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[参考译文] CCS/AWR1843BOOST:有关 MRR 演示中的函数转换 SNRdBToVar 的一些问题

Guru**** 1396440 points
请注意,本文内容源自机器翻译,可能存在语法或其它翻译错误,仅供参考。如需获取准确内容,请参阅链接中的英语原文或自行翻译。

https://e2e.ti.com/support/sensors-group/sensors/f/sensors-forum/833554/ccs-awr1843boost-some-questions-about-the-function-convertsnrdbtovar-in-the-mrr-demo

器件型号:AWR1843BOOST

工具/软件:Code Composer Studio

您好!

 在 MRR 演示中、有一个函数转换 SNRdBToVar、定义如下:

浮点转换 SNRdBToVar (uint16_t SNRdB、uint16_t bitW、uint16_t n_samples、浮点分辨率)

   fVar、rvar;
   float scaleFac =(n_samples*resolution);
   浮点 resThresh = 2 *分辨率*分辨率;//问题2
   float invSNRlin = antilog2 (-SNRdB、bitW)* 2;//我们假设我们的估算器比 CRLB 差3dB。
   
   /*频率估算的 CRLB */
   fVar =(float) invSNRlin *(6.0f/((2.0f*PI_)*(2.0f*PI_))*沉淀((n_samples*n_samples - 1));
       
   /*使用比例因子转换为参数差异。*/
   rvar = fVar* scaleFac * scaleFac;//问题1
  
   如果(RVAR < resThresh) //问题3
   {
       RVAR = RESThresh;
   }
   返回 RVAR;

1.变量  scaleFac 是比例因子,为什么引入该变量?

resThresh 变量等于2 *分辨率*分辨率、这意味着什么?

获取变量 RVAR 后为什么 RVAR  resThresh 进行比较

一般而言、条件 RVAR < resThresh 在所有情况下都几乎可以满足、根据以下公式、可以使用 Beacuse:

rvar = fVar* scaleFac * scaleFac

       =(float) invSNRlin *(6.0f/((2.0f*PI_)*(2.0f*PI_))*沉淀((n_samples*n_samples-1)))*(n_samples*resolution)*(n_samples*resolution)

       =invSNRLIN*(3.0F/(2.0f*PI_)*(2.0f*PI_))*沉淀((n_samples*n_samples-1))*n_samples*n_samples*(2 *分辨率*分辨率)

因为沉淀((n_samples*n_samples-1))*n_samples*n_samples≈1:

      ≈invSNRL林*(3.0F/(2.0f*PI_)*(2.0f*PI_))*(2 *分辨率*分辨率)

       =invSNRL林*(3.0F/(2.0f*PI_)*(2.0f*PI_))* resThresh

因为 invSNRLin<1:

   => RVAR <(3.0F/(2.0f*PI_)*(2.0f*PI_))* resThresh

因为(3.0F/(2.0f*PI_)*(2.0f*PI_))<1:

    => RVAR< RESThresh

这似乎是不必要的。

谢谢、

此致、

按比例

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    您好 Rata、

    该演示是供客户开始使用的参考代码。 如果您认为有更好、更高效的实施方法、则可以在设计/算法代码中采用相同方法。

    我会向 ALGO 团队核实您的疑问、然后再联系您。  

    谢谢、

    Raghu

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    谢谢、我期待您的回复。

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    您好 Rata、  

    1.变量  scaleFac 是比例因子,为什么引入该变量?

    将差异从"频域"转换为所需变量的域。

    resThresh 变量  等于2 *分辨率*分辨率、这意味着什么?

    我们希望最小 CRLB 变化至少为 '2 *分辨率*分辨率'-以帮助卡尔曼滤波器的稳定性。 您可以使用不同的阈值进行实验、以了解哪些更适合您的卡尔曼滤波器。   

    获取变量 RVAR 后 、 为什么 RVAR  与 resThresh 进行比较?

    见上文。

    一般而言、条件 RVAR < resThresh 在所有情况下都几乎可以满足、根据以下公式、可以使用 Beacuse:

    没错。 在早期版本中、这种情况不存在、这会导致卡尔曼滤波器的某些不稳定。 您可以通过删除此要求并查看卡尔曼滤波器的性能来进行实验。  

    此致

    Anil

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    谢谢、我会尝试。