T 기술기고문

High IF 샘플링으로 광대역 SDR 실현

글: 벤자민 안니노(Benjamin Annino) 애플리케이션 디렉터 / 아나로그디바이스(Analog Devices, Inc.)

 

머리말

다중대역 레이더 및 전자전(EW) 애플리케이션에서는 폭 넓은 대역, 높은 동적 범위, 민첩한 스펙트럼 모니터링이 중요하게 요구된다. 점점 더 높은 샘플 레이트를 지원하는 데이터 컨버터 제품들이 등장함에 따라 무선 프런트 엔드에서 아키텍처 변화가 가능해졌으며, 이를 통해 성능은 그대로 유지하면서 크기, 무게, 전력, 비용(SWaP-C)을 낮추고, 공통 하드웨어를 기반으로 하되 소프트웨어를 통해 프로그램 가능한 미래의 방식으로 나아갈 수 있게 되었다.
이 글에서는 EW와 다중대역 레이더 아키텍처의 근본적인 변화를 예고하는 것으로서 이러한 광대역 소프트웨어 정의 무선(software-defined radio, SDR) 시대를 앞당기는 기술의 진보에 대해서 살펴본다. 그리고 데이터 컨버터 기술이 발전함에 따라 광대역 스펙트럼 스캐닝 기법이 어떻게 향상되고 진보하고 있는지를 보여주는 일련의 주파수 플랜 사례들을 소개한다. 이 글에서 예로 들고 있는 것은 500MHz ~ 18GHz 이상에 이르는 EW 디지털 수신기다. 해당 접근법을 통해 주파수 플래닝이 왜 중요한지, 동적 범위를 유지하면서 SWaP-C와 유연성을 향상시키려면 어떻게 해야 하는지 이해할 수 있다. 이러한 기법들이 발전함에 따라서 수신기 RF 이미지를 처리하기가 점점 더 쉬워지고 있다는 것을 알 수 있으며, 이는 소프트웨어 정의 유연성을 높여준다. 다만 직접 샘플링이 계속해서 폭이 넓어진다고 하더라도 멀티톤 IMD2를 제거하기 위한 튜닝 가능 전치선택(preselection)은 앞으로도 여전히 필요할 것이다.
 

과거의 스펙트럼 센싱

불과 얼마 전까지만 해도 AD9467 같은 디지털 데이터 컨버터를 채택한 최신 디지털 수신기가 높은 동적 범위로 처리할 수 있는 순시 대역폭(iBW)은 수백 MHz 수준이었다. 샘플링 속도는 1GSPS 미만이었고, 중심 대역폭은 DC 부근이거나(zero-IF, ZIF) IF 오프셋 부근(RF 직접 샘플링)이었다. ZIF는 IQ 변조기 및 복조기와 함께 이미지 제거를 위해서 쿼드러처 오류 교정(quadrature error correction, QEC)을 필요로 한다1,2. 레이더와 EW 애플리케이션은 통상적으로 넓은 iBW와 높은 수준의 이미지 제거를 필요로 한다. 오늘날 EW 및 레이더 표준이 요구하는 통상적 수준의 iBW가 수백 MHz 이상이기 때문에 허용 가능한 수준의 이미지 제거를 달성하는 QEC를 구현하기가 쉽지 않다. 이러한 이유에서 대역폭 소모적인 고성능 다중대역 레이더 및 EW 애플리케이션은 일차 및 이차 나이퀴스트 영역에서 넓은 iBW의 후위 RF 직접 샘플링을 선호한다.
나이퀴스트 영역 바깥의 스펙트럼을 커버하기 위해, RF 튜너는 로컬 오실레이터(LO) 믹서를 사용해서 iBW의 슬라이딩 블록을 데이터 컨버터 직접 샘플링 영역과 일치하는 고정된 IF로 변환한다. 그림 1은 통상적인 이중 주파수 변환 Low IF 수신기가 낮은 샘플 레이트의 데이터 컨버터로 피드할 때의 블록 다이어그램을 보여준다. 이러한 수신기는 높은 동적 범위가 가능하다.
 


