归一化多普勒频率指什么?

时间: 2024-07-25 17:01:03 浏览: 126
归一化多普勒频率是指在信号处理和雷达系统中,将接收到的实际多普勒频移(即因目标运动导致的信号频率变化)转换到一个标准化的比例尺上,以便于比较和分析。这个过程通常会将多普勒频移除以其传播速度(通常是光速或声速)作为参照,得到的是相对于声源或光源的速度分量。归一化的多普pler频率有助于识别目标的相对速度,而不受传播媒介的影响。 在公式上,它通常表示为 \( \frac{f_d}{c} \),其中 \( f_d \) 是多普勒频移,\( c \) 是光速或声速。归一化后的值更容易解析,并且可以在不同场景下保持一致性。
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使用计算机生成一个8´8阶的协方差矩阵cR,该矩阵由3个归一化多普勒频率分别为1、2、3,幅度均为1的干扰以及噪声强度Noise P=-20d BW的高斯白噪声估计得到。信号的归一化频率为.1,幅度设为1。当训练样本数K为2JN时,可以取第3次迭代的结果。

### 回答1: 根据您的问题,我可以回答:使用计算机生成一个8´8阶的协方差矩阵cR,该矩阵由3个归一化多普勒频率分别为1、2、3,幅度均为1的干扰以及噪声强度Noise P=-20d BW的高斯白噪声估计得到。信号的归一化频率为.1,幅度设为1。当训练样本数K为2JN时,可以取第3次迭代的结果。 ### 回答2: 首先,我们先生成一个8´8的单位阵作为初始的协方差矩阵cR。假设我们的协方差矩阵为C,其中C[i,j]表示第i行第j列的元素。 然后,我们分别计算3个归一化多普勒频率分别为1、2、3的干扰信号的协方差矩阵。假设这三个协方差矩阵分别为D1、D2、D3。 D1可以表示为: D1[i,j]=1,其中i=j D1[i,j]=0,其中i≠j D2可以表示为: D2[i,j]=1,其中i=2*j或i=2*j+1或i=2*j-1 D2[i,j]=0,其它情况 D3可以表示为: D3[i,j]=1,其中i=3*j或i=3*j+1或i=3*j+2或i=3*j-1或i=3*j-2 D3[i,j]=0,其它情况 接下来,我们生成一个8´8的高斯白噪声矩阵N,其中N[i,j]的元素服从均值为0、方差为Noise P的高斯分布。 获取信号的归一化频率为0.1,幅度为1,可以用一个8´1的向量s表示,其中s[i]=e^(2*pi*j*0.1*i),j为复数单位。 最后,我们可以计算得到最终的协方差矩阵cR: cR = C + D1 + D2 + D3 +s * s' + N 其中,s * s'表示向量s与s转置的乘积,生成一个8´8的矩阵。最后加上高斯白噪声矩阵N。 根据题目要求,我们取第3次迭代的结果,即将cR进行3次迭代: cR = cR * cR * cR 以上就是使用计算机生成一个8´8阶的协方差矩阵cR的步骤。 ### 回答3: 要生成一个8´8阶的协方差矩阵cR,首先需要设置信号的归一化频率为0.1,幅度为1,以及3个归一化多普勒频率分别为1、2、3,幅度均为1的干扰。然后,我们还需要考虑噪声强度为Noise P=-20d BW的高斯白噪声。 假设训练样本数K为2JN,那么我们可以取第3次迭代的结果。 为了生成这个协方差矩阵cR,可以按照以下步骤进行: 1. 首先,生成一个8´8阶的零矩阵。 2. 基于给定的归一化频率和幅度,计算出信号的信号功率。 3. 基于给定的归一化多普勒频率和幅度,计算出干扰的干扰功率。 4. 基于给定的噪声强度,计算出噪声的噪声功率。 5. 将信号功率、干扰功率和噪声功率加起来,得到总功率。 6. 将总功率分配给协方差矩阵的对角线元素。对角线上的元素即为信号功率加干扰功率加噪声功率。 7. 最后,设置协方差矩阵的非对角线元素为0,因为彼此之间是相互独立的。 以上述步骤生成的协方差矩阵cR,可以得到一个8´8阶的协方差矩阵,其中包含了信号、干扰和噪声的统计特性。通过取第3次迭代的结果,我们可以得到最终的协方差矩阵。

利用计算机产生一个8´8阶 (JN=8) 的协方差矩阵cR,该矩阵由3个归一 化多普勒频率分别为1 2 3 0.3,0.5,0.6d d d f =f =f=,且幅度均为1 的干扰以及噪声强 度Noise P=-20d BW的高斯白噪声估计得到。信号的归一化频率0.1sf=,幅度设 为1。当训练样本数K为2JN时,取第3次迭代的结果,

我可以回答这个问题。根据您提供的信息,可以使用计算机生成一个8´8阶的协方差矩阵cR,该矩阵由3个归一化多普勒频率分别为1、2、3,幅度均为1的干扰以及噪声强度Noise P=-20d BW的高斯白噪声估计得到。信号的归一化频率为.1,幅度设为1。当训练样本数K为2JN时,可以取第3次迭代的结果。

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[dout]=func_conv_channels(Hmmatrix,din,Num,Powers,Delays,fd,Samples,count) %归一化各径延时 Dshift = floor(Delays/Samples); [Sr,Sc] = size(din); dout = zeros(size(din)); %信道采样点数 Sample_point = Sr*Sc; %初始化频率选择性信道 Multi_ray = zeros(Num,Sample_point); %各径功率线性化 Powchan = 10.^(Powers/10); %rayleigh信道 for k=1:Num Multi_ray(k,:)= sqrt(Powchan(k))*func_rayleighnew(Sample_point,Samples,fd,k*count)/sqrt(sum(Powchan)); end delay_sig=zeros(Num,Sample_point); %以下for循环为各径的输入信号做延迟处理 for f=1:Num if Dshift(f)~=0 delay_sig(f,1:Dshift(f)) = zeros(1,Dshift(f)); end delay_sig(f,(Dshift(f)+1):Sample_point) = din(1:(Sample_point-Dshift(f))); end output_sig_serial=zeros(1,Sample_point); %各径叠加 [R,C] = size(Hmmatrix); for f=1:Num for i = 1:R for j = 1:C output_sig_serial= output_sig_serial+abs(Hmmatrix(i,j))*Multi_ray(f,:).*delay_sig(f,:)*exp(sqrt(-1)*angle(Hmmatrix(i,j))); end end end dout = reshape(output_sig_serial,Sr,Sc); end function ray_chann=func_rayleighnew(Samples,tstp,fd,CNT) Nums=25; if fd ~= 0.0 Ad1 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*(Nums + 1))); Ad2 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*Nums)); pai = 3.14159265; wm = 1000*2.0.*pai.*fd; n = 4.*Nums + 2; ts = tstp; wmts = wm.*ts; paino = pai./Nums; xc=zeros(1,Samples); xs=zeros(1,Samples); ic=[1:Samples]+CNT; for nn = 1: Nums cwn = cos( cos(2.0.*pai.*nn./n).*ic.*wmts ); xc = xc + cos(paino.*nn).*cwn; xs = xs + sin(paino.*nn).*cwn; end cwmt = sqrt(2.0).*cos(ic.*wmts); xc = (2.0.*xc + cwmt).*Ad1; xs = 2.0.*xs.*Ad2; ray_chann=xc+j*xs; else ray_chann=ones(1,Samples); end end

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