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.     

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。     

改进的DFT插值频率估计算法及其DSP实现

在Quinn算法和插值迭代算法(A&M算法)的基础上 ,提出了一种改进的离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform, DFT)插值频率估计算法。该算法首先通过Quinn算法估计出1个频率误差作为迭代估计算法的误差初值,然后用迭代算法精确估计频率误差。改进后的算法可以有效减少迭代次数,因此同时具有Quinn算法 的高效率和A&M插值迭代算法的高精度。为了提高算法在DSP处理器上的运行效率,本文还对算法在DSP上的实现提出了一种优化方法,有利于该算法的实时性应用。仿真结果表明该算法在频率估计精度、实时运算效率以及对噪声的抗干扰性能上均获得了提升。     

基于Zoom-FFT的改进Rife正弦波频率估计算法

Rife算法是正弦波频率估计的一种经典算法,但其根本缺陷在于低信噪比且被估计频率接近量化频率点时估计性能差。本文通过分析Zoom-FFT的基本原理,验证了其具有可控的局部频谱放大功能,进而提出了一种改进的Rife频率估计算法。通过对信号进行Zoom-FFT处理实现以被估计频率为中心的较窄频段频谱的大幅度细化和放大,然后利用Rife算法进行精确频率估计。仿真结果表明,该算法具有高于传统Rife及其改进算法的估计精度和抗噪声性能,且对真实频率与量化频率点的位置关系不敏感,但计算复杂度有一定增加。     

基于迭代的多频频率估计方法

调频连续波（Frequency modulated continuous wave,FMCW）雷达中的频率测量精度直接决定了测距的精度,但实际应用中频率估计受到负频谱和多目标带来的多频信号的干扰,误差较大。本文基于常用的单频频率估计方法Orguner算法提出了一种新的多频频率估计方法,并利用迭代逐步消除负频谱和其他频率带来的干扰。该方法只需要对信号进行离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform,DFT）,进而取各频率点附近的3个采样值实现精确的频率估计。仿真结果证明,本文提出的方法无论在无噪声条件下还是在高斯白噪声条件下均能带来频率估计精度的提升,且无需加窗处理,相比传统方法拥有更低的计算复杂度。     

基于快速傅里叶变换的正弦信号频率高精度估计算法

为了进一步提高加性高斯白噪声背景中正弦信号的频率估计精度,提出了一种新的基于插值快速傅里叶变换(FFT)的正弦信号频率估计算法.首先,对N点正弦采样序列进行等长度时域补零延长,再进行 2N 点FFT; 然后, 搜索幅度最大离散谱线位置得到频率粗估计值; 最后, 采用幅度最大谱线以及原信号的离散时间傅里叶变换(DTFT)在幅度最大谱线左右两侧的两点抽样值进行精估计.仿真结果表明,当信号实际频率位于FFT两条离散谱线之间任意位置时,所提算法的频率估计均方根误差均接近克拉美罗下限,具有较好的一致性,估计精度高于Candan算法、Fang算法、三谱线合理结合(RCTSL)算法和Aboutanios算法, 且信噪比阈值较低,估计性能优于现有频率估计算法.     

一种基于DFT的次优高精度频率估计算法与实现

在快速傅里叶变换(FFT)粗估计的基础上,通过曲线拟合,得到一种实现简单的次优高精度频率估计算法。现有的精确估计算法多采用FFT输出的幅度信息,或是FFT的复数输出进行精确估计。本文提出了利用幅度平方信息做精确估计的算法,有效地简化了运算复杂度,实现结构简单。通过仿真验证了本算法在低信噪比下也具有较高的估计精度。     

基于高阶近似核和傅里叶系数内插的快速频率估计算法

通过理论分析建立了近似核和量化位数之间的约束关系,并提出无需乘法运算的高阶近似核,用于提高单比特测频算法的动态范围.此算法同时对基于近似核的傅里叶系数实部或虚部最大值附近的DFT系数内插构造频率修正项.可以避免常规测频校正算法的复数运算从而有效减少运算量.此算法简单且宜于硬件快速实现,其有效性得到了理论分析和仿真结果的验证.     

