에는 전반적인 무선 성능을 위해서 되도록 넓은 대역폭을 지원하도록 설계한다. 새로운 RF ADC로서 AD9213은 10GSPS 이상의 극히 빠른 샘플 속도와 8GHz 이상의 샘플 대역폭을 제공하므로 다양한 애플리케이션으로 직접 RF 샘플링을 할 수 있다.
대부분의 무선 서비스는 대역당 75MHz 미만을 할당한다. 10GSPS ADC를 사용하면 스펙트럼의 유효 활용도가 나이퀴스트 대역폭의 2% 미만이다. 많은 연구들에서, 직접 RF 샘플링의 전력 효율은 zero-IF 아키텍처의 약 1/2인 것으로 알려져 있다. 무선 애플리케이션으로 전반적인 효율을 향상시키기 위해서 RF 샘플링은 한 번에 하나 이상 대역을 샘플링할 수 있다.
그림 4에서 보듯이, 낮은 대역폭이 요구되는 경우에 IF 샘플링이나 zero-IF 같은 전통적인 아키텍처가 직접 RF 샘플링보다 전력이 훨씬 낮다. zeo-IF 또는 IF 샘플링 솔루션 전력으로 대역폭이 두 배에 가까울 때라야만 직접 RF 샘플링을 사용하는 것이 타당하다. 달리 말하면, 대역폭이 제한적인 시스템으로 zero-IF 또는 IF 샘플링 솔루션과 비교해서 직접 RF 샘플링 아키텍처는 두 배 이상의 전력을 소모하고 비용도 거의 두 배이다.

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[그림 4] 4개 수신 경로를 사용하는 아키텍처로 상대적 대역폭에 따른 전력

지난 30여년에 걸쳐서 잡음 스펙트럼 밀도(NSD)는 거의 매해 약 1dB씩 향상되어 왔다. 이것은 상용 디바이스로 측정했을 때이고, 학술 논문에서는 이보다 좀더 우수한 결과를 달성하고 있다[5]. 이 기간에 주로 초점이 맞춰져 왔던 것은 대역폭과 SNR/고조파 같은 ac 성능이었다. 그런데 지난 몇 년 사이에 컨버터 성능이 대부분 애플리케이션으로 충분히 훌륭한 수준으로 올라서게 되자, 초점이 ac 성능에서 전력 소모와 실리콘 면적(비용)으로 옮겨가게 되었다.

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[그림 5] 고속 컨버터의 NSD 추이

그림 6에서, 수평 축은 샘플 속도이고 수직 축은 FOM(figure of merit)이다. 시간이 지나면서 계속해서 더 빠른 컨버터들이 개발되어 왔다는 것을 알 수 있다. 특정 시점에 기술 면에서 선두에 선 디바이스들은 샘플 속도에 있어서 앞서면서 전력은 높고 FOM은 낮다. 특정 샘플 속도로 기술적 한계가 극복되고 나면 그 속도로 FOM이 향상된 새로운 디바이스들이 등장한다. 다시 말해서 아키텍처 면에서 진화가 일어남으로써 전력이 낮아지고, 다이 크기가 소형화되고, 비용이 낮아지는 것이다. Murmann의 최근 데이터에 따르면, AD9213은 기술 면에서 거의 선두에 서 있으며 이 제품군으로 전력을 낮추고 여타의 특성을 향상시킨 후속 제품들이 나오게 될 것이다.

