Модель окружения алгоритма оценивания отношения сигнал-шум — различия между версиями

Текущая версия на 15:07, 25 апреля 2013

**Список всех моделей**
Модель окружения алгоритма оценивания отношения сигнал-шум

Описание	Тестбенч для алгоритма оценивания сигнал/шум + реализация алгоритма на Си
Автор(ы)	Korogodin (Korogodin^{обсуждение})
Последняя версия	1.0 (11.10.2011)
Загрузить	no link
Хранилище	Google Code
Категории	Коррелятор, НИИ КП, Оценивание сигнал/шум

Содержание

1 Описание модели
2 Ключевые элементы архитектуры
3 Алгоритм оценивания
- 3.1 Описание алгоритма оценивания
- 3.2 Реализация алгоритма
4 Пример исполнения
- 4.1 В прошивке НИИ КП
5 См. также

[править] Описание модели

Уже несколько лет с переменной интенсивностью разрабатывается алгоритм оценивания сигнал-шум. К нему переодически предъявляются новые требования, выдвигаются идеи по улучшению и доработки.

Возникла идея написать алгоритм, имитирующий внешнюю среду, в которой бы исполнялся алгоритм оценивания сигнал/шум.

На модель возлагаются следующие функции:

Имитировать поведение квадратурных сумм с учетом динамики отношения сигнал/шум, навигационной информации, ошибок следящих систем и т.п. (с помощью matlab-модели или телеметрии работы реального приемника)
Передавать результат имитации (квадратурные суммы с заданной разрядностью) в Си-программу, имитирующую поток исполнения в соответствующем приемнике, которая бы использовала универсальные функции блока оценивания сигнал/шум, а так же передавала в Матлаб результат вычислений.
С помощью матлаба обрабатывать результаты оценивания сигнал/шум, выводить характеристики по точности и т.п.

Алгоритм блока измерения отношения сигнал/шум предлагается максимально унифицировать.

Для этого:

Выделить блок установки режима и параметров
Выделить блок когерентного накопления
Выделить блок некогерентного накопления
Выделить блок расчета необходимых параметров и управления (платформозависимый).

В этом случае, первые три блока оказываются платформонезависимыми. Им в качестве параметров нужно передавать когерентные накопления и флаг символьной синхронизации.

[править] Ключевые элементы архитектуры

Скрипт scen_gen.m запускает генерацию указанных в нем сценариев. Генераторы сценариев представляют представляют собой отдельные скрипты, лежащие в каталоге scen_gen_cores. Результатом работы генератора сценариев становятся .mat-файлы, содержащие выборки квадратурных компонент и набор прочих полезных векторов:
- Вектор I размера 1xK;
- Вектор Q размера 1xK;
- Параметр K - размер векторов;
- InSync - флаг наличия синхронизации для каждого k-го такта;
- FirstSync - импульс символьной синхронизации на первом такте символа;
- LastSync - импульс символьной синхронизации на последнем такте символа;
- Параметр SyncTemp - длительность одного символа в тактах;
- Description - текст описания сценария;
- qcno_ist - вектор отношения сигнал/шум, при которых производилось моделирование;
- EpsW - вектор ошибок по частоте;
- A_IQ - вектор значение амплитуды квадратур без учета рассогласований по параметрам;
- A_IQ_eff - вектор значение амплитуды квадратур с учетом рассогласований по параметрам;
- stdn_IQ - СКО шума квадратур;
- Tc - интервал накопления в корреляторе;
- Tf - интервал работы фильтра;
- H - полоса СС за доплером.

Скрипт testbench.m запускает форму-интерфейс, в которой можно выбрать требуемый сценарий и передать его на выполнение в алгоритм оценивания отношения сигнал/шум.

[править] Алгоритм оценивания

[править] Описание алгоритма оценивания

Исследования показали эффективность скалярного метода оценивания отношения/сигнал шум. В данный момент его реализация заменила реализацию метода моментов.

