Mitigating Direct Current (DC) Offset Impairments in Zero-IF Receivers for Enhanced Radar and Remote Sensing Applications
Notice bibliographique
Résumé
Wideband spectrum sensing is a critical function for radar warning receivers, electronic warfare (EW) systems, and RF situational awareness platforms. This paper presents a mathematical model and mitigation strategy for DC offset spikes, a common artifact in sequential multiband spectrum sensing (SMSS) using low-cost software-defined radios (SDRs) with direct-conversion receiver (DCR) or zero-intermediate frequency (Zero-IF) architectures. These impairments, stemming from local oscillator (LO) leakage and I/Q imbalance, introduce narrowband spectral spikes that significantly elevate the noise floor, degrade the signal-to-noise ratio (SNR), and can mask weak targets or signals in radar and remote sensing applications. We model these spikes using Fourier theory and evaluate the efficacy of several mitigation strategies, including DC offset calibration. Results from both simulations and practical experiments using a HackRF SDR show that a simple mean subtraction calibration can reduce these detrimental spikes by up to 50 dB, dramatically improving dynamic range and signal detection capability without compromising signal integrity. This work provides a practical, low-complexity solution to a fundamental hardware impairment, enhancing the performance of affordable SDRs for critical sensing systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».