Дискриминатор частоты оптимальный при малом отношении сигнал/шум — различия между версиями

Материал из SRNS
Перейти к: навигация, поиск
(Сравнение с другими ЧД)
Строка 52: Строка 52:
 
:<math>\sigma_2 = 0.866*\sigma_1</math>.
 
:<math>\sigma_2 = 0.866*\sigma_1</math>.
  
Дискриминатор cross проигрывает <math>I_kI'_k+Q_kQ'_k</math> около 15% по СКО во всем диапазоне с/ш. На рисунке ниже приведен график зависимости СКО эквивалентных шумов представленных ЧД от отношения сигнал/шум <math>q_{c/n0}
+
Дискриминатор cross проигрывает <math>I_kI'_k+Q_kQ'_k</math> около 15% по СКО во всем диапазоне с/ш. На рисунке ниже приведен график зависимости СКО эквивалентных шумов представленных ЧД от отношения сигнал/шум <math>q_{c/n0}</math>
  
 
[[File:20151029_Сравнение СКО.png|центр|500px]]
 
[[File:20151029_Сравнение СКО.png|центр|500px]]
  
 
== Листинг модели ==
 
== Листинг модели ==
Ниже представлен листинг модели, с которой сняты картинки.
 
{{Hider
 
|title = Листинг модели
 
|content = <source lang = matlab>
 
waka waka waka
 
</source>
 
|frame-style = border:1px solid Plum
 
|title-style = color:black;background-color:lavender;font-weight:bold;text-align:left
 
|content-style = color:black;background-color:ghostwhite;text-align:center
 
|hidden = yes
 
}}
 
  
 
== Ссылки ==
 
== Ссылки ==

Версия 12:32, 2 ноября 2015

Содержание

Дискриминатор описывается выражением

u_{D \omega, k} = I_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k})I'_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k}) + Q_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k})Q'_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k}),

где
I_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k}) = \sum_{l=1}^{L}y(t_{k,l})h_{c}(t_{k,l}-\widetilde{\tau}_k)\mbox{cos}(\omega_0t_{k,l}+\widetilde{\omega}_{d\,k}(l-1)T_d)),
Q_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k}) = \sum_{l=1}^{L}y(t_{k,l})h_{c}(t_{k,l}-\widetilde{\tau}_k)\mbox{sin}(\omega_0t_{k,l}+\widetilde{\omega}_{d\,k}(l-1)T_d)),
I'_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k}) = -\sum_{l=1}^{L}y(t_{k,l})h_{c}(t_{k,l}-\widetilde{\tau}_k)(l-1)T_d\mbox{sin}(\omega_0t_{k,l}+\widetilde{\omega}_{d\,k}(l-1)T_d)),
Q'_k(\widetilde{\tau}_k,\widetilde{\omega}_{d\,k}) = \sum_{l=1}^{L}y(t_{k,l})h_{c}(t_{k,l}-\widetilde{\tau}_k)(l-1)T_d\mbox{cos}(\omega_0t_{k,l}+\widetilde{\omega}_{d\,k}(l-1)T_d)),
L=\frac{T}{{{T}_{d}}} - число отсчетов за время T интегрирования в корреляторе, T_d - интервал дискретизации.

Особенности работы

Для работы дискриминатора требуется формирование особенных квадратур I'_k, Q'_k. Они представляют собой обычные квадратуры, умноженные на линейно-возрастающую функцию (l-1)T_d (индекс времени l растет - множитель растет). Аппаратно такой коррелятор не реализован. Есть предложение [1] заменить честный расчет I'_k, Q'_k суммой взвешенных корреляционных сумм:


I'_{k}\left( {{{\tilde{\tau }}}_{k}},{{{\tilde{\omega }}}_{{{d}^{{}}}k}} \right)\approx -{{T}_{1}}\sum\limits_{n_{1}^{{}}=1}^{N_{1}^{{}}}{n_{1}^{{}}{{Q}_{{{n}_{1}},k}}\left( {{{\tilde{\tau }}}_{k}},{{{\tilde{\omega }}}_{{{d}^{{}}}k}} \right)},

Q'_{k}\left( {{{\tilde{\tau }}}_{k}},{{{\tilde{\omega }}}_{{{d}^{{}}}k}} \right)\approx {{T}_{1}}\sum\limits_{n_{1}^{{}}=1}^{N_{1}^{{}}}{n_{1}^{{}}{{I}_{{{n}_{1}},k}}\left( {{{\tilde{\tau }}}_{k}},{{{\tilde{\omega }}}_{{{d}^{{}}}k}} \right)}.

По этой методике весь интервал интегрирования в корреляторе разбивается на N_1 равных частей длительностью T_1. На этих малых интервалах рассчитываются традиционные корреляционные суммы I_{n_1, k}, Q_{n_1, k}, а потом проводится их взвешенное суммирование. Чем больше N_1, тем точнее оказывается приведенная методика. Допустим "большой" коррелятор копит T = 10 мс, тогда целесообразно выбрать T_1 = 1 мс и N_1 = 10.

Дискриминационная характеристика

В разработке....

Флуктуационная характеристика

Дисперсия шума эквивалентного наблюдения частоты, т.е. шума с выхода дискриминатора, пересчитанного к его входу при нулевой расстройке по частоте [2]:

D_{\widetilde{\eta}_\omega} = \frac{6}{q_{c/n_0}T^3}(1+\frac{1}{q_{c/n_0}T}).

Сравнение с другими ЧД

Интересно сравнить дисперсию шумов по входу для различных дискриминаторов:

 D_1 = D_{\widetilde{\eta}_\omega} = \frac{1}{q_{c/n_0}T_{cross}^3}(1+\frac{1}{2q_{c/n_0}T_{cross}}).
  • Дисперсия шума на входе рассматриваемого в этой статье дискриминатора:
 D_2 = D_{\widetilde{\eta}_\omega} = \frac{6}{q_{c/n_0}T_{optim}^3}(1+\frac{1}{q_{c/n_0}T_{optim}}).

Пусть cross дискриминатор реализован по схеме без перекрытия, тогда T_{optim} = 2T_{cross} и

\frac{D_2}{D_1} = \frac{6}{8},

или для СКО:

\sigma_2 = 0.866*\sigma_1.

Дискриминатор cross проигрывает I_kI'_k+Q_kQ'_k около 15% по СКО во всем диапазоне с/ш. На рисунке ниже приведен график зависимости СКО эквивалентных шумов представленных ЧД от отношения сигнал/шум q_{c/n0}

Ошибка создания миниатюры: convert: unable to open image `/app/images/0/07/20151029__.png': No such file or directory @ error/blob.c/OpenBlob/2641.
convert: no images defined `/tmp/transform_4cc08fbc4a0f-1.png' @ error/convert.c/ConvertImageCommand/3044.

Листинг модели

Ссылки

  1. Публикация:Корогодин 2013 Разработка алгоритмов обработки сигналов СНС в аппаратуре определения угловой ориентации объектов
  2. Публикация:Корогодин 2013 Потенциальные характеристики оценивания частоты в некогерентном приемнике
Персональные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
SRNS Wiki
Рабочие журналы
Приватный файлсервер
QNAP Сервер
Инструменты