芯耀
与非AI
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原标题：史上最全的EVM通关手册，看完这篇文章你就精通了
一、引言
Wi-Fi（802.11）、蜂窝通信（LTE、5G NR等）无线技术的迭代发展，核心驱动力是提升数据传输速率。传输速率的提升主要依靠拓展信号带宽、采用更高阶调制制式这两种方式。高阶调制技术可让单个符号承载更多比特数据，但其对调制精度要求也随之提高。因此，调制精度指标的量化，成为现代射频通信设备设计、测试与故障排查工作中的关键环节。
二、数字调制基础
2.1、调制概述
调制是通过改变射频载波的幅度、频率、相位等特征来传递信息的过程。调幅（AM）、调频（FM）等纯模拟调制方式，多用于传输语音、音乐等模拟信号。这类调制方式在模拟场景中高效且成本低廉，但并不适用于数字信号传输。
图1 模拟幅度和频率调制
2.2、数字调制介绍
传输二进制数字信号，用的是一个个独立的符号，一个符号能对应一位甚至多位数据。发送不同的比特组合时，射频载波就会在不同状态之间切换。最基础的数字调制，只改动载波的一项参数：幅度、频率或者相位。只变幅度就是幅移键控ASK，只换频率是频移键控FSK，靠相位跳变区分信号的就是相移键控PSK。现在所有数字传输设备，基本都会用到这几种调制方式。
2.2.1、幅移键控（ASK）
日常用到的ASK大多只有两种幅度状态：满幅值代表数字1，低幅值代表数字0，这个低幅值可以是零，也可以保留一小部分信号，参考图2就能看明白。理论上多设置几档幅度，传输速度会更快。比如分成4档幅度，一个符号就能传2位数据，这也叫多进制ASK。但这种方式实际很少用，因为档位越多，噪声和干扰就越容易让设备认错电平，造成传输出错。
图2 幅移键控（ASK）
2.2.2、频移键控（FSK）
频移键控是靠切换载波不同频率，来对应不同符号。最基础的是二进制频移键控（BFSK），只用两个频率，一个频率对应一位数据。实际也会用到多进制FSK，也就是设置两个以上频率。图3展示的是8FSK，一共8个频率，每种频率对应一组3位二进制数据（8=2^3）。不难看出，调制阶数越高、符号状态越多，单个符号能承载的比特数也就越多。
图3 BPSK和8PSK
2.2.3、相移键控（PSK）
第三种基础数字调制方式就是相移键控，它通过突变载波相位来区分不同符号状态。分析PSK信号时，一般都会用到星座图。
星座图属于极坐标图：用0~360°的角度代表信号相位，到坐标原点的距离代表信号幅度。基础PSK的信号幅度固定，所以星座图里所有点位都会落在同一个圆上。和其他调制方式一样，PSK也分不同调制阶数，符号状态越多，传输速率就越高。比如二进制相移键控（BPSK）只有两种状态，一个符号只能传1比特数据。多进制PSK则拥有更多状态。图4是4PSK，也就是大家常说的QPSK，它有4个符号，每个符号可以承载2比特数据。
图4 二进制相移键控（BPSK）与四相相移键控（QPSK）
2.2.4、ASK与FSK的局限性
幅移键控、频移键控、相移键控应用很广，但大多用在对传输速率要求不高的场景，无法满足Wi-Fi、蜂窝通信这类高速业务的需求。理论上提升调制阶数、增加符号数量，能拉高ASK和FSK的传输速率，但实际做不到无限提升。前面提到过，ASK容易受噪声干扰；而FSK每增加一个频率状态，就需要占用更大的信号带宽。
2.2.5、幅相键控（APSK）简介
PSK的调制阶数同样存在实用上限。标准PSK的所有符号点都分布在同一个幅值圆上，当调制阶数变高、符号数量增多时，符号点之间的间距就会不断缩小。大家可以对照图5里的4PSK、8PSK和16PSK，直观看到这一变化。
图5 4PSK、8PSK与16PSK
