差分跳频的解调窗口同步算法
α=F-1(P)=(4.985×10-8)×P3-(1.8×10-5) ×P2+(4.131×10-3) ×P+0.166
第二个复杂的情况是必须判断解调窗口类型。
假设初始的解调窗口未同步,则该窗口内有两个频率点f1和f2,依据这两个频率的时域顺序和所占据的窗口长度(也就是域中两个频率的幅度)有四种情况,分别称为第I、第II、第III、第IV类型窗口,见图4。每个窗口都假定不同步,且只绘出一跳时间内的波形。
为什么要判定窗口类型呢?因为实际计算时取幅度较大的频率点来求解α,这样可降低噪声的干扰。但幅度较大的频率点可能是f1也可能是f2,在时域中的顺序可能在前也可能在后,于是形式四种类型。
如果初始窗口进入非线性区,因非线性区频率点幅度变化小,为降低噪声影响,在非线性区移动的点就是固定值(这个值可以根据实际需要加以微调)。判断窗口是否进入非线性区的准则为:是否有一个频点的幅度超过门限值。
图5
4 流程
经过以上讨论,得出实际的算法流程见图5。
说明:如果第一次滑动窗口后未能进入预定同步位置,则继续第二次调整。此时移动后的窗口以大概率进入大非线性区,如果第二次滑动窗口仍旧不同步,则继续第三次调整,至多三次调整后,以95%概率进入同步锁定。三次调整后仍不同步(至多5%概率),判定为同步失败,选择窗口重新计算。
以上的窗口是向右滑动的(也就是向时间轴正向滑动),如果系统开辟较大缓冲区,也可以向左滑动(也就是向时间轴负向滑动),此时前面的数据不能丢失,并且对第III和第IV类型窗口的滑动点数变为绝对值较小的负数值。
该同步算法的优点是同步建立时间短,运算量小,可以实时调整。对接收数据加窗函数修正降低了系统对同步的敏感性。该算法在系统仿真中取得成功。
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