基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法
空间损耗计算公式
空间损耗计算公式空间损耗是指无线电信号在传播过程中因为传输介质和环境的影响而逐渐减弱的现象。
在无线通信系统中，了解和计算空间损耗是非常重要的，可以帮助我们设计合理的无线电覆盖和容量规划。
空间损耗主要由以下几个因素造成：1.距离衰减：无线信号在传播过程中会随着距离的增加而衰减。
这是最主要的空间损耗因素之一、衰减的计算可以使用自由空间传播模型或其他经验传播模型。
自由空间传播模型中，空间损耗可以根据以下公式计算：PL(dB) = 20log(d) + 20log(f) + 20log(4π/c)其中，PL为路径损耗(dB)，d为距离（米），f为频率（赫兹），c为光速（米/秒）。
2.多径干扰：在城市等复杂环境中，信号会被建筑物、地形等物体产生反射、折射和散射，导致多径传播。
多径传播会使信号的相位和幅度发生变化，产生衰落和混叠，增加了空间损耗。
多径传播的损耗可以使用功率延时谱来计算。
3.阴影衰落：阴影衰落是由于信号受到建筑物、山脉等物体的遮挡或阻挡而产生的。
阴影衰落导致信号强度出现瞬时的大幅度变化，增加了信号的波动性和衰落。
阴影衰落可以使用统计模型，如对数正态分布来计算。
4.动态衰落：动态衰落是由于移动设备和传播环境的变化引起的。
例如，当移动设备行驶时，会经历信号接收点之间的多径传播变化和阴影衰落变化，从而导致动态衰落。
动态衰落情况往往较为复杂，可以使用统计学的方法进行建模和预测。
5.极化损耗：极化损耗是指信号在传播中由于极化方向的不匹配而产生的损耗。
例如，如果发送天线和接收天线的极化方向不匹配，会导致极化损耗。
以上是空间损耗的主要因素和计算方法，除此之外还有其他一些特殊环境和因素可能导致空间损耗的变化。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择适当的模型和方法进行空间损耗的计算。
无线传输损耗公式
无线传输损耗公式无线传输损耗公式是用来计算信号传输过程中所遭受的损耗的数学表达式。
损耗是指信号的功率在传输过程中所减少的情况。
在无线通信中，由于信号会遇到衰减、散射、多径和干扰等问题，导致信号强度的衰减。
通过使用损耗公式，我们可以预测信号的强度在一定距离和环境条件下的衰减情况。
在无线传输中，常用的损耗公式包括自由空间损耗公式、2-ray模型、多径模型和日土模型等。
1. 自由空间损耗公式：自由空间损耗公式是用来计算在理想情况下无干扰的自由空间中信号衰减的公式。
该公式使用频率、距离和天线增益等参数来计算损耗。
L_fs = 20log10(d) + 20log10(f) + K其中，L_fs表示自由空间路径损耗（单位为dB），d表示距离（单位为米），f表示频率（单位为赫兹），K表示常数。
常数K用来代表环境因素，例如天线增益、传输介质等，并根据具体情况进行调整。
2. 2-ray模型：2-ray模型是一种常用的室内传输损耗模型。
该模型考虑了从发射天线直接到达接收天线的信号，以及经过地面反射后到达接收天线的信号。
该模型可以用于计算室内环境中的传输损耗。
L_2ray = 20log10(d) + 20log10(f) + Gt + Gr其中，L_2ray表示2-ray模型下的路径损耗（单位为dB），d表示距离（单位为米），f表示频率（单位为赫兹），Gt表示发射天线增益，Gr表示接收天线增益。
3. 多径模型：多径模型用于描述在室外环境中由于地面反射和障碍物散射导致信号传输过程中的多径效应。
多径模型的计算比较复杂，常用的模型有Okumura-Hata模型和Cost-231模型等。
