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国际电信联盟(ITU)将433.92 MHz工业、科学和医学(ISM)射频频段分配给1区使用，该区域在地理上由欧洲、非洲、俄罗斯、蒙古和阿拉伯半岛组成。尽管最初旨在用于无线电通信之外的应用，但多年来无线技术和标准的进步使得ISM频段在短距离无线通信系统中颇受欢迎。

ITU 1 区的运营商无需为使用433.92 MHz频段获得许可，常见应用包括软件定义无线电、医疗设备和重型机械的工业无线电控制系统。在美国，433.92 MHz频段属于70 cm业余无线电频段（频率范围420 MHz至450 MHz），由获得许可的业余无线电台使用。此频段也常用于低功耗、短距离应用，例如车库门遥控开关、耳机、婴儿监视器，以及电源开关和灯光调节器。

图1所示电路是一个双级RF低噪声放大器(LNA)，针对433.92 MHz ISM频段中的接收器信号链进行了优化。在中心频率，电路产生大约40.5 dB的增益。RF输入和输出端口采用50 Ω阻抗匹配设计，支持电路与标准50 Ω系统之间的直接连接。其输入未经滤波，保持1.4 dB噪声系数，但输出端配有SAW滤波器，会消减带外干扰。

该电路中包含高速过载检测器和关断开关，用于保护连接至接收器系统的下游敏感设备。当RF功率水平下降到可接受范围内时，接收器系统也会自动恢复正常运行。RF输入和输出是标准的SMA连接器，整个设计由一个微型USB连接器供电。

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图1.CN0555简化功能框图

评估和设计支持

►电路评估板

►CN0555电路评估板(EVAL-CN0555-EBZ)

►设计和集成文件

►原理图、布局文件、物料清单

电路描述

RF放大器级

CN0555在其RF信号路径中使用两个ADL5523低噪声放大器。ADL5523是一款高性能砷化镓(GaAs)假晶高电子迁移率晶体管(pHEMT) RF低噪声放大器，提供高增益和低噪声系数。图2显示该器件的典型S参数性能，在整个频率范围内，其典型增益为21.5 dB，回波损耗高于10 dB。

ADL5523的典型噪声系数为0.8 dB，1 dB压缩点(P1dB)为21 dBm，三阶交调点(OIP3)为34 dBm。将两个ADL5523放大器级联，以实现40 dB整体增益。

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图2.ADL5523典型S-参数

阻抗匹配网络

ADL5523需要使用一个外部匹配网络，该网络的阻抗针对所需的频段进行调谐，以实现优化性能。输入匹配网络包括与RFIN引脚串联的电感和一个并联电容。在输出端，匹配网络以类似的方式在偏置线路上使用电感和电容。图3展示完整的阻抗匹配网络，以及将两个ADL5523放大器级联的实现方案。

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图3.用于级联ADL5523放大器的基本连接

这些元件的正确布局对于输入/输出阻抗匹配也很重要；因此，CN0555遵循ADL5523数据手册中针对500 MHz调谐频带的推荐布局和组件大小。

SAW滤波器

CN0555的LNA输出通过表面声波(SAW)滤波器进行滤波，有助于消除不必要的带外放大。选择滤波器时，必须在频带平坦度和带外抑制之间取得平衡。SAW滤波器也是一个插入损耗源，它会降低信号链的整体增益，选择时需要仔细考虑。CN0555使用的SAW滤波器具有2 dB典型插入损耗和50 Ω端接阻抗。

RF定向耦合器

CN0555包含一个纤薄、超小型的高性能3 dB 90°混合耦合器。该器件的工作频率为400 MHz至900 MHz，输入和输出阻抗为50 Ω，433.92 MHz时的典型插入损耗为0.3 dB。

RF开关

ADG901是采用CMOS工艺制成的宽带RF开关，可以提供高隔离和低插入损耗。它是一种吸收式开关，具有50 Ω端接输入和输出。该开关允许用户传递高达0.5 V的DC信号，无需使用隔直电容。

ADG901的工作频率为DC至4.5 GHz，在4.5 GHz时的插入损耗为3 dB。在433.92 MHz中心频率时，此器件在“导通状态”下的典型插入损耗为0.4 dB，如图4所示；在“关断状态”下的典型插入损耗约为70 dB，如图5所示。

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图4.ADG901在导通状态下的插入损耗性能

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图5.ADG901在关断状态下的隔离损耗性能

组合来自滤波器、耦合器和RF开关的插入损耗，在正常工作条件下，RF开关的输出端产生的总插入损耗约为2.7 dB。

RF性能

CN0555中得到的S参数、相位噪声测量结果、无杂散动态范围(SFDR)、噪声系数和稳定性测量值如下图所示。

在433.92 MHz中心频率下，CN0555实现了40.5 dB的增益，输入和输出回波损耗大于10 dB。图6显示在其工作范围内的S参数值。

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图6.EVAL-CN0555-EBZ S参数与频率的关系

图7显示在433.92 MHz时的单边带相位噪声，在10 Hz、1 MHz和10 MHz偏置时分别约为-98 dBc/Hz、-131 dBc/Hz和-149 dBc/Hz。

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图7.433 MHz时的单边带相位噪声

图8显示窄带单音RF输出，SFDR为58.38 dBFS。

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图8.窄带单音RF输出

图9显示频率范围内相应的噪声系数，在433.92 MHz中心频率下约为0.8 dB。

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图9.噪声系数与频率的关系

系统在整个433.92 MHz ISM频率带宽保持稳定，Rollet稳定性因子(k)高于1，辅助稳定性指标(B1)高于0，如图10所示。这使得CN0555在任何源阻抗和负载阻抗组合下，都能绝对保持稳定。

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图10.稳定性因子和测量值与频率的关系

过载保护

CN0555中集成了过载管理功能，当输出功率达到预先设置的阈值时，该电路板的RF路径会自动隔离。此功能使用ADL5904 RF功率检波器来实现。

ADL5904提供电阻可编程检测阈值，将内部包络检波器电压与用户定义的输入电压进行比较。当包络检波器电压超过用户定义的VIN−引脚的阈值电压时，内部比较器捕获事件并将其锁定在设置/复位(SR)触发器中。图11显示了CN0555的过载保护电路。

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图11.CN0555过载保护电路

如图11所示，使用3 dB、90°混合耦合器对放大的RF输入进行采样。此功率传输至ADL5904的RFIN引脚，然后由内部包络检波器进行采样。ADL5904 VIN-引脚上的阈值电压电平由电阻分压器网络设置，该值可以使用公式1计算得出。

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其中：

VIN-是ADL5904的VIN-引脚的电压电平。

R10是用户定义的电阻值。

R11是用户定义的电阻值。

IOS为输入偏置电流。

CN0555的输入阈值功率设置为0 dBm，以保护连接至接收器系统的下游敏感设备。如表1所示，当工作频率为900 MHz时，0 dBm阈值功率对应VIN-的241 mV电压电平。

表1.工作频率未校准时，推荐的阈值电压(VIN-)典型值

输入阈值功率

(dBm)

阈值电压

(mV)

100   MHz

900   MHz

1900   MHz

-2.0

193

193

192

-1.0

216

216

215

0

239

241

241

1.0

268

272

270

2.0

300

304

303

VIN−的阈值电平由电阻分压器设置。选择R10和R11的绝对值，尽可能减少3.3 V电源轨上的负载，同时提供不受泄漏电流和偏置电流影响的输出阻抗。将R10设置为13.7 kΩ，使R11的值为1.02 kΩ，这会产生可忽略不计的224 μA分压器电流和991 Ω输出阻抗。

VIN- = 241 mV
IBIAS = 20 µA
R10 = 13.7 kΩ

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R11 = 991 Ω或1.02 kΩ（使用标准电阻值）

使用最接近的标准电阻值求解公式1，将VIN-电压电平设置为241.9 mV。当功率超过阈值时，发生过载事件，将隔离RF路径。

ADL5904在其RF阈值功率上引入高达+2.5 dBm的误差电平，该值因器件而异。如果需要准确的阈值功率，必须执行简单的校准程序，以补偿器件与器件之间的差异。有关校准程序的更多信息，参见ADL5904数据手册。

自动复位功能

CN0555还包含自动复位电路，当功率电平返回到可接受范围内时激活。此功能由LTC6991可编程低频率定时器执行。

如图12所示，ADL5904的输出使LTC6991在正常工作期间保持在复位模式。发生过载事件时，LTC6991启用，并且开始4 ms延迟。ADL5904在4 ms后复位，对功率电平重新采样。如果过载状态持续，ADL5904再次断路，RF开关的控制信号进入低电平状态。这种信号转变会隔离ADG901开关的RF输入和输出。过载事件过去后，ADL5904开始重新采样功率电平，然后返回正常工作状态。

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图12.CN0555自动复位电路

过载保护测试

图13显示了用于测试CN0555的过载保护功能的设置。在该测试中，RF信号发生器设置采用433.92 MHz中心频率，输入功率从-50 dBm爬升至-40 dBm。CN0555输出功率由高速示波器进行监控，该器件显示从发生过载事件到输出功率被衰减的响应时间。

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图13.RF过载响应测试设置

图14显示过载保护响应时间。根据该图，从正常工作到RF输出功率被衰减，CN0555拥有约9 ns的响应时间。图15显示从过载状态结束到功率电平返回可接受范围的恢复时间。该数据显示，从衰减RF输出到正常工作，期间存在7 ns延迟。

