基于FFT的欠采样带宽信号频率无模糊估计

在宽频段内进行信号参数估计时，从节约高速ＡＤＣ硬件花费和减少系统的复杂性两方面考虑，信号欠采样是一种可行的方法。现有一些方法虽然能有效地消除频率估计模糊，但是要损失其他特征信息和没有考虑信号带宽对频率估计的影响。本文基于ＦＦＴ技术和分类算法提出一种新的多个欠Ｎｙｑｕｉｓｔ采样的带宽信号频率无模糊估计方法。只要严格地选取ＡＤＣ的采样速率，频率估计误差就能控制在与信号带宽和其他因素有关的误差范围内。同时，该方法还保留了信号的其他特征信息。计算机模拟实验验证了方法的有效性。     

宽带欠采样信号处理理解模糊方法

对余数法解频率估计模糊方法作了分析,提出了虚拟采速概念,清晰地叙述了无模糊频率估计范围与虚拟采样速率之间的关系,对特殊宽带信号提出了相应的解模糊处理方法;对多信号情况,提出了利用信号参数进行配对,模糊结果显示本方法是有效的。     

基于多路欠采样的多分量LFM信号参数估计

针对多分量线性调频(Linear frequency modulated,LFM)信号,提出了一种基于多路欠采样的参数估计方法。采样过程由多个采样速率相同、采样时刻不同的模数转换器实现,总采样率可以低于信号的奈奎斯特采样率。基于欠采样序列乘积型模糊函数的单频特性,可以通过峰值检测实现调频斜率的估计。根据估计出的调频斜率对各路欠采样序列进行解线调处理,可得到多频正弦信号。结合矩保持问题的求解方法以及对超定方程组的求解,可以根据解线调后的各路序列估计出原始LFM信号各分量的初始频率。本文方法能够根据亚奈奎斯特采样样本实现LFM信号的参数估计,并且运算简单、易于实现。仿真实验验证了其有效性和准确性。     

欠采样频率的选取

在文「１」的基础上，本文对欠采样的问题作进一步研究，给出２种特殊情况的采样频率的选取公式，在任意情况的采样频率的选取的３种方法及几个应用实例。     

应用欠采样技术的多正弦波频率估计方法研究

为了解决高频段信号由于受到A/D转换器和后续信号处理器件运算速度和成本的限制,提出一种用欠采样获得Nyquist采样的信号处理方法。将信号分成两路进行欠采样,根据两路信号构造一个新信号,得到一个虚拟的Nyquist采样值,进行傅里叶变换,单信号时直接得到所估计信号的频率值;多信号情况下在得到各信号频率估计值的同时,会得到因频率“交叉”引起的虚假频率点,通过对双路傅氏变换的结果进行处理可以消除虚假频率点。仿真实验验证了该方法的有效性。     

超高频周期信号的欠采样检测原理研究

本文在文的基础上,作为欠采样问题研究的应用的一个实例,研究了同期信号的欠采样问题,其中包括“被恢复的信号的步进（步退）采样频率的选取范围,选取方法,最高恢复频率,恢复精度等,仿真结果验证了本文内容的有效性。     

频谱无混叠采样和信号完全可重构采样

通过对采样定理的分析,指出频谱无混叠采样和信号可完全重构采样并不等同,并给出和证明了实现这两个采样的条件,从而全面地回答了在何种条件下,经典采样定理中的最低采样频率可以等于信号最高频率的二倍.作为最低采样频率问题的最典型例子,本文对正弦信号的采样和重构问题作了进一步的分析,揭示了二倍信号频率的采样导致正弦信号相位信息丢失的原因.本文对如何在应用中正确地确定最低采样频率,提供了有益的参考.     

幅度调制波信号的欠采样方法研究

本文对几种幅度调制波信号的欠采样频率的选择方法及恢复方法进行了研究。这种方法可直接得到原信号而不需要解调电路,是欠采样方法应用的实例。     

装载机采样频率的优化

将计算机技术、数字信号处理技术和通信技术相结合,实现工程机械的远程故障诊断是当前机械设备智能化的重要发展方向。结合"装载机远程服务系统与智能化挖掘机"这一项目,该文提出了利用计算机进行采样频率优化的方法。对原始数据利用计算机通过信号抽取和三次样条插值进行信号重构,重构信号与原始信号分别进行时域上的图形比对和频域上主频比对,证明本文设计的优化方法可行。信号的采样频率的优化,降低了下位机采集和传输负载,提高了装载机远程故障诊断系统的效率。     

一种大尺度Gauss模糊的快速采样算法

针对大模板Gauss模糊的传统算法计算复杂度较高的缺点,提出了一种基于快速采样的新算法,将计算复杂度从O(N2)降到O(N)级别.利用极大似然估计理论,对传统Gauss模板和采样模板进行分析,给出了采样算法和传统算法的联系与区别.实验表明,新算法在极大的提高算法的速度的同时,可以将两者之间的能量误差控制在1%左右,当采样点等于10N时,人眼基本无法察觉两种算法的差异.     

基于支持向量机的频率估计算法

针对高斯白噪声信道下通信信号的频率估计问题,提出一种基于支持向量机的频率估计算法.利用支持向量机的稳健性和泛化性将频率估计转化为小样本分类问题,使用较少的导频符号提高频率估计性能.该算法不需要接收数据的统计信息,对信号的初始相位不敏感,且不存在门限效应.仿真结果表明,该算法的频率估计性能在低信噪比下优于最大似然估计算法...     

