同相与正交信号关系解析 - ISO_IEC_14496-15_2010

需积分: 50 33 下载量 167 浏览量 更新于2024-08-09 收藏 6.35MB PDF 举报
"同相和正交信号的关系" 本文主要探讨了同相和正交信号之间的关系,这是通信和信号处理中的基本概念,特别是在调制和解调过程中起到关键作用。同相(i(t))和正交(q(t))信号是复数信号的实部和虚部,它们可以通过相位和幅度参数a(t)和ϕ(t)来描述。 首先,调制信号s(t)的表达式为s(t) = a(t)cos(ω0t + ϕ(t)),其中ω0是载波频率,a(t)是幅度调制,而ϕ(t)是相位调制。瞬时频率FM等于1/2π乘以dϕ(t)/dt。通过展开余弦函数,我们可以得到s(t)的同相和正交分量形式,即i(t) = a(t)cos(ϕ(t))和q(t) = -a(t)sin(ϕ(t))。 公式(A.4)和(A.5)明确指出了i(t)和q(t)与a(t)和ϕ(t)之间的关系,即i(t) = cos(ϕ(t))a(t),q(t) = sin(ϕ(t))a(t)。同时,(A.6)说明了i(t)和q(t)的平方和等于a(t)的平方,即i^2(t) + q^2(t) = a^2(t)。 此外,通过反正切函数(A.7),我们可以得到相位角ϕ(t)与i(t)和q(t)的关系:ϕ(t) = arctan(q(t)/i(t))。这表明,同相和正交分量可以用来恢复原始调制信号的相位信息。 在信号处理中,引入复数信号的概念非常有用,定义为x(t) = i(t) + j*q(t) = a(t)*exp(j*ϕ(t))。这里的复数信号x(t)的实部Re[x(t)]对应于同相分量i(t),虚部Im[x(t)]对应于正交分量q(t)。根据欧拉公式,可以将s(t)表示为s(t) = Re[x(t)],而虚部可以表示为Im[x(t)] = sin(ω0t + ϕ(t))a(t)或者通过正交分量的形式为sin(ω0t)cos(ϕ(t)) + cos(ω0t)sin(ϕ(t))。 这些理论对于理解雷达信号分析至关重要,因为雷达系统通常使用调制信号来探测目标。在雷达信号分析中,理解同相和正交分量如何携带信息,以及如何从接收到的信号中提取这些信息,是解析雷达特性、识别目标和进行电子战策略的基础。例如,通过分析i(t)和q(t),可以确定雷达的工作频率、脉冲重复频率、距离分辨率等关键参数。 在电子对抗(EW)领域,对ELINT(电子情报)的深入分析,包括对雷达信号的解码和特征提取,是至关重要的。这需要对同相和正交信号的原理有深刻理解,以便有效地干扰、欺骗或规避敌方雷达系统。胡来招的译著《雷达信号分析》虽然可能年代较早,但其对基础概念的详尽阐述仍然对初学者和研究人员具有指导价值。

它的具体实现是这样的,再详细解释一下 bool Spline2dConstraint::Add2dBoundary( const std::vector<double>& t_coord, const std::vector<double>& angle, const std::vector<Vec2d>& ref_point, const std::vector<double>& longitudinal_bound, const std::vector<double>& lateral_bound) { if (t_coord.size() != angle.size() || angle.size() != ref_point.size() || ref_point.size() != lateral_bound.size() || lateral_bound.size() != longitudinal_bound.size()) { return false; } Eigen::MatrixXd affine_inequality = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), total_param_); Eigen::MatrixXd affine_boundary = Eigen::MatrixXd::Zero(4 * t_coord.size(), 1); for (uint32_t i = 0; i < t_coord.size(); ++i) { const double d_lateral = SignDistance(ref_point[i], angle[i]); const double d_longitudinal = SignDistance(ref_point[i], angle[i] - M_PI / 2.0); const uint32_t index = FindIndex(t_coord[i]); const double rel_t = t_coord[i] - t_knots_[index]; const uint32_t index_offset = 2 * index * (spline_order_ + 1); std::vector<double> longi_coef = AffineCoef(angle[i], rel_t); std::vector<double> longitudinal_coef = AffineCoef(angle[i] - M_PI / 2, rel_t); for (uint32_t j = 0; j < 2 * (spline_order_ + 1); ++j) { // upper longi affine_inequality(4 * i, index_offset + j) = longi_coef[j]; // lower longi affine_inequality(4 * i + 1, index_offset + j) = -longi_coef[j]; // upper longitudinal affine_inequality(4 * i + 2, index_offset + j) = longitudinal_coef[j]; // lower longitudinal affine_inequality(4 * i + 3, index_offset + j) = -longitudinal_coef[j]; } affine_boundary(4 * i, 0) = d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 1, 0) = -d_lateral - lateral_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 2, 0) = d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; affine_boundary(4 * i + 3, 0) = -d_longitudinal - longitudinal_bound[i]; } // std::cout << affine_inequality << std::endl; return AddInequalityConstraint(affine_inequality, affine_boundary); }

2023-07-11 上传