计算加权加速度,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,自己编的5种调制信号，可以动态调节运行环境的参数，实现串口的数据采集。

资 源 简 介

计算加权加速度,主同步信号PSS在时域上的相关仿真，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,自己编的5种调制信号，可以动态调节运行环境的参数，实现串口的数据采集。

详 情 说 明

在通信系统仿真中，主同步信号(PSS)的时域相关分析对于信号检测至关重要。本文探讨了一种结合加权加速度计算与多算法验证的PSS仿真方案，通过动态可调环境实现全流程验证。

核心方法采用五种机器学习算法进行对比分析： 最小二乘法提供线性拟合基准 SVM分类器处理非线性特征空间 神经网络进行深层特征学习 K近邻算法实现非参数化判决 自定义的加权加速度计算模型作为物理层补充

实验环境搭载了自研的5种调制信号发生器，支持BPSK、QPSK等典型调制方式的参数化配置。通过实时调整信道SNR、多普勒频移等环境参数，可模拟不同移动场景下的信号衰减特性。系统集成串口通信模块，实现从硬件采集到算法处理的闭环验证，采集数据包含I/Q两路时域波形和对应的解调结果。

该方案特别关注PSS信号的时域互相关峰值检测，通过加权加速度指标量化同步性能。各算法通过查全率、误警率等指标在多径环境下进行横向对比，为实际部署提供算法选型依据。动态参数调节功能使系统可适配从静态基站到高速铁路等不同场景的仿真需求。