基于Rife算法的频率估计及其FPGA实现

在信号处理领域,高精度的频率估计对信号特征的提取显得尤为重要。介绍了基于Rife算法的频率估计,并将其在FPGA上实现。该算法首先利用FFT对信号频率作粗估计,然后利用最大谱线以及与其相邻的次大谱线进行插值来确定真实频率位置,使频率估计性能得到提高。给出了Rife算法与DFT算法在不同信噪比条件下频率估计性能曲线。最后,将Rife算法在FPGA上利用硬件描述语言——Verilog HDL进行了硬件设计,并对FPGA和Matlab的频率估计结果进行了比较、分析。实验仿真结果表明,该算法运算量小,易在FPGA上实现,该设计具有可行性。     

基于频差修正的余弦信号频率估计算法

针对余弦振动信号的频率高精度估计需求,提出了一种基于频差修正的频率估计算法.对连续时间信号进行采样后,使用Candan算法估计出频差,运用频差对信号的频率进行修正.对修正后的信号使用Liang算法再次进行频偏估计.最后将2次估计得到的频率值相加求得最终估计频率.通过频差修正,避免了Candan算法因插值方向错误和Liang算法自身特点导致估计精度降低的问题,虽然增加了计算量,但并不影响信号实时处理.仿真结果表明:在相对频偏为任意值的情况下,改进算法的频率估计均方误差接近克拉美罗下限(CRLB),性能优于现有频率估计算法.     

基于Rife算法的跳频信号瞬时频率估算方法研究

针对Rife算法在被估计信号频率位于量化频率点附近时估计精度较低的问题,提出一种改进的Rife跳频信号频率估计算法.该算法提出利用频谱细化的方法对信号DFT谱中次大谱线的位置进行搬移,从而使信号频率始终位于其DFT谱中两根最大谱线之间的中心区域.同时为了消除Rife算法在信号信噪比较低时,由于插值方向错误而增大的频率估计误差,提出对被估计信号加窗的方法对算法进行进一步的修正.仿真结果表明该算法的估计精度、抗噪性能和稳定性相比于Rife算法都有所提高.     

一种新的复正弦信号二维频率估计算法

如何从遥感图像中实时而有效的估计出二维频率一直是一个难题,提出了一种二维复正弦信号的相似最大似然频率估计迭代算法.通过建立最大似然二维频率估计信号模型,并且结合最大似然估计价值函数,给出了两种新的频率估计价值函数;针对所提及的算法进行了均值和方差分析,分析结果显示该算法是近似无偏估计的,并且满足Cramer-Rao边界条件;最后对所提出的算法进行了仿真,并给出了其在干涉合成孔径雷达(INSAR)去平地相位中的应用.结果表明:算法具有较高的频率估计精度和较小的计算量.     

基于ZigBee的LS频偏估计改进算法

针对无线信道的多径干扰特性,本文对基于最小平方(LS)误差准则的数据辅助式频偏估计算法进行改进,提出一种根据训练序列或前导符的相关性进行频率偏移估计的改进算法.在ZigBee协议条件下的仿真结果表明该改进算法的均方误差优于BAF(best angular fit)算法的均方误差.当信噪比(SNR)大于9 dB时,该算法的频偏估算精度接近于粗略频偏估计与精细频偏估计相结合的估计算法,其估算均方差接近克拉美—劳下界(CRLB).因此,在大城市无线信道环境下,该算法能满足基于ZigBee技术的无线自动抄表的通信要求.     

基于DFT的相位差估计精度与改进方法

相位差是传感器信号处理中重要的检测参数。针对相位差高精度估计要求,在阐述DFT相位差估计原理基础上,分析了影响估计精度的主要因素,推导出估计方差与信噪比、采样长度、频率偏差及对称窗型窗长的具体关系,并给出了满足精度要求的信噪比、采样长度和和频率偏差条件。提出一种校正谱泄漏的相位差估计方法,先通过比值法计算出频率偏差,然后考虑负频率泄漏影响进行相位差估计,校正了短程和长程两类谱泄漏影响,给出了加矩形窗或Hanning窗的估计式和方法步骤。实验结果验证了估计精度分析及本文方法性能,科氏流量计应用实验表明了方法的工程可行性和实用价值。