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时间:2020-03-28
《相位量化DRFM的误差性能分析.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、2014年4月第37卷第2期舰船电子对抗SHlPBOARDELECTRONICCOUNTERMEASUREApr.2014V01.37No.2相位量化DRFM的误差性能分析吕东泽,喻旭伟,何敏(中国电子科技集团第29研究所,成都610036)摘要:相位量化数字射频存储器(DRFM)由于具有结构简单、存储量小、动态范围大等优点得到了广泛的关注。该体制DRFM是对雷达信号的相位瞬时值进行量化,其相位误差会对DRFM的性能产生影响。针对相位量化DRFM中由于量化位数有限和信号存在噪声引起的量化、噪声相位误差进行分析,推导出相位误差的概率密度函数。最后对3bit相位量化DRFM
2、的相位误差进行了仿真分析。关键词:数字射频存储器;相位量化;概率密度函数中图分类号:TN972文献标识码:A文章编号:CN32—1413(2014)02—0024—05ErrorPerformanceAnalysisofPhaseQuantizationDRFMLVDong-ze,YUXu—wei,HEMin(The29thResearchInstituteofCETC,Chengdu610036,China)Abstract:Phasequantizationdigitalradiofrequencymemory(DRFM)iswidelyattendedforthe
3、ad—vantagessuchassimplestructure,lessstorage,betterdynamicrange.TheinstantaneousphaseoftheradarsignalisquantizedinthephasequantizingDRFM,SOthephaseerrorhasinfluenceontheperformanceofDRFM.Thispaperanalyzesthequantizationphaseerrorcausedbythelimitedquantizingdigitandnoisephaseerrorcausedby
4、whitenoiseinphasequantizationDRFM,educestheprobabilitydensityfunctionofphaseerror,finallyperformssimulativeanalysistothephaseer—rorof3bitphasequantizingDRFM.Keywords:digitalradiofrequencymemory;phasequantizing;probabilitydensityfunction0引言数字射频存储器(DRFM)可以产生与雷达信号相干的干扰信号,对采用多普勒、脉冲压缩等技术的相干雷达
5、具有很好的干扰效果,因此DRFM在电子对抗领域得到了广泛的关注[1]。DRFM按照其量化方法分为幅度量化DRFM和相位量化DRFM。其中相位量化DRFM具有结构实现简单、存储量小、动态范围大等优点,相比幅度量化,DRFM还具有可以直接进行频率和相位调制的优势[2。3]。在相位量化DRFM系统中,针对威胁雷达信号的瞬时相位信息进行量化然后进行存储、调制等处理,相位量化DRFM主要分为1bit、3bit和4bit相位量化DRFM[4⋯。由于量化位数有限且雷达信号存在噪声,因此存储的瞬时相位信息存在量化误差收稿日期:2013—10一18和噪声误差,这就会影响相位量化DRFM的
6、性能。因此,本文对噪声环境下相位量化DRFM的量化和噪声相位误差进行了研究,并对其统计特性进行分析。1相位量化DRFM1.1相位量化DRFM结构相位量化DRFM是根据威胁雷达信号瞬时相位的不同而对信号的2丌相位进行量化的,当量化位数为m时,将其划分为2n/2”个相位子空间[7刮。3bit相位量化DRFM的结构如图1所示。图中比较器输出为4bit数据流j。一sgn[cos9],j1=sgn[cos9—45。],Jo=sgn[sin93,I-一sgn[cos9+45。]凹]。利用编码器可以将比较器输出的4bit数据流变换为3bit编码数据流,由第2期吕东泽等:相位量化DRF
7、M的误差性能分析25于格雷码具有良好的纠错特性,因此本文采用格雷码,该编码器的输入与输出变换关系如表1所示。图13bit相位量化DRFM结构图表1编码器输入与输出变换关系编码器输入编码器输出JoJlJ2J3QoQ1Q21O1O10O1O1O1O0O01O1O1O1O1lO1O1.2相位DRFM信号模型相位DRFM接收到的威胁雷达信号为:s(£)=Asin(2nfot+∞)(1)式中:A为幅度;fo为频率;∞为信号相位。对接收到的雷达信号进行采样后可表示为:s(以)=Asin(、2Nun+妒)(2)将样本点数取为N。=P·N,其中P为样本中
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