Модель окружения алгоритма оценивания отношения сигнал-шум

Список всех моделей

Модель окружения алгоритма оценивания отношения сигнал-шум
Описание	Тестбенч для алгоритма оценивания сигнал/шум + реализация алгоритма на Си
Автор(ы)	Korogodin (Korogodinобсуждение)
Последняя версия	1.0 (11.10.2011)
Загрузить	no link
Хранилище	Google Code
Категории	Коррелятор, Сигнал-шум, НИИ КП

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 когерентного накопления
• Выделить блок некогерентного накопления
• Выделить блок измерений квадратов по некогерентным суммам
• Выделить блок фильтрации
• Выделить блок расчета необходимых параметров и управления (платформозависимый).

В этом случае, в первые четыре блока оказываются платформонезависимыми. Им в качестве параметров нужно передавать разрядность когерентных накоплений. Либо, возможно, приводить эту разрядность к какой-то константе на этапе передачи в некогерентное накопление. Тут сложность с ГЛОНАСС СТ - до выделения метки времени придется делить на 10, что не реализуется сдвигом.

Оценки же квадратов стоит интерпретировать как оценки квадратов для корреляторов с соответствующим временем когерентного накопления.

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.