星座图某些性质

本文分析了星座图的两个关键参数——最小欧几里德距离和最小相位偏移,探讨了它们对抗噪声和抖动的能力。以16QAM为例,比较了矩形和圆形星座图的特性。同时,讨论了星座图在不同噪声干扰下的表现,包括白噪声、相位噪声、增益压缩、载波抑制、I、Q幅度不平衡和正交不平衡等现象。

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星座图一些性质的分析

星座图有几个重要的参数:

  1. 最小欧几里德距离:它是M-QAM信号星座图上星座点之间的最小距离。该参数反映了M-QAM信号抗高斯白噪声的能力(最小欧几里德距离越大,信号抗高斯白噪声的能力越强),可以通过优化星座图的分布来获得最大值。
  2. 最小相位偏移:最小相位偏移是M-QAM信号星座点相位的最小偏移,该参数反映了MQAM信号抗相对抖动能力和对时钟恢复精确度的敏感性,同样地,可以通过优化星座点的分布来获得最大值,以获得更优的传输性能。

我们来看看16QAM的两种星座图:

通过刚刚的分析我们可以知道:

  1. 矩形星座图有3个幅值,圆形星座图有2个幅值。
  2. 矩形星座图有12个相位值,而圆形星座图有8个相位值。圆形的最小相位偏移为45°,而矩形星座图的最小相位偏移为18°(由此可见,圆形星座图的最小相位偏移比矩形星座图大,其抗相位抖动的能力较强)

1 星座图受不同噪声干扰的情况分析

【1】白噪声干扰:噪声随机,落点会围绕理想值成云状分布(awgn加性高斯白噪声)

【2】相位噪声:相位噪声是一段期间内振荡器的相对相位不稳定的情况,在星座图上显示出围绕图形中心旋转的情况,如下图所示:

3】增益压缩: 由

### 实时卫星地图服务或应用程序 对于寻找实时卫星地图服务或应用程序的需求,可以考虑多个平台和服务提供商。这些服务商不仅提供高分辨率的地球影像,还支持动态更新和交互功能。 #### 主流服务平台 1. **Google Earth Pro** Google Earth Pro 提供详细的全球卫星图像以及历史图片浏览功能。尽管不是严格意义上的“实时”,但其频繁的数据更新使得用户能够获取到最新的地理信息[^1]。 2. **Bing Maps with Bird’s Eye View** Microsoft 的 Bing 地图提供了鸟瞰视角视图选项,该模式下可以看到非常清晰的城市建筑细节和其他地面特征。同样地,虽然并非完全即时成像,不过微软会定期刷新数据库中的照片来保持最新状态。 3. **Planet Labs Explorer Tool** Planet Labs 是一家专注于小型卫星星座建设的企业,通过旗下众多低轨道运行的小型立方星每天拍摄大量地球表面的照片。Explorer 工具允许公众访问部分公开数据集并查看几乎接近于当天采集回来的新鲜画面。 4. **Maxar Technologies (DigitalGlobe)** Maxar 拥有世界上最高质量商业级光学传感器之一的世界观系列卫星群组,可实现亚米级别的精度观测。该公司旗下的 OpenStreetMap 和其他在线地图集成商合作紧密,在某些特定区域内确实能享受到近乎同步的地图体验。 5. **Esri ArcGIS Living Atlas of the World** Esri 所维护的生活图集项目汇聚了来自世界各地贡献者提交的各种专题性矢量栅格资料,并且不断扩充完善中。其中也包含了由合作伙伴提供的准实时遥感产品作为背景底图层的一部分。 6. **Sentinel Hub Playground** 利用欧洲航天局 Sentinel 卫星网络所获得的大气校正后多光谱波段组合而成彩色合成图像是这个实验性质网页端口的最大亮点所在。它让用户有机会探索过去几天甚至几小时内发生的自然现象变化情况。 7. **OneAtlas by Airbus Defense and Space** 法国空中客车公司推出的这款综合性门户站点整合了多种不同来源渠道得来的高质量静态与视频片段形式的空间情报资源。特别是针对海洋监测领域有着独特的优势表现。 8. **NASA Worldview** 美国宇航局运营下的此款可视化工具可以让访客轻松定位感兴趣的位置然后下载对应的 MODIS/Terra 或 Aqua 星载仪器记录下来的每日真彩渲染成果。 9. **EarthNow! By Spire Global Inc.** 商业气象预报解决方案供应商 Spire 推出了名为 EarthNow!的服务,旨在利用自家部署在全球范围内的纳米级通讯节点阵列收集环境参数的同时传输经过压缩处理后的云图给终端设备显示出来,从而达到所谓的“近似实况”的效果。 以上提到的一些平台可能并不完全是免费使用的;另外值得注意的是,“实时”一词在这里往往指的是尽可能短的时间延迟而非绝对意义上面向未来的预测或者毫秒级别响应速度。具体选择哪一种取决于个人偏好、预算限制以及应用场景需求等因素共同决定。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_satellite_image(url): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') img_tags = soup.find_all('img') urls = [img['src'] for img in img_tags] return urls url = "https://www.planet.com/explorer/" print(get_satellite_image(url)) ```
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