pmf-fft-acq.zip_FFT伪码捕获_PMF_FFT_acq_伪码捕获_伪码捕获

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5星 · 超过95%的资源 173 浏览量 2022-07-15 21:35:45 上传评论 11 收藏 1KB ZIP 举报

在信号处理领域，特别是在通信系统中，伪码捕获（Pseudo-Code Acquisition）是一项关键技术。伪码，也称为伪随机噪声码或扩频码，常用于扩频通信、GPS定位系统以及各种无线通信标准中，它能提高信号的抗干扰能力并允许多个信号在同一频段内同时传输而不会相互干扰。FFT（快速傅里叶变换）是一种高效的计算离散傅里叶变换的算法，广泛应用于信号分析和处理。 "pmf-fft-acq.zip"是一个包含有关FFT伪码捕获的资料压缩包，其中"main_pmf_fft.m"和"pmf_test.m"是两个MATLAB脚本文件。这个包主要探讨如何使用概率质量函数（Probability Mass Function, PMF）和FFT来实现伪码的捕获。让我们深入了解FFT伪码捕获的原理。在接收端，接收到的信号通常包含了伪码调制的信号，但可能由于多普勒效应、相位噪声等原因，导致原始伪码与接收到的信号之间存在未知的时间偏移。FFT伪码捕获的目标就是确定这个时间偏移，以便正确解码信息。 PMF在这里的作用是计算接收到的伪码与本地生成的伪码之间的匹配程度。通过比较两者在时间轴上的相对位置，可以构建一个概率分布，即PMF，它表示了不同时间偏移下的匹配度。在MATLAB的"main_pmf_fft.m"脚本中，可能包含了生成随机伪码、进行FFT运算以及计算PMF的代码。这一步骤通常涉及到对接收到的信号进行窗函数处理，然后进行FFT变换，得到频域表示，接着与本地生成的伪码进行相关或卷积操作，以找到最佳的对齐位置。 "pmf_test.m"脚本可能是对PMF_FFT伪码捕获算法的测试和验证，包括生成不同的场景（如不同的信道条件、噪声水平等），评估算法在这些条件下的性能。测试可能会涉及计算误码率（Bit Error Rate, BER）、捕获时间等关键指标，以确认算法的有效性和效率。通过这两个MATLAB文件，我们可以学习到如何利用概率方法和快速傅里叶变换来解决实际通信系统中的伪码捕获问题。这不仅可以加深对信号处理理论的理解，也有助于实际工程应用中遇到类似问题时的设计和调试。

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pmf-fft-acq.zip （2个子文件）

main_pmf_fft.m 2KB

pmf_test.m 288B

clear; close all; % fd=500; %doppler corr_times=2; X=186*corr_times; L=20460*corr_times; P=L/X; fs=20.46e6; Ts=1/fs; Tc=1/fs; N=128; %FFT points %=============loc_code============ c_loc_ori = randi([0 1],1,10230); c_loc_ori(c_loc_ori==0) = -1; c_loc_ori = kron(c_loc_ori,[1 1]); %==============3bits============== c_loc = repmat(c_loc_ori,1,corr_times); t=Ts:Ts:L*Ts; SNR = -20; for fd=1:5:1000 %===========doppler========== rx_i_a = c_loc .* cos(2*pi*fd*t); rx_q_a = c_loc .* sin(2*pi*fd*t); %===========noise========== rx_i_a = awgn(rx_i_a,SNR); rx_q_a = awgn(rx_q_a,SNR); %===========quantiz_3bits========== if 0 [index,rx_i] = quantiz(rx_i_a,[-1 -2/3 -1/3 0 1/3 2/3 1],[-4 -3 -2 -1 0 1 2 3]); [index,rx_q] = quantiz(rx_q_a,[-1 -2/3 -1/3 0 1/3 2/3 1],[-4 -3 -2 -1 0 1 2 3]); c_loc_corr = c_loc_bit3; L_nom = L*16; else rx_i = rx_i_a; rx_q = rx_q_a; c_loc_corr = c_loc; L_nom = L; end pmf_result_i = pmf_test(rx_i,c_loc_corr,X,P); pmf_result_q = pmf_test(rx_q,c_loc_corr,X,P); pmf_result = complex(pmf_result_i,pmf_result_q); fft_result = abs(fft([pmf_result,zeros(1,18)],N))/L_nom; fft_result_all(fd,:) = fft_result; [max_v,max_p]=max(fft_result(1,1:N/2)); % if max_v >0.1 value_result(1,fd)=max_v; fd_result(1,fd)=fd-fs/(N*X)*(max_p-1); if max_p>1 F = 5*(fft_result(1,max_p-1)-fft_result(1,max_p+1))/max_v; V = fft_result(1,max_p-1)+fft_result(1,max_p+1); else F = 5*(fft_result(1,N)-fft_result(1,max_p+1))/max_v; V = fft_result(1,N)+fft_result(1,max_p+1); end mF= -4.135*F*F*F+204.5*F; fd_result(2,fd)=fd_result(1,fd)+mF; value_max(1,fd)=max_v; value_max(2,fd)=(max_v+0.35*V)*0.9; % break; % end % end end figure for i=1:2 plot(fd_result(i,:)); hold on end xlabel('doppler/Hz'); ylabel('frequency error/Hz'); hold off figure for i=1:1 plot(value_max(i,:)); hold on end xlabel('doppler/Hz'); ylabel('normalized amplitude');