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美国海军数字阵列雷达研究报告 (附下载链接)

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研究背景与目标    

为应对弹道导弹威胁的日益增长,美国海军提出需开发一种长距离舰载雷达系统,以增强现有弹道导弹防御(BMD)能力并扩展反隐身(Counter-Stealth)能力。

核心系统:数字阵列雷达(DARBC),基于“机会阵列”(OA)概念,将雷达单元集成至舰船结构和船体中,覆盖VHF(216-225 MHz)和UHF(420-450 MHz)频段。

主要任务:提供早期弹道导弹发射探测、长距离搜索与跟踪,并引导其他传感器(如S波段雷达)进行拦截。

关键技术与性能参数    

探测能力

探测距离:对RCS(雷达截面)为10 m²的弹道导弹目标,DARBC在748 km处的检测概率(PD)达0.90(VHF频段RCS为146 m²,UHF为77 m²)。

跟踪精度:方位角与俯仰角误差±0.5°,距离误差±0.5 km,速度误差±100 m/s。

可靠性:硬件平均任务故障间隔时间(MTBOMF)为130小时,软件为25小时。    

技术参数

天线增益:VHF频段38.9 dB,UHF频段44.7 dB。

功率与冷却:采用热电冷却系统,功率500 kW(VHF/UHF),支持高密度阵列(3411个单元)。

抗干扰能力:VHF/UHF频段对隐身目标(低RCS)具有显著探测优势。

建模与分析

雷达方程:通过Maple软件分析雷达参数对性能的影响,验证PD与距离的关系。

RCS建模:使用MATLAB计算弹道导弹在不同频段下的RCS特性,确定最优探测角度(如88.46°)。

反应时间优化:DARBC可将S波段雷达的响应时间提升53.5%,显著增加拦截窗口。    

系统集成与挑战    

舰船集成

阵列密度:单元间距需大于半波长(VHF频段最小间距0.694 m),以避免互耦效应。

船体弯曲影响:动态补偿技术(如激光跟踪或陀螺仪)被提议用于校正因舰船形变导致的波束偏差。

电子战与通信

电子攻击(EA):DARBC的高功率输出可用于生成非核电磁脉冲(NNEMP),但需优化频段适配性。

无线通信:单元间无线通信架构仍在研究中,需解决信号同步与干扰问题。

结论与建议    

优势:DARBC能显著提升弹道导弹的早期预警能力,并降低现有Aegis系统的任务负载。

未来方向

模型改进:结合6自由度目标轨迹与地球曲率效应,增强仿真真实性。

舰船设计:研究新型舰体结构以优化阵列布局与冷却效率。

成本与维护:开发全生命周期成本模型,提升系统可靠性与维护便捷性。

动态校准:探索舰船形变的实时补偿技术,确保雷达精度。

                   

来源:射频通信链
隐身电子MATLAB通信Maple
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首次发布时间:2025-07-29
最近编辑:8小时前
匹诺曹
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噪声与ADC的关系

引言:什么是信号链?信号链是指一系列接收输入、将信号从一个组件传递到另一个组件并产生输出的信号调节组件。在信号链的过程中会出现一些使信号质量降低的现象,就是噪声。 噪声的定义噪声是任何在信号链中不受欢迎的电气现象。噪声可以分为内部噪声和外部噪声。 半导体器件中的噪声噪声的指定噪声幅度 :半导体噪声由于随机过程导致瞬时幅度不可预测,但其幅度服从高斯(正态)分布。 噪声谱密度 :描述噪声在不同频率下的能量分布。噪声频谱密度通常在特定频率(如1kHz、10kHz、100kHz和1MHz)下指定。噪声类型白噪声源 :具有均匀的谱密度,在任何给定带宽区间内具有相等的能量。粉红噪声源 :谱密度随频率的倒数增加,因此也称为“1/f噪声”。 阅读噪声规格时域规格 :包括峰峰值(Peak-to-Peak)和均方根值(RMS)。频域规格 :包括特定频率点的噪声谱密度。 估计噪声幅度创建噪声谱密度图 :绘制噪声谱密度曲线以帮助估算噪声幅度。计算噪声幅度 :使用积分公式计算特定带宽内的噪声电压。 白噪声热噪声 :存在于所有被动电阻元件中,由电阻介质中电子的随机布朗运动引起。散粒噪声 :当电荷穿越势垒时产生,由通过结点的电流不平滑引起。雪崩噪声 :存在于反向击穿模式的PN结中,如齐纳二极管,由载流子通过物理撞击释放额外载流子引起。 粉红噪声闪烁噪声 :存在于所有类型的晶体管和某些类型的电阻器中,与直流电流相关,由半导体材料中的杂质引起的随机电流波动引起。爆米花噪声 :低频调制电流,由电荷载流子的捕获和发射引起,通常与重金属离子污染有关。 ADDA的噪声除了半导体噪声外,ADDA还有其他噪声和失真来源,包括:量化噪声 :与分辨率、差分非线性、带宽有关。 采样抖动 :在采样时间变化信号时引入噪声。 谐波失真 :由通道内的非线性行为引起。 模拟噪声 :有效噪声参考于ADC的输入或DAC的输出。 如何选择最佳的ADDA确定目标 :分配信号链中的噪声以实现可接受的信噪比(SNR)。 选择分辨率 :使用理想数据转换器的经验公式来确定所需的分辨率。 初步选择ADC :根据所需参数选择初始ADC。SNR= 6.02N+ 1.76dB 计算SINAD :使用计算器输入参数,计算SINAD。 检查噪声分布 :分析各噪声源的相对水平,确定改进方向。 减少量化噪声 :通过选择更高分辨率的ADC来降低量化噪声。 重新检查噪声分布 :验证改进效果。进行噪声分布权衡 :在不同噪声源之间进行权衡以保持SINAD不变。总结信号链中是否使用了ADDA?如果是,它的分辨率是多少?采样率是多少?高频应用(如通信):宽带有噪声和失真最为重要。低频应用(如测量和控制):闪烁噪声和直流精度最为重要。噪声要求是什么?例如,(V_{rms})、(V_{pp})、SNR、SINAD、ENOB等。通道带宽是多少?通过回答这些问题,可以更好地理解信号链中的噪声,并选择合适的ADDA以满足需求。 来源:射频通信链

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