4. 日土模型：日土模型是一种用于描述城市环境中无线传输损耗的模型。
该模型考虑了建筑物和其他障碍物对信号的阻碍和散射影响。
日土模型是一种经验模型，可以用来估计城市环境中的传输损耗。
需要注意的是，以上仅是一些常见的无线传输损耗公式和模型，实际应用中还需要根据具体情况选择适当的模型和公式。
基于损耗分离理论的非正弦激励磁心损耗计算方法研究
损耗。 其中，磁滞损耗与磁化频率无关，故也称之为
静态损耗；而 涡 流 损 耗、 剩 余 损 耗 均 与 磁 化 频 率 相
关，称作动态损耗。
针对硅钢片等带状磁性材料，当叠片厚度小于
电磁场在该材料中的趋肤深度时，Ｂｅｒｔｏｔｔｉ 基于磁感
应强度均匀分布的假设和磁畴结构的随机统计分布
特性，推导了瞬态涡流损耗及剩余损耗的解析表达
Ｂｅｒｔｏｔｔｉ［１２］ 为解决上述 Ｓｔｅｉｎｍｅｔｚ 公式法过于依 赖经验的问题，从磁性材料损耗产生的机理出发，提
收稿日期： ２０１８⁃０１⁃１５ 基金项目： 国家重点研发计划项目（２０１７ＹＦＢ０９０３９０２） 、 国家自然科学基金项目（５１６７７０６４） 作者简介： 刘 任（１９９０⁃） ， 男， 湖北籍， 博士研究生， 主要研究方向为新型软磁材料高频磁化及损耗机理；
分别为电压整流平均值和电压基波整流平均值；Ｕｒｍｓ 、
Ｕ１，ｒｍｓ 分别为电压有效值和电压基波有效值。
因此可知，该算法待提取的参数为损耗系数 ａ、
ｂ、ｘ。 该损耗系数可通过正弦激励下实测值与计算
值之间的差值 ｒ 取最小值而求得：
∑ ｒ
＝
１ ｎ
ｉ
ｎ ＝１
（
Ｐ
ｍｅａ
Ｐ
－Ｐ
ｍｅａ
ｃａｌ
）
２
（１６）
式中，ｎ 为实验采样点个数；Ｐｍｅａ 为实测损耗值；Ｐｃａｌ
将周期损耗 Ｗ（ｆ）表示为：
Ｗ（ ｆ）
＝
Ｐ（ ｆ） ｆ
＝
Ｗｈ
＋ Ｗｃｌ（ ｆ）
＋ Ｗｅｘ（ ｆ）
（３）
式中，ｆ 为激励频率；Ｗｈ、Ｗｃｌ、Ｗｅｘ 分别为一个周期的 磁滞损耗、涡流损耗和剩余损耗，其中磁滞损耗 Ｗｈ 与激励频率 ｆ 无关；Ｐ 为功率损耗。
一种FFT非相干积累的实现方法及装置[发明专利]
![一种FFT非相干积累的实现方法及装置[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0801c67f2f3f5727a5e9856a561252d380eb203a.png)
(10)申请公布号 CN 103034619 A(43)申请公布日 2013.04.10C N 103034619 A*CN103034619A*(21)申请号 201210538841.9(22)申请日 2012.12.13G06F 17/10(2006.01)(71)申请人中国航天科工信息技术研究院地址100070 北京市丰台区西四环南路总部基地188号17区5号楼(72)发明人王千喜 李社军 代栋敏 杨晓昆胡强 范振新 王丹阳 欧春湘(74)专利代理机构工业和信息化部电子专利中心 11010代理人田俊峰(54)发明名称一种FFT 非相干积累的实现方法及装置(57)摘要本发明公开了一种FFT 非相干积累的实现方法及装置，包括：对输入信号进行FFT 运算，每一帧得到N 个数据，对每个数据进行求模；对求模后的每一个数据采用移位寄存的方式进行非相干积累；对非相干积累后的数据进行峰值检测：检测每一帧数据的最大频值，以及其对应的频点。
本发明利用FFT 顺序出数的特点，采用移位寄存方式进行非相干累积，逻辑简单，不需要额外的控制，占用资源少，不用繁琐的时序控制操作，处理速度要快，明显比双口RAM 或者FIFO 操作简单。
