CN112187351A - 紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,具体按照以下步骤实施:对紫外光实验信号及其仿真信号进行采集;提取紫外光实验信号及其仿真信号的有用信号部分并计算有用功率;提取紫外光实验信号及其仿真信号的噪声信号部分并计算噪声功率;根据平均有用信号功率和平均噪声功率计算接收信号的信噪比。本方法可以有效计算实验采集到的信号信噪比以及基于蒙特卡洛多次散射传输模型模拟得到的仿真信号的信噪比。
Description
技术领域
本发明属于紫外光通信技术领域,涉及一种紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法。
背景技术
无线紫外光具有抗干扰性强、保密性高、可非直视通信、全天候工作等优势,规避了其他自由空间光通信需要对准的劣势。利用无线紫外光组网进行通信,可扩展通信范围,在军事领域以及复杂环境中前景良好。然而在无线紫外光通信中,接收到的不仅包括有用信号还包括叠加在有用信号上的噪声。
信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)是指接收信号中平均有用信号和平均噪声干扰功率的比值,它是衡量紫外光信道质量的重要参数之一,越来越多的算法和应用都需要基于信噪比作为先验知识进行性能优化,例如功率控制、自适应调制、Turbo Code译码等,同时它直接与误码率和误帧率相关。UVC(Ultraviolet Communication,UVC)系统中SNR是判断通信质量的重要指标。UVC系统中接收系统的信噪比主要是通过量子极限信噪比公式计算的,但该方法与实验测量相差较大。
发明内容
本发明的目的是提供一种紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,解决了现有技术中存在的低信噪比环境下有用信号与噪声信号的功率无法准确估计的问题。
本发明所采用的技术方案是紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、对紫外光实验信号及其仿真信号进行采集;
步骤2、提取紫外光实验信号及其仿真信号的有用信号部分并计算有用功率;
步骤3、提取紫外光实验信号及其仿真信号的噪声信号部分并计算噪声功率;
步骤4、根据平均有用信号功率和平均噪声功率计算接收信号的信噪比。
步骤1中通过发送机向接收机发送一实验信号并采集,根据该实验信号参数得到一仿真信号。
步骤2中提取紫外光实验信号的有用信号部分为:对步骤1中紫外光实验信号的幅度取绝对值,然后计算该信号的平均值,该平均值即为有用信号。
步骤2中提取紫外光实验信号的仿真信号有用信号部分为:对步骤1中紫外光实验信号的仿真信号的脉冲响应抽样功率开方变成电压信号,然后计算电压信号的平均值。
步骤2中提取紫外光接收实验信号的有用功率按下式求解:
其中U是紫外光接收信号的电压幅度,R为负载电阻。
步骤2中提取紫外光接收实验信号的仿真信号有用功率按下式求解:
其中P仿真信号的功率密度,R为负载电阻。
步骤3中提取紫外光接收实验信号的噪声信号部分并计算噪声功率具体为:将步骤2中的原始紫外光实验信号,减去取绝对值计算得到的该信号的平均值,以获得噪声信号;利用噪声信号求解噪声功率
其中U是紫外光接收实验信号的电压幅度,R为负载电阻。
步骤3中提取紫外光接收实验信号的仿真信号噪声信号部分并计算噪声功率具体为:将步骤2中所得电压信号减去其平均值以获得噪声信号;利用噪声信号求解噪声功率
其中P是仿真信号的功率密度,R为负载电阻。
步骤4中通过公式(5)计算紫外光接收实验信号的SNR:
通过公式(6)计算紫外光接收实验信号的仿真信号的SNR:
本发明的有益效果是:
本方法基于紫外光接收的实际接收信号分别对信号的有用信号的功率和噪声功率进行计算,并通过信噪比的定义计算紫外光接收信号的SNR。本发明根据实际接收到的信号计算信号信噪比,能够将被噪声淹没的有用信息有效提取出来,在低信噪比环境下仍可准确估计有用信号与噪声信号的功率。
(1)本方法可以有效计算实验采集到的信号信噪比以及基于蒙特卡洛多次散射传输模型模拟得到的仿真信号的信噪比。
(2)可以计算直视通信与非直视通信时传输系统的信噪比,便于更好的评估紫外光通信系统性能。
附图说明
图1是本发明紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法中基于蒙特卡洛方法的多次散射传输模型图;
图2是本发明紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法中紫外光原始实验信号及有用信号提取图;
图3是本发明紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法中紫外光蒙特卡洛仿真信号及有用信号提取图;
图4是本发明紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法中待测信号的噪声成分分布图;
图5是本发明紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法中待测仿真信号的噪声成分分布图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,具体按照以下步骤实施:
步骤1、对紫外光实验信号及其仿真信号进行采集;
步骤2、提取紫外光实验信号及其仿真信号的有用信号部分并计算有用功率;
步骤3、提取紫外光实验信号及其仿真信号的噪声信号部分并计算噪声功率;
步骤4、根据平均有用信号功率和平均噪声功率计算接收信号的信噪比。
步骤1中通过发送机向接收机发送一实验信号并采集,本例中发射机发送一个1.1kHz,占空比为50%的脉冲信号,收发仰角为30°,通信距离为10m。
如图1所示,根据上述实验信号,利用基于MC(Monte Carlo,MC)方法的无线紫外光(Ultraviolet,UV)多次散射传输模型得到一仿真信号,其中原点坐标是发射机(Tx)的位置,d是发射机与接收机(Rx)之间的距离,值为10m与实验条件一致。Ct和Cr分别表示Tx光束和Rx视场(FOV)视锥。Φt和Φr分别表示Ct的半光束角和Cr的视场角(FOV)半角。θt和θr分别是Ct的仰角和Cr的仰角,设置与实验同样的值为30°。αt和αr分别是Ct和Cr的偏轴角,与实验环境下的参数一致为0°。r0是从Tx到S1的距离,r1是从S1到Rx的距离,rn是从Sn到Rx的距离。S1是第一个散射点,经过n次散射后到达Rx,Sn是最后一个散射点。
如图2所示,步骤2中提取紫外光实验信号的有用信号部分为:对步骤1中紫外光实验信号的幅度取绝对值,然后计算该信号的平均值,该平均值即为有用信号。
