Trễ của các mắt trễ trong khâu lọc nén

Một phần của tài liệu Xử lý tín hiệu mimo rada bằng phương pháp lấy mẫu nén (Trang 134 - 141)

1. Bộ lc thích ứng số x dụng bộ x lí tương quan

3.6 trễ của các mắt trễ trong khâu lọc nén

Trước hết, chúng ta xây d ng mô hình hệ thống tạo và l c nén tín hiệu cấu trúc mã Baker 7 bít(Hình 3.10).

135

Hình 3.22 Mô hình hệ thống tạo và l c nén tín hiệu cấu trúc mã Barker_7

Hình 3.23 Đ u ra khối l c nén mã Barker 7 bít khi tăng độ trễ trong m i m t l c của cả 12 m t l c lên 2 l n

Hình 3.24 Đầu ra khối l c n n m Barker 7 bít khi tăng độ trễ trong m i m t l c của cả 12 m t l c lên 10 lần

Khi độ trễ m i m t l c tăng l n, s trở về của xung phản xạ càng khó nhận biết. Lí do đư c giải thích là do lúc đ , nếu xét theo bảng mô tả quá trình t tương quan của chương 2, thì tính cộng của s t tương quan k m đi nhiều. Vì thế tính chất ưu việt của mã Barker mất đi. Vì vậy, tốt nhất chúng ta điều

136

chỉnh th i gian trễ của m i m t l c tương ứng với th i gian của m i bít thông tin. Nhưng việc này nếu làm trên ph n cứng mạch điện, vì tính sai số của linh kiện, cũng c n phải rất khéo léo. Các kết quả th c tế nếu thu đư c cũng sẽ không đư c như các kết quả mô phỏng tr n đ y.

137

KẾT LUẬN

Đư c s giúp đỡ của th y cô, bạn bè đặc biệt là th y giáo PGS.TS Nguyễn H u Trung, em đ hoàn thành luận văn tốt nghiệp của mình. Về cơ bản, luận văn đ đáp ứng đu c yêu c u đặt ra ban đ u và đạt đư c một số kết quả sau:

 Đưa ra đư c nh ng khái niệm cơ bản về Rada giúp ngư i đ c có cái nhìn tổng quan về hệ thống rada và phân loại rada.

 Ph n tích và trình bày phương pháp lấy mẫu nén và kỹ thuật nén xung trong đ nh v và tìm kiếm mục tiêu.

 Nghiên cứu mô phỏng kỹ thuật nén xung ,kỹ thuật phát mã Barker,mã M.Và các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình nén xung.

Do th i gian làm luận văn c hạn nên không thể tránh khỏi nh ng thiếu sót, em rất mong nhận đư c s góp ý, chỉ bảo tận tình của th y cô để luận văn của em hoàn thiện hơn. Em xin ch n thành cảm ơn!

138

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Tiếng Việt

[1] PHẠM VĂN TUÂN giáo trình “ ơ sở đ nh v dẫn đư ng” hà nội 1999

[2] NGUYỄN QUỐC TRUNG giáo trình “ X lý tín hiệu và l c số “ Nhà xuất bản khoa h c kỹ thuật 2011

[3] iáo trình “LÝ T UYẾT KIỂM SOÁT R R” Trư ng hàng không việt nam

[4] Tài liệu “ T R 33 S- P RE IEVER”

[5] Tài liệu “ R R PULSE OMPRESION”

[6] Tài liệu “ R R NBOOK”

2. Tiếng Anh

[1] .L. onoho, “ ompressed Sensing,” iEEE Transactions on Information Theory, vol. 52, pp.1289-1306, 2006.

[2] M. Vetterli, P. Marziliano, and T. Blu, “Sampling Signals with inite Rate of Innovation,” IEEE Transaction on Signal Process, vol. 50, no. 6, pp.1417–1428, 2002.

[3] E. andes, J. Romberg, and T. Tao, “Robust Uncertainty Principles: Exact SignalReconstruction from Highly Incomplete Frequency Information,” IEEE Transactionon Information Theory, vol. 52, pp. 489–509, 2006.

[4] E. andes and J. Romberg, “Practical Signal Recovery from Random Projections” , Processing SPIE International Symposium Electronic Imaging, pp.76–86, vol.5674, 2005.

[5] R. Baraniuk and P. Steeghs, “ ompressive Radar Imaging,”Radar Conference, 2007 IEEE,doi:10.1109/RADAR.2007, pp.128-133, 2007.