(51)Int.Cl.权利要求书1页 说明书4页 附图2页(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请权利要求书 1 页 说明书 4 页 附图 2 页1/1页1.一种FFT 非相干积累的实现方法，其特征在于，包括：对输入信号进行FFT 运算，每一帧得到N 个数据，对每个数据进行求模；对求模后的每一个数据采用移位寄存的方式进行非相干积累；对非相干积累后的数据进行峰值检测：检测每一帧数据的最大频值，以及其对应的频点。
2.如权利要求1所述的FFT 非相干积累的实现方法，其特征在于，对每个数据进行求模是指对每个数据求模值平方。
3.如权利要求1或2所述的FFT 非相干积累的实现方法，其特征在于，采用移位寄存的方式进行非相干积累具体包括：每个数据在每个时钟进行一次寄存，当下一个数据存入时，将已经存入寄存器的数据整体向右进行移位，如果位于最右端的寄存器有数据移出，则将该数据与当前要存入的数据相加，存入最左端的寄存器中；如果位于最右端的寄存器没有数据移出，则将当前要存入的数据存入最左端的寄存器中。
PMF-FFT方法在P码捕获中的改进及参数设计
PMF-FFT方法在P码捕获中的改进及参数设计袁葱林;唐小妹;韩春阳;孙广富【摘要】部分匹配滤波器与FFT相结合的捕获模型使用在高动态环境下导航信号的捕获中,由于它对多普勒频率误差有较高的容忍度,因此可以直接进行频域的并行搜索,大大降低了平均搜索时间,并使整个系统依然具有较高的检测概率.文中通过建立数学模型,对PMF-FFT捕获算法的原理及特性及其在捕获流程中的各部分损耗进行了详细的分析,并针对P码的非周期特性,使用重叠保留法对PMF-FFT算法进行了改进,使用基于FFT的并行码相位搜索的方法,在频城内实现了时域相关运算,进一步减少了捕获时间.最后依据“达到等效判决信噪比时总运算时间最少”原则,对算法中各项参数的设计提出了指导意见,具有一定的参考价值.【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2018(043)004【总页数】7页(P29-35)【关键词】导航信号捕获;PMF-FFT;捕获性能;参数优化【作者】袁葱林;唐小妹;韩春阳;孙广富【作者单位】国防科技大学导航与时空技术工程研究中心,湖南长沙410003;国防科技大学导航与时空技术工程研究中心,湖南长沙410003;北京卫星导航中心,北京100084;国防科技大学导航与时空技术工程研究中心,湖南长沙410003【正文语种】中文【中图分类】TN967.10 引言通常,P码的捕获是通过C/A码来引导捕获的,但由于C/A码周期短,码速率低,易被敌方干扰和欺骗,在GPS导航战与电子对抗的环境下,要求GNSS接收机能够对P 码进行准确迅速的直接捕获,确保战时卫星导航系统的正常使用。
P码的周期长,码速率高,若使用传统的捕获方法,需要很长的捕获时间,尤其在高动态、大多普勒频移下,传统的伪码捕获方法很难实现。
因此P码捕获的关键在于如何减小捕获时间以及提高多普勒频率误差容忍度[1]。
本文将部分匹配滤波器与FFT结合(以下简称PMF-FFT)的算法应用到P码的捕获中,利用PMF-FFT算法能够有效抵抗多普勒频移引起的相关峰衰减的特性,扩大了频率搜索范围,在频域内进行并行搜索,大大提高了捕获速度,解决了P码捕获的关键问题。
基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法
Ｎｏ ｃ ｈ ｒ ｎ ｎ ｅ ｒ ｔｏ ｕ ｒｎｇ ｌ ｓ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ｎ ｏ ｅ ｅ ｔ Ｉ ｔ ｇ ａ ｉ ｎ Ｓｑ ａ ｉ －ｏ ｓ Ａｌ ｏ ｉｈ Ｂａ ｅ ｎ Ｒｅ ｅｖ ｒ Ｏｐ ｒ ｔｎ ａ ａ ｔ ｒ ｓｉ ｒ ｅ ｃ ｉ ｅ ｅ ａ ｉ ｇ Ｃｈ ｒ ｃ ｅ ｉｔｃ Ｃｕ ｖ