符号点间距过小时，信号就很容易被误判，传输差错概率随之上升。因此高于8PSK、16PSK阶数的相移键控，实际应用中十分少见。针对这个问题，解决方案是引入多档幅度。此时星座图会出现多个同心圆，每个圆代表一个固定幅值，符号点分布在不同圆环上，彼此间距被拉大，详见图6。这种方式能降低误码风险，支持更高阶调制，进而提升传输速率。由于该调制方式同时改变载波的幅度与相位来传递符号，因此被称为幅相键控（APSK）。
图6 16PSK与16APSK（双幅度等级）
16APSK包含两种幅度等级，每种幅度下各分布8个符号。一共16种符号状态，单个符号可承载4比特数据。32APSK则采用三种幅度等级：内圈有4个符号，中间圈层有12个符号，外圈排布剩余16个符号。总计32种状态，每个符号对应5比特数据。当然32个符号也可采用其他排布方式，比如分成四档幅度的32APSK。图7两种典型APSK星座图。
图7 16APSK与32APSK示例
2.2.6、APSK的应用场景
APSK主要应用于卫星通信领域。最新的卫星数字视频广播标准（DVB‑S）最高支持256APSK，单个符号可传输8比特数据。APSK在卫星系统中被广泛使用，核心原因是它对各类幅度失真有较强耐受能力。举个例子，功率放大器出现压缩等非线性失真时，会改变APSK星座图中不同幅值圆环的相对间距，但同一圆环上的所有符号会受到同等影响，大幅削弱了非线性带来的干扰。不过即便APSK能实现高阶调制，在地面通信场景中却并不常用。
2.2.7、正交振幅调制（QAM）简介
还有一种同时调节幅度与相位的调制方式，也就是正交振幅调制（QAM）。它的名称来源于其实现方式：依靠IQ调制器生成符号，将同相分量（I路）与正交分量（Q路）合成为已调信号，后文会展开讲解。QAM的星座图里，符号点一般呈矩形阵列分布。和APSK一样，每个点位都对应一组独一无二的幅度与相位组合。图8展示了两种QAM星座图：16QAM包含16组不同的幅相组合，单个符号承载4比特数据；64QAM拥有64个符号，每个符号可传输6比特数据。
图8 16QAM与64QAM星座图
2.2.8、PSK、APSK与QAM对比
图9为16PSK、16APSK和16QAM的星座图。三者都包含16个符号，单符号均可传输4比特数据。可以明显看出，同调制阶数下，QAM的符号点间距更大、分布也更均匀。前文提到过，符号间距越大，系统抗干扰、抗误码能力就越强。
三者另一处关键区别在于幅度等级数量：16PSK仅有1种幅度；图中的16APSK分为2种幅度；而16QAM则有3种幅度。补充一点：幅度档位越多，信号峰均比就越高，对功放、发射机的线性度要求也会随之提升。
图9 16PSK、16APSK与16QAM对比
2.2.9、QAM调制阶数
和其他调制方式一样，提升QAM的调制阶数（增加符号数量）会带来两方面影响。一方面，单个符号承载的比特数变多，传输速率得以提升；另一方面，符号点间距随之缩小，系统抗误码能力下降。
QAM可实现超高阶调制，常用类型有16QAM、64QAM、256QAM、1024QAM、4096QAM等。以4096QAM为例，单个符号能传输12比特数据，传输速率极高。但正因符号点排布得十分密集，信号容易被误判，误码概率随之上升。结合图10就能直观理解：高阶调制对调制、解调的精度要求会大幅提高。
图10 不同阶数QAM调制对比
2.2.10、QAM的应用场景
几乎所有高速地面数字传输系统都采用QAM调制，新版Wi-Fi（802.11）以及LTE、5G新空口等蜂窝通信标准也在使用它，这两类场景目前最高均采用256QAM。1024QAM、4096QAM这类超高阶QAM，现阶段主要应用于有线广电网络。原因是有线传输环境受噪声和干扰影响更小。
多数搭载QAM的设备会根据信道质量动态切换调制阶数：信道条件优良时用256QAM；出现噪声、干扰时，就降级为64QAM或16QAM。在蜂窝通信中，调制阶数的选择依据是调制精度，而衡量、检测这项精度的核心指标，正是误差矢量幅度（EVM）。
3、EVM基础知识点
3.1、什么是误差矢量幅度（EVM）
