方达军事|数字阵列雷达:零中频接收机的优缺点
数字阵列雷达可以实现阵元级的数字收发 , 为了减少射频前端的复杂性同时降低对高采样率的需求 , 本文简单介绍正交解调接收机 , 或者称为零中频接收机 , 从而每个阵元只需要一个本振就可以了 。
零中频接收机的一个重要的缺陷是IQ正交通道的不平衡性 , 那如何降低这种不平衡性的影响呢?本文介绍了一种IQ通道不平衡性的补偿方法 , 这种方法利用数字阵列架构实现这些误差的解相关 , 并且可以显著降低这些误差对数字波束形成的影响 。
零中频接收机
数字阵列雷达是的特征是在阵列天线的每个阵元上以数字化的形式形成发射波形 , 而接收到的信号在阵列单元处数字化 , 并且 , 波束合成是在数字化后的信号处理阶段中 , 而不是在射频阶段 。
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为了降低射频前端的复杂性 , 同时降低对高采样率的需求 , 提出正交解调接收机(又称零中频接收机等) , 这种接收机的各个接收阵元只需要一个本振 , 这种架构需要较少的滤波器及较低的转换采样率 。
优点:
这带来了如下好处:1)降低和损耗和能量损失;2)更容易实现多接收通道的集成;3)降低每个接收通道的数据率 , 从而使大型阵列的后端处理成为可能 。
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【方达军事|数字阵列雷达:零中频接收机的优缺点】缺点:
然而零差架构也带来了些许影响雷达性能的缺点 , 如IQ不平衡 , 二阶交调 , 直流分量以及1/f噪声 。 本文的主要工作是数字阵列中IQ通道不平衡误差的补偿 。 阵列的每个阵元的接收通道缺陷的去相关已经进行了一段时间 。
虽然有一些射频前端的非理想因素 , 如混频器杂散去相关 , 但学术界主要聚焦于模数转换过程中的杂散 。
I/Q通道幅相不平衡
IQ通道的幅相不平衡导致了一个IQ镜像 。 雷达应用比其他应用场景对这个镜像的抑制需求更为迫切;单通道IQ不平衡修正技术无法满足多通道雷达应用需求 。
然而 , 对于数字阵列 , 这些误差存在着被去相关化的可能 , 使得总的数字波束形成的IQ镜像明显低于任何单个通道的输出镜像 。 已有两种方法出现在公开文献中 。
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而重点关注一种新的方法 , 即考虑阵列中的所有阵元及所有阵元不平衡性的统计估值 。 确定了提高阵列级镜像抑制率的单个补偿因子 。
本文将描述接收通道IQ解调过程并提出一种窄带数字阵列的解析解 。 这些随后应用于一个有32个数字接收单元的阵列的实测数据处理 。 不平衡解调技术还与阵元级直接补偿技术进行了比较 , 表明该技术显著提升了镜像抑制率 。
前面所讲的IQ通道不均衡性会产生虚假的多普勒目标 , 事实上 , 之前通常采用选择合适的采样率和使用数字信号处理实现下变频为IQ信号 , 这种IQ图像是雷达系统工程师们时常遇到的 。 如果有用的回波信号包含多普勒分量 , 那么这个镜像也会有多普勒频移 , 表现为一个较小的 , 径向速度与真实目标相反的虚假目标 。
三种补偿方法
为了比较数字阵列的IQ不平衡补偿方法 , 我们假设采用均匀阵列加权 , 且波束指向天线轴线方向 , 在有N个正交接收机的情况下 , 波束形成器的输出为
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接下来介绍下三种IQ不均衡补偿方法:阵元级补偿 , 随机相位分量法和单复因子补偿法 。
阵元级补偿:
典型情况下可以达到40到60dB的镜像抑制比 , 有时也可以达到70dB , 如对于通信系统的单通道情况 。
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阵元级的幅相不平衡直接补偿的缺点是不平衡误差估计值的不准确性 , 可以在试验结果中看出 。 在现有噪声水平下的任何估值 , 这种估值受制于考虑的采样点的数量 , 信噪比 , 或者两者皆有 。
随机相位分量法:
实现数字阵列雷达IQ通道不平衡性解相关的可行方法是认为引入已知的随机相位分量方法 , 即在数字波束成形之前 , 在RF通道或LO通道和随后的数字处理通道中加入已知的随机相位分量 。
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在每个单元的LO端口合成一个可控的相对相移分量 。 然而 , 这种架构在相位噪声的改善依赖于杂波环境的强弱和阵列的尺寸 。 无论如何 , 这种方法还是值得考虑的 , 因为它具有低成本 , 弹性和概念简单的优点 。
单复因子补偿法:
这个复因子应用于波束形成相加之后 , 并影响阵列的维度(阵元数量) , 且实现通道不平衡的均值估计 。 其实现方法如图所示 , 第n通道的I和Q分量 , 可以用复指数表示 。
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这种阵列级的补偿使阵列级的IRR趋向于无穷 , 这种理想极限在通道级的不均衡性估计精度和幅度相位单因子补偿精度有限的情况下是可以实现的 。
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由于单因子和阵元级补偿方法都有依赖于相同的信道振幅和相位不平衡估计 , 它们的初值是相同的 , 达到52.6dB的IRR值 , 提高了26dB 。 用于单因子补偿的平均不平衡误差是根据方程中描述的信道不平衡估计量来计算的 。
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估计值的准确性受每个通道信噪比的限制 , 其精度将限制阵元级和单因子补偿方法的有效性 。 估计值的准确度取决于信噪比 , 也可能取决于估计过程中使用的数据点说明初始因子在实现最优IRR的真实因子的附近 。
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