工程应用中的自相关操作
作者:桂。
时间:2018-01-10 18:41:05
链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/8260315.html
前言
主要记录工程应用中的自相关操作,以及自相关的一些理论性质。
代码实现可参考:Xilinx 常用模块汇总(verilog)【03】
一、自相关函数
自相关的定义式:
实际操作中,通常假设随机信号独立同分布,依托遍历性近似估计R矩阵:
k表示相关函数的时间间隔,m表示起始时刻,N表示截取的时间片。
为了便于表示,假设:
相关矩阵的估计,可以提取系统的响应函数:
进一步处理系统响应函数:
由此得出结论:
重复累加的操作可以通过递归的思路实现,这样一来节省了乘法器资源。
递归的结构:
即:
至此便完成了自相关的硬件估计思路:3加法器 + 复数乘法器,即可完成估计。
二、参数的选取
自相关的参数,其影响因素主要包括:对信噪比SNR的提升、兔耳效应的抑制、对窄脉冲的适应能力。
1-对SNR的提升
该部分参考:《基于多相滤波的超宽带接收机研究及FPGA实现》。
信号形式定义为:
m点自相关:
其中
该信号均值为0,方差为,当m>>1时其近似为高斯分布,输出信噪比:
可以看出信噪比增益近似为:,增益的下限由灵敏度及最小检测门限有关。
2-兔耳效应的抑制
该部分为优化内容,即使不能严格满足,依然可以借助其他方式改善性能,自相关点数不必严格受此局限。信道化体制下,假设每个信道的滤波器阶数为M0,则兔耳宽度为M0-1,信号宽度为N0(受窄脉冲要求限定),则自相关间隔(第一部分的k值)在M0-1<x<N0,较为理想。
3-对窄脉冲的适应能力
窄脉冲宽度与AD性能决定了信号的数字宽度,此时的间隔k+点数N应<=信号宽度。
三、自相关函数与卷积的对应关系
自相关函数的傅里叶变换是功率谱,自相关与卷积具有数学上的关联,二者在硬件实现时可互相借鉴思路:
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