12 灵敏度和同步字选择

同步字和同步阈值的选择会影响灵敏度。

首先，同步字应该具有良好的自相关性属性。可以在 Matlab 或类似工具中使用 plot(xcorr(2*vector-1)) 将自相关性可视化，其中 vector 是采用以下格式的同步字：Vector = [1,0,0,1,1,0,.....]。理想情况下，该图应只有一个峰值。如果该图具有多个峰值，则表明存在获得伪同步的风险。发现伪同步的概率随峰值振幅的增加而增加。前导码是自相关性较差的同步字的一个良好示例，因为图中有许多峰值，其中一些峰值相当高。伪同步是指当未完全接收到所需的同步字时由无线电提供同步，这会导致接收到的位发生移位，从而产生 CRC 错误。对于短同步字，通常建议将前导码作为同步字的一部分。

通常，同步搜索由两部分组成。首先，相关器将传入位流与编程的同步进行比较。同步阈值设置传入流与所需同步字的相等程度。如果阈值过于严格，则灵敏度会受到阈值的限制。如果过于宽松，则会发生伪同步。在第二部分中，将传入流与编程的字进行逐位比较。仅对部分 PHY 执行第二部分操作。

可以将同步阈值设置为

CC13x0：HW_REG_OVERRIDE(0x5104,0xYYZZ)

CC13x2：HW_REG_OVERRIDE(0x5114,0xYYZZ)

其中 YY 和 ZZ 是两个相关器的阈值。为简单起见，可以将两个阈值设置为相等的值。值越高就越严格。可以通过以下公式计算默认同步阈值：