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图14.典型的过载保护响应时间

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图15.发生过载事件后的典型恢复时间

USB电源管理

CN0555通过微型USB适配器获取电源，该适配器一般通过微型USB端口提供5 V、1 A电源。此电路要求在正常工作期间获取约113.61 mA电流。要满足这项电源要求，需要使用两个电源电压。第一个电源为ADL5523低噪声放大器、ADL5904 RF检波器和LTC6991低频率定时器提供3.3 V电源。第二个电源为ADG901 RF开关提供2.5 V电源。图16显示CN0555的整个电源结构。

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图16.CN0555电源架构

LT3042是一款高性能低压差(LDO)线性稳压器，采用超低噪声和超高电源抑制比(PSRR)架构，以便为噪声敏感型射频应用供电。LT3042设计用作后接高性能电压缓冲器的精密电流基准，可轻松并联以便进一步降低噪声，增加输出电流并在印刷电路板上散热。要配置LT3042提供3.3 V输出，所需的基本配置如图17所示。

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图17.LT3042提供3.3 V输出所需的配置

LT3042在SET引脚上集成一个精密100 µA电流源，该引脚还连接到放大器的反相输入。图17显示将电阻从SET引脚连接至GND会生成一个基准电压。该基准电压是SET引脚电流100 µA和SET引脚电阻的乘积，如公式2所示。

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ADM7170-2.5 LDO稳压器用于生成ADG901 RF开关所需的电源电压。该器件具有2.3 V至6.5 V的输入电压范围和2.5 V固定输出电压。ADM7170-2.5只需要输入电容和输出电容即可正常工作。特别是，ADM7170-2.5可在其输入和输出引脚上使用4.7 µF小型解耦电容。

常见变化

ADL5521可以用作替代型低噪声放大器，适用于使用433.92 MHz ISM频带的应用。该器件提供略低的增益、更高的噪声系数、OIP3和OP1dB。ADL5521采用与ADL5523相同的功率电平。两个器件的尺寸非常类似。

ADG902也可用作RF开关；此器件引脚兼容，并具有与ADG901相同的规格，但它是一种反射开关，提供更低的隔离损耗。

ADI公司还提供类似的用于在5.8 GHz ISM频段下工作的接收器放大器的参考设计。欲了解更多信息，请参阅CN0534电路笔记。

电路评估与测试

本节介绍评估CN0555的评估设置和步骤。有关电路评估设置的完整信息，请参阅EVAL-CN0555-EBZ用户指南。

设备要求

►EVAL-CN0555-EBZ电路评估板

►Rohde & Schwarz® SMA100B信号发生器

►Keysight® E5052B信号分析仪

►Keysight N5242A PNA-X矢量网络分析仪

►5 V micro USB电源适配器或micro USB转USB电缆

►一根SMA至SMA电缆

设置和测试

图18显示了EVAL-CN0555-EBZ与矢量网络分析仪的正确端口连接。

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图18.S参数和噪声系数测试设置

测量S参数和噪声系数的步骤如下：

1.    将矢量网络分析仪设置为所需的测量条件，步骤如下：

a.    将频率扫描范围设置为400 MHz至500 Mhz。

b.    将频率步长设置为10 kHz。

c.    功率电平必须小于或等于-45 dBm。

2.    使用校准套件对矢量网络分析仪执行完整的2端口校准。请注意，EVAL-CN0555-EBZ的RF输入可以直接连到测试端口，因此测试设置仅需要一根测量电缆。

3.    使用校准的测试设置将EVAL-CN0555-EBZ连接在矢量网络分析仪的测试端口上。

4.    使用5 V电源适配器为EVAL-CN0555-EBZ供电。

5.    设置矢量网络分析仪，以显示各个S参数和噪声系数的迹线。

6.    将测量值与期望值进行比较。在433.92 MHz中心频率下，输入和输出回波损耗值分别约为16 dB和20.4 dB。对于增益和噪声系数，数值分别应为约40 dB和1.2 dB。

图19显示了执行相位噪声和SFDR测试时EVAL-CN0555-EBZ与信号分析仪和信号发生器的正确连接。

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图19.相位噪声和SFDR测试设置

要执行相同的测试，请遵循以下步骤：

1.    按如下步骤设置信号分析仪所需的测量配置：

a.    为了执行SFDR测量，设置中心频率 = 433.92 MHz，频率范围 = 400 MHz至500 MHz，RF幅值 = 10 dBm。

b.    为了执行相位噪声测量，设置中心频率 = 433.92 MHz，偏移频率范围 = 10 Hz至30 MHz。

2.    将信号发生器的功率电平设置在-50 dBm至-40 dBm之间，中心频率设置为433.92 MHz。

3.    将信号发生器输出连接到EVAL-CN0555-EBZ的RF输入。

4.    将EVAL-CN0555-EBZ的RF输出连接到信号分析仪。

5.    使用5 V电源适配器为EVAL-CN0555-EBZ供电，该适配器的额定功率高于500 mW。

6.    在信号分析仪上执行测量运行。

7.    使用信号分析仪获取相位噪声值，并验证在10 kHz频偏下其值是否约为-125 dBc/Hz。

8.    运行SFDR测试并比较读数；期望值约为60 dBc。

更多资料

CN0555设计和集成文件

ADIsimRF™ RF信号链计算工具

LTspice® SPICE仿真软件

LTpowerCAD®设计工具

MT-031指南，“实现数据转换器的接地并解开AGND和DGND的谜团”。ADI公司，

MT-073指南，“高速可变增益放大器(VGA)。”ADI公司，

指南MT-101。“去耦技术”。ADI公司，

Whitlow，Dana。“现代通信系统中接收机用自动增益控制环路的设计与操作。”Chapter 8.ADI公司无线研讨会。2006.

数据手册和评估板

CN0555评估板(EVAL-CN0555-EBZ)、ADL5523数据手册、ADL5523评估板、ADG901数据手册、ADG901评估板、ADL5904数据手册、ADL5904评估板、LT3042数据手册、LT3042评估板、ADM7170数据手册、ADM7170评估板、LTC6991数据手册、LTC6991评估板

ESD警告

ESD（静电放电）敏感器件。带电器件和电路板可能会在没有察觉的情况下放电。尽管本产品具有专利或专有保护电路，但在遇到高能量ESD时，器件可能会损坏。因此，应当采取适当的ESD防范措施，以避免器件性能下降或功能丧失。

Circuits from the Lab®参考设计是经过测试的参考设计，有助于加速设计，同时简化系统集成，帮助解决当今的模拟、混合信号和RF设计挑战。如需更多信息和/或技术支持，请访问：www.analog.com/CN0555。

连接/参考器件

ADL5523

400MHz至4000MHz低噪声放大器

ADG901

0Hz至4.5GHz、40dB关断隔离(1GHz)、17dBm   P1dB (1GHz) SPST开关

ADL5904

提供包络阈值检测功能的DC至6GHz、45dB   TruPower检波器

LT3042

20V、200mA、超低噪声、超高PSRR   RF线性稳压器

ADM7170

6.5V、500mA、超低噪声、高PSRR、快速瞬变响应CMOS   LDO

LTC6991

TimerBlox：自恢复低频率振荡器

ADI公司的Circuits from the Lab™电路由ADI工程师设计构建。每个电路的设计和搭建都严格遵循标准工程规范，电路的功能和性能都在实验室环境中在室温条件下进行了测试和检验。不过，您需负责自行测试电路，并确定对您是否适用。因而，ADI公司将不对由任何原因、连接到任何所用参考电路上的任何物品所导致的直接、间接、特殊、偶然、必然或者惩罚性的损害负责。

Circuits from the Lab电路仅供与ADI公司产品一起使用，并且其知识产权归ADI公司或其授权方所有。虽然您可以在产品设计中使用参考电路，但是并未默认授予其它许可，或是通过此参考电路的应用及使用而获得任何专利或其它知识产权。ADI公司确信其所提供的信息是准确可靠的。不过，Circuits from the Lab电路是以“原样”的方式提供的，并不具有任何性质的承诺，包括但不限于：明示、暗示或者法定承诺，任何适销性、非侵权或者某特定用途实用性的暗示承诺，ADI公司无需为参考电路的使用承担任何责任，也不对那些可能由于其使用而造成任何专利或其它第三方权利的侵权负责。ADI公司有权随时修改任何参考电路，恕不另行通知。

关于ADI公司

Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球领先的半导体公司，致力于在现实世界与数字世界之间架起桥梁，以实现智能边缘领域的突破性创新。ADI提供结合模拟、数字和软件技术的解决方案，推动数字化工厂、汽车和数字医疗等领域的持续发展，应对气候变化挑战，并建立人与世界万物的可靠互联。ADI公司2022财年收入超过120亿美元，全球员工约2.5万人。携手全球12.5万家客户，ADI助力创新者不断超越一切可能。更多信息，请访问www.analog.com/cn。

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作者：ADI电源管理应用工程师Glenn Morita

基于深亚微米工艺的新型千兆级模拟电路需要的电源电压越来越低，在某些情况下要低于1 V。这些高频电路通常需要较大的电源电流，因此，热管理可能会变得困难。设计目标是将功耗降至电路性能所必需的水平。