139 [6] Compressive Sensing,

[7] http://www.ricam.oeaw.ac.at/people/page/fornasier /CSFornasier Rauhut.pdf.

[8] E. J. andès, “ ompressive sampling,” inInt. ongress of Mathematicians, Madrid, Spain, 2006, vol. 3, pp. 1433–1452.

[9] E. Candes and T. Tao.“near-optimal Signal Recovery from Random [10] Projections and universal encoding strategies,”IEEE, vol. 52, pp.

5406 –5425, 2004.

[11] Disciplined convex programming,

[12] http://cvxr.com/cvx/cvx_usrguide.pdf, 2010.

[13] . Peled and . Ruiz,“ requency domain data transmission using reduced computational complexity algorithms,”in Proc. IEEE ICASSP-80, vol. 5, (Denver,CO), pp. 964 - 967, Apr. 1980.

[14] . iannakis, “ ilterbanks for blind channel identication and equalization,”IEEE Sig. Process. Letters, pp. 184 - 187, Jun. 1997. [15] J. Eiwen, \Signalwege.jpg." i2eye-grax, 2012.

[16] H. Bolcskei, R. Koetter, and S. Mallik, “ oding and modulation for underspreadfading channels," in Proc. IEEE ISIt-02, p. 358, Jun. 2002.

[17] P. Flandrin, Time-frequency/time-scale Analysis (Wavelet Analysis and Its Applications). San Diego, CA: Academic Press, 1999.

[18] M. necker and . Stuber, “Totally blind channel estimation for O M on fastvarying mobile radio channels,”IEEE Trans. Wireless Comm., vol. 3, pp. 1512{1525, Sep. 2004.

[19] B. Muquet, M. de Courville, and P. Duhamel, “Subspace-based blind and semiblind channel estimation for OFDM systems,”IEEE Trans. Sig. Process., vol.50, pp. 1699 - 1712, Jul. 2002.

140

[20] Y. Shen and E. Martinez, \Channel estimation in OFDM systems," FreescaleSemiconductor, Inc., Feb. 2006.

[21] . Leus, “On the estimation of rapidly varying channels,” in Proc. EUSIPCO-04,vol. 4, pp. 2227 - 2230, Sep. 2004.

[22] G. Taubock and F. hlawatsch, “ compressed sensing technique for OFDM channel estimation in mobile environments: Exploiting channel sparsity for reducing cpilots,” in Proc. iEEE ICASSP-08, (Las Vegas, NV), pp. 2885 - 2888, Apr. 2008.

[23] W. Bajwa, J. aupt, . Raz, and R. Nowak, “ ompressed hannel Sensing,” inProc. IEEE ISS-08, (Princeton, NJ), pp. 5 - 10, Mar. 2008.

[24] Paredes, . rce, and Z. Wang, “ultra-Wideband Compressed Sensing: Channel Estimation," IEEE J. Sel. Top. Sign. Process, vol. 1, pp. 383{395, Oct. 2007.

[25] E. Lagunas and M. Najar, “Sparse hannel Estimation based on Compressed Sensing for Ultra WideBand Systems,” in Proc. IEEE ICUWB-11, (Cesena, Italy), pp. 365 - 369, Sep. 2011.

[26] R. Baraniuk and P. Steeghs, “ ompressive radar imaging,” in Proc. IEEE RadarConf. 07, (Boston, MA), pp. 128 - 133, Apr. 2007.

[27] M. erman and T. Strohmer, “ igh-resolution radar via compressed sensing,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 57, no. 6, pp. 2275 - 2284, 2009.

[28] C. Berger, Z. Wang, J. uang, and S. Zhou, “ pplication of Compressive Sensingto Sparse hannel Estimation,”IEEE Comm. Mag., vol. 48, pp. 164 -174, Nov.2010.

[29] . Taubock, . lawatsch, . Eiwen, and . Rauhut, “ ompressive Estimation ofDoubly Selective Channels in Multicarrier

141

Systems: Leakage Effects and Sparsity Enhancing Processing,”IEEE J. Sel. Topics Sig. Process. , vol. 4, pp. 255 –271,Feb. 2010.

[30] W. Feller,An Introduction to Probability Theory and its Applications Vol II. NewYork-London-Sydney: John Wiley and Sons, Inc. XVIII, 1966.

Một phần của tài liệu Xử lý tín hiệu mimo rada bằng phương pháp lấy mẫu nén (Trang 134 - 141)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(141 trang)