物聯網測試完整解決方案 | 為你的晶片、模組、終端保駕護航
來源:物聯網智庫
2017年被視為物聯網商用元年。
窄帶物聯網標準正式凍結,國內運營商重點佈局以及裝置製造商的強力推動……自此,物聯網規模化商用邁入了快車道。
然而,與傳統的智慧手機類似,基於NB-IoT技術的物聯網裝置在設計和生產過程中同樣會遇到諸多挑戰,有些是類似的,而有些卻不同。
Keysight提供優良的測試工具,讓“攻城獅”在實驗室中就能模擬實際場景並進行精確且可重複的測量,完成一個又一個的Mission Impossible:
可靠性 | 擴充套件覆蓋 |
- 物聯網裝置需能夠連續工作數年 - 數量龐大,環境多樣,安裝維護成本高 | - 比傳統的其他蜂窩技術(如GPRS)高出20dB - 覆蓋半徑約是傳統蜂窩技術的的 4 倍 - 裝置可能位於非常偏遠的地區或者複雜的環境下 |
功率消耗 | 認證測試 |
- 多數情況下,裝置不能接入交流供電而必須使用電池進行供電 - 終端不易更新,裝置需維持高達數年的使用壽命 | - 工作於授權頻段,且由運營商來完成商用網路部署 - NB-IOT與現網共存,並需具備一定的互操作性 - 很可能出現類似蜂窩市場的軟認證機制 |
看起來,物聯網工程師們要操的心真不少!
工欲利其事,必先利其器!
Keysight全套IoT測試方案
今天讓你一次瞭解透徹!
1、NB-IoT資料傳輸(功能)測試
NB-IoT相比於其他非蜂窩的LPWA物聯網技術,很大的一個不同點在於它工作在授權頻段上,而且所有的廣域網路由運營商進行部署和維護。
這將使得整個頻譜環境更加單純,沒有過多的干擾。而且通過運營商的運營,整個通訊系統具有運營商級的安全性,而終端側在應用時也更加簡單。為了在實際部署之前瞭解NB-IoT終端是否能與基站進行正常的通訊以及工作,工程師有必要在產品實際部署之前對其功能進行有效的驗證。
Keysight的UXM基站模擬器,可以在單個測試儀器中有效地整合大量測量和模擬功能,並可以進行產品的呼叫建立、網路設定以及BLER測試,從而可以通過更加簡單的設定來加快驗證過程。
對於NB-IoT的模組的覆蓋擴充套件,可以完成包括極端覆蓋下的靈敏度測試,在低信噪比下的同步效能,阻塞及互調測試等,同時可以模擬不同環境下的通訊效能,瞭解產品在各種衰落通道的下的特性。
2、功耗和電池壽命測試
由於多數物聯網應用都由於地理位置或成本原因,存在終端不易更新的問題,因此長效工作是物聯網模組推廣的關鍵,某些場合甚至需要10年以上。因而功耗是物聯網終端或模組最基礎也是最重要的指標。
>>> 功耗分析測試
NB-IoT的功耗測試,通常分為低功耗功能測試以及低功耗效能測試。
對於低功耗功能測試,工程師需要確定自己的產品可以與基站進行正常通訊,並按照設定的規則進入到PSM或eDRX等工作模式;
對於低功耗效能測試,工程師需要知道裝置在每種工作模式以及切換過程中的實際功耗,來評估NB-IoT在實際工作場景下的使用壽命;
因此在進行模組的功耗測試時,需要一個完全可控,替代實際網路的裝置,同時能夠對各種狀態下的功耗進行評估和除錯。
Keysight的NB-IoT低功耗測試系統已經被多家運營商用於低功耗評估和相應測試標準的制定。測試實驗室以及一些開放實驗室,也深以為此方案的便捷和全能。
▲ Keysight NB-IoT低功耗測試方案
>>> 子電路、晶片、器件的功耗分析方案
不單單是NB-IoT,物聯網處理晶片 MCU/ECU、BLE/WIFI/Zigee 無線模組完成一個數據處理或傳輸的時間大概就持續幾個ms。在這個時間段內包括一系列的動作和協議,如從休眠模式喚醒,資料預處理、資料裝載、資料發射、資料接收、動作完成後再次回到低功耗模式等。
對於晶片/模組研發設計工程師來說,如何快速、精確的獲得每個動作時功耗——此被稱為“ 功耗特徵提取” 。
Keysight的CX3300 電流波形分析儀是業績首款高頻寬、低功耗分析的儀表,能夠提供低至150pA的電流量測,1GSa/s的取樣率和200MHz的電流測試頻寬,提供14/16bit垂直解析度以及256M儲存深度,並能夠讓“攻城獅”小夥伴們“一鍵式”提取功耗特徵。
>>> 真實工況下的電池容量和電池自放電測量
物聯網產品宣傳“10年不換電池”,除了要求產品本身的低功耗特性,還要求電池本身自放電非常小。另外,新能源汽車的動力電池通常是由數百、甚至上千個電芯組合而成。同一個電池內所有電芯有嚴格的一致性要求,保證新電池內電芯的均衡,這包括:容量、電壓、內阻。然而,很多電池在一段時間後,發現電池新能有非常明顯的下降, 主要的原因是電芯的自放電導致的個體差異, 打破了初始的“均衡狀態” 。
所以,電芯的自放電大小以及自放電特性一致無論對物聯網產品、或者動力電池都至關重要。然而,傳統的電池自放電測試採用長時間靜置方式得到的開路電壓差與時間的比值來表徵電池自放電快慢。存在測試時間長,測試結果無法與電池電量對應等缺陷。