前面讲过，星座图里每个符号都有一个标准理想点位，对应固定的幅度和相位。但实际接收、测试到的信号点，几乎不会刚好落在理想位置上。
偏差主要分两种：一是幅度误差，信号幅值偏大或偏小；二是相位误差，信号相位出现偏移。我们在理想点和实际测点之间连一条矢量，这个矢量就叫做误差矢量，具体可以看图11。误差矢量既有大小也有方向。在数字通信里，我们重点只看它和理想点的距离，不用关心方向，这个距离对应的数值就是EVM。
每个符号都会计算一次EVM。EVM数值越大，代表实际信号偏离理想位置越远，接收机就越容易判错符号，进而产生误码。所以，把EVM控制到最小，是无线传输系统设计和调试的核心目标之一。
图11 矢量误差
3.2、导致EVM恶化的各类因素
造成EVM变大的原因主要分为四大类：幅度失真、相位失真、IQ通路缺陷、参数配置问题，可参考图12。
先说幅度相关问题：功放压缩、非线性失真，是大功率场景下拉高EVM的常见原因；信号功率偏低时，噪声大、信噪比差，也会让EVM变差。另外，频响波动、不同频率信号衰减不一致、码间干扰、外部干扰、杂散信号，还有多径传播、信号衰落这类信道问题，同样会劣化EVM指标。
再看相位相关问题：收发端的相位噪声是影响EVM的主要因素，在OFDM系统里，相位噪声带来的影响尤其明显。除此之外，相位随频率发生偏移，也会造成EVM升高。IQ调制器、解调器本身存在缺陷，比如两路增益不一致、正交相位偏移、载波泄漏等，也会显著恶化EVM。
最后是配置问题：收发两端滤波器不匹配、符号速率设置不一致等参数错误，同样会影响EVM性能。
图12 影响EVM的各类因素
3.3、EVM与调制阶数的关系
调制阶数越高，哪怕是很轻微的干扰，也会明显影响EVM。符号数量变多后，星座点之间的间距会变小，信号就更容易被误判。简单来说，高阶调制下，幅度、相位出现一点点偏差，都可能导致解调出错。所以调制阶数越高，对EVM的要求就越严苛，EVM指标必须做得更低。各类无线标准里也都规定了EVM上限，像蜂窝通信、Wi-Fi标准，都会根据调制方式和编码方式划定对应的EVM限值，调制阶数越高，允许的最大EVM值就越小。
3.4、EVM的计算方法
如今主流的蜂窝、Wi-Fi标准，都会按调制阶数划定EVM限值，因此掌握EVM的测算方法十分关键。EVM本质就是理想参考点和实际接收点之间误差矢量的模长。实际测试中，这个数值属于相对量，主要有两种归一化计算方式：一种以星座图峰值功率为参考，另一种以均方根（RMS）功率为参考。
结合图13来看：红色线段代表误差矢量。按峰值功率归一化时，就拿它和绿色矢量长度做对比；按均方根功率归一化，则对照蓝色矢量长度。对比不同EVM数据时，务必保证统一归一化方式。计算完成后，EVM结果一般用百分比或者dB两种形式呈现。
图13 EVM峰值归一化与均方根归一化对比
3.5、EVM结果解读
实际调制系统中符号一直在变化，所以EVM是逐个符号计算的。每一个符号周期，都会算出理想点位与实际点位之间误差矢量的大小。最终上报的EVM指标，一般会统计一段符号数据，给出最大值、最小值、平均值等。EVM代表信号偏离理想状态的程度，数值越小，调制精度越高、性能越好。
- 用百分比表示时，百分比越小，EVM性能越好；
- 用dB表示时，结果恒为负数，数值越负，EVM表现越优。
3.5.1、EVM与时序/符号的关系
由于逐符号计算EVM，我们也可以画出EVM随时间变化的曲线，直观查看连续符号的EVM走势，这对排查信号误差问题非常有用。举几个常见现象：收发两端符号速率存在微小偏差时，EVM曲线会呈现图14里这种V型（盆型）走势；突发脉冲信号的首尾位置，受功放特性、时序影响，EVM通常会偏高；如果信号幅度随时间波动，星座图边缘（高幅值）和中心（低幅值）处的符号，EVM也会随之变差。
图14 EVM随时间/符号变化曲线
3.5.2、EVM与频率的关系