그림 1: Low IF 디지털 수신기에 사용된 이중 믹서 주파수 변환
 
그림 2는 그림 1의 Low IF 방식을 사용할 때 주파수 플랜을 보여준다. 신호 모호성, 스퓨리어스, 잡음을 제거하기 위해서 디지털 데이터 컨버터와 마찬가지로 RF 튜너에 높은 수준의 RF 이미지 제거가 필요하다. 단일 RF 믹서 튜너 기법(빨간색 x)은 IF 주파수가 너무 낮기 때문에 희망 대역(녹색)과 이미지 대역(빨간색) 사이에 충분한 간격을 둘 수 없다는 점에서 이미지 제거 요구 사항을 충족하지 못한다. 이 간격이 불충분하면 필요한 RF 입력 필터를 구현하기가 불가능하다(혹, 가능하더라도 크기나 비용을 심하게 증가시킬 수 있다). 그래서 이중 믹서 2스테이지 주파수 변환 방식을 사용하는데, 이를 ‘수퍼헤테로다인 수신기’라고 부른다. 입력 RF를 최종적인 직접 샘플링 IF보다 수 GHz 더 높은 중간 High IF로 변환한다. 이 High IF를 RF 필터링을 거치고, 다시 최종적인 IF로 변환하고 직접 샘플링을 한다. 이 기법은 현실적으로 타당한 고성능 RF 필터를 사용해서 이미지 제거 요구 사항을 충족할 수 있다. 이러한 RF 필터들은 시스템 SWaP-C 파레토(Pareto) 분석에 있어서 큰 비중을 차지한다.
 
IMD2 스퍼(다시 말해 F2 – F1과 F2 + F1)로 인해 발생하는 멀티블로커를 완화하기 위해 RF 전치선택 필터링(그림 2에서 노란색 부분)이 필요하다. IMD2를 완화하는 것은 이미지 문제와는 별개인데, 통상적으로 프런트 엔드 필터링을 통해서 두 문제를 모두 해결할 수 있다.
 

그림 2: 협대역 수퍼헤테로다인 튜닝을 활용하는 예전의 스펙트럼 스캐닝 방식

 

최신 스펙트럼 센싱 기법(MxFE)

오늘날 광대역 스펙트럼 센싱은 예전보다 크게 진보했다. 아나로그디바이스(Analog Devices)의 혼성신호 프런트 엔드(MxFE®)는 ADC 샘플 레이트가 충분히 높아서 앞서 언급한 일차 믹서 다음에 중간 High IF를 직접 샘플링할 수 있다. 그러므로 MxFE를 채택한 오늘날의 광대역 수신기는 RF 튜너에 이중 믹서 스테이지가 불필요하다. 이차 나이퀴스트 IF 직접 샘플링이 주파수가 충분히 높아서 희망하는 입력 RF 대역과 이미지 대역 사이에 충분한 간격이 가능하므로 쉽게 구할 수 있는 RF 필터 제품을 사용할 수 있다. 그림 3은 오늘날의 단일 믹서 접근법을 보여주는 것이고, 그림 4는 주파수 플랜이다.
 

그림 3: High IF 디지털 수신기에서 단일 믹서 주파수 변환
 

그림 4: 오늘날의 스펙트럼 스캐닝 접근법. 광대역 단일 믹서로 6GSPS ADC MxFE 샘플링을 튜닝한다. 믹서 하측 측대역이 직접 샘플링 대역에 들어오고, LO 사용해서 스위프한다.
 