开关式DC-DC转换器可提高电源效率，有些器件的效率可超过95%，但是以增加电源噪声为代价，通常在较宽带宽范围内都存在噪声问题。低压差线性稳压器(LDO)常用于清除供电轨中的噪声，但也需要进行一些权衡考量，其功耗会增加系统的热负载。为了缓解这些问题，使用LDO时，可使输入和输出电压之间存在较小的压差（裕量电压）。本文旨在讨论低裕量电压对电源抑制和总输出噪声的影响。

LDO电源抑制与裕量

LDO电源抑制比(PSRR)与裕量电压高度相关——裕量电压指输入与输出电压之差。对于固定裕量电压，PSRR随着负载电流的增加而降低；大负载电流和小裕量电压条件下尤其如此。图1显示了超低噪声、2.5V线性稳压器ADM7160在200 mA负载电流和200 mV、300 mV、500 mV和1 V裕量电压条件下的PSRR。随着裕量电压的减小，PSRR也会减小，压差可能变得非常大。例如，在100 kHz下，裕量电压从1 V变为500 mV，将会使PSRR减少5 dB。然而，裕量电压的较小变化，从500 mV变为300 mV，会导致PSRR下降18 dB以上。

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图1.ADM7160 PSRR与裕量。

图2显示了LDO的框图。随着负载电流的增加，PMOS调整元件的增益会减小，随后脱离饱和状态进入三极工作区。这会使总环路增益减小，从而导致PSRR下降。裕量电压越小，增益降幅越大。随着裕量电压继续减小，会达到一个点，在该点控制环路的增益降至1，PSRR降至0 dB。

导致环路增益减小的另一个因素是调整元件的电阻，包括FET的导通电阻、片内互连电阻和焊线电阻。可以根据压差推算出该电阻。例如，采用WLCSP封装的ADM7160在200 mA下的最大压差为200 mV。利用欧姆定律，调整元件的电阻约为1 Ω。调整元件可近似为一个固定电阻加上可变电阻。

流过该电阻的负载电流会导致与FET的漏源工作电压之间产生压差。例如，在1 Ω FET条件下，200 mA的负载电流会使漏源电压下降200 mV。在估算裕量为500 mV或1 V的LDO的PSRR时，必须考虑调整元件上的压差，因为调整FET的工作电压实际上只有300 mV或800 mV。

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图2.低压差稳压器的框图。

容差对LDO裕量的影响

客户通常会要求应用工程师帮助他们选择合适的LDO，以便在负载电流为Z时，从输入电压Y产生低噪声电压X，但当设置这些参数时，往往会忽略的一个因素是输入和输出电压的容差。随着裕量电压值变得越来越小，输入和输出电压的容差会极大地影响工作条件。输入和输出电压的最差条件容差始终会导致裕量电压下降。例如，最差条件下的输出电压可能高1.5%，输入电压可能低3%。当通过一个3.8 V源驱动3.3 V的稳压器时，最差条件下的裕量电压为336.5 mV，远低于预期值500 mV。在最差条件负载电流为200 mA时，调整FET的漏源电压只有136.5 mV。在这种情况下，ADM7160在10mA时的PSRR可能远远低于标称值他，即55 dB。

压差模式下LDO的PSRR

客户经常向应用工程师请教LDO在压差模式下的PSRR。起初，这似乎是个合理的问题，但只要看看简化的框图，就知道这个问题毫无意义。当LDO工作在压差模式时，调整FET的可变电阻部分为零，输出电压等于输入电压减去通过调整FET的RDSON的负载电流而引起的压降。LDO不进行调节，也没有用来抑制输入噪声的增益；它仅充当一个电阻。FET的RDSON与输出电容形成RC滤波器，可提供少量的残余PSRR，但简单的电阻或铁氧体磁珠可以更经济有效地完成同一任务。

在低裕量工作模式下维持性能

在低裕量工作模式下，需要考虑裕量电压对PSRR的影响，否则将导致输出电压噪声水平高于预期的情况。数据手册中通常会提供PSRR与裕量电压的关系曲线，如图3所示，其可用来确定给定条件下可能的噪声抑制程度。

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图3.PSRR与裕量电压的关系。

然而，通过展示LDO的PSRR是如何有效滤除源电压中的噪声，可以很容易地看到这种信息的利用价值。下图显示了LDO在不同裕量电压下工作时，对总输出噪声的影响。

图4展示的是2.5 V ADM7160在500 mV裕量和100 mA负载条件下，相对于E3631A台式电源的输出噪声，该台式电源在20 Hz至20 MHz范围内的额定噪声低于350 μV-rms。1 kHz以下的许多杂散都是与60 Hz线路频率整流相关的谐波。10 kHz以上的宽杂散来自产生最终输出电压的DC-DC转换器。1 MHz以上的杂散源于环境中与电源噪声不相关的RF源。在10 Hz至100 kHz范围内，这些测试所用电源的实测噪声为56 μV rms，含杂散为104 μV-rms。LDO抑制电源上的所有噪声，输出噪声约为9 μV-rms。

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图4.ADM7160噪声频谱密度（裕量为500 mV）。

当裕量电压降至200 mV时，随着高频PSRR接近0 dB，100 kHz以上的噪声杂散开始穿过噪底。噪声略升至10.8 μV rms。随着裕量降至150 mV，整流谐波开始影响输出噪声，即输出噪声上升至12 μV rms。在大约250 kHz处出现幅度适中的峰值，因此，尽管总噪声的增加量并不大，但敏感电路也可能受到不利影响。随着裕量电压进一步下降，性能将会受到影响，与整流相关的杂散开始在噪声频谱中显现出来。图5所示为100-mV裕量条件下的输出。噪声已上升至12.5 μV rms。谐波所含能量很少，因此，杂散噪声仅略有增加，为12.7 μV rms。

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图5.ADM7160噪声频谱密度（裕量为100 mV）。

当裕量为75 mV时，输出噪声受到严重影响，整个频谱中都会出现整流谐波。Rms噪声升至18 μV rms，噪声加杂散升至27 μV rms。由于LDO环路无增益，并充当一个无源RC滤波器，因此超过~200 kHz的噪声会被衰减。当裕量为65 mV时，ADM7160采用压差工作模式。如图6所示，ADM7160的输出电压噪声实际上与输入噪声相同。rms噪声为53 μV rms，噪声加杂散为109 μV rms。因为LDO充当一个无源RC滤波器，所以超过~100 kHz的噪声会被衰减。

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图6.ADM7160在压差模式下的噪声频谱密度。

高PSRR、超低噪声LDO

ADM7150超低噪声、高PSRR调节器等新型LDO实际上级联了两个LDO，因此，得到的PSRR约为单级PSRR之和。这些LDO要求略高的裕量电压，但能够在1 MHz时实现超过60 dB的PSRR，在较低频率下实现远超100dB的PSRR。

图7所示为5 V ADM7150的噪声频谱密度，其负载电流为500 mA，裕量为800 mV。10 Hz至100 kHz范围内，输出噪声为2.2 μV rms。随着裕量降至600 mV，整流谐波开始显现，输出噪声升至2.3 μV rms，其对噪声的影响很小。

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图7.ADM7150噪声频谱密度（裕量为800-mV）。

如图8所示，当裕量为500 mV时，整流谐波和12 kHz的峰值清晰可见。输出电压噪声升至3.9 μV rms。

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图8.ADM7150噪声频谱密度（裕量为500-mV）。

当裕量为350 mV时，LDO采用压差工作模式。此时，LDO再也不能调节输出电压，其作用类似于电阻，输出噪声升至近76 μV rms，如图9所示。输入噪声仅通过FET的RDSON和输出端电容形成的极点来衰减。

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图9.ADM7150在压差模式下的噪声频谱密度。

结论

现代LDO越来越多地用于清除供电轨中的噪声，这些供电轨通常采用在较宽频谱下会产生噪声的开关稳压器来实现。开关稳压器以高效率创建这些电压轨，但高能耗LDO既会减少噪声，也会导致效率下降。因此，应尽量降低LDO的工作裕量电压。

如前所述，LDO的PSRR是负载电流和裕量电压的函数，会随负载电流的增加或裕量电压的减少而减少，因为在调整管的工作点从饱和工作区移至三极工作区时，环路增益会下降。

考虑到输入源噪声特性、PSRR和最差条件容差，设计人员可同时优化功耗和输出噪声，为敏感型模拟电路构建高效的低噪声电源。

裕量电压非常低时，输入和输出电压的最差条件容差可能会对PSRR产生影响。在设计时充分考虑最差条件容差可以确保设计的鲁棒性，否则，得到的电源解决方案将具有较低的PSRR，其总噪声也会高于预期。

参考资料

线性稳压器

Morita, Glenn. “可调节输出低压差稳压器的降噪网络。”《模拟对话》，第48卷，第1期，2014年。

Morita, Glenn.“低压差稳压器—为什么选择旁路电容很重要。”《模拟对话》，第45卷，第1期，2011年。

Morita, Glenn.AN-1120应用笔记。低压差(LDO)稳压器的噪声源。ADI公司，2011年。

关于ADI公司

Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球领先的半导体公司，致力于在现实世界与数字世界之间架起桥梁，以实现智能边缘领域的突破性创新。ADI提供结合模拟、数字和软件技术的解决方案，推动数字化工厂、汽车和数字医疗等领域的持续发展，应对气候变化挑战，并建立人与世界万物的可靠互联。ADI公司2022财年收入超过120亿美元，全球员工约2.5万人。携手全球12.5万家客户，ADI助力创新者不断超越一切可能。更多信息，请访问www.analog.com/cn。

