噪声和灵敏度

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时间:2019-08-07

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1、TSCM101-噪声和灵敏度TSCM一个更有趣的技术问题需要解决,噪音,以及它如何影响我们的TSCM活动。自然界的一切创造或影响某种电气噪声,必须考虑所有选择设备时,或者当执行TSCM服务。两个基本类型的噪声,散粒噪声和热噪声。虽然任何类型的负载或电阻电流流动所造成的散粒噪声。然而,根据玻尔兹曼常数,温度,和信号带宽的热噪声(或热搅拌效果)。是根据热噪声kTB的公式,其中只有一部分是在实际的控制中为B(或带宽)。当然你也可以扣篮所有的仪器都在液态氦为低温冷却效果,但它的尴尬周围拖动800磅低温储罐。正如我们周围的信号缩小仪器或接收机

2、带宽(RBW)本底噪声,减少允许的可疑信号进行识别,即使在极其嘈杂的环境。如果我们能时间门或相位锁定人工光圈创建这反过来也增强了灵敏度扫描过程中使用的仪器扫描。仪器的灵敏度直接关系到系统的带宽,其可能或可能不符合实际的信号带宽。本底噪声可能会进一步减少使用的前置放大器,跟踪预选器,具有很强的定向天线。当然,低损耗电缆和天线的适合于被测量的频带也很关键,以便灵敏的测量。统计平均目前大多数现代仪器将进一步提高灵敏度至少增加15-20分贝。结合平均前置放大器,预选器和定向天线系统收益超过35-50分贝是常见的(其中有一个非常戏剧性的效果时

3、,发现窃听装置)。下表表示对于每一个给定的带宽,可以预期的本底噪声水平。窃听设备通常需要至少3个或6dB高于本底噪声的信号出现,以方便有用的截距(有时甚至12或20分贝)。TSCM,我们假定窃听为2.5千赫,有时低于1kHz的信号的带宽窄。这意味着,TSCM专家必须检查所有的RF信号超过-150dBm的(或6dB以下的最窄的bugNF-KTB)。ThermalNoiseReferenceTable[Thefurtherdownthelist,thebetterthesensitivity]ResolutionBandwidth(Hz

4、)BandkTB50-ohmNoiseFloordBmMostCommonUsage5,000,000,000ECM-76.9883,000,000,000ECM-79.2061,000,000,000ECM-83.977MaximumSensitivityofTypicalSpyShopBugDetector[VeryPoorforActuallyFindingBugs]   500,000,000ECM-86.988300,000,000ECM-89.206150,000,000ECM-92.216100,000,000ECM-

5、93.977   50,000,000ECM-96.98840,000,000ECM-97.957BandwidthoftypicalCovertFMVideoSignal,ie:X-1030,000,000ECM-99.20625,000,000ECM-99.99820,000,000ECM-100.96715,000,000ECM-102.21612,000,000ECM-103.185   10,000,000 -103.9778,000,000 -104.946BandwidthoftypicalPAL/SECAMTVBro

6、adcastSignal6,000,000Video-106.196BandwidthoftypicalNTSCTVBroadcastSignal   5,000,000Video-106.9884,000,000 -107.9573,000,000 -109.2062,000,000 -110.9671,000,000 -113.977500,000 -116.988300,000 -119.206250,000 -119.998150,000 -122.216TypicalFMBroadcastSignal120,000EMI-

7、123.185100,000 -123.97775,000 -125.22750,000 -126.988TypicalCovertSub-CarrierEavesdroppingSignal30,000 -129.20625,000Voice-129.99820,000Voice-130.96716,000Voice-131.936TypicalWirelessMicrophoneBandwidth,US15,000FM-132.21610,000 -133.9779,000EMI-134.4358,000 -134.9466,4

8、00Voice-135.915TypicalBuggingDevice6,000AM-W-136.196TypicalBuggingDeviceMaximumSensitivityofaNormalOSC-50004,000Voice

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