基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法

在中低信噪比时,协方差矩阵受噪声影响较大导致ESPRIT算法性能降低,使其与克拉美罗下限(CRLB)有一定距离。针对该问题,提出一种基于ESPRIT的噪声抑制频率估计算法,利用信号频域内若干子带的谱线估计协方差矩阵,通过该矩阵的特征向量张成信号子空间,估计信号各分量的频率。实验结果表明,该算法能用于多个频率分量的信号分析,归一化频率估计的范围为 ,且性能接近于CRLB下限。     

基于FPGA的频偏估计算法实现

在OQPSK调制的数字无线通信系统中,利用时域自相关算法进行频偏估计时需要进行大量自相关运算,导致运算复杂度较高。针对该问题,对基于相邻接收信号自相关函数相位差的频偏估计算法进行优化,提出一种适合现场可编程门阵列( FPGA)实现的硬件方案。通过对三口RAM读地址的控制进行数据连接实现串行运算,节省了大量硬件资源。使用加减运算对滑动自相关运算进行改进,降低了运算复杂度。对整个系统进行时序仿真验证,结果表明,FPGA实现的频偏估计结果接近于真实值,证明了方案的可行性及算法的正确性。     

基于三角多项式插值的频率和相位联合估计算法

目前,低信噪比下的通信业务在不断发展,为了使其载波同步系统在低信噪比下能获得运算复杂度和同步精度的双重最佳性能,本文提出了一种新的频率和相位联合估计算法,该算法在FFT运算的基础上,进一步对谱线进行三角多项式插值运算,并通过求解最大值,获得精确的频率和相位估计;通过设计算法的实现方案,减小了运算量。仿真表明,该算法估计误差逼近CRB界,且具有很低的信噪比门限;与Rife、Quinn相比,算法的复杂度与其基本相当,但估计精度显著提高;与三线幅度法相比,算法的运算量仅约为其一半,且性能更好;与迭代类载波估计算法相比,虽然精度基本相当,但运算量和处理延迟要显著减小。     

基于MDL准则的MUSIC信号频率估计算法

在正弦信号频率估计方法中,高分辨率谱估计的MUSIC算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性进行信号频率的估计,可以得到很高的测频精度.但是信号源数的选择将会影响此方法的有效性.本文研究了基于最小描述长度(MDL)准则的MUSIC算法,信号子空间和噪声子空间的估计以及信号源数的确定同时进行,解决了MUSIC算法中信号源数对估计结果的影响.仿真结果表明利用该方法可准确地估计多个正弦信号的频率值.     

基于差频与倍频算法的基频的估计

随着海洋开发的不断发展,对水中目标的识别提出了越来越高的要求,而目标识别的关键又是水中目标基频的提取.所以本文提出差频与倍频算法的综合运用的方案来实现在低信噪比的条件下也能较好地估计水中目标基频.本文中对整个提取过程中的噪声处理、包络的解调、包络谱的净化、连续谱的平滑、疑似线谱的提取、基频的提取共六个过程的所用方法分别进行了择优.详细地阐述了差频算法与倍频算法在估计基频时的方法并作了仿真.试验结果表明该方法具有良好的效果,在水中目标基频提取中会得到很好的应用.     

基于IIN算法和Rife算法的一种新的正弦波频率估计算法

针对信号频率位于两个相邻量化频率点的中心区域时,IIN(iterative interpolation based)算法的精度降低,而当信号频率位于量化频率点附近时,Rife算法的精度降低问题,本文提出了一种新的算法,即R-IIN算法。首先利用Rife算法对信号的频率进行粗估计,然后通过频谱搬移使新信号的频率位于量化频率点附近,再利用IIN算法对信号频率进行估计。仿真结果表明,本算法的整体性能优于M-Rife[4]算法和IIN[8]算法（一次迭代）,接近二次迭代,且性能稳定。     

一种适应于IEEE 802.15.4k标准的高精度频偏估计算法

为实现基于IEEE 802.15.4k标准的长码字直接序列扩频系统(Direct sequency spread spectrum, DSSS)在低信噪比下的频偏估计,提出一种高精度、稳定的改进频偏估计算法。该算法在保证频偏估计范围的前提下同时利用相位和幅度信息对信号作有偏自相关和迭代,提高包含相位信息的序列的信噪比,然后对有偏自相关信号的各阶差分计算相位幅角并加权平均,克服了 Fitz方法在低信噪比下近似条件难以满足的缺点。实验结果表明该算法能在不缩小估计范围的同时实现极低信噪比下的精确频偏估计,估计精度满足IEEE 802.15.4k标准下接收系统对残余频偏的容忍度。     

基于EMD和Prony算法的旋转机械瞬时频率估计方法

提出一种基于经验模态分解（EMD）和Prony算法的旋转机械瞬时频率估计方法,先采用EMD滤波去除振动信号中的噪声,然后采用Prony算法估计瞬时频率,只需五点振动数据得到转轴的瞬时频率估计值.仿真结果表明,该方法具有较好的估计精度,适合于旋转机械的故障诊断系统.     

基于相关累加的正弦波频率估计算法

提出了一种新的正弦波频率估计算法.首先用FFT对信号频率进行粗略估计,再对原始信号进行相关累加后提取相位信息,估计出频偏,经过频偏校正得到频率的精确估计.在整个频段内该算法与Rife算法性能互补,因此本文又提出了两者相结合的综合Synthetic correcting rife(SCR)算法.该综合算法计算量略大于FFT,小于修正Rife算法.仿真结果表明.该算法估计性能接近修正Rife算法,将该算法的结果作为牛顿选代的初始值,进行一次迭代后性能逼近CRLB.