关于作者

Glenn Morita，1976年毕业于华盛顿州立大学，获得电气工程学士(BSEE)学位。随即加入Texas Instruments公司，期间参与研发旅行者号太空探测用红外分光仪。之后，Glenn一直从事仪器仪表、军用和航空航天以及医疗行业的装置设计工作。2007年，他加入ADI公司，成为华盛顿州贝尔维尤电源管理产品团队的一名应用工程师。他拥有25年以上的线性和开关模式电源设计经验，所设计电源的功率范围从微瓦到千瓦不等。Glenn拥有两项利用体热能量给植入式心脏除颤器供电方面的专利，以及另外一项延长外部心脏除颤器电池使用寿命的专利。闲暇时，他喜欢收集矿石、雕琢宝石、摄影和逛国家公园。

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输入电压范围为－0.2V～＋26V，非常适用于12V和24V电源应用的电流检测用途

全球知名半导体制造商ROHM（总部位于日本京都市）面向无线基站、PLC*1 和逆变器等工业设备领域以及白色家电等消费电子领域，开发出更节省空间的高精度电流检测放大器IC“BD1421x-LA系列”。

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近年来，越来越多的应用产品需要具备电流检测功能。例如，要想改善电机效率和实现异常检测等目标，就需要提高电流检测精度。另外，还需要减少安装面积。在以往结构（运算放大器+分立器件）中，存在元器件精度波动和温度特性导致电流检测精度下降、很难缩小安装面积等问题。为了解决这些问题，ROHM利用长年积累的模拟技术优势，开发出更节省空间且能高精度检测电流的新产品“BD1421x-LA系列”。

新产品BD14210G-LA集成外围电路，连接分流电阻器*2即可进行电流检测。与以往结构（运算放大器+分立器件）相比，新产品将元器件数量从11个减少至3个，安装面积减少约 46%（封装：SSOP6），更节省空间。另外，还在整个温度范围（－40℃～＋125℃）实现了±1%的高精度电流检测。不仅如此，新产品通过改进内部电路，即使在外部安装了噪声对策用的RC滤波电路的情况下，电流检测精度也不会受到影响，从而有助于减少设计工时。新产品支持的输入电压范围也很宽（－0.2V～＋26.0V），非常适用于12V和24V电源应用的电流检测用途。

ROHM通过新电流检测放大器IC和丰富的分流电阻器产品阵容，可以为客户提供出色的电流检测解决方案，而且在ROHM官网上还发布了参考设计*3和SPICE模型等设计数据。

该系列的第一款产品BD14210G-LA已于2023年1月开始暂以月产100万个的规模投入量产（样品价格：350日元/个，不含税）。前期工序的生产基地为ROHM Hamamatsu Co., Ltd.（日本滨松市），后期工序的生产基地为ROHM Electronics Philippines, Inc.（菲律宾）。另外，该产品也已开始电商销售，从Ameya360、Sekorm等电商平台均可购买。未来，ROHM计划逐步扩大产品阵容，并继续提供有助于提高各种设备电源效率和可靠性的出色解决方案。

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＜产品阵容＞

包括已开始量产的“BD14210G-LA”在内，ROHM计划逐步推进共8款新产品投入量产。

产品阵容中包括2种通道数（1ch、2ch）和4种增益（20、50、100、200V/V）的产品。

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＜应用示例＞

・工业设备：无线基站、PLC、逆变器、充电器等

・家电：空气净化器、冰箱等

＜参考设计＞

ROHM官网上还提供电流检测参考设计“REFSENS003”和SPICE模型等设计数据。

＜电商销售信息＞

电商平台：Ameya360、Sekorm

产品和评估板在其他电商平台也将逐步发售。

（开始销售时间：2023年2月起）

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・产品信息

销售产品型号：BD14210G-LATR

・评估板信息

评估板型号：BD14210G-EVK-001

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＜术语解说＞ 

*1) PLC（Programmable Logic Controller）

一种通过程序向输入输出设备发出指令并能进行顺序控制的可编程逻辑控制器。被广泛应用于工厂等的自动控制设备以及各种设备控制领域。

*2) 分流电阻器

串联插入电流路径，通过测量其两端的电位差来检测电路电流的电阻器。

*3) 参考设计

在设计电路时可作为参考的设计数据。

【关于罗姆（ROHM）】

罗姆（ROHM）成立于1958年，由起初的主要产品-电阻器的生产开始，历经半个多世纪的发展，已成为世界知名的半导体厂商。罗姆的企业理念是：“我们始终将产品质量放在第一位。无论遇到多大的困难，都将为国内外用户源源不断地提供大量优质产品，并为文化的进步与提高作出贡献”。

罗姆的生产、销售、研发网络分布于世界各地。产品涉及多个领域，其中包括IC、分立式元器件、光学元器件、无源元器件、功率元器件、模块等。在世界电子行业中，罗姆的众多高品质产品得到了市场的许可和赞许，成为系统IC和先进半导体技术方面的主导企业。

【关于罗姆（ROHM）在中国的业务发展】

销售网点：起初于1974年成立了罗姆半导体香港有限公司。在1999年成立了罗姆半导体（上海）有限公司， 2006年成立了罗姆半导体（深圳）有限公司，2018年成立了罗姆半导体（北京）有限公司。为了迅速且准确应对不断扩大的中国市场的要求，罗姆在中国构建了与总部同样的集开发、销售、制造于一体的垂直整合体制。作为罗姆的特色，积极开展“密切贴近客户”的销售活动，力求向客户提供周到的服务。目前在中国共设有20处销售网点，其中包括香港、上海、深圳、北京这4家销售公司以及其16家分公司（分公司：大连、天津、青岛、南京、合肥、苏州、杭州、宁波、西安、武汉、东莞、广州、厦门、珠海、重庆、福州）。并且，正在逐步扩大分销网络。

技术中心：在上海和深圳设有技术中心和QA中心，在北京设有华北技术中心，提供技术和品质支持。技术中心配备精通各类市场的开发和设计支持人员，可以从软件到硬件以综合解决方案的形式，针对客户需求进行技术提案。并且，当产品发生不良情况时，QA中心会在24小时以内对申诉做出答复。

生产基地：1993年在天津（罗姆半导体（中国）有限公司）和大连（罗姆电子大连有限公司）分别建立了生产工厂。在天津进行二极管、LED、激光二极管、LED显示器和光学传感器的生产，在大连进行电源模块、热敏打印头、接触式图像传感器、光学传感器的生产，作为罗姆的主力生产基地，源源不断地向中国国内外提供高品质产品。

社会贡献：罗姆还致力于与国内外众多研究机关和企业加强合作，积极推进产学研联合的研发活动。2006年与清华大学签订了产学联合框架协议，积极地展开关于电子元器件先进技术开发的产学联合。2008年，在清华大学内捐资建设“清华-罗姆电子工程馆”，并已于2011年4月竣工。2012年，在清华大学设立了“清华-罗姆联合研究中心”，从事光学元器件、通信广播、生物芯片、SiC功率器件应用、非挥发处理器芯片、传感器和传感器网络技术（结构设施健康监测）、人工智能（机器健康检测）等联合研究项目。除清华大学之外，罗姆还与国内多家知名高校进行产学合作，不断结出丰硕成果。

罗姆将以长年不断积累起来的技术力量和高品质以及可靠性为基础，通过集开发、生产、销售为一体的扎实的技术支持、客户服务体制，与客户构筑坚实的合作关系，作为扎根中国的企业，为提高客户产品实力、客户业务发展以及中国的节能环保事业做出积极贡献。

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MathWorks今天宣布，旗下 MATLAB 数字孪生物联网开发解决方案在维科杯 OFweek 2022 评选中获得物联网行业最受欢迎开发平台奖；Embedded Coder® 荣获 Control Engineering China 2022 年度嵌入式控制类最佳产品奖。此外凭借 MATLAB® 与 Simulink® 在 AUTOSAR 组件开发和创新过程中的出色表现和深度支持，荣膺 AUTOSAR 授予的年度优秀全球伙伴奖。2022 年内 MathWorks 公司一举斩获三项大奖，不仅代表着公司软件赋能的价值得到了业内认可，更是对 MathWorks 在推动中国科技创新进程中所做贡献的表彰。

2022 维科杯 OFweek 物联网行业最受欢迎开发平台奖

MATLAB 数字孪生物联网开发解决方案荣登 2022 年度最受欢迎开发平台奖榜单。维科杯 OFweek 物联网行业评选活动旨在表彰物联网行业具有突出贡献的优秀产品、技术和应用案例，以此鼓励更多企业投入产品研发、技术创新，进一步引导行业良性快速发展。

在物联网应用中，MATLAB® 和 Simulink® 可以帮助用户设计、建立原型和部署，例如预测性维护、运营优化、监督控制等等。数年来 MathWorks 一直持续投入物联网相关产品的研发，并于 2022 年推出 Industrial Communication Toolbox，进一步提升了访问工业工厂的实时数据和历史数据的能力。利用 MATLAB 算法和 Simulink 模型作为数字孪生和物联网组件，将它们在资产、边缘设备或云上开发和部署，用于异常检测、控制优化、网格分析和其他应用。了解更多，可访问：https://ww2.mathworks.cn/solutions/internet-of-things.html。