최신 접근법은 믹서, RF 증폭기, 필터, 그 밖에 다른 부품들로 이루어지는 하나의 전체 주파수 변환 스테이지를 제거함으로써 SWaP-C를 크게 줄여준다. 뿐만 아니라 오늘날에는 보다 높은 High IF가 가능해짐으로써 직접 샘플링으로 대부분의 LF부터 5.5GHz까지 커버할 수 있다는 점이 SWaP-C를 더욱 줄일 수 있게 해준다. 따라서 RF 튜너가 반드시 2GHz까지 커버하지 않아도 된다. 많은 경우 5GHz ~ 18GHz RF 튜너를 가지고도 별 무리 없이 작업을 처리할 수 있다. 튜너의 하한 한계가 2GHz에서 5.5GHz로 바뀌는 것이 별 것 아닌 것으로 생각될 수도 있으나, 이는 필터링, 주파수 플래닝, 필요로 하는 LO 범위 측면에서 부담을 덜어준다는 점에서 커다란 의미가 있다. 다만 일차와 이차 나이퀴스트 사이의 틈새를 어떻게 커버할지 고려하는 것은 여전히 필요하다. 6GSPS ADC에서 이 틈새는 대략 2.7GHz ~ 3.3GHz까지다. 또 다른 고려사항은 스위치드 또는 튜닝 가능 ADC 안티앨리어싱 RF 필터가 필요하다는 것이다. 이러한 필터를 사용하면 일차와 이차 나이퀴스트 사이에 전환이 가능하다.
 
오늘날의 방식에서도 RF 필터는 다음과 같은 이유들로 인해 시스템 SWaP-C 파레토 상에서 여전히 큰 비중을 차지한다:
  • 높은 성능 - 낮은 IL, 평탄한 통과 대역, 가파른 제거 스커트 필요
  • 커다란 크기 - 알루미늄처럼 Q값이 높은 세라믹 상에서 분산 평면형 구조 사용
  • 여전히 많은 수 필요
 
서브옥타브 RF 전치선택기도 여전히 필요한데, 필요로 하는 요구량을 완화할 수 있으므로 덜 공격적인 필터링을 사용할 수 있다. 이는 직접 신호 체인에 RF 믹서를 사용하지 않음으로써 IP2를 향상시키기 때문이다.
오늘날의 방식을 요약하면, High IF에서 광대역 나이퀴스트 샘플링이 전체 RF 믹서 스테이지를 제거함으로써 SWaP-C와 iBW를 향상시킨다. 그렇기는 하지만 여러 개의 디스크리트 MMIC를 애플리케이션의 필요에 따라서 배열해야 하고, Q값이 높은 다수의 평면형 필터와 구조물을 여전히 필요로 한다. 따라서 비싸고 복잡한 튜너가 여전히 필요하고, 이 점은 SWaP-C를 늘리는 요인이 된다(그림 8). 그러므로 SWaP-C 측면에서 여전히 획기적인 도약이 필요한데, 이것이 점차 현실로 다가오고 있다.
 

미래의 스펙트럼 센싱

미래에는 샘플 레이트가 더더욱 높은 디지털 데이터 컨버터가 등장함에 따라 SWaP-C를 최소화하면서 보다 완벽한 소프트웨어 정의 광대역 무선이 가능해질 것이다. 오늘날 많은 기업들이 이미 수십 GHz에 이르는 고속 데이터 컨버터를 시장에 내놓고 있는데, 구매자들은 멀티블로커 동적 범위에 세심한 주의를 기울일 필요가 있다. 높은 RF 직접 샘플링 데이터 컨버터가 레이더와 EW에 진정한 혁신을 이루기 위해서는 협대역의 뛰어난 동적 범위를 그대로 유지해야 한다. 샘플 레이트와 iBW가 높아짐에 따라 우수한 잡음과 선형성을 유지하기가 어려워졌으며 아키텍처 측면에서 많은 것들을 고려해야 한다. 바로 이 부분이 ADI가 경쟁사들과 차별화를 이루고 있는 지점이다.
 
