物聯(lián)方案
2022年05月03日
通過首先從緩沖的汽車定位終端信號樣本集中移除假設(shè)多普勒，然后組合可選擇數(shù)量的代碼時期來計算搜索相關(guān)性。過濾后的樣本被轉(zhuǎn)換到頻域，乘以所需PRN碼的頻域表示，最后轉(zhuǎn)換回時域。這個過程為整個代碼創(chuàng)建了一個連貫的相關(guān)向量。相干相關(guān)向量被非相干累加，直到峰值的信噪比超過檢測閾值。
使用單獨的搜索和跟蹤部分來計算三個樣本流和多個參考假設(shè)之間的相關(guān)性。三個樣本流緩沖在內(nèi)存中，以允許搜索和跟蹤部分并行處理多個相關(guān)性。搜索采用具有可選大小的素因子快速傅立葉變換。
通過將多汽車定位終端芯片參考碼乘以一組緩沖樣本，在時域中計算軌道相關(guān)性。通常，參考代碼對 N 個相關(guān)進行線性延遲，以產(chǎn)生 N 個樣本相干相關(guān)向量。相關(guān)向量被緩沖以允許并行處理多個濾波器。協(xié)處理器用于運行過濾器。協(xié)處理器的輸出提供代碼相位、多普勒、加速度、數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)位、信號功率等的估計。
所有緩沖和多個處理部分允許并行測試多個假設(shè)。例如，在隧道入口處，可以繼續(xù)跟蹤衰減的汽車定位終端信號，同時搜索部分嘗試檢測全功率汽車定位終端信號。
轉(zhuǎn)自：互聯(lián)網(wǎng)
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