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2022 CEC 年度嵌入式控制类最佳产品奖

中国工控自动化领域权威的年度产品评选活动 —— CONTROL ENGINEERING China 2022（第十八届）年度最佳产品奖颁奖典礼中，MathWorks 凭借 Embedded Coder® 代码生成工具箱，获嵌入式控制类最佳产品奖。CEC 评选是中国工业控制、自动化和仪器仪表领域最具权威性的产品评选活动之一，秉承规范、公正、透明的评选宗旨，该活动涌现出了非常多的具有技术代表性、标志性、里程碑式的产品，为广大用户的技术升级、产品选购提供了决策指导作用。

此次获奖的 Embedded Coder® 能够为大规模生产中使用的嵌入式处理器生成可读、紧凑且运行快速的 C 和 C++ 代码。它扩展了 MATLAB Coder™ 和 Simulink Coder™ 的功能，支持通过高级优化对生成的函数、文件和数据进行精确控制。这些优化可提高代码效率，并有助于与已有代码、数据类型和标定参数进行集成。另外，Embedded Coder® 允许将第三方开发环境并入构建过程，以便为嵌入式系统上的全套部署生成可执行文件。借助该工具的高效代码生成提高生产力，客户可以节省在编码实现、验证和认证任务方面投入的时间，从而将精力放在更高价值的设计工作中。

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AUTOSAR 2022 年度优秀全球伙伴

AUTOSAR（Automotive Open System Architecture）是一种由汽车制造商、供应商和其他来自电子、半导体和软件行业的公司组成的全球发展伙伴关系。自 2003 年以来，一直致力于为汽车行业开发和引入开放、标准化的软件平台。通过简化软件和硬件的更换和更新，AUTOSAR 建立了控制当今和未来汽车中日益复杂的电子和软件系统的可靠基础。AUTOSAR“年度优秀全球伙伴”奖是于 2022 年首次设立的奖项，是为了表彰在推广、实施 AUTOSAR 标准的过程中有突出贡献的合作伙伴。

随着汽车电气化、自动化、网联化的发展，无论是应用于动力、底盘等功能域的成熟AUTOSAR 经典平台，还是专注于自动驾驶等高性能控制器和车载计算机的 AUTOSAR 自适应平台，两者都是相辅相成、长期并存的。基于模型设计和 Simulink® 系列产品为 AUTOSAR 标准提供了设计、模拟、验证和生成 AUTOSAR 应用软件的完备流程和高级支持，助力汽车用户更好地利用现有的知识经验、工作流程和软件资产来开发符合 AUTOSAR 的嵌入式软件，从而帮助大家应对汽车电子和软件日益增长的复杂性，并能够在不降低质量的前提下改善成本效率。

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MathWorks 中国区总经理曹新康表示：“将多项年度大奖收入囊中，即是 MathWorks 以软件赋能创新的价值体现，也是对企业继往开来、持续向业内输出高质量产品与技术支持的重大期许，未来 MathWorks 将不负众望，以服务行业需求为导向，不断为各领域用户提供高品质的软件工具产品和前沿的应用解决方案，助力中国高科技产业和数字经济腾飞发展。”

关于 MathWorks

MathWorks 是全球领先的数学计算软件开发商。来自该公司的 MATLAB 被称为“科学家和工程师的语言”，是一个集算法开发、数据分析、可视化和数值计算于一体的编程环境。Simulink 则是一个模块化建模环境，面向多域和嵌入式工程系统的仿真和基于模型的设计。这些产品服务于全球工程师和科学家，帮助他们加快步伐，在汽车、航空航天、通信、电子、工业自动化及其他各行各业更快地实现发明、创新和开发。MATLAB 和 Simulink 产品也是全球众多大学和学术机构的基本教研工具。MathWorks 创立于 1984 年，总部位于美国马萨诸塞州的内蒂克市（Natick, Massachusetts），在全球 16 个国家/地区拥有 5,000 多名员工。有关详细信息，请访问cn.mathworks.com。

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作为全球功率系统和物联网领域的半导体领导者，英飞凌科技股份公司（FSE 代码：IFX / OTCQX 代码：IFNNY）日前宣布，美国国家标准与技术研究院（NIST）已决定将 Christoph Dobraunig、Maria Eichlseder、Florian Mendel 和 Martin Schlaeffer 开发的 Ascon 算法确立为轻量级加密（LWC）国际标准。NIST 遴选加密方案的过程历时数年，经过多轮淘汰，在英飞凌科技密码学家 Mendel 和 Schlaeffer 等人的持续助力之下最终选中了这款最强大、最高效的算法。

第一版 Ascon 由格拉茨理工大学（TU）于 2014 年初开发完成。此后，来自TU Graz、英飞凌、拉玛安全研究中心和拉德堡德大学的团队进一步开发和改进了该算法。在此过程中，英飞凌的主要贡献包括在硬件和软件中高效安全地实现这一算法，以及对 Ascon 的安全性展开全面彻底的分析。                 

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英飞凌科技安全互联系统事业部总裁 Thomas Rosteck表示：“随着数字化程度不断提升，物联网终端设备的安全性变得越来越重要。时至今日，业界提供的安全保障程度依然有限。随着 NIST 选中 Ascon 算法作为标准，小型和微型网络设备的安全漏洞将得以弥合。我们倍感自豪的是，为该算法做出了突出贡献的两位密码学家就来自我们的团队，多年来一直是团队的创新骨干。”

轻量级加密主要适合在资源受限的环境下使用，尤其是在包含无数小型传感器和执行器的物联网（IoT）中或是在微型化技术中。有了 Ascon，即使安全算法只能调用极少的能量和算力，也能够高效地保障应用安全。英飞凌积极参与该算法的研发，确保其高效、简单、安全并能够有效防御现场攻击――这也是 NIST 遴选流程中的一项关键标准。

Ascon 成功入选，最终定义将很快出台

早在 2019 年，Ascon 就摘得了“CAESAR 认证加密算法竞赛”轻量级应用类的桂冠。因此，在随后的 NIST 竞赛中，Ascon 算法经受了最细致彻底的分析。NIST 在公开遴选过程中对 57 种候选算法的性能和特性进行了多轮审查，并且检验了算法的缺陷。Ascon 最终从进入决赛轮的十种候选算法中脱颖而出。

Ascon 算法目前包括多种版本。其中部分或全部版本可能被纳入 NIST 发布的 LWC 标准。NIST 将在未来几个月与 Ascon 团队通力合作，定义标准的细节。这些版本为开发人员提供了一组适用于不同任务的加密函数。在许多使用场景中，Ascon均可取代对称加密方案和哈希函数功能（AES-GCM与SHA-2或SHA-3），并且效率大幅度提高。

对于在网络系统中运行的众多英飞凌产品来说，采用高效、高性价比的加密技术至关重要。例如，汽车行业中的许多传感器应用以及众多工业应用中的功率系统都能从中受益。近年来，英飞凌一直在大力推进标准化工作，同时英飞凌科技安全互联系统事业部拥有非常先进的安全专业技术；得益于这两大优势，英飞凌能够尽早地将 Ascon 加密技术全面集成到产品和系统中。

关于英飞凌

英飞凌科技股份公司是全球功率系统和物联网领域的半导体领导者。英飞凌以其产品和解决方案推动低碳化和数字化进程。该公司在全球拥有约56,200名员工，在2022财年（截至9月30日）的收入约为142亿欧元。英飞凌在法兰克福证券交易所上市（股票代码：IFX），在美国的OTCQX国际场外交易市场上市（股票代码：IFNNY）。

更多信息，请访问www.infineon.com

更多新闻，请登录英飞凌新闻中心：https://www.infineon.com/cms/cn/about-infineon/press/press-releases/

英飞凌中国

英飞凌科技股份公司于1995年正式进入中国大陆市场。自1995年10月在无锡建立第一家企业以来，英飞凌的业务取得非常迅速的增长，在中国拥有约3,000多名员工，已经成为英飞凌全球业务发展的重要推动力。英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的完整的产业链，并在销售、技术研发、人才培养等方面与国内领先的企业、高等院校开展了深入的合作。

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开放式电信解决方案的全球领导者Radisys® Corporation今天宣布，公司与跨国宽带解决方案提供商Dense Air Networks合作，构建了一套业界首创的5G小型基站接入网(RAN)解决方案，利用已获许可的共享频段来加大和提升5G独立组网的覆盖面和容量。Dense Air的这一创新型解决方案采用先进的架构，旨在利用Radisys针对室内外部署的5G RAN集中式单元/分布式单元(CU/DU)软件的边缘网络功能，来实现基于多运营商核心网络(MOCN)和多运营商无线接入网(MORAN)的RAN共享。

此次合作基于Radisys之前与Dense Air共同进行的长达15个月的紧张研发工作，其中利用了Radisys的5G CU和DU软件组合。作为共享5G中立主机基础设施运营商，Dense Air利用独特的高性能无线单元(RU)硬件和完全云托管的虚拟化CU和DU平台，来部署高度可扩展的共享式小型基站解决方案；并通过Radisys提供的开放式接口和先进的3GPP功能使之成为可能。

Radisys托管于Dense Air平台的Connect Open RAN 5G CU/DU软件已针对多个业界领先的处理器和片上系统(SoC)中进行了性能优化，具有以下特性：

