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基于NI PXI的數據采集和流盤技術的射電天文臺設計
摘要: 運用現代數字計算的最新進展,開發下一代高性能、小型集成射電航天接收機,盡可能與天線輸入接近地對信號進行數字化盡可能與天線饋電接近地對信號進行數字化。
Abstract:
Key words :

挑戰:

  運用現代數字計算的最新進展,開發下一代高性能、小型集成射電航天接收機,盡可能與天線輸入接近地對信號進行數字化盡可能與天線饋電接近地對信號進行數字化。

  解決方案:

  使用NI采樣、數據采集(DAQ)和數據流盤硬件,采集定制設計的微波前端的輸出,并測試數字標定邊帶分離和高精度、高穩定性極化隔離的新算法。

  "使用NI數據采集和數據流盤硬件,我們為DSSM和DOMT開發了標定和校正算法,相比使用實時硬件信號處理實際問題,我們的處理方法更有效、成本更低。"

  美國國家射電天文臺(NRAO)是美國國家科學基金會(NSF)資助的機構,負責美國和世界各地天文學家使用的射電天文設備的建造、維護和運作。中央開發實驗室(CDL)是NRAO的主要研究和開發團隊。

  突破性的射電天文研究依賴于低噪聲接收器和寬帶數據傳輸系統。盡管這些系統在成本、重量和尺寸上都更小,但是比目前的高端系統更可靠、可重復性更高,而且無需犧牲靈敏度。

  數字邊帶分離和極性隔離

  下一代射電儀器需要盡可能接近地對天線饋電進行數字化,并且將射頻至基帶轉換、模擬至數字轉換以及銅導線至光纖轉換集成在一體。這包含將部分功能從模擬域轉換到數字域,從而可以以最高的保真度進行信號處理。

  自然決定了射電天文學家研究信號的頻率、帶寬和時域特性,需要比大多數商業應用具有更寬微調范圍和更大瞬時帶寬的接收機。此外,從通信標準而言,宇宙信號非常微弱,因此分離帶外信號十分重要。直到最近,出現了復雜的下變頻系統,它帶有多個本地振蕩器和中間濾波器,讓低級散射混和產品分解頻譜,特別是在高度集成的接收器上。更簡單的單一下變頻、邊帶分離解決方案都不可行,因為為中頻(IF)實現高帶寬混和耦合器十分困難,相對受限制的邊帶分離導致低于20 dB寬帶寬。為了避免這個問題,我們使用數字邊帶分離混和器(DSSM)避免模擬IF混和系統。DSSM對相內進行數字化并獨立對混和器輸出進行正交化,數字化地完成更高或更低帶寬的最終重建,因此我們可以創建數學上完美的IF混和系統,校正在前置模擬數字中的任何幅值和相位失衡。

  另外,對于射電天文學而言,比較獨特的是需要測量隨機極化信號的部分極化,通常極化低于1%。在傳統系統中,成為直接式收發轉換器(OMT)的被動電磁設備插入在天線和第一個低噪聲放大器之間,將信號的正交部分分解為兩個獨立輸出。盡管這些設備的性能很好,但它們比較笨重,難以封裝,降低了效率,限制了它們在高集成緊湊接收器中的使用。數字正交模轉換器(DOMT)和DSSM一樣避免了這個問題。

  使用基于NI PXI的數據采集和流盤技術的算法開發

  最后,將邊帶和極化重建所需的信號處理算法編程到現場可編程門陣列(FPGA)固件中,實現實時運行。但是,標定和處理算法需要更廣的開發和測試。因此,我們需要足夠靈活的系統,對多個接收器概念進行原型開發,并使用不同算法重復比較相同數據的后期處理,同時仍然對八個通道高速同步采集大量數據。NI HDD-8263與PXI數據采集模塊結合在一起可以滿足這些需求。

  對DSSM的初始測試,我們使用工作在500 MS/s的NI PXI-5152雙通道采樣器,采集相內和1250到1650 MHz前端的正交輸出。我們使用帶有1 TB存儲容量的NI HDD-8263 RAID流盤系統,對數據進行緩存和存儲。最大128 MB緩存以128 ms突發記錄數據。這為數字校正系數標定和超過60 dB的邊帶分離測量提供了足夠的信噪比。

  帶有四個DSSM接收機的8到12 GHz DOMT的后續測試使用相同的NI HDD-8263系統存儲數據。在設置中,我們使用工作在60 MS/s的NI PXIe-8105八通道采樣器。每個通道從模擬硬件的四個極化向量采集相內或正交相位成分。在這個例子中,以1.08 s突發記錄數據。

  通過將數據用流盤技術傳送到磁盤,用軟件對結果進行后期處理,我們在完成復雜昂貴的FPGA實現之前,對算法進行微調以得到最佳性能。

  結果

  我們使用NI數據采集和數據流盤硬件,相比使用實時硬件信號處理實現而言,我們更有效、成本更低地為DSSM和DOMT開發標定和校正算法。我們開發的算法和校正參數十分強大、精確并且在不同溫度下穩定。DSSM原型系統在單一標定之后實現了在12 °C溫度變換范圍內高于50 dB邊帶隔離,同時一次采集整個L頻帶(1250至1650 MHz)。兩個DOMT原型系統、三探頭和四探頭版本實現了在10 °C溫度范圍內,一次標定實現高于50 dB的極化隔離,同時采集9 GHz附近的60 MHz寬帶。

  有了這些結果,我們有信心在更大帶寬下用FPGA硬件實現實時算法。

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