我们也可以绘制EVM随频率变化的曲线，也就是EVM频谱。它是对EVM时域波形做快速傅里叶变换得到的。这种频谱图最大的用处，就是查找带内杂散和干扰。有些杂散信号在常规的功率频谱上很难被发现。
比如图15中，蓝色的功率频谱看着干干净净，看不出异常，但对应的红色EVM频谱，就能清晰看到一处窄带杂散。这是因为有用信号叠加杂散后，只会在杂散所在频率及其附近造成EVM明显恶化，借助这个特征就能精准定位带内杂散。
图15 EVM频率特性曲线
3.5.3、EVM与功率的关系
我们还会绘制EVM随输入功率变化的曲线，测试功放、混频器这类器件时经常用到。图16就是典型的EVM-功率曲线。输入功率很低时，系统信噪比差，EVM指标会变差；而功率过高，被测器件会进入压缩状态，同样会导致EVM恶化。图中绿色区间就是最佳工作功率范围，这个区间内EVM表现最优。通过这条曲线，就能快速确定器件的合理功率工作区间。
图16 EVM随功率变化曲线
3.5.4、EVM与功率、频率的综合关系
除了单独看EVM随功率或频率的变化，还可以绘制三维曲线图，同时结合这两个维度分析，能更直观地找出器件的异常区间和性能变化规律。从图17能看到：低功率状态下，EVM会随着频率升高明显变差；同时还存在一组特定的频率与功率组合，会造成EVM出现明显劣化。
图17 EVM随功率、频率变化三维曲线
3.6、EVM的测试方法
测试EVM最常用的设备是频谱仪或矢量信号分析仪，仪器接在被测器件的输出端。操作人员设置好信号相关参数后，仪器便可对信号解调并计算出EVM。测试功放、混频器这类器件时，通常还会搭配矢量信号发生器，向被测器件输入调制信号。无论哪种测试方案，测试仪器自身的EVM指标必须优于被测件。行业通用经验是预留5~10dB的余量，余量越大，测试结果越精准。
图18 EVM测试搭建方案
3.7、EVM测试规范与技巧
测试EVM有多项实用规范。首先要正确设置参考电平，保证足够信噪比：电平设置过低会造成信号削波失真；电平过高则会放大噪声，拉高EVM。多数分析仪自带EVM自动档位，可自行匹配最优参考电平。
其次是平均次数的设置。EVM为逐符号计算，一般会多次测量取平均。平均次数需充足，保证结果稳定可复现，但次数过多会大幅增加测试时长。
另外建议开启均衡与频响修正功能。若使用矢量信号源给被测件输入调制信号，信号源与分析仪必须共用同一频率参考源。
4、星座图基础
4.1、星座图简介
前文讲到，APSK、QAM的符号都可以用矢量表示，载波的幅度、相位会对应不同离散状态。将这些矢量端点用极坐标呈现，在每个采样点、符号周期依次记录点位，汇总后就形成星座图，直观展示载波在各个时刻的幅度与相位。星座图不仅能清晰呈现不同调制方式的符号状态，还能通过观测接收信号的星座点位，排查调制精度劣化的原因。
4.2、星座图与矢量图的区别
星座图只展示每个时刻的判决点位；矢量图则会画出点位之间的变化轨迹，由连线构成。矢量图常用来区分不同调制类型，比如借助图19的矢量图，就能轻松分辨常规QPSK和偏移QPSK。矢量图也可辅助排查部分故障，但绝大多数场景下，尤其是分析EVM恶化原因时，星座图实用性更强。
图19 矢量图
4.3、借助星座图排查调制失真问题
无线数据传输系统的故障与失真，可能来自发射端、接收端，也可能是信号传输信道导致。EVM这类量化指标，往往没法直观判断故障根源，但通过观察接收信号的星座图，就能识别出多数常见问题。
常见失真主要分为四类：幅度非线性问题，会让部分星座点向坐标原点偏移；噪声干扰，会使实际测点在理想点位周围弥散；载波相位异常，会让所有星座点围绕原点旋转；IQ调制/解调单元存在缺陷，则会改变星座图整体形状。
4.3.1、相位误差与相位噪声
相位误差、相位噪声在星座图上特征十分明显。它指的是载波相位出现非预期的随机波动。QAM、APSK都依靠相位变化传递信息，相位一旦紊乱，就会造成解调出错、接收端EVM恶化。