Эквивалентная "Схема Beaulieu", если нам нужно посчитать только амплитуду - усредненное скалярное произведение векторов

Все оценки, для общности, приводятся к 1мс квадратурам. Оценка дисперсии квадратур устанавливается извне и дополнительно не оценивается - её ошибка не влияет на оценку квадрата амплитуды, а вклад в ошибку оценивания SNR мал.

Оценка квадрата амплитуды описывается моделью:

$A^2_{IQ1, est} = A^2_{IQ1, effcos} + n_A,$

где

$A^2_{IQ1, effcos} = A^2_{IQ1} sinc^2 \left( \delta \omega T_{1ms} K_c / 2 \right) cos \left( \delta \omega T_{1ms} K_c \right) \rho^2 \left( \delta \tau \right)$

- эффективная амплитуда (приведенная к 1 мс) квадратур с учетом полного когерентного накопления ( $K_c$ - число 1мс когерентных накоплений) и разницы между скалярным произведением и квадратом, $A_{IQ1} = AL_{1ms}/2$ , $n_A$ - СВ с нулевым математическим ожиданием и дисперсией

$D_{SM} = \frac{4 A^2_{IQ1} \sigma^2_{IQ1} }{K_n K_c} + \frac{2 \sigma^4_{IQ1} }{K_n K^2_c}$ .

Скалярный метод дает смещенные оценки эффективной амплитуды. Смещение это вызвано тем, что мы измеряем не средний квадрат амплитуды квадратур, а среднее скалярное произведение векторов в соседние моменты времени. Отсюда возникает множитель в виде косинуса. Уменьшение эффективной амплитуды примерно такое же, как если бы мы увеличивали время когерентного накопления в 2.7 раза.

Уменьшение среднего скалярного произведения при расстройке частоты

Тем не менее, даже при таком уменьшении можно было бы работать по 20мс отсчетам, если бы не цифровая информация и большие ошибки по частоте.

[править] Реализация алгоритма

Для использования алгоритма к проекту следует подключить файлы PowerMeasure.cpp и PowerMeasure.h, а так же добавить команды вызова функции инициализации, когерентного накопления и управления приемником по результатам измерений в проект.

[править] Пример исполнения

[править] В прошивке НИИ КП

Работа алгоритма в боевой прошивке НИИ КП (модель) при линейном снижении с/ш; артефакты при низком SNR - намечающийся срыв слежения; режим без учета ЦИ с 1мс когерентным накоплением

Те же условия, но 22 дБГц

[править] См. также

@@ Строка 14: / Строка 14: @@
 |repository    = [http://code.google.com/p/gnss-qcno-estimator/ Google Code]
 |category1     = Коррелятор
-|category2     = Сигнал-шум
+|category2     = НИИ КП
-|category3     = НИИ КП
+|category3     = Оценивание сигнал/шум
 |category4     =
 |category5     =
@@ Строка 100: / Строка 100: @@
 == Пример исполнения ==
+=== В прошивке [[НИИ КП]] ===
+[[File:20120128_qcno1.png|thumb|800px|center|Работа алгоритма в боевой прошивке НИИ КП (модель) при линейном снижении с/ш; артефакты при низком SNR - намечающийся срыв слежения; режим без учета ЦИ с 1мс когерентным накоплением]]
+[[File:20120128_qcno2.png|thumb|800px|center|Те же условия, но 22 дБГц]]
 == См. также ==

Модель окружения алгоритма оценивания отношения сигнал-шум — различия между версиями

Текущая версия на 15:07, 25 апреля 2013

Содержание

[править] Описание модели

[править] Ключевые элементы архитектуры

[править] Алгоритм оценивания

[править] Описание алгоритма оценивания

[править] Реализация алгоритма

[править] Пример исполнения

[править] В прошивке НИИ КП

[править] См. также

Персональные инструменты

Пространства имён

Варианты

Просмотры

Действия

Поиск

SRNS Wiki

Рабочие журналы

Приватный файлсервер

QNAP Сервер

Инструменты