Keysight創新性自放電測試方案 BT2191A(研發)或 BT2152(生產),將自放電測試時間縮短至數小時、 甚至分鐘級別,且可精確測量自放電電流絕對值(uA)。
3、NB-IoT射頻測試
功率及元器件一直是射頻和微波系統的重要組成部分。圍繞著這部分的測試和除錯向來是射頻微波攻城獅的專(ku)攻(bi)方(sheng)向(huo)。由於內容較多,我們在另一篇文章“有源器件測試知多少”中會詳細介紹。
NB-IoT技術一個很大的優勢就是其目標鏈路預算比傳統的蜂窩技術高出20dB,這就意味著NB-IoT終端能在傳統蜂窩技術無法覆蓋的應用中大顯身手,如地下停車、智慧抄表等。NB-IoT以及eMTC等技術被稱為基於蜂窩的物聯網技術,相對之前的2G/3G針對物聯網的很多特殊場景都進行了優化。
因此,NB-IoT的覆蓋特性是一個十分關鍵的指標,最終將影響其在實際應用中的體驗。在測試方面,除了前文提到的功能測試之外,還需要對NB-IoT的射頻訊號質量進行相應的評估這裡包括髮射機和接收機。
>>> 發射機指標評估測試
UE發射功率 UE指的是NB-IoT的終端產品,包括NB-IoT模組以及使用了這些模組的各種終端。3GPP TS 36.101 V13.9.0 標準定義了UE的最大發射功率(Class 3 23dBm, Class 5 20dBm)和最小發射功率(-40dBm)
UE佔用頻寬 按照定義,佔用頻寬指的是在分配通道之內測量到的99%積分平均功率時對應的訊號頻寬(180kHz)。注意測量點的位置是發射裝置天線連線埠。
UE發射ACLR相鄰通道洩漏比 這個測試用來判定終端產品是否有可能對鄰近 (較高或較低) 通道中的接收機產生干擾。對於NB-IoT來說,需要比較的是NB-IoT通道和相鄰的GSM和UTRA通道,標準中規定分別為-20dB和-37dB。我們需要計算各通道對應的通道功率然後做比較。
UE發射調製分析 如果需要進一步測量物聯網產品的射頻效能,我們可以發射調製分析,這包括了星座,EVM誤差,不同子載波的 EVM,幀彙總等等。
以上的種種發射機指標均可以通過Keysight的CXA N9000B系列訊號分析儀進行分析。測試截圖如下所示:
>>> 發接收機指標評估測試
接收靈敏度,這是非常重要的接收機測試專案。我們可以用一個射頻訊號源輸出一個額定功率的物聯網訊號到被測接收機,檢視被測接收機的誤位元速率。NB-IoT對於該項的測試標準要求在≥ 95% throughput 的條件下,接收機參考靈敏度達到-108.2dBm
4、NB-IoT一致性測試
與傳統的蜂窩終端一樣,作為3GPP家族的一員, NB-IoT或者Cat-M的終端也需要經過行業組織(GCF、PTCRB等)的一致性認證測試,而各大運營商也通常會推出自己的補充測試要求。當然,還有一些國家級的強制法規測試,如FCC、CE等,以獲得目標市場準入許可。
通常,一致性測試需要完成RF、 RRM以及協議的一致性測試。為了提升整體效率,採購對應的測試系統,在本地進行預先的測試和認證,可提升付費測試的通過率,加快產品上市進度。
Keysight的T4010S一致性測試系統基於UXM E7515A的強大功能,能同時覆蓋NB-IoT和Cat-M的驗證測試用例。在2017年4月份的官方釋出中,Keysight的T4010S一致性測試系統在所有經過驗證的GCF射頻NB-IoT測試用例和覆蓋的頻段數量上,以及從第8版到第13版的射頻整體測試用例和頻段數量上,都是首選的方案。
– GCF和PTCRB認證的RF和RRM測試用例
– 按照覆蓋比例的需求,從單臺儀表到整套系統進行靈活配置
– 可覆蓋設計認證和補充測試用例
– 基於是德科技的測試自動化平臺軟體( TAP),可靈活、快速、可定製地進行認證測試方案制定
– 支援遠端系統操控
– 按標準,直觀給出Pass/Fail的測試結果
5、EMI干擾測試
>>> 預相容測試
為了提高物聯網產品的EMI一致性測試通過率,我們要避免產品整體研發完成後才交付EMI實驗室進行測試,而需要儘早地開始EMI 預相容測試,這樣才能在更及時的觀察到干擾訊號,解決電磁干擾問題,優化設計,提高EMI一致性測試通過率。
>>> 干擾和故障排查
如果在預測試的時候發現了EMI故障,我們可以按照使用相應的測試工具進行排查,這包括了使用頻譜儀和近場探頭掃描特定的頻段,確認噪聲源的時域和頻域表現,根據測量結果測算出EMI噪聲的傳播路徑,最終整改EMI噪聲源及其傳播途徑,並驗證改進後的效果。
此外,Keysight Service團隊與您共同關注物聯網器件和系統測試的準確性與精確性。在EDICON 2018,我們還將與您一起討論如何確保測試方面的投資回報,以及優化資本支出與運營支出的可能。
未來智慧實驗室是人工智慧學家與科學院相關機構聯合成立的人工智慧,網際網路和腦科學交叉研究機構。
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