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[그림 6] 샘플 속도 대비 FOM

이러한 흐름은 계속적인 변화로 이어진다. 프론트 엔드에서 RF 전력은 물리학 법칙을 따른다. 이 법칙에 따라서 전력이 안테나 커넥터에서 ADC 입력으로 이동하며, 그러므로 디지털 기능에 관한 무어의 법칙처럼 그렇게 탄력적이지 못하다. 그러므로 앞으로 세대를 거듭하면서 컨버터 전력이 계속해서 떨어짐에 따라서 전력 소비에 있어서 주된 기여 요인이 증폭기가 될 것이다. 증폭기의 전력 소모는 현재와 같은 수준으로 그대로 머물러 있을 것이기 때문에, 인터페이스를 포함하는 ADC가 차지하는 비중이 훨씬 작아질 것이다.
그림 7은 일련의 증폭기와 필터링으로 이루어진 직접 RF 샘플링 아키텍처를 보여준다. 당연히 어떠한 주파수 변환 스테이지가 없으며, ADC 자체 내의 잡음을 극복하기 위해서 신호 레벨을 높이기 위해서 증폭기와 컨버터 내의 원치 않는 에일리어싱을 방지하기 위한 RF 필터만을 사용하고 있다.
필터링을 위해서는 두 가지 접근법을 사용할 수 있다. 첫째, 되도록 넓은 필터를 사용해서 에일리어싱을 방지할 수 있다. 통상적으로 나이퀴스트의 최대 80%까지 제공하고 우수한 성능으로 일차 또는 이차 나이퀴스트 영역을 지원할 수 있는 광대역 필터를 구현할 수 있다. 대부분의 경우에는 나이퀴스트 영역을 교차하는 통과대역을 사용하는 것은 적합하지 않다. 이것은 에일리어싱 때문이다. 하지만 경우에 따라서는 설계만 잘 한다면 통과대역을 사용하는 것이 적합할 수도 있다.
필터링을 위한 두 번째 방법은, ADC로 2개 혹은 그 이상의 통과대역을 사용하는 것이다. GSPS ADC의 가장 큰 장점은, 높은 샘플 속도 덕에 주파수 플랜과 아날로그 신호 배치를 매우 유연하게 할 수 있다는 것이다. 다중대역 무선의 경우에, 각각의 RF 증폭기로 통상적인 RF SAW 필터를 사용해서 각기 대역을 개별적으로 처리하고 그런 다음 ADC로 합쳐서 샘플링을 할 수 있다. 이들 각각의 대역이 동일한 주파수로 에일리어싱하지 않는다면 이들 대역이 개별적인 나이퀴스트 영역에 들 수 있다. 각기 대역으로 개별적인 증폭기들을 사용함으로써 각기 대역으로 이득을 최적화할 수 있고, 그럼으로써 대역간 감도저하를 최소화하고 성능을 극대화할 수 있다. 하지만 앞서도 언급했듯이, RF 전력이 상당할 수 있으며 다중대역으로 사용할 수 있는 다른 방법들이 존재한다.

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[그림 7] 기본적인 직접 RF 샘플링 아키텍처

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[그림 8] 다중대역 무선 예

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[그림 9] 다중대역 RF 샘플링 개략도

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[그림 10] 듀얼 SAW 구현

경우에 따라서는 다수 대역을 개별적으로 필터링하고 단일 RF 증폭기 체인을 사용해서 증폭할 수 있다. 이렇게 하면 단일 이득 경로를 공유함으로써 RF 체인의 전력을 최적화할 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 대역들 간에 성능을 어느 정도 절충해야 할 수 있다. 다시 말해서, 한 대역이 대신호를 사용하고 이득을 조정해야 한다면 이것이 다른 대역의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 많은 경우에는 상대적 동적 범위를 고려해서 이것이 허용될 수 있다. 그림 9는 그러한 구현 예를 보여준다. 이 애플리케이션은 휴대전화 대역에 관한 것이지만, 스펙트럼 분석이나 샘플링 스코프 같은 광대역 계측기를 비롯한 다른 애플리케이션에도 손쉽게 적용할 수 있다.
그림 10은 좀더 구체적인 구현을 보여준다. 이 디자인은 SAW 필터로 입력 및 출력 매칭 네트워크를 신중하게 설계해서 한 대역이 공진을 할 때 다른 쪽 네트워크가 개방 회로로 나타나도록 했다. 매칭 네트워크는 집중 소자(lumped elements)뿐만 아니라 전송 라인도 포함한다. 그러므로 서로 다른 두 회로 경로 사이에 상호작용을 최소화한다.
설계를 신중하게 하기만 한다면 이들 네트워크로부터 꽤 훌륭한 성능을 끌어낼 수 있다. 그림 11은 포워드 전송 특성을 보여준다. 각각의 SAW 필터가 서로에게 영향을 미치지 않고 각자의 특성을 유지한다는 것을 알 수 있다. 이 디자인에서는 Band 1과 Band 3이 병렬이다. 다른 대역이나 주파수를 사용하더라도 똑같이 적용할 수 있다.

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[그림 11] 이중 대역 SAW 네트워크의 S21

신호 차원의 설계를 위해서는 다수의 문제들을 고려해야 한다. ADC를 사용한 설계를 할 때 가장 우선적인 원칙은, ADC 전위에서 충분한 이득을 제공해서 프론트 엔드 잡음에 의해서 ADC 잡음이 묻히도록 것이다. ADC가 계속해서 향상되고 있기는 하나, ADC로부터 발생되는 잡음은 특성적으로 가우스 분포가 아니므로 ADC를 사용하는 시스템으로 많은 문제들을 야기할 수 있다[4]. 그림 12는 ADC 입력으로 참조한 프론트 엔드 잡음과 ADC 잡음의 차이에 따라서 전반적인 잡음에 미치는 영향을 보여준다. 대체적인 가이드라인은, 프론트 엔드 잡음을 ADC 잡음보다 10dB 이상 높게 하라는 것이다. 이렇게 하면 총 잡음에 있어서 ADC로 인한 것이 0.4dB 미만이 될 것이다. 그러면 예상을 크게 벗어나지 않는 시스템 성능을 달성할 수 있다.