如图20所示，相位波动会让星座点绕原点偏移，每个理想点位周边都会形成弧形散点。相位噪声越严重，偏移范围越大，弧线也就越长。要注意：相位问题一般是收发设备本身造成的，并非传输信道引起。
图20 存在相位噪声失真的星座图
4.3.2、信号压缩失真
QAM和APSK除了依靠相位，也通过不同幅度来传递信息，信号压缩是最常见的幅度类失真。这是功放的典型问题：实际功放对不同输入功率的放大能力并不一致。输入功率越高，功放增益反而越低。
星座图里，点位到原点的距离就代表信号幅度，距离越远，幅度越大。如图21，四个角落的点位离原点最远，对应信号幅度最高。当功放进入压缩状态时，这些高幅值的外围点位被放大的程度会小于内侧低幅值点位，外围星座点就会向原点收缩。这种偏移会让点位互相靠近，直接造成EVM升高。发射端和接收端都配有功放，信号链路任意一端出现压缩，都会引入这类失真。
图21 存在压缩失真的星座图
4.3.3、噪声干扰
噪声也是数字传输系统中典型的幅度失真。信号幅值偏低时，噪声带来的影响会更突出，信噪比随之下降。反映在星座图上，就是实际测点会在理想点位四周散开。信噪比越差，点位偏离得就越明显。若是宽带无相关噪声，星座点会杂乱地分布在理想点位周围，效果可参考图2右侧示例。
图22 高信噪比与低信噪比下的星座图对比
4.3.4、带内杂散
带内杂散，就是落在调制信号带宽内的窄带干扰信号。前文3.5.2节介绍过，可以通过EVM频谱来检测这类杂散。体现在星座图上，杂散会让每个理想点位周围形成环状散点，如图23所示。圆环半径由杂散信号幅度决定，杂散越强，圆环就越大。如果杂散信号幅值很低，需要放大查看单个星座点，才能看清这类环形特征。
图23 存在带内杂散的星座图
窄带杂散与宽带噪声造成的EVM劣化，数值可能相差不大，但借助星座图，就能轻松区分这两种故障来源。
4.4、IQ通路与星座图
IQ调制/解调单元，也是造成EVM变差的常见原因。前文一直用幅度、相位来描述星座点，其实这些矢量端点同样可以用I路、Q路分量来表示。射频矢量信号大多由IQ调制器生成，结构见图24。
图24 IQ调制器结构示意图
在IQ调制器中，同相支路（I路）和正交支路（Q路）都会与本振信号混频，其中Q路的本振相位需要精确偏移90°。两路信号叠加后，就生成最终的矢量调制信号；接收端解调时则执行相反流程。星座图的横、纵轴分别对应I路、Q路信号的幅值。因此，收发端的IQ调制/解调电路存在缺陷时，会造成星座图畸变，同时拉高EVM。
4.4.1、IQ增益不平衡
理想状态下，I路和Q路增益完全一致，这也是绝大多数QAM星座图呈现标准方形的原因。若两路增益存在差异，就会出现IQ增益失衡。这种问题在星座图上很容易识别：图形会被拉伸，原本的方形变成矩形。增益偏差越大，拉伸变形越明显。
图25中绿色轮廓是标准星座点，红色轮廓为畸变图形，本例中Q路增益高于I路，造成了整体拉伸。
图25 IQ增益不平衡
4.4.2、IQ正交误差
绝大多数QAM星座图的点位都呈方形排布，横竖两边相互垂直。如果送入Q路的本振信号相位偏移并非严格90°，就会产生正交误差（也叫正交偏移、正交倾斜）。受此影响，星座图会发生倾斜，从方形变为梯形。相位偏差越大，倾斜越严重，EVM随之恶化，接收机出现误码的概率也会上升，具体效果见图26。
图26 IQ正交误差
五、总结
如今高速无线通信系统，普遍采用幅相结合的调制方式传输数字信号。增加幅相组合的数量，也就是提升调制阶数，能让单个符号承载更多比特，进而提升传输速率。
但高阶调制会让星座点间距变小，这就对调制、解调的精度提出了更高要求，以此避免误码。误差矢量幅度（EVM）是评估调制质量最常用的量化指标，它计算的是理想参考点与实际接收点之间误差矢量的模值。EVM一般通过信号分析仪、频谱仪测试得出，还可生成各类曲线图表。
单纯的EVM数值无法定位调制劣化的根本原因，而观察接收信号的星座图，就能快速排查出多数导致EVM变差的常见问题。