信号是否存在的过程 ， 第二个过程为在判决信号存 在条 件下 ， 对信 号参 数 进 行 精确 估 计 … １。对 于通 信
信号 接收 ， 特别 是在卫 星通 信 系统 中 ， 由于发射 机功 率受 限和路径 衰 减 等 因素 ， 个 符 号 信 噪 比一 般 难 单 以达 到信号 可靠 检 测 的所 需 信 噪 比要 求 ， 而对 单 从 个数 据或符 号 的判别 会导 致检测 概率 过低 或虚 警概
ｎ ｅ ｅ ｙ ｓｇ ａ ｅｅ ｔ ｎ，ｂ ｔｉ ｒ ｏ ｃｓ ｄ ｃ ｎ ｅ ｉｎ ． ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｇ ｒｔｍ Ｓｆａ ｉｌ ｒｒｄ ｒｓｇ ｅ ｄ ｄ ｂ ｉｎ ｌｄ ｔｃｉ ｏ ｕ ｓｍｏｅ ｃ ｎ ｉｅａ ｏ ｖ ｎｅ ｔ Ｔｈ ｒｐ ｓ ａ ｏ ｉ ｎ ｄ ｌ ｈ Ｉ ｅ ｓｂ ｅ ｆ ａ ａ ｉ— ’ ｏ ｎ ｌｄ ｔｃｉｎ， ａｅｌ ｅ ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ，ｐ ｗｅｌ ｅ ｃ ｍｍｕ ｉａｉｎ ． ａ ｅｅ ｔ ｏ ｓ ｔｌ ｔ ｏ ｉ ｎｃ ｔ ｏ ｏ ｒｉ ｏ ｎ ｎ ｃ ｔｏ ｓ
基 于 接 收 机 特 性 曲线 的 非 相 干 积 分 平 方 损 耗 计 算 方 法
范春磊 ， 朱 勤
（ 威海供 电公 司 ， 山东 威海 ２４０ ） ６２０
摘 要： 通过对非相干积分下接收机工作特性曲线进行分析 ， 出一种平方损弗计算方法， 提 该方法在
一种基于GPU的实时软件接收机协同调度方法
一种基于GPU的实时软件接收机协同调度方法陈思业【摘要】本文基于实现实时导航卫星软件接收机的目的,采用中央处理单元(CPU)和图形处理单元(GPU)的协同调度方法,利用GPU的多核并行处理性能,通过对导航卫星软件接收机的信号并行化处理,结合信号处理时负载任务的历史信息,提出了一种动态的调度方法,该方法根据估计时间信息在CPU和GPU之间选择合适的设备来执行任务.所提出的方法在CUDA平台上对软件接收机中的信号进行处理,得出基于时间估算的协同调度算法能满足实时软件接收机的需求的结论.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)021【总页数】5页(P30-33,37)【关键词】软件接收机;图形处理单元;协同调度;CUDA【作者】陈思业【作者单位】中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050;中国科学院微小卫星创新研究院,上海201210;上海科技大学信息科学与技术学院,上海201210;中国科学院大学北京100049【正文语种】中文【中图分类】TN965.5随着GPS，GALILEO、GLONASS和北斗等技术应用的发展，全球导航卫星系统（Gloabal Navigation Satellite Systems，GNSS）将会面临一个重大的变革。
在不久的将来，4大系统（GPS，北斗，GLONASS和GALILEO）包括一些区域系统比如，QZSS和IRNSS等，将会向全球广播很多不同频率的信号。
设计这些新的系统信号将会给GNSS带来新的变化[1]，不仅如此，处理信号的方法也随之产生[2-3]。
信号的实际表现和处理方法都需要在接收机上进行评价和验证，在系统搭建和地面操作维护过程中，需要对这些导航信号和算法尤其是现代信号的全面检测、评价和定位测试。
在这样的应用背景下，基于软件无线电的GNSS软件接收机越来越受到关注。