샘플 레이트가 더더욱 높은 차세대 데이터 컨버터는 앞서 언급한 오늘날의 MxFE 방식보다 아키텍처 차원에서 더 많은 향상이 가능해질 것이다. 이러한 향상으로서 크게 다음과 같은 세 가지를 들 수 있다:
 
  • 직접 RF가 더 높은 IF를 샘플링하여, 보다 낮은 Q값의 튜닝 가능 MMIC 필터로도 충분할 정도로 희망 대역과 이미지 대역을 분리한다. 이 MxFE가 이차 나이퀴스트로 직접 샘플링할 수 있는 능력은 대략 6GHz가 최대치다. ADI의 차세대 고속 디지털 데이터 컨버터는 이 커버리지를 훨씬 더 늘릴 것이다3. 이는 다음과 같은 이점을 가져올 것이다.
    • 마침내 높은 Q값의 평면형 세라믹 필터를 제거할 수 있게 된다. 이것은 SWaP-C를 대폭 줄일 수 있게 한다.
    • RF 필터가 고정적(각 활용 사례마다 맞춤화된 필터 세트 필요)이던 것에서 이제 튜닝이 가능해진다. 즉, 단일 광대역 하드웨어 구성을 애플리케이션의 필요에 따라서 소프트웨어로 프로그램할 수 있게 된다.
 
  • 나이퀴스트 틈새를 제외하고, 저주파에서부터 밀리미터파(mmW)에 이르기까지 직접 RF 샘플링이 가능해진다. 이 직접 샘플링 영역에 걸쳐서 디지털적으로 튜닝이 가능하며, RF 튜닝 가능 필터를 조절해서 IMD2로 인한 블로커를 제거할 수 있다. 레이더에 통상적으로 사용되는 불연속적 다중대역 시스템에서 RF 믹서를 제거하고 나이퀴스트 영역들 사이의 틈새를 피할 수 있다. 그러면 블록 다이어그램을 그림 5에서 보는 것과 같이 단순화할 수 있으며, 직접 RF 샘플링 레이더와 디지털 빔 형성의 시대가 열릴 것이다. EW 애플리케이션에서는 흔히 그렇듯이 연속적 스펙트럼 커버리지를 필요로 하는 시스템은 일차와 이차 나이퀴스트 영역 사이에 틈새를 메우기 위해 여전히 RF 믹서 스테이지를 필요로 할 것이므로, 블록 다이어그램은 그림 3에 좀더 가까울 것이다. 그렇기는 해도 앞서 설명한 이유들로 SWaP-C를 크게 줄일 수 있을 것이다.
 
  • 포괄적인 온칩 프로그래머블 DSP 기능을 사용해서 고속 광대역 데이터 스트림을 처리할 수 있게 될 것이다4,5. 디지털 컨버터 데이터 페이로드를 처리하기 위한 하위의 FPGA가 시스템 크기, 전력, 비용에 있어서 상당히 큰 비중을 차지한다. 데이터 컨버터 칩 상에 다수의 유연한 DSP를 구현함으로써 전력 효율을 높이고 외부 FPGA 자원에 대한 의존도를 낮출 수 있다. 그러므로 남는 성능으로 더 높은 수준의 알고리즘을 처리하거나, 또는 더 작고 저렴한 FPGA를 사용할 수 있다.
 

그림 5: 직접 RF 샘플링 디지털 수신기
 
주파수 플래닝의 이점을 설명하기 위해, 그림 6과 그림 7은 18GSPS로 클러킹하는 ADC를 사용해서 최대 44GHz까지의 연속 스펙트럼 커버리지를 제공하는 EW 시스템을 보여준다. 일차 나이퀴스트 RF 직접 샘플링은 8GHz까지 주파수를 커버한다. 나이퀴스트 틈새는 8GHz ~ 10GHz까지고, 이차 나이퀴스트 RF 직접 샘플링은 10GHz ~ 16GHz까지다. RF 튜너가 7GHz ~ 11GHz를 2GHz ~ 6GHz의 IF로 변환해서 나이퀴스트 틈새 + 대역 오버랩을 커버한다. 주파수 믹서에 대한 입력에 튜닝 가능 대역 통과 필터가 필요하다. LPF는 이미지를 제거하고, HPF는 IF 피드스루를 제거한다.