【GNSS基带算法】Chapter.2 相干积分与非相干积分

Chapter.2 相干积分与非相干积分

作者:齐花Guyc(CAUC)


文章目录

相干积分和非相干积分

首先,解释一下什么叫做"相干"。从字面上来讲,"相"指的是"一起","干"可以理解为"协调一致"。合起来,相干就是一起协调一致的意思。那什么协调一致呢?此处指的是信号的相位信息。

想象用砖头(代表信号的每帧相关结果)建一个信号塔(代表累积后的信噪比,塔越高,信号越强,越容易检测):
相干积分:像用相同方向的砖头一层层精确堆砌。每块砖必须对齐(对应多普勒补偿准,相位一致),这样塔建得又高又稳。效率高,因为每加一块砖,高度几乎线性增加(塔高 ≈ 砖头数量 × 单砖高度)。

SNR提升比例 ≈ T T T(线性增长)。T是积分时间(比如从1ms到10ms,T=10倍,SNR提升约10倍)。因为保留相位,信号能量完美叠加,噪声部分抵消。其总时间通常限制在10-20ms,以避免多普勒引发的相位漂移。

非相干积分:像随便扔砖头堆成一堆。只看总高度,不关注砖头的方向(对应只加绝对值,丢掉相位)。塔会高,但因为砖头乱放,效率低,很多能量浪费(塔高 ≈ √砖头数量 × 单砖高度)。

SNR提升比例 ≈ T \sqrt{T} T (平方根增长)。同样T=10倍,SNR只提升约3.16倍( 10 \sqrt{10} 10 ≈ 3.16)。丢掉相位后,信号加得没那么完美,噪声累积更多。

使用场景

相干积分保留相位信息,通过线性累积信号能量,适合需要高信噪比(SNR)提升和精确捕获的场景。

场景:城市峡谷或遮挡,在城市峡谷中, C / N 0 C/N_0 C/N0约为25-35dB-Hz,信号较弱但多普勒变化缓慢。

非相干积分忽略相位信息,通过累积幅度平方,适合多普勒不确定性大或需要长时间累积的场景。其时间可达数百ms,但SNR提升较慢,会产生平方损耗。

场景1:极弱信号环境,室内环境 C / N 0 C/N_0 C/N0< 20 dB-Hz,信号淹没噪声

场景2:在一些具有复杂干扰的环境下,非相干积分抗多普勒漂移,鲁棒性强。

目的

两者的共同目标都是为了增强GNSS信号的信噪比,帮助处理弱信号。在噪杂的环境中,找到信号,他们都是"放大信号"的工具。

相关推荐
草莓火锅8 小时前
用c++求第n个质数
开发语言·c++·算法
snakecy8 小时前
自然语言处理(NLP)算法原理与实现--Part 1
人工智能·算法·自然语言处理
萌新彭彭9 小时前
vLLM主要模块Scheduler详解
算法·源码阅读
灵动小溪9 小时前
时频信号分析总结
算法
CoovallyAIHub9 小时前
让Qwen-VL的检测能力像YOLO一样强,VLM-FO1如何打通大模型的视觉任督二脉
深度学习·算法·计算机视觉
2401_841495649 小时前
【自然语言处理】基于统计基的句子边界检测算法
人工智能·python·算法·机器学习·自然语言处理·统计学习·句子边界检测算法
CoovallyAIHub9 小时前
突破跨模态识别瓶颈!火箭军工程大学提出MFENet:让AI在白天黑夜都能准确识人
深度学习·算法·计算机视觉
CoovallyAIHub9 小时前
TypeScript超越Python,以66%增速跃升第一,Python稳居AI领域王座
深度学习·算法·计算机视觉
User_芊芊君子10 小时前
【LeetCode经典题解】递归破解对称二叉树之谜
算法·leetcode·职场和发展
Rock_yzh10 小时前
LeetCode算法刷题——49. 字母异位词分组
数据结构·c++·学习·算法·leetcode·职场和发展·哈希算法