软件接收机在对数据处理上有很好的灵活性，并且只需要用少量的组件就可以实现，而且方便修改和更新。
基于非相干累积的微弱GPS信号相位估计
基于非相干累积的微弱GPS信号相位估计
罗雨;王永庆;吴嗣亮;蓝永祥;任鹏
【期刊名称】《北京理工大学学报》
【年(卷),期】2013()1
【摘要】针对全球定位系统(GPS)微弱信号相位估计不能满足实际应用的问题,利用二倍相位处理和直接判决反馈这两种方法消除导航数据跳变的影响,提出了基于非相干累积的最大似然(ML)相位估计器.通过理论分析,推导出信噪比表达式,利用条件概率密度函数(CPDF)的数值积分计算出估计器的均方根误差(RMSE),证明非相干累积有效降低了ML相位估计器的RMSE,提高了GPS微弱信号相位估计能力.仿真结果验证了理论分析和所提算法的有效性,基于FPGA的实现结果表明算法的可应用性.
【总页数】6页(P93-98)
【关键词】全球定位系统;微弱信号;非相干累积;相位估计
【作者】罗雨;王永庆;吴嗣亮;蓝永祥;任鹏
【作者单位】北京理工大学信息与电子学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.基于四阶累积量的相干信号频率和二维到达角联合估计的新算法 [J], 杜刚;张永顺;王永;姜新迎
2.基于平均相关和差分相干累积的微弱GPS C/A码信号精密捕获算法 [J], 李新山;郭伟
3.基于累积量的互耦误差下相干信号DOA估计 [J], 杨晋生;张菊
4.基于非相干积分时间调整的微弱GPS信号捕获 [J], 方琳;刘哲
5.基于四阶累积量和时间平滑的相干信号DOA估计 [J], 景小荣;隋伟伟;周围
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基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法
在无线通信领域中，接收机特性曲线是非常重要的一个参数，它描述了接收机在接收一定信号功率下的输出信号质量与接收信噪比之间的关系。
基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法，是一种用于量化无线通信中信号传输过程中的损耗情况的方法。
本文将介绍该方法的原理和应用。
一、方法原理
在无线通信中，当信号从发射端到达接收端时，由于信号在传输过程中遭受到了各种各样的干扰和衰减，因此其信噪比会不断下降。
而且，信号经过接收机后，其输出信号质量也会受到接收机的特性限制而产生损耗。
基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法，就是基于以上原理，通过将接收机特性曲线与信号传输过程中的信噪比关系相结合，来计算信号传输过程中的损耗情况。
其主要步骤如下：
1. 测量信号在传输过程中的接收功率和输出信噪比；
2. 根据接收机特性曲线，确定接收机在当前接收功率下的输出信号质量水平；
3. 通过对接收机特性曲线和信噪比之间的关系进行非相干积分平方运算，来计算信号在传输过程中的损耗情况。
二、方法应用
基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法，在无线通信领域中有着广泛的应用。
例如，它可以用于量化无线电信道中信号传输的损耗情况，从而评估无线电通信的可靠性和性能。
此外，该方法还可以用于优化无线通信系统的参数设置。
通过对系统中信号传输过程中的损耗情况进行量化分析，可以为调整发送功率、增强信号调制等参数提供科学依据，以提高无线通信系统的性能和可靠性。
总之，基于接收机特性曲线的非相干积分平方损耗计算方法是一种重要的分析和优化无线通信系统的方法，它有着广泛的应用前景。