Дискриминатор задержки NELP - История изменений

Mikhaylova в 14:15, 11 мая 2020

2020-05-11T14:15:53Z

Mikhaylova в 13:47, 11 мая 2020

2020-05-11T13:47:57Z

Dneprov: /* Дискриминационная характеристика */

2020-03-24T09:57:03Z

‎Дискриминационная характеристика

Korogodin: /* Дискриминационная характеристика */

2015-05-20T19:24:49Z

‎Дискриминационная характеристика

Dneprov: /* Дискриминационная характеристика */

2014-03-28T07:39:09Z

‎Дискриминационная характеристика

Dneprov: /* Дискриминационная характеристика */

2014-03-28T06:46:38Z

‎Дискриминационная характеристика

Dneprov: /* Листинг модели */

2014-03-28T06:45:01Z

‎Листинг модели

Dneprov в 17:36, 27 марта 2014

2014-03-27T17:36:13Z

Dneprov: /* Листинг модели */

2014-03-27T17:33:41Z

‎Листинг модели

Dneprov в 17:32, 27 марта 2014

2014-03-27T17:32:37Z

@@ Строка 47: / Строка 47: @@
 Флуктуационная характеристика описывается выражением<br />
-<math>D_{u\tau }^{{}}=\left( 1-\rho^{{}}\left( 2\Delta \tau  \right) \right)16q_{c/n0}^{{}}T\sigma _{IQ}^{4}\left( \rho ^{2}\left( \Delta \tau  \right)+\frac{1+\rho ^{{}}\left( 2\Delta \tau  \right)}{2q_{c/n0}^{{}}T} \right)</math>.
+<math>D_{u\tau }^{{}}=\left( 1-\rho ^{{}}\left( \Delta \tau  \right) \right)16q_{c/n0}^{{}}T\sigma _{IQ}^{4}\left( \rho ^{2}\left( \frac{\Delta \tau }{2} \right)+\frac{1+\rho \left( \Delta \tau  \right)}{2q_{c/n0}^{{}}T} \right)</math>.
 Дисперсия шума эквивалентного наблюдения, т.е. шума с выхода дискриминатора, пересчитанного к его входу при нулевой расстройке <br />
-<math>D_{\tilde{u}\tau }^{{}}=\frac{D_{u\tau }^{{}}}{S{{_{d }^{{}}}^{2}}}=\frac{4\left( 1-\rho ^{{}}\left( 2\Delta \tau  \right) \right)\left( \rho ^{2}\left( \Delta \tau  \right)+\frac{1+\rho ^{{}}\left( 2\Delta \tau  \right)}{2q_{c/n0}^{{}}T} \right)}{2q_{c/n0}^{{}}{{T}^{{}}}{{\left( \frac{2}{\tau _{chip}^{{}}}-\frac{\Delta \tau }{\tau _{chip}^{2}} \right)}^{2}}}</math>
+<math>D_{\tilde{u}\tau }^{{}}=\frac{D_{u\tau }^{{}}}{S{{_{d}^{{}}}^{2}}}=\frac{4\left( 1-\rho \left( \Delta \tau  \right) \right)\left( \rho ^{2}\left( \frac{\Delta \tau }{2} \right)+\frac{1+\rho \left( \Delta \tau  \right)}{2q_{c/n0}^{{}}T} \right)}{2q_{c/n0}^{{}}{{T}^{{}}}{{\left( \frac{2}{\tau _{chip}^{{}}}-\frac{{}^{\Delta \tau }/{}_{2}}{\tau _{chip}^{2}} \right)}^{2}}}</math>

@@ Строка 42: / Строка 42: @@
 [[File:20140327 DZO q35,T=20ms,delta=chip5.png|center|600px]]
@@ Строка 143: / Строка 175: @@
 end
-plot(EpsTau/tauChip, [Ud/Np; Udteor; SdTeor*EpsTau])
+plot(EpsTa[[:File:20200511_dep_Du_Sd2_qcn0_NELP.png]]u/tauChip, [Ud/Np; Udteor; SdTeor*EpsTau])
 xlabel('\epsilon_{tau}/\tau_{chip}')
 ylim([min(Udteor)-10 max(Udteor)+10])
 grid on
 </source>

@@ Строка 25: / Строка 25: @@
 * расстройка по частоте <math>{{\varepsilon }_{\omega }}=10</math> Гц,
 * каждая точка моделируемой дискриминационной характеристики усреднялась 1000 раз,
-* корреляционная функция дальномерного кода соответствует сигналу с BPSK : <math>\rho \left( {{\varepsilon }_{\tau }} \right)=1-\frac{\left| {{\varepsilon }_{\tau }} \right|}{{{\tau }_{chip}}}</math>.
+* корреляционная функция дальномерного кода соответствует сигналу с BPSK : <math>\rho \left( {{\varepsilon }_{\tau }} \right)=1-\frac{\left| {{\varepsilon }_{\tau }} \right|}{{{\tau }_{chip}}}</math>;
@@ Строка 46: / Строка 47: @@
   |title = Листинг модели
   |content = <source lang = matlab>
 close all;
 clear

@@ Строка 14: / Строка 14: @@
 == Дискриминационная характеристика ==
-Дискриминационная характеристика описывается выражением <br />
+Дискриминационная характеристика описывается выражением (для квадратур с единичной дисперсией) <br />
 <math>U(\varepsilon_\tau) = 2q_{c/n0}T\mbox{sinc}^2(\varepsilon_{\omega,k}T/2)\left ( \rho\left (\varepsilon_\tau - \frac{\Delta\tau}{2}  \right )^2 - \rho\left (\varepsilon_\tau + \frac{\Delta\tau}{2}  \right )^2 \right )</math>.