  • CU/DU根据3GPP和开放式无线接入网(O-RAN)规范在F1接口上进行拆分

  • 基于控制面与用户面分离(CUPS)架构的CU控制面和用户面的扩展

  • DU中灵活的底层拆分选项，针对O-RAN 7.2x前传和SCF Option 6 (FAPI/nFAPI)接口，可实现多传输接收点(Multi-TRP)集群基站部署等先进功能。

借助Radisys的软件，Dense Air能够利用运行于O-RAN Split 6接口上的新型毫米波(mmWave)前传，以较低成本部署共享的沿街5G小型基站集群。这些集群安装在现有的垂直资产上，可利用已获许可的共享频段。

Dense Air创始人兼董事长Paul Senior评论道：“双方在使用O-RAN Split 6接口方面共同开展的工作，使我们能够部署具有业界领先的5G新空口独立组网(NR SA)功能的沿街基站集群。我们认为这是行业的一项重大首创，很高兴能与Radisys合作进行这项创新。”

Radisys首席执行官Arun Bhikshesvaran表示：“Radisys很高兴能与Dense Air合作设计出这款高度差异化的解决方案，利用先进的3GPP功能和开放式接口来扩展5G网络的功能。我们经现场验证的软件符合3GPP和O-RAN标准，已在多个平台上进行了整合和基准测试，并帮助Dense Air部署了高度可扩展的5G RAN解决方案。”

在巴塞罗那世界移动通信大会(MWC Barcelona)参观Radisys和/或Dense Air展位

欢迎参观巴塞罗那世界移动通信大会上的5B81展位，体验Radisys的分解式RAN解决方案，包括Connect Open RAN软件的介绍和演示。如需安排与Radisys的RAN专家会面，请联系我们：open@radisys.com。

关于Radisys

Radisys是开放式电信解决方案和服务的全球领导者。其分散式平台和集成服务利用开放式参考架构和标准以及开放式软件和硬件，使服务提供商能够推动开放的数字化转型。从数字端点到分散的开放访问和核心解决方案，再到沉浸式数字应用和参与平台，Radisys提供端到端的解决方案组合。其世界一流且经验丰富的网络服务组织提供全生命周期服务，帮助服务提供商以优化的总拥有成本构建和运营高度可扩展的高性能网络。如需了解更多信息，请访问www.Radisys.com。

关于Dense Air Networks

Dense Air致力于开发共享型技术平台，以加速推出面向未来的通信解决方案。这些解决方案具有弹性、经济性，并全面覆盖整个构建环境。通过与城市建立创新的公私合作关系，Dense Air提供具有成本效益的4G和5G解决方案，利用单一且安全的RAN基础设施来支持一系列用例，包括增强型移动宽带、物联网、公共安全、第一响应人网络和远程学习等。如需了解更多信息，请访问www.denseair.net/。

原文版本可在businesswire.com上查阅：https://www.businesswire.com/news/home/20230226005093/en/


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在MWC 2023期间，围绕全光家庭、超宽接入、全光城域三大领域，华为发布FTTR全光家庭星光F30、业界首个商用50G PON、城域池化波分三大全新产品与解决方案，助力运营商建设端到端绿色全光网络，支撑运营商全业务高质量发展，并支持面向F5.5G的网络平滑演进、迈向10Gbps Everywhere。

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华为光产品线总裁靳玉志发布三大解决方案

  • 全光家庭：华为FTTR星光 F30是业界首款基于C-WAN架构的全光家庭组网产品，实现六大升级：美感升级，四种颜色、三种安装模式，融入现代家居风格；速率升级，硬件加速和算法调优保障全屋2000Mbps体验；覆盖升级，多波束智能天线提升约30%覆盖；漫游升级，独创SRCN（Seamless Roaming Coordinated Network，无感漫游）调度算法实现全屋无感漫游；并发升级，多终端协同技术大幅降低Wi-Fi干扰，最大可保障128个设备同时联接；服务升级，5A一站式服务能力[1]，构筑精品装维营服务。华为FTTR星光F30让用户畅享数字生活，为运营商增强宽带竞争力，打开万亿增长空间。

  • 超宽接入：华为发布业界首个商用50G PON解决方案。高密度对称50G PON满足未来园区、工业互联、企业和家庭等场景不断提升的带宽需求；创新锥形放大器和超晶格反射结构实现光功率预算提升约25%，支持现网ODN无改动部署；GPON、10G PON和50G PON三模合一，用户可按需升级，最大化保护运营商投资。作为ITU-T定义的下一代PON技术，50G PON有效支持10Gbps Everywhere，华为创新50G PON解决方案为运营商升级至万兆提供了最优TCO的演进路径。

  • 全光城域：华为城域池化波分解决方案具有四大能力：全光交换，将OXC延伸到边缘，实现全网光路一跳直达、灵活调度，提升了网络联接性能，并将业务开通时间从月级缩短到分钟级；全池化架构，通过WSS集成技术将9个传统子架集成到一个模块内，9个接入环网共享96个波长，显著提升波长效率，并降低机房空间；全相干100G，面向城域的创新100G相干模块，助力100G波分下沉到CO，带宽提升10倍左右，成本大规模降低；全自动化，给波长打上光标签，通过集中管控单元实现规划、建设和运维自动化，全面降低运营成本。城域池化波分解决方案通过四大能力，打造极简架构、极致体验，重新定义绿色全光网，满足运营商toC、toH、toB全业务发展，支撑未来十年业务演进。

华为光产品线总裁靳玉志表示："从F5G到F5.5G，我们不仅要规划未来，还要创造未来。现今，千兆联接正在全球各区域快速普及。面向2025，未来多样化的网络需求更需要无处不在的万兆联接，需要全行业共同努力，拥抱F5.5G，迈向10Gbps Everywhere。华为将携手全球运营商，加快网络升级和新技术应用，支撑运营商不断拓宽业务边界，以极致的用户体验抓住机遇、引领未来。"

2023年世界移动大会于2月27日至3月2日在西班牙巴塞罗那举行。华为展区位于Fira Gran Via 1号馆1H50展区。华为与全球运营商、行业精英、意见领袖等一起深入探讨5G商业成功、5.5G新机会、绿色发展、数字化转型等热点话题，运用GUIDE商业蓝图，从繁荣的5G时代迈向更加繁荣的5.5G时代。欲了解更多详情，请参阅:

https://carrier.huawei.com/cn/events/mwc2023 

[1] 5A一站式服务能力包括精准规划（Accurate Planning），敏捷安装（Agile Installation），智能验收（All-in Acceptance），主动保障（Active Assurance）和贴心呵护（Attentive Care）

稿源：美通社

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全球领先的物联网整体解决方案供应商移远通信今日宣布，在2023世界移动通信大会（MWC）期间，联合客户重点展示多款前沿的计算密集型和边缘智能解决方案。该系列方案中采用的移远智能模组通过提供强大的边缘计算能力，使应用终端能够实时处理数据并做出更快的数据驱动决策，同时模组还具有低功耗、边缘计算、高速连接和先进的安全性等多重优势。

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移远通信在MWC 2023重磅展示多款前沿边缘计算和机器视觉解决方案 （照片：美国商业资讯）

移远通信CEO钱鹏鹤表示：“MWC Barcelona 为我们提供了一个理想的平台，来展示移远推动各行各业实现数字化变革的成果。参会者将在移远展台看到非常丰富的物联网产品和应用演示，包括融合了蜂窝、边缘计算等技术的智能模组所赋能的多个前沿应用。”

展会期间，移远通信将现场展示一系列领先的智能应用：

  • 视觉检测解决方案 – 由移远利用搭载高通QCS8250平台的智能模组SG865W-WF，以及包括相机、镜头和光源在内的工业设备完成开发。该方案利用边缘计算对检测样本进行实时分析，并基于分析结果在生产过程中识别、筛选出带有划痕、污垢或表面印刷异常的模组。通过部署该解决方案，移远在自动化质量检测方面实现了业界领先的检测准确性和速度，大大提高了模组的生产效率和质量。

  • 先进的色选解决方案 - 采用基于高通QCM6490平台开发的移远 SG560D智能模组，并集成相机、光源和气枪等硬件，通过检测颜色来更加高效精准地识别、分选出各类生产物料中的杂质或异色品，有效提高生产效率。该方案面向工业物料管理领域，适用的筛选对象十分广泛，从谷物、坚果到可循环纸张、塑料制品等。凭借着先进的视觉识别系统及支持四个摄像头同时工作，该方案可处理数量较大的物料色选工作，精度极高，误差率低于1/200000。

  • 蓝蛙机器人Buddy - Buddy是一个情感伴侣机器人，已经赢得了全球数千用户的喜爱。凭借其独特魅力，Buddy可改善用户生活质量，如创建社交联系、帮助儿童学习以及照顾老年人等。日前，移远通信智能模组SC66已经正式应用在蓝蛙公司最新的Buddy PRO机器人上，用于开发具有情感的AI功能，进而对解决部分社会问题带来重要积极影响，如人口老龄化、包容弱势人群以及教育等。

  • Teksun Tejas Care设备 – 该终端集成边缘计算与机器视觉能力，通过家庭摄像头、温度监控、心率监控、跌倒检测、入侵检测、压力监测等，实现人员健康监测。Teksun Tejas Care设备和SoM系统平台采用移远SC600T和SC20模组。这些方案凭借边缘计算与机器智能，已用于智慧城市、医疗健康、汽车、工业4.0、家庭自动化和物流等各种场景应用。

