经典功率谱估计方法的研究

本文主要针对随机信号处理中最重要的统计表征——功率谱密度,研究了经典功率谱估计的方法,包括自相关函数法和周期图法。通过仿真分析了几种方法的性能,研究了窗长度、窗函数及信噪比等对谱估计性能的影响,为工程应用中谱估计方法及参数的选择提供了依据。     

自相关算法的AR功率谱估计

研究了现代功率谱估计中AR模型的自相关算法,并用MATLAB实现了功率谱估计。     

随机信号功率谱估计

1引言功率谱估计(PSD)是利用给定的一组样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度,它能给出被分析对象的能量随频率分布的情况。在雷达信号处理中可以根据回波信号的功率谱密度、谱峰的宽度、高度和位置可以确定运动目标的位置、辐射强度和运动速度。功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典谱估计(非参数估计)和现代谱估计(参数估计)。经典的功率谱估计有2种:一种是直接法;另一种是间接法。直接法就是先计算N个数据的傅里叶变换,然后取频域和其共轭的乘积得到功率谱;间接法则是先计算N个样本数据的估计自相关函数,然后再计算自相关数据的傅里叶变换得到功率谱。间     

常见的功率谱估计方法及其Matlab仿真

功率谱估计是数字信号处理的重要内容之一,又分为经典谱估计和现代谱估计。经典谱估计主要是周期图法及其改进方法,现代谱估计则有参数模型与非参数模型谱估计之分。文中主要介绍了几种常见的功率谱估计方法的原理、特点,并进行了Matlab仿真分析,发现基于AR参数模型的Burg法效果较好。     

基于Simulink＆DSP Blockset功率谱估计的仿真实现

Matlab／DSP Blockset／Estimation库提供了对输入信号进行功率谱分析的各种模块。在Simulink图形化的交互环境下,用户只需用鼠标拖动Estimation库中的功率谱估计模块,便能迅速地进行信号的功率谱估计的仿真。     

随机信号功率谱估计

1引言 功率谱估计（PSD）是利用给定的一组样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度,它能给出被分析对象的能量随频率分布的情况。在雷达信号处理中可以根据回波信号的功率谱密度、谱峰的宽度、高度和位置可以确定运动目标的位置、辐射强度和运动速度。功率谱估计是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典谱估计（非参数估计）和现代谱估计（参数估计）。经典的功率谱估计有2种：一种是直接法;另一种是间接法。直接法就是先计算N个数据的傅里叶变换,然后取频域和其共轭的乘积得到功率谱;间接法则是先计算N个样本数据的估计自相关函数,然后再计算自相关数据的傅里叶变换得到功率谱。     

基于加权噪声的递归平滑噪声功率谱估计

提出了一种噪声功率谱估计算法,该算法对加权后的带噪语音进行递归平滑,可以持续更新噪声并可应用于非平稳噪声环境中。为了避免在强语音后的弱语音区域出现噪声过估计,本文提出了用于计算加权函数的投影平滑算法。本文噪声估计算法可以快速跟踪噪声的变化并且没有过估计。实验结果表明,本文噪声估计算法应用于一个语音增强系统时,取得了较小的噪声分段估计误差及较好的感知语音质量评价(PESQ)得分。     

基于 Burg 算法功率谱估计的参数选择

介绍了现代功率谱估计中常用的基于自回归（AR）模型的Burg算法,分析了Burg算法中参数选择对功率谱估计的影响,并给出综合最优的Burg算法参数选择方法,最后将本文参数选择方法应用于列车测速系统进行实验验证,准确地估计出了列车的多普勒频率。     

利用模型谱估计来研究提高频率分辨率

分析了影响信号的频率分辨率的原因和因素，介绍了几种将模型谱估计用于提高频率分辨率的算法，并显示了各自的效果和实现难易，研究表明短数据的模型谱估计法对提高频率分辨率效果明显。     

经典功率谱估计Welch法的MATLAB仿真分析

周期图法是经典功率谱估计中的一种基本方法,但是在实际应用中难以同时保证良好的分辨力和方差性能.因此本文以周期图法原理为切入点,对改进后的Welch算法进行研究,并借助MATLAB软件强大的信号处理与数值分析能力,对Welch算法的谱估计分辨力、方差等性能进行仿真分析.讨论了不同数据分段长度、不同窗函数类型等因素对算法性...     

复高斯白噪声下基于多种方法的频率估计

对常用的几种频率估计方法进行了回顾,简单介绍了其中两种频率估计方法的原理;并应用最大似然、协方差、MUSIC、ESPRIT这几种方法对复高斯白噪声下信号的频率进行估计。给出了计算机仿真结果,并对各种方法估计结果进行了比较。比较结果表明:基于旋转不变的互谱估计方法(ESPRIT)避免了在固有的整个频域搜索,且能有效抑制噪声,具有良好频率估计性能。     

数字信道化技术在空时联合阵列信号处理中的应用

低信噪比下的高精度的参数估计和实时处理是电子战阵列信号处理中的难点。传统的估计方法只能适应高信噪比或长快拍环境。将数字信道化与空间谱算法相结合,给出了一种基于数字信道化技术的测频与测向的实时处理方案,并提出了一种测频与测向级联估计算法。仿真实验表明该算法在-10dB的噪声环境下可以进行高精度的参数估计,且实时性得到了很大的提高。     

相参脉冲信号频率估计算法研究

 给出了一种适用于相参脉冲串的频率估计算法,通过脉内相关积累,提高了信噪比.分析了本算法实现相参频率估计的条件,推导了相应的信噪比门限的解析表达式,指出了信噪比门限与信号样本总数、占空比之间的关系.仿真结果表明:上述结论是正确的,在满足信噪比门限条件下,频率估计的精度接近相参脉冲串频率估计的克拉美-罗限.     

