Гейстер Сергей Романович – доктор технических наук (2004), профессор (2006), ведущий научный сотрудник. Автор более 150 научных работ. Сфера научных интересов – построение радиотехнических систем различного назначения; радиолокационное распознавание; адаптивная обработка сигналов; радиоэлектронная защита.
ул. Московская, д. 1а, Королев Стан, 223050
Sergey R. Heister, Dr Sci. (Eng.) (2004), Professor (2006), Leading Researcher. The author of more than 150 scientific publications. Area of expertise: construction of radio engineering systems for various purposes; radar recognition; adaptive signal processing; radioelectronic protective measures.
1a Moscow St., Korolev Stan 223050
Кириченко Валерий Викторович – ведущий научный сотрудник. Автор более 10 научных работ. Сфера научных интересов - формирование и обработка радиосигналов; моделирование реальных процессов и устройств.
ул. Московская, д. 1а, Королев Стан, 223050
Valery V. Kirichenko, Senior Researcher. The author of more than 10 scientific publications. Area of expertise: formation and processing of radio signals; simulation of real processes and devices.
1a Moscow St., Korolev Stan 223050
Введение. Представление принятого радиолокационного сигнала в цифровом виде открыло широкие возможности в его обработке. Однако аппаратно-программные средства устанавливают ограничения на количество разрядов и частоту следования отсчетов сигнала на всех этапах преобразования и обработки. Эти ограничения приводят к снижению отношения сигнал/помеха из-за появления шумов квантования мощных составляющих принятого сигнала (мешающих отражений, активных шумовых помех), а также ослабления маломощного отраженного сигнала при представлении ограниченным количеством разрядов. На практике амплитуда мешающих отражений может в тысячи раз превышать амплитуду сигнала, отраженного от объекта радиолокации.
Цель работы. Учет влияния шумов квантования на отношение сигнал/помеха в радиолокационном тракте.
Материалы и методы. В статье представлены выражения для расчета мощности и спектральной плотности мощности шумов квантования, которые учитывают влияние цены младшего разряда аналого-цифрового преобразователя (АЦП) и частоты дискретизации сигнала. Выражения верифицированы путем моделирования АЦП в среде Mathcad для 4, 8 и 16 разрядов.
Результаты. Разработаны основы методического аппарата в приложении к радиолокации, позволяющие рассчитывать спектральную плотность мощности шумов квантования мешающих отражений и учитывать ее в отношении сигнал/помеха на выходе тракта обработки. На основе оценок спектральной плотности мощности шумов и отношения сигнал/шум сопоставлены варианты децимации (прореживание и усреднение отсчетов).
Заключение. Представлены рекомендации по выбору разрядности и частоты дискретизации АЦП для приемного радиолокационного тракта.
Introduction. The digital representation of received radar signals has provided a wide range of opportunities for their processing. However, the used hardware and software impose some limits on the number of bits and sampling rate of the signal at all conversion and processing stages. These limitations lead to a decrease in the signal-to-interference ratio due to quantization noise introduced by powerful components comprising the received signal (interfering reflections; active noise interference), as well as the attenuation of a low-power reflected signal represented by a limited number of bits. In practice, the amplitude of interfering reflections can exceed that of the signal reflected from the target by a factor of thousands.
Aim. In this connection, it is essential to take into account the effect of quantization noise on the signal-tointerference ratio.
Materials and methods. The article presents expressions for calculating the power and power spectral density (PSD) of quantization noise, which take into account the value of the least significant bit of an analog-to-digital converter (ADC) and the signal sampling rate. These expressions are verified by simulating 4-, 8- and 16-bit ADCs in the Mathcad environment.
Results. Expressions are derived for calculating the quantization noise PSD of interfering reflections, which allows the PSD to be taken into account in the signal-to-interference ratio at the output of the processing chain. In addition, a comparison of decimation options (by discarding and averaging samples) is performed drawing on the estimates of the noise PSD and the signal-to-noise ratio.
Conclusion. Recommendations regarding the ADC bit depth and sampling rate for the radar receiver are presented.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.