Предварительная ампир приемника

Операция предварительной камеры приемника

The phased.ReceiverPreamp позволяет моделировать эффекты усиления и основанного на компонентах шума на отношении сигнал/шум (ОСШ) принятых сигналов. phased.ReceiverPreamp работает с сгенерированными модулированными сигналами. Объект не предназначен для моделирования системных эффектов на стадиях RF или промежуточной частоты (IF).

Конфигурирование предварительной настройки приемника

The phased.ReceiverPreamp объект имеет следующие изменяемые свойства:

  • EnableInputPort - Логическое свойство, которое позволяет вам задать, когда приемник включен или выключен. Введите фактическое состояние приемника как вектора, чтобы step. Это свойство полезно при моделировании моностатической радиолокационной системы. В моностатическом радаре важно убедиться, что передатчик и приемник не работают одновременно. См. phased.Transmitter и передатчик.

  • Gain - Коэффициент усиления в дБ (GdB)

  • LossFactor - Коэффициент потерь в дБ (LdB)

  • NoiseMethod - Задайте вход шума как степень шума или шумовую температуру

  • NoiseFigure - рисунок шума приемника в дБ (FdB)

  • ReferenceTemperature - Контрольная температура приемника в кельвине (T)

  • SampleRate - Частота дискретизации (fs)

  • NoisePower - степень шума, заданная в Ваттах2)

  • NoiseComplexity - Задайте шум как реальный или комплексный

  • EnableInputPort - Добавьте вход, чтобы указать, когда приемник активен

  • PhaseNoiseInputPort - Добавьте вход, чтобы задать фазовый шум для когерентного на приемнике приема

  • SeedSource - Позволяет вам задать seed генератора случайных чисел

  • Seed - Начальное значение генератора случайных чисел

Выходной сигнал, y[n], phased.ReceiverPreamp Система object™ равняется входному сигналу, масштабируемому отношением амплитудного усиления приемника к амплитудным потерям плюс аддитивный шум

y[n]=GLx[n]+σ2w[n]

где x[n] является комплексным входным сигналом, а w[n] является шумовым комплексным шумом с дисперсией единиц.

Когда входной сигнал является вещественным, выходной сигнал, y[n], равен вещественному входному сигналу, масштабируемому отношением коэффициента усиления амплитуды приемника к потере амплитуды плюс реальный аддитивный шум

y[n]=GLx[n]+σw[n]

.

Амплитудный коэффициент усиления, G и потерь, L, могут быть выражены в терминах входных параметров dB

G=10GdB/20L=10LdB/20

.

соответственно.

Аддитивный шум для приемника моделируется как нулевой комплексный белый Гауссов вектор шума с отклонением2, равный степени шума. Каждая из действительных и мнимых частей вектора шума имеет отклонение, равную 1/2 степени шума.

Можно задать степень шума непосредственно путем выбора NoiseMethod свойство, которое должно быть 'Noise power' и затем настройте NoisePower свойство на реальное положительное число. Кроме того, можно задать степень шума, используя температуру системы, выбрав NoiseMethod свойство, которое должно быть 'Noise temperature'. Тогда

σ2=kBBTF

где kB - константа Больцмана, B - шумовая полоса, которая равна скорости дискретизации, fs, T - системная температура, а F - шумовой рисунок в силовых модулях.

Шумовой рисунок, F, является безразмерной величиной, которая указывает, насколько приемник отклоняется от идеального приемника с точки зрения внутреннего шума. Идеальный приемник производит тепловой шум степени заданный шумовой полосой и температурой. В терминах силовых модулей шумовой рисунок F = 10FdB/10. Шумовой рисунок 0 дБ указывает, что степень приемника равна шумовой степени идеального приемника. Поскольку фактический приемник не может показать значение шумовой степени меньше, чем идеальный приемник, шумовой рисунок всегда больше или равна единице. В децибелах шумовой рисунок должна быть больше или равной нулю.

Чтобы смоделировать эффект предварительной настройки приемника на сигнал, phased.ReceiverPreamp вычисляет эффективную температуру шума системы путем взятия произведения эталонной температуры, T и шумовой фигуры, F в силовых агрегатах. Посмотрите systemp для получения дополнительной информации.

Моделируйте эффекты приемника на синусоидальный вход

Задайте phased.ReceiverPreamp Системный object™ с усилением 20 дБ, фигурой шума 5 дБ и эталонной температурой 290 градусов кельвина.

Примечание.Этот пример выполняется только в R2016b или более поздней версии. Если вы используете более ранний релиз, замените каждый вызов функции на эквивалентный step синтаксис. Для примера замените myObject(x) с step(myObject,x).

receiver = phased.ReceiverPreamp('Gain',20,...
    'NoiseFigure',5,'ReferenceTemperature',290,...
    'SampleRate',1e6,'SeedSource','Property','Seed',1e3);

Предположим, что 100-Hz синусоида входа с амплитудой 1 микровольт. Поскольку Phased Array System Toolbox принимает, что все моделирование выполняется в основной полосе частот, используйте комплексную экпоненту как вход при выполнении Системного объекта.

t = unigrid(0,0.001,0.1,'[)');
x = 1e-6*exp(1i*2*pi*100*t).';
y = receiver(x);

Выходные выходы phased.ReceiverPreamp.step способ является комплексным, как и ожидалось.

Теперь покажите, как тот же выход может быть получен из мультипликативного амплитудного усиления и аддитивного шума. Сначала примите, что шумовая полоса равна скорости дискретизации предварительной памяти приемника (1 МГц). Тогда степень шума равна:

NoiseBandwidth = receiver.SampleRate;
noisepow = physconst('Boltzmann')*...
    systemp(receiver.NoiseFigure,receiver.ReferenceTemperature)*NoiseBandwidth;

Степень шума является отклонением аддитивного белого шума. Чтобы определить правильное амплитудное масштабирование входного сигнала, обратите внимание, что коэффициент усиления составляет 20 дБ. Поскольку коэффициент потерь в этом случае составляет 0 дБ, масштабный коэффициент для входного сигнала определяется путем решения следующего уравнения для мультипликативного усиления G из усиления в дБ, GdB:

G=10(GdB/20)

G = 10^(receiver.Gain/20)
G = 10

Коэффициент усиления равен 10. Масштабируя входной сигнал в десять раз и добавляя комплексный белый Гауссов шум с соответствующим отклонением, вы получаете выход, эквивалентный предыдущему вызову phased.ReceiverPreamp.step (используйте тот же seed для генерации случайных чисел).

rng(1e3);
y1 = G*x + sqrt(noisepow/2)*(randn(size(x))+1j*randn(size(x)));

Сравните несколько значений y на y1.

disp(y1(1:10) - y(1:10))
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0
     0