自适应时延估计中的信号自相关函数估计

应用自适应滤波方法可以估计未知源信号的观察信号间的时延。但是只有知道观察信号的信噪比或者其中源信号分量的自相关函数或功率,才能确定时延估计的方差。本文根据被动检测时延估计的信号模型和自适应滤波原理分析指出,采用自适应滤波结果直接计算的相关分量的自相关函数及功率是一个有偏估计。应用自适用滤波器参数,可以得到一个常数修正因子,修正该有偏估计,得到自相关函数的近似无偏估计。不同条件下的估计实例表明,通过修正显著提高了信号功率估计的准确性。     

利用频谱特性的速度自适应信道估计方法

本文利用信道在移动环境下频谱带限和对称的特征,提出一种新的对移动速度自适应的信道估计方法。该方法通过寻找频谱自相关的峰值来确定频域滤波器的长度。相对传统速度自适应方法,该方法不需要估计多普勒频率或移动速度,降低了系统实现的复杂度;也不需要信道的长时统计量或信噪比信息,实时性较高。信号在频域的处理必然会有频谱泄漏问题,传统方法滤除噪声的同时也去掉了部分信号,对此本文同时还提出一种恢复泄漏的频域信号的方法,使估计性能有所提高。仿真结果显示,从步行到高速移动的环境下,本文提出的信道估计方法的均方误差(MSE)都保持在较低的水平,具有良好的对速度自适应的估计性能。     

采用线性正则域模糊函数的QFM信号参数估计算法输出信噪比分析

采用线性正则域模糊函数的二次调频 (quadratic frequency modulated,QFM) 信号参数估计算法简单易解,估计精度较高,误差传递小,在实际应用中有较好的前景。本文对该算法的输出信噪比进行了较为深入而详细的分析,推导了输出信噪比与输入信噪比及信号采样点数之间的关系表达式;通过仿真实验比较了在同等条件下本算法和积分广义模糊函数算法(integrated generalized ambiguity function, IGAF))以及多项式相位变换(polynomial-phase transform, PPT)算法的输出信噪比大小,以及达到相同大小输出信噪比所需采样点数。发现本算法的输出信噪比要大于IGAF算法和PPT算法,且达到相同大小的输出信噪比所需采样点数分别是IGAF算法和PPT算法的1/4和1/9,即得到相同大小的输出信噪比时本算法所需的采样点数更少.      

随机共振在生命信号检测中的应用

针对生命探测雷达的信号处理部分对于强噪声背景下微弱生命信号探测不能满足在线实时性的需要,提出了一种新的综合运用传统自相关检测和随机共振模型的微弱生命信号检测新方法。该方法前期首先利用自相关检测方法初步去噪,再利用双层级联形式的随机共振方法提取微弱信号,在每一层随机共振处理中采用频域压缩的思路使信号满足绝热小参数条件。仿真分析表明,该方法使得微弱生命信号检测的门限值得到极大的提高。     

孔径抖动对中频采样系统信噪比影响的研究

孔径抖动对中频(或射频)带通采样系统信噪比的影响非常严重.理论上,尽管相同带宽的中频信号和基带信号可以用相同的频率进行采样,但中频采样受孔径抖动等因素的影响更大,其采样技术要求也更高.如果在中频采样系统中解决不好孔径抖动问题,很可能根本采集不到正确的信号.本文通过分析孔径抖动产生的原因,孔径抖动与ADC (模数转换器)的信噪比以及与被采样信号上限频率之间的关系,找出了由孔径抖动决定的被采样信号的上限频率与ADC模拟带宽之间存在差距的原因,并发现了过采样率与处理增益及孔径抖动之间的关系.最后,介绍了几项减小孔径抖动的具体措施.     

高动态弱直扩信号的分级捕获算法

针对低信噪比高动态环境下直扩信号经典捕获算法中多普勒频偏估计精度和快速傅里叶变换(FFT)运算量的矛盾,提出了一种基于频偏补偿的两级非相干累加捕获算法。该算法以部分匹配滤波器结合快速傅里叶变换(PMF-FFT)算法为单元,首先利用第一级频偏粗估值对多普勒频偏进行补偿,然后通过调整第二级PMF-FFT中部分匹配滤波器长度并利用滑动平均窗对残余频偏进行精估。理论分析和仿真结果表明,与经典捕获算法相比,该算法在FFT运算点数相同的条件下,可以有效地提高多普勒频偏估计精度,并且在高动态环境下具有更好的检测性能。     

极低信噪比大多普勒频移条件下基于双谱实现载频提取

针对极低信噪比大多普勒频移条件下载波提取问题,提出了一种基于AR模型双谱估计的下变频时域抽取载波提取方案,并在此基础上提出了分通道的改进方案,以及对其进行了MATLAB仿真。仿真结果表明了该方案及改进方案的有效性。