此外，移远云服务也在MWC展会期间支持所有现场演示，也用于展示移远连接管理平台（QCMP）和移远iSIM方案。QCMP平台提供中心化、易用的解决方案，能帮助客户管理和监测物联网设备及其蜂窝网络连接状态。除了设备管理及监测，用户还可通过平台实时分析连接状态和网络性能，以及远程配置、更新终端设置等。

移远 iSIM方案在为物联网连接带来灵活选择的同时，也在保障各类连接设备的安全性上有了大幅度提升。采用移远 iSIM方案的客户，无需安装实体SIM卡，不用在部署点安装SIM卡，也不必在生产时嵌入适合特定区域的SIM卡，因此可以大大降低成本，简化物流运输等环节。

欲了解更多信息，欢迎莅临MWC Barcelona移远通信展台—— 5号展馆5A20展位。

关于移远通信

上海移远通信技术股份有限公司（股票代码：603236）是全球领先的物联网整体解决方案供应商，拥有涵盖5G、LTE/LTE-A、NB-IoT/LTE-M、车载前装、安卓智能、WCDMA/HSPA(+)、GSM/GPRS、Wi-Fi 和GNSS模组以及天线的完备产品线。公司可提供包括物联网模组、物联网应用解决方案及云平台管理在内的一站式服务，具备丰富的行业经验，产品广泛应用于智慧交通、智慧能源、金融支付、智慧城市、无线网关、智慧农业&环境监控、智慧工业、智慧生活&医疗健康、智能安全等领域。更多信息，敬请访问移远官网https://www.quectel.com/cn/，关注微信公众号“移远通信”或发送邮件。

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根据瑞银最近一份研究报告估计，OpenAI去年11月底推出的ChatGPT在1月份达到了1亿月度活跃用户，成为历史上增长最快的面向消费者的人工智能app。 根据Sensor Tower的数据，从上线开始算，到达到1亿月活， Instagram用了大约两年半，TikTok抖音用了大约9个月，而ChatGPT只用了两个月。

据业内媒体反馈，ChatGPG也是当前中国企业开发者社区最关注的话题——如何将ChatGPT运用于企业? 用于哪些业务场景？怎么用？包括金融、制造和车企在内的传统企业也对此极为关注。一些开发者表示，他们的领导已经下命令，让他们加快研究ChatGPT如何在业务当中发挥作用。

IBM是全球企业级AI技术与应用的领导者，第三方研究机构早在2021年就报告IBM连续三年位列全球 AI 市场份额的第一名，全球有超过4万企业客户正在使用IBM的人工智能，即Watson AI。近年来，许多把＂数据为先＂作为企业数字化转型重点的中国企业也加入到积极采用人工智能技术的行列，他们与IBM的技术与行业专家一道，携手打造了不少创新领先的AI应用场景，积累了一定的经验。

基于客户与合作伙伴近期对于面向企业的人工智能应用的高度关注与探索需求，我们特别邀请IBM中国的技术与行业专家，分享他们的见解与实施经验，希望能够对广大客户、合作伙伴和开发者社区的同行有所启发和借鉴。首先与大家分享的是IBM杰出工程师、大中华区客户成功架构师、大中华区金融行业首席架构师陈宇翔，以下是他近期的署名文章——

从ChatGPT的走红谈企业需要怎样的AI -- 是"百事通"还是"业务助手"？

作者：陈宇翔

IBM杰出工程师、大中华区客户成功架构师、大中华区金融行业首席架构师

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从ChatGPT的走红，谈企业需要怎样的AI -- 是“百事通”？还是“业务助手”？

ChatGPT火爆出圈

最近几周，AI业界最大的新闻无疑是ChatGPT横空出世，从而引发的业界震动。市场上有大量的评论文章，有把它描述成无所不能的，大有代替人类职业之势；也有提出担扰，某些顶级学术杂志和知名高校已经明确限制AI作者发表论文和科研成果。

出于好奇，笔者也试用了ChatGPT。整体感觉对于一般的开放性问题，ChatGPT生成的回答文法结构完整，语言风格自然，比之前的聊天机器人有明显的进步。内容的准确性和完整性，往往能超过正常交流时大多数人的"第一反应"，更像是经过了一番思考并整理后的结果，条理清晰，很有启发。但对于专业性问题，尤其是需要逻辑推理的知识，ChatGPT并没有像网上文章说的那么出色，经常"张冠李戴"或者形式上像模像样但内容上却不知所云。

为什么会这样呢？我们可以问一问ChatGPT自己。

"ChatGPT是由OpenAI公司开发的一款预训练语言模型，旨在生成人类可读的文本。它通过读取大量的文本数据，学习了如何生成与语言相关的内容，并在输入一段文本时生成一段有关的文本输出……"

ChatGPT中的GPT的全称是的"Generative Pre-trained Transformer －即生成性预训练变换模型"。借用一位名叫#硅谷学霸Jolin 的技术教育博主对GPT模型的浅显解释，她说，以ChatGPT为代表的"生成性AI"是一项技术突破，之前AI学习大多聚焦于观测、分类和分析内容，而生成性AI则不限于分析现有数据，它可以生成新内容，可以根据需要生成新的代码、诗歌、文章和艺术品。ChatGPT是专注于文本内容的生成性AI。所谓"预训练"是指该模型已经在某些有限的数据集上进行了训练，事实上，ChatGPT已经学习了2021年6月以前人类编写和发布在互联网上的海量信息，而且是通过"监督学习"和"人类反馈强化学习"这两种技术进行的学习。Transformer是一个非常底层的AI机器学习的算法架构，是一种深度神经网络。从GPT-1到今天的GPT-3.5都是采用Transformer架构，而GPT模型的进化有赖于底层硬件超级算力的效率提升，以支持AI对更多、更大数据集的训练和学习[i]。

也就是说，ChatGPT是通过海量（约45TB[ii]）语料训练而掌握了语法和语义结构的成熟的大型语言模型（Large Language Model, LLM），其特色是文本生成能力很强，产生的文字风格和内容很像之前的输入，即人类语言。由于训练语料涉及面广，所以ChatGPT对各行各业的信息都有涉猎，总能略知一二，有时甚至回答得头头是道。对某些专业领域，比如编程，甚至可以产生准确的代码并直接运行。然而，若仔细观察，这些代码往往都是解决特定的小任务，代码风格似曾相识。若要完成一个创新的算法，或者复杂问题的编程，ChatGPT就无能为力了。

总体而言，这类通过学习语料来生成文本的AI模型，都是在学习过去，其目标是模仿过去，生成出几可乱真的作品，并不是真正意义下的创造未来。ChatGPT也不例外。作为助手，对思考的广度往往有帮助，对思考的深度却不尽然。

从聊天到业务助手

ChatGPT让我们看到了大型语言模型的未来。然而，在企业应用中，为了创造业务价值，这类对话形式的应用（ChatBot）则更多用于对外的"客户服务"或对内的"业务助手"方面。这就对此类模型提出更高的要求——

第一， 准确性和专业性

企业往往要求回答准确且专业，如果对答案没有把握，回答"不知道"也好过生成一大段丰富而无用的文字。

ChatGPT是一种"开放领域系统"（Open-domain system），类似的还有Google的Bard，它们都需要海量的信息输入和长时间的训练，能应付所有领域的对话，回答内容相关度高，对答自知，语法自然。

而企业级的ChatBot是一种"封闭领域系统"（Close-domain system），往往不是需要一个乖巧的"百事通"，而是需要专业领域可靠的"知识助手"。它的训练语料是有限的，包含企业内部文档和资料、专业领域知识库、外部该领域的相关文章等等，大量的资料都是不公开的。ChatBot能回答的问题也限定在专业领域的场景语境中。不必面面俱到，但求简练、精准、专业。

第二，主动式对话

碰到提问模棱两可的时候，企业应用往往要求通过主动引导式对话，甚至反问的办法，迅速澄清意图。然后，再给出明确的答案。这一点ChatGPT目前尚未做到，当问题模糊时，回答也模糊，提问者发现后，换一种问法，或者在对话中缩小范围，可逐步得到想要的结果。整个过程中，ChatGPT每次都是被动回答。

第三，后台集成能力

ChatBot往往作为企业对话的渠道入口，在提供服务时需要和企业大量的后台系统集成。比如：在识别意图后可以从数据库或大数据平台中自动收集相关数据，并进行分析和推理，得到客户所需的明确答案；或者启动一条指令或一个后台流程，帮助客户完成相关操作。

IBM Watson服务企业级AI应用

OpenAI从2018年以来长期坚持研发大型语言模型，通过不断迭代，从最初的GPT-1到目前的GPT-3，且今年会发行GPT-4。目前，在开源社区找到GPT-3模型，也为企业开展此类研究提供了范本。

ChatGPT对企业的吸引力是毋庸置疑的，多数企业都有意愿拥有一个自己的ChatGPT。然而，当前ChatGPT采用最新的GPT-3.5模型，含有千亿级参数，一次训练就要花费数百万美元[iii]。大多数企业不具备如此大的算力，但如果为了获得对话模型，把企业内部数据都上传到网上，利用公有云训练也会有安全顾虑。所以，企业主导训练一个定制版ChatGPT，无论从财力还是合规方面都会有障碍。