如图3所示,步骤2中提取紫外光实验信号的仿真信号有用信号部分为:对步骤1中紫外光实验信号的仿真信号的脉冲响应抽样功率开方变成电压信号,然后计算电压信号的平均值。
步骤2中提取紫外光接收实验信号的有用功率按下式求解:
其中U是紫外光接收信号的电压幅度,R为负载电阻。
步骤2中提取紫外光接收实验信号的仿真信号有用功率按下式求解:
其中P仿真信号的功率密度,R为负载电阻。
如图4所示,步骤3中提取紫外光接收实验信号的噪声信号部分并计算噪声功率具体为:将步骤2中的原始紫外光实验信号,减去取绝对值计算得到的该信号的平均值,以获得噪声信号;利用噪声信号求解噪声功率
其中U是紫外光接收实验信号的电压幅度,R为负载电阻。
如图5所示,步骤3中提取紫外光接收实验信号的仿真信号噪声信号部分并计算噪声功率具体为:将步骤2中所得电压信号减去其平均值以获得噪声信号;利用噪声信号求解噪声功率
其中P是仿真信号的功率密度,R为负载电阻。
步骤4中通过公式(5)计算紫外光接收实验信号的SNR:
通过公式(6)计算紫外光接收实验信号的仿真信号的SNR:
本发明既可以评估紫外光直视通信与非直视通信兼顾的信道传输性能,又可以用于计算实验信号和基于蒙特卡洛模拟多次散射传输得到的仿真信号的信噪比,并且方法实现过程简单,在低信噪比环境下也可准确估计有用信号与噪声信号的功率,是一种抗噪声效果显著的具有良好估计性能的信噪比计算方法。
Claims (9)
1.紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1、对紫外光实验信号及其仿真信号进行采集;
步骤2、提取紫外光实验信号及其仿真信号的有用信号部分并计算有用功率;
步骤3、提取紫外光实验信号及其仿真信号的噪声信号部分并计算噪声功率;
步骤4、根据平均有用信号功率和平均噪声功率计算接收信号的信噪比。
2.根据权利要求1所述的紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,其特征在于,所述步骤1中通过发送机向接收机发送一实验信号并采集,根据该实验信号参数得到一仿真信号。
3.根据权利要求1所述的紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,其特征在于,所述步骤2中提取紫外光实验信号的有用信号部分为:对步骤1中紫外光实验信号的幅度取绝对值,然后计算该信号的平均值,该平均值即为有用信号。
4.根据权利要求1所述的紫外光实验信号及其仿真信号的信噪比计算方法,其特征在于,所述步骤2中提取紫外光实验信号的仿真信号有用信号部分为:对步骤1中紫外光实验信号的仿真信号的脉冲响应抽样功率开方变成电压信号,然后计算电压信号的平均值。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8193302B2 (en) * | 2005-10-28 | 2012-06-05 | Eastman Chemical Company | Polyester compositions which comprise cyclobutanediol and certain phosphate thermal stabilizers, and/or reaction products thereof |
CN105210313A (zh) * | 2014-04-23 | 2015-12-30 | 华为技术有限公司 | 一种优化光通信网络性能的方法及装置 |
WO2017087894A1 (en) * | 2015-11-19 | 2017-05-26 | Pacific Bioscienes Of California, Inc. | Compounds and systems for improving signal detection |
CN107949060A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-20 | 电子科技大学 | 一种用于混合循环前缀正交频分多址的功率分配方法 |
CN111082863A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 西安工程大学 | 紫外光移动自组网双边节点定位方法 |
CN111312291A (zh) * | 2020-02-24 | 2020-06-19 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 信噪比检测方法、系统、移动终端及存储介质 |
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2020
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8193302B2 (en) * | 2005-10-28 | 2012-06-05 | Eastman Chemical Company | Polyester compositions which comprise cyclobutanediol and certain phosphate thermal stabilizers, and/or reaction products thereof |
CN105210313A (zh) * | 2014-04-23 | 2015-12-30 | 华为技术有限公司 | 一种优化光通信网络性能的方法及装置 |
WO2017087894A1 (en) * | 2015-11-19 | 2017-05-26 | Pacific Bioscienes Of California, Inc. | Compounds and systems for improving signal detection |
CN107949060A (zh) * | 2017-11-27 | 2018-04-20 | 电子科技大学 | 一种用于混合循环前缀正交频分多址的功率分配方法 |
CN111082863A (zh) * | 2019-12-24 | 2020-04-28 | 西安工程大学 | 紫外光移动自组网双边节点定位方法 |
CN111312291A (zh) * | 2020-02-24 | 2020-06-19 | 厦门快商通科技股份有限公司 | 信噪比检测方法、系统、移动终端及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
欧世峰: "基于概率耦合的双直接判决先验信噪比估计算法", 《电子学报》 * |
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