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大学毕业设计一席谈之三十二 GPS卫星采样信号的捕获(11)工程利用移位等同调制特性

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继续讲解!工程化的过程似乎永无止境!一个好企业必然会源源不断的投入研发理论用于提升产品性能!这里引入一个工程概念:移位调制!什么是移位调制?在数字信号处理课程中我们曾经学到下面这些内容!2025年,再次续写本课题,引入了人工智能,大大加速了仿真过程。虽然代码还需要经过大量修改,但毕竟省去了大量的码字时间!
FFT(快速傅里叶变换)的调制移位特性在多个领域有广泛的应用场景,以下是一些主要的应用:

一、通信领域

  1. 多载波调制系统(如 OFDM)

    在正交频分复用(OFDM)系统中,FFT 的调制移位特性可用于将数据调制到不同的子载波上。通过对输入数据进行适当的调制和移位操作,可以将数据分配到各个子载波上进行并行传输。这使得 OFDM 系统能够在频率选择性衰落信道中有效地传输数据,同时提高频谱利用率。例如,在数字音频广播(DAB)和数字视频广播(DVB)中,OFDM 技术利用 FFT 的调制移位特性实现高效的信号传输。  
  2. 扩频通信
    在直接序列扩频(DSSS)通信系统中,扩频码可以通过与信息信号进行乘法运算来实现扩频。这个过程可以看作是一种调制操作,而 FFT 的调制移位特性可以帮助分析和设计扩频码的频谱特性。通过选择合适的扩频码,可以实现抗干扰、保密通信和多址接入等功能。例如,在码分多址(CDMA)通信系统中,不同用户的信号通过使用不同的扩频码进行区分。FFT 的调制移位特性可以用于分析不同扩频码之间的相关性和干扰情况,从而优化系统性能。  

二、信号处理领域

  1. 滤波器设计
    FFT 的调制移位特性可用于设计各种数字滤波器,如线性相位滤波器、低通滤波器、高通滤波器等。通过对滤波器系数进行适当的调制和移位操作,可以在频域中实现特定的滤波效果。例如,设计线性相位滤波器时,可以利用 FFT 的调制移位特性将滤波器系数对称地分布在频域中,从而保证滤波器的线性相位特性。这在音频处理、图像处理和通信系统等领域中非常重要,因为线性相位可以避免信号的失真。  
  2. 信号分析与频谱监测
    在信号分析中,FFT 的调制移位特性可以帮助分析信号的频谱特性随时间的变化。通过对连续时间信号进行分段处理,并对每个时间段的信号进行 FFT,可以观察信号在不同频率上的能量分布和变化情况。例如,在频谱监测中,可以利用 FFT 的调制移位特性实时监测无线通信信号的频谱占用情况,检测非法信号和干扰源。这对于无线电管理、通信安全和电磁环境监测等领域具有重要意义。  

三、雷达与声纳领域

  1. 脉冲压缩
    在雷达和声纳系统中,脉冲压缩技术可以提高信号的距离分辨率和检测性能。FFT 的调制移位特性可以用于实现脉冲压缩,通过对发射信号进行调制和接收信号进行相关处理,可以在接收端获得压缩后的脉冲信号。例如,线性调频信号(LFM)是一种常用的脉冲压缩信号,其频谱可以通过对矩形脉冲信号进行线性调频调制得到。在接收端,通过对接收信号进行与发射信号相同的调制和 FFT 处理,可以实现脉冲压缩,提高信号的检测性能。  
  2. 目标检测与成像
    FFT 的调制移位特性可以用于雷达和声纳系统中的目标检测和成像。通过对接收信号进行 FFT 和适当的处理,可以获得目标的距离、速度和方位等信息,从而实现目标检测和成像。例如,在合成孔径雷达(SAR)成像中,FFT 的调制移位特性可以用于对回波信号进行处理,实现高分辨率的成像。通过对不同位置的接收信号进行 FFT 和相干处理,可以合成一个大孔径的虚拟天线,提高成像的分辨率和精度。  

四、图像处理领域

  1. 图像频域滤波
    FFT 的调制移位特性可以用于图像的频域滤波,通过对图像的傅里叶变换进行调制和移位操作,可以实现各种滤波效果,如低通滤波、高通滤波、带通滤波等。例如,在去除图像中的噪声时,可以使用低通滤波器对图像的傅里叶变换进行滤波,然后通过逆傅里叶变换得到滤波后的图像。FFT 的调制移位特性可以帮助快速实现频域滤波,提高图像处理的效率。  
  2. 图像压缩
    在图像压缩中,FFT 的调制移位特性可以用于图像的变换编码,如离散余弦变换(DCT)和离散小波变换(DWT)。通过对图像进行变换,可以将图像的能量集中在少数系数上,从而实现高效的压缩。例如,JPEG 图像压缩标准使用 DCT 对图像进行变换编码,FFT 的调制移位特性可以帮助快速实现 DCT,提高图像压缩的效率。  
总之,FFT 的调制移位特性在通信、信号处理、雷达与声纳、图像处理等领域都有广泛的应用,可以帮助实现高效的信号传输、处理和分析。
之前文章已经仿真了这个调制特性过程,那么如何在实际的GPS采样信号上使用呢?下面的这篇文章可以帮助大家仔细回顾整个理论仿真过程。
大学毕业设计一席谈之二十八 GPS卫星信号的捕获算法仿真(15)调制特性
目前设定GPS信号捕获的频偏精度是50Hz,如何利用调制特性来简化搜索过程呢?如何通过仿真来对应此关系呢?一起来看本人在企业研发GPS接收机时写的这段代码,和这方面内容相关!
%% 移位
caFFT = fft(caCodeInterpBuff);
Fs = 1.024e6;
for majorFreqIndex = -10:1:9
    caFFTShift = (circshift(caFFT',majorFreqIndex))'; 
    dotProductFreqDomain = caFFT .* conj(caFFTShift);
    fftDotProduct = abs(fft(dotProductFreqDomain));
    cos_carrier = exp(1i*2*pi*(majorFreqIndex)*1024/Fs*(1:1024));
    cos_carrier1 = exp(1i*2*pi*(majorFreqIndex+1)*1024/Fs*(1:1024));
    cos_carrier2 = exp(1i*2*pi*(majorFreqIndex+2)*1024/Fs*(1:1024));
……
    cos_carrier9 = exp(1i*2*pi*(majorFreqIndex+9)*1024/Fs*(1:1024));
    caFFT_carShift = fft(cos_carrier.*caCodeInterpBuff);
    caFFT_carShift1 = fft(cos_carrier1.*caCodeInterpBuff);
    caFFT_carShift2 = fft(cos_carrier2.*caCodeInterpBuff);
……
    caFFT_carShift9 = fft(cos_carrier9.*caCodeInterpBuff); 
end
这种写法 会产生较小误差,但和公式能对应上!这就是理论和实际的差异!很多情况下,知晓公式后就要活学活用!这里对应的是1KHz的频偏调整!那如果要调整的频偏值小于1KHz,该怎么办?那就再对每个卫星信号做细捕获,再次搜索,将每次搜索间隔定为100Hz!这样输出的捕获结果就能保证频偏误差不超过50Hz了。
先解决频偏镜像问题!
先把之前镜像频率的问题解决,再来看如何利用调制特性来实现频偏的捕获。之前说了技术的关键点:人为加入小频偏。可行吗?看代码!


来源:通信工程师专辑
通信理论人工智能
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2025-04-06
最近编辑:23小时前
算法工匠
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