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[그림 12] 잡음 차이에 따른 영향

AD9213 데이터 시트에 따르면, 정격 NSD는 약 -152dBFS/Hz이다. 그러면 7dBm의 공칭 풀스케일일 때 -145dBm/Hz에 해당된다. 그러면 프론트 엔드 열 잡음은 -135dBm/Hz가 되어야 한다. 이것은 이득에 최소한 39dB의 NF를 더한 것이다. 그림 10의 회로는 이득이 43dB이고 NF가 3dB로서, 총 프론트 엔드 잡음을 -128dBm/Hz로 증가시킨다. 입력이 없을 때 두 잡음의 차이는 최대 이득으로 약 19dB이다. 입력 신호가 높아짐에 따라서 클록 소스 지터로 인해서 ADC 잡음 플로어가 수 dB 증가한다.

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[그림 13] 완성된 무선 디자인 측정

그림 13은 완성된 무선 디자인에 대한 측정을 보여준다. 이 디자인은 대역폭이 2GHz 이상인 초광대역 무선으로서 최소한의 필터링만을 사용하므로 다수의 신호들을 볼 수 있다. 스펙트럼의 왼쪽 절반은 고출력 FM과 텔레비전 방송을 포함한 900MHz까지의 주파수들이다. 그 뒤로는 낮은 주파수들이 이어지다가 2.1GHz(UMTS Band 1)와 1.8GHz(UMTS Band 3)의 2개 SAW 필터 통과대역을 볼 수 있다. Band 3은 음영을 볼 수 있으며, 두 대역 모두 잡음 플로어가 상승하는 것을 볼 수 있다. 이것은 필터들을 통해서 과도한 프론트 엔드 잡음이 통과하기 때문이다. 이 측정은 미국에서 실시한 것이기 때문에 Band 3으로는 매우 약하게 감지되고 Band 1로는 Band 2의 다운 링크 일부가 포착된다. 그 뒤로는 에일리어싱 방지 필터가 남은 신호들을 제거해서 잡음 플로어가 조용하다.

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[그림 14] CW 신호를 주입하기 전과 후

병렬 SAW 필터가 적용되는 두 대역을 좀더 확대해 보자. 그림 14에서 왼쪽은 백그라운드 잡음이고 오른쪽은 풀스케일에 가까운 CW 신호를 주입했을 때이다. 두 통과 대역이 아니라 광대역 잡음 플로어를 보면, 오른쪽에서 높은 CW 신호를 주입했을 때 잡음 플로어가 약간 상승한다는 것을 알 수 있다. 이것은 클록 지터가 아날로그 입력으로 결합되기 때문이다[6]. 두 통과 대역의 잡음 플로어를 비교해 보면, 잡음 플로어가 증가하지 않는다는 것을 알 수 있다. 이것은 대신호를 인가해서 프론트 엔드로부터의 열 잡음에 의해서 ADC 잡음 플로어 상승분이 묻히기 때문이다. 데이터를 자세히 보면, 통과 대역으로 잡음 플로어가 약 0.3dB 상승하는 것을 볼 수 있는데, 이것은 그림 12에서 11dB의 잡음 차이에 해당되는 것이다.

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[그림 15] 미국 Band 5

맺음말

다양한 방식의 헤테로다인 무선이 계속해서 널리 사용되는 한편으로, 광대역 ADC 기술이 성숙함으로써 주파수 변환을 해야 했던 다양한 애플리케이션으로 직접 RF 샘플링이 가능하게 되었다. 직접 샘플링 광대역 시스템으로 새로운 것들을 할 수 있게 되었다. AD9213 같은 ADC 제품은 2GHz 훨씬 이상으로 고충실도 디지털화를 할 수 있으므로, 스코프, 분석기, 광대역/다중대역 무선 같이 높은 순간 대역폭을 필요로 하는 애플리케이션에 사용하기에 적합하다. AD9213은 한계를 극복하고 있으며 계속해서 더 향상된 후속 제품들을 내놓을 것이다. 컨버터 제품들이 진화를 거듭하면서 성능과 효율의 한계를 돌파함으로써 GHz 광대역 시스템을 원활하게 지원할 수 있게 되었다.

참고문헌
1. Gabriele Manganaro and David H. Robertson. “Interleaving ADCs: Unraveling Mysteries” Analog Dialogue, Vol. 49, 2015.
2. Jonathan Harris. “The ABCs of Interleaved ADCs” EDN Network, 2013.
3. Jonathan Harris. “Further into the Alphabet with Interleaved ADCs.” EDN Network, 2013.
4. Brad Bannon. Application Note AN-410: Aperture Uncertainty and ADC System Performance. Analog Devices, Inc., 1995.
5. B. Murmann, “ADC Performance Survey 1997-2016,” [Online]. Available: http://web.stanford.e du/~murmann/adcsurvey.html.
6. Brad Brannon and Alan Barlow. Application Note AN-501: Aperture Uncertainty and ADC System Performance. Analog Devices, Inc., 2006.

leekh@seminet.co.kr
(끝)
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