IBM Watson，也就是IBM企业级的人工智能，经过十多年的发展，从研究到实验，至今已经发展成为一套可以在红帽 OpenShift上任意运行的AI能力，以产品化的方式提供给用户，帮助企业整合和分析混合环境下分散而复杂的企业数据，从而实现数据驱动的预测性决策、智能自动化和基于企业内外适时数据和洞察的安全策略与响应。

今天IBM Watson已经应用于全球四万多企业用户的业务场景当中，为具有不同水平AI技能的用户提供尖端的AI能力，无论是缺乏AI技能却想通过AI重获时间效率的商务及专业人士（例如人力资源、财务、网络安全管理人员等），还是具备一定AI技能并且正在大规模使用AI的数据科学家、IT专业人员等。

IBM Watson提供了许多不同的工具和服务，用于解决多种问题。它涵盖了语言处理，解释、回答和生成文本等多种功能，以帮助客户解决商业问题。同时，它也提供了语音识别、图像识别等其它功能，使之成为一个非常强大和全面的人工智能平台。

长期以来，IBM Watson面向企业级AI应用，特别为企业定制"业务助手"类的对话式应用。基本上，Watson有语音文字转换、意图识别、对话流设计、文本分析、知识整理、情感分析等功能。使得Watson可以在通用的语言模型上叠加专业领域知识，并有意识地设计和引导对话方向。

Watson通过后台的机器学习、自然语言处理、文本生成、语音识别与合成、对话系统、知识图谱技术，可以分解文本结构，精准定位观点、事实、论据、逻辑关系等，早在数年前，采用IBM Watson技术的IBM人工智能辩手（Project Debater）[iv]就曾以它的机智幽默和高情商而惊艳业界，它可以针对任何一个预设话题，比如"国家应该为每个人提供基本收入"，临时选择正方或反方，与人类的辩论冠军选手进行对辩。今天的ChatGPT也可以达到这个效果。应该承认，其通用语言模型和文本生成技术所呈现的体验感受甚至可以超过Watson，令人惊艳，其开放的用户界面更是让大众能够亲身体验这种惊艳，然而Watson的专业性、可设计性、集成性则更适合企业级的业务定位。IBM把这种普适性的大型基础模型称为基础模型（Foundation model）[v]，它利用迁移学习（Transfer learning）经过少量的专业训练，就能进入一个知识领域，并且得到新的启发，这一点非常像人类的学习过程，有广阔的应用前景，也是IBM今后研究的重点。

我设想，对于企业已有的Watson对话模型，也可以利用ChatGPT得到增强。可以是协同模式：当发现是专业领域的封闭式问题，可用原有Watson模型回答，当发现是开放式问题，可用ChatGPT回答。也可以通过竞争模式：一次生成多个答案，由人类做裁判，相互学习，共同提高。

总言之，ChatGPT将人机对话的体验提高了一个档次，利用强大的搜索和知识整理的能力，在问题回答的广度上往往很有启发，但深度不足。目前只能学习（Learn）人类语言和知识，还做不到思考（Think）推理，也难以驾驭高度创新和深度思考的任务。我认为，对于企业级的应用，融合ChatGPT与IBM Watson之所长，不乏为快速高效地应用AI 提升体验、创造价值之选。

参考资料：

本文作者简介：

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陈宇翔先生现任IBM大中华区客户成功架构师，他是IBM杰出工程师（Distinguish Engineer）, 也是IBM大中华区金融行业首席架构师。在近25年的IT 从业经历中，他主持了许多大型项目的解决方案设计和IT 架构设计，熟悉银行领域相关业务，是行业高级顾问。陈宇翔先生也是软件和技术专家，长期致力于软件推广工作。同时拥有IBM 高级工程师和资深架构师认证。

陈宇翔先生长期致力于"人工智能、云计算、物联网、量子计算"的技术推广，结合金融行业创新应用，是金融行业创新解决方案设计的领导者和实践者。

[i] 至顶网2023年2月8日文章：《助力AI科研，IBM研究院打造Vela超级计算机》链接：https://server.zhiding.cn/server/2023/0208/3147388.shtml

[ii] 东吴证券研报分析认为，ChatGPT的模型经历从GPT-1到GPT-3的升级，优化主要来自算力增加。GPT-1、GPT-2和GPT-3在算法模型并没有太大改变，但参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。虽然训练数据量和算力大幅增加使GPT-3有显著优化，但高额投入也使其只能走B端变现。信息源：第一财经2022年12月7日报道：《拳打谷歌ChatGPT火出圈！投资人称更需警惕投资泡沫化跟风》。信息源：https://www.yicai.com/news/101616572.html

[iii] 东吴证券研报分析认为，ChatGPT的模型经历从GPT-1到GPT-3的升级，优化主要来自算力增加。GPT-1、GPT-2和GPT-3在算法模型并没有太大改变，但参数量从1.17亿增加到1750亿，预训练数据量从5GB增加到45TB，其中GPT-3训练一次的费用是460万美元，总训练成本达1200万美元。虽然训练数据量和算力大幅增加使GPT-3有显著优化，但高额投入也使其只能走B端变现。信息源：第一财经2022年12月7日报道：《拳打谷歌ChatGPT火出圈！投资人称更需警惕投资泡沫化跟风》，https://www.yicai.com/news/101616572.html

[iv] 新浪新闻 2019年5月20日文章：《AI下棋还在喧嚣，AI辩论早已启航》链接：https://mp.weixin.qq.com/s/XqvPkQqtpHjfp_Erh3QrAw

[v] 至顶网2023年2月14日文章《IBM运用基础模型加生成式AI，展示开创性AI研究成果》链接： https://www.sohu.com/a/640755030_114765

关于 IBM

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh

关于：美通社

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全球技术领导者思科(Cisco)与领先的IT基础设施和服务公司NTT Ltd.公布了合作计划，以推动汽车、物流、医疗保健、零售和公共部门采用专用5G。  

NTT和思科计划共同创新，联手向市场推出技术和托管服务，让企业客户能够成功部署专用5G并获得更好的业务成果。两家公司计划通过NTT率先上市的托管专用5G解决方案和英特尔硬件来加速边缘连接，以便思科和NTT的客户能够将专用5G无缝集成到他们现有的局域网/广域网/云基础设施中。  

通过合作，两家公司可以快速实现关键的工业4.0功能，如一键通“对讲机”通信、自动导向车(AGV)、持续连接的个人电脑（面向数字前线工作者）、机器视觉（例如预测性维护、个人防护设备检测）等。  

思科和NTT已经开始就若干项客户部署进行协调。此外，双方还计划利用NTT的物联网解决方案，为用于产品质量分析的计算机视觉、用于制造设备功能和维护的预测分析以及用于在工厂车间移动产品的自动驾驶汽车提供支持。  

思科网络提供商移动事业部高级副总裁兼总经理Masum Mir表示：“我们希望与NTT一起，借助5G和Wi-Fi在IT和OT运营领域的力量，帮助企业客户加速数字化转型。我们的云管理专用5G为客户提供了与企业网络结构的无缝集成，以及共同的政策和零信任安全架构，有助于降低与管理5G网络相关的技术、财务和运营风险，因此客户可以专注于提高业务灵活性和效率。”  

NTT新风险与创新执行副总裁Shahid Ahmed表示：“这是NTT为帮助我们的全球客户实现业务现代化而推向市场的领先能力和服务的自然扩展。NTT和思科将巩固双方的共同承诺，建立一个易于管理的纯专用网络解决方案。作为思科的主要系统集成商合作伙伴，两家公司完全有能力为我们遍布全球的共同企业客户提供安全、可靠、面向未来的专用5G网络。”  

对于思科的专用5G技术，NTT将提供网络基础设施设计、部署、运行操作、用例开发、设备采购、兼容性和端到端测试。  

关于思科

思科(NASDAQ: CSCO)是互联网技术的全球领导者。思科重新设计您的应用、保护您的数据、改造您的基础设施以及赋能您的团队走向全球化和包容性的未来，从而开创新的可能性。如需了解更多信息，请访问思科新闻编辑室页面并在Twitter上通过@Cisco关注我们。  

思科和思科徽标是思科和/或其关联公司在美国和其他国家的商标或注册商标。思科的商标列表可以在www.cisco.com/go/trademarks上查看。文中提及的第三方商标为其各自拥有者的财产。使用“合作伙伴”一词并不代表思科与任何其他公司之间的合作关系。  

关于NTT Ltd.

作为市值300亿美元的IT服务提供商NTT DATA的旗下公司，NTT Ltd.是一家领先的IT基础设施和服务公司，为65%的《财富》全球500强企业和超过75%的《财富》全球100强企业提供服务。我们为企业从边缘到云的网络生态系统奠定基础，简化多云环境中工作负载的复杂性，并在企业IT环境的边缘进行创新，让网络、云和应用在此更好地融合。我们提供量身定制的基础设施，并确保我们所有安全、可扩展和可定制的数据中心在设计和运营方面采用一致的最佳做法。在迈向“软件定义的未来”过程中，我们利用平台交付型基础设施服务为企业提供支持。我们的使命是塑造互联未来。  

敬请访问我们的网站：services.global.ntt

原文版本可在businesswire.com上查阅：https://www.businesswire.com/news/home/20230224005154/en/


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