@@ Строка 83: / Строка 83: @@
 EpsW = 1*10*2*pi;
-SdTeor = 2*qcno*Tc*sinc(EpsW*Tc/2 /pi)^2*[4/tauChip - 2*(deltaTau/tauChip^2)]; % Теоретическая крутизна
+SdTeor = 2*qcno*Tc*sinc(EpsW*Tc/2 /pi)^2*(4/tauChip - 2*(deltaTau/tauChip^2)); % Теоретическая крутизна
 Ud = zeros(1,NtauExtr);

@@ Строка 135: / Строка 135: @@
 </source>
   |frame-style = border:1px solid Plum
-  |title-style = color:black;background-color:lavender;font-weight:bold
+  |title-style = color:black;background-color:lavender;text-align:left;font-weight:bold
   |content-style = color:black;background-color:ghostwhite;text-align:center
   |footer =
   |footer-style = background-color:lightgray;text-align:right

← Предыдущая		Версия 17:36, 27 марта 2014
Строка 133:		Строка 133:
	grid on		grid on
	</source>		</source>
		+
		+	[[Категория:Дискриминаторы]]

@@ Строка 71: / Строка 71: @@
 Del=ro(deltaTau)*stdn_IQ^2; % Взаимная дисперсия early-late
-L=chol([Dp  Dpe Dpe;  % �?спользуем разложение Холецкого
+L=chol([Dp  Dpe Dpe;  % Используем разложение Холецкого
             Dpe Dp  Del;
             Dpe Del Dp])';

@@ Строка 50: / Строка 50: @@
 global tauChip
-tauChip = 1e-3/511; % Р”Р»РёС‚РµР»СЊРЅРѕСЃС‚СЊ С‡РёРїР°
+tauChip = 1e-3/511; % Длительность чипа
 NoiseEnable = 1;
@@ Строка 56: / Строка 56: @@
 Np = 1000;
-Tc = 0.001; % РџРµСЂРёРѕРґ РёРЅС‚РµРіСЂРёСЂРѕРІР°РЅРёСЏ РІ РєРѕСЂСЂРµР»СЏС‚РѕСЂРµ
+Tc = 0.001; % Период интегрирования в корреляторе
 qcno_dB = 45;
-stdn_IQ = 1; % РЎРљРћ С€СѓРјР° РєРІР°РґСЂР°С‚СѓСЂРЅС‹С… СЃСѓРјРј
+stdn_IQ = 1; % СКО шума квадратурных сумм
 qcno = 10^(qcno_dB/10);
@@ Строка 67: / Строка 67: @@
 deltaTau = tauChip/10;
-Dp=stdn_IQ^2; % Р”РёСЃРїРµСЂСЃРёСЏ promt РєРѕРјРїРѕРЅРµРЅС‚С‹
+Dp=stdn_IQ^2; % Дисперсия promt компоненты
-Dpe=ro(deltaTau/2)*stdn_IQ^2; % Р’Р·Р°РёРјРЅР°СЏ РґРёСЃРїРµСЂСЃРёСЏ promt-early/late
+Dpe=ro(deltaTau/2)*stdn_IQ^2; % Взаимная дисперсия promt-early/late
-Del=ro(deltaTau)*stdn_IQ^2; % Р’Р·Р°РёРјРЅР°СЏ РґРёСЃРїРµСЂСЃРёСЏ early-late
+Del=ro(deltaTau)*stdn_IQ^2; % Взаимная дисперсия early-late
-L=chol([Dp  Dpe Dpe;  % Р�СЃРїРѕР»СЊР·СѓРµРј СЂР°Р·Р»РѕР¶РµРЅРёРµ РҐРѕР»РµС†РєРѕРіРѕ
+L=chol([Dp  Dpe Dpe;  % �?спользуем разложение Холецкого
             Dpe Dp  Del;
             Dpe Del Dp])';
@@ Строка 82: / Строка 82: @@
 EpsW = 1*10*2*pi;
-SdTeor = 2*qcno*Tc*sinc(EpsW*Tc/2 /pi)^2*[4/tauChip - 2*(deltaTau/tauChip^2)]; % РўРµРѕСЂРµС‚РёС‡РµСЃРєР°СЏ РєСЂСѓС‚РёР·РЅР°
+SdTeor = 2*qcno*Tc*sinc(EpsW*Tc/2 /pi)^2*[4/tauChip - 2*(deltaTau/tauChip^2)]; % Теоретическая крутизна
 Ud = zeros(1,NtauExtr);
@@ Строка 102: / Строка 102: @@
      for n = 1:Np
-         nI = L * randn(3,1); % РџСЂРёРјРµРЅСЏРµРј СЂРµР·СѓР»СЊС‚Р°С‚ СЂР°Р·Р»РѕР¶РµРЅРёСЏ РҐРѕР»РµС†РєРѕРіРѕ Рё РїРѕР»СѓС‡Р°РµРј РєРѕСЂСЂРµР»РёСЂРѕРІР°РЅРЅС‹Рµ С€СѓРјС‹
+         nI = L * randn(3,1); % Применяем результат разложения Холецкого и получаем коррелированные шумы
          nQ = L* randn(3,1);