Mitigating Direct Current (DC) Offset Impairments in Zero-IF Receivers for Enhanced Radar and Remote Sensing Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle