扩展自相关的正弦信号频率估计算法

本文针对混有高斯白噪声的正弦信号,提出了扩展自相关的频率估计算法。论文通过理论分析,充分挖掘自相关函数包含的频率信息,推导出新的扩展自相关函数;同时,在Yan算法的基础上对频率估计式加以改进。仿真结果表明,与现有频率估计算法相比,在信号序列较短或信噪比较低时,本文算法的估计方差更接近克拉美罗下界（CRLB）;与Yan算法相比,在序列较大或信噪比较高时,在相同估计方差下,本文算法的计算量更小。      

改进的DFT正弦信号频率估计

通过分析Candan算法和2N点DFT算法的性能,本文提出了一种改进的基于DFT的正弦信号频率估计算法。在对原始信号进行必要的离散化预处理后,在粗估计阶段利用Candan算法估计出频率偏差后,利用该频偏对原始信号进行频率修正。然后对修正后的原始信号进行2N点DFT算法精估计。由于增加了原始信号的频率修正步骤,该算法发挥了Candan算法和2N点DFT算法的优点,同时避免了其缺点。仿真结果表明,在相对频偏为任意值时,改进算法频率估计的均方根误差均接近克拉美罗下限,并且估计性能优于现有的频率估计算法。      

基于FFT系数的正弦信号频率估计算法

针对基于FFT系数实部的频率插值算法在峰值谱线相位接近于±π/2时频率估计误差较大的问题,提出了一种改进的正弦信号频率估计算法。该算法首先利用FFT系数的实部和虚部序列索引出峰值谱线位置,然后根据峰值谱线的相位,选取实部与虚部序列中幅度较大的序列进行频率插值。仿真结果表明：在信噪比为3 dB、采样点为128的情况下,整个频段上归一化频率估计误差均方根小于0.02,接近Cramer Rao下限,整体性能优于基于FFT系数实部的频率插值算法和Rife算法。改进的算法频率估计精度高,计算量小,易于硬件实现。     

频率估计的一种多段同频正弦信号频谱相关算法

为提高低信噪比条件下正弦信号的频率估计精度,针对多段同频正弦信号,该文提出一种基于频谱相关的频率估计算法。首先,构造加权因子对多段同频正弦信号频谱进行加权积累,得到最优加权积累频谱;然后,将多段同频正弦信号的最优加权积累频谱和累加频谱进行相关运算,得到频谱相关谱;最后,谱峰搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计。模拟结果验证了该文算法的有效性。     

基于自相关函数的前向频率估计方法综述

突发通信模式是数字通信的重要方式。在突发通信模式的载波同步问题中．前向频率估计算法因为具有估计速度快,而且不存在挂起现象的优点而得到广泛使用。该文介绍了基于自相关函数的前向频率估计算法的信号模型,分析TFitz算法、L＆R算法、MM算法和分段累加算法四种经典的估计算法的攮本思想并对其进行了数值仿真和性能比较,提出现有算法存在的不足以及在实际应用中的局限性,以期进一步了解并提出计算更加简单、精度更高、估计范围更广的高效频率估计算法。     

高斯白噪声中单频复正弦信号频率估计

本文提出了一种在加性复高斯白噪声中对单频复正弦信号频率的估计方法。该方法是基于利用自相关系数对Kay的方法和扩展。它从自相关系数的相位差的最佳线性组合中提取频率值。相对于Kay的方法，自相关系数中相位差信息的信噪比提高了。新的估计方法的方差具有更低的输入信噪经阈值，而保持了Kay的方法的无偏性和频率估计范围。我们给出了新方法的均方误差分析及其数值结果。该方差分析适用于中等以上的信噪比或大样本长度的情况。给出了估计其估计方差输入信噪比阈值的近似公式，该公式得出的阈值与样本长度大于24的模拟结果相当接近。     

PCMA系统自干扰频率估计新算法

成对载波多址（PCMA）是一种新兴的频率重用技术,通过对自干扰信号的重构和抑制能够有效提高系统容量,其关键技术在于自干扰信号的参数估计。针对PCMA系统特点提出了一种无需单独训练的自干扰信号频率估计新方法,利用本地信号与对方信号的弱相关性,基于最小均方误差拟合准则拟合出相关函数的估计曲线,从而获得频偏估计值。仿真结果表明该算法能够得到比较小的估计误差和较为理想的误码率性能。     

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。     

基于二维幅值谱的正弦信号频率估计

信号中含有噪声或非整周期截断时发生的频谱泄漏是导致正弦信号频率估计精度不高的主要原因。针对这一问题,从扩展信号频谱表征方式出发,将经典幅值谱扩展至不受频谱泄漏制约、表现力更强、可读性更好的二维幅值谱。与经典幅值谱相比,二维幅值谱除包含信号的频率个数、幅值信息外还包含了易于获取的周期信息,且具有一定的抗噪性,在信噪比低至-10dB时仍有较好表现力。提出一种估计方法,先从二维幅值谱中估计出信号的周期T,然后根据信号采样频率、信号频率、以及信号周期T之间的定量关系完成信号的频率估计。实验结果证明了该方法的有效性。基于二雏幅值谱的正弦信号频率估计方法为正弦信号的频谱估计提供了一种新思路。     

基于插值的多普勒频偏和频率斜升联合估计算法

为解决卫星移动通信系统中突发传输在低信噪比条件下的载波快速同步问题,该文提出一种基于插值的频偏和频率斜升联合估计算法。先通过对多普勒斜升搜索结合低复杂度频偏估计获得频偏和频率斜升的粗估计结果,再以频率斜升粗估计结果为中心、计算3个频率斜升值所对应的对数似然函数并据此对频率斜升进行二次插值以获得频率斜升估计值,最后在该估计值下计算出对应的频偏估计值,完成频偏和频率斜升的联合估计。仿真结果表明,该文算法的信噪比门限较低,估计性能接近克拉美罗下界(CRLB),而且计算复杂度远低于最大似然估计算法,非常适于实际应用。     

A closed-form expanded autocorrelation method for frequency estimation of a sinusoid

A closed-form expanded autocorrelation method for real single-tone frequency estimation is proposed. Firstly, the modified covariance (MC) method based on multiple autocorrelation lags is applied to provide a coarse frequency estimate. Then, a closed-form adjustment term based on a least square cost function is derived to get the fine frequency estimate. Simulation results show that the performance of the proposed algorithm, when compared with several existing closed-form time-domain estimators, is closer to the Cramer-Rao bound (CRB). Moreover, the proposed method has lower computation complexity than other autocorrelation-based approaches, which also use multiple autocorrelation lags.     

基于LMP检验的正弦波频率估计可靠性评估

针对正弦波信号频率估计结果的可靠性评估问题,提出了一种基于局部最大势 (LMP, locally most powerful)检验的处理方法。先建立正弦波频率估计可靠性分析的假设检验模型,然后根据某一次特定频率估计值构造参考信号,并将其与观测信号做相关累加。通过分析不同假设下相关累加值概率分布的参数差异,利用LMP构造统计量,并给出了相应的判决门限,以实现可靠性判决。推导了LMP统计量的概率分布特性及其理论检测性能。仿真结果表明,本算法可在较低信噪比条件下实现对单次正弦波频率估计结果的可靠性判决。     

基于循环自相关的正弦调频信号参数估计新方法

为解决现有的正弦调频(SFM)信号参数估计方法运算复杂度高、受信噪比限制等问题,提出了一种基于循环自相关的SFM信号参数估计新方法。首先分析了SFM信号循环自相关函数特征,推导了信号调制频率的估计表达式;然后对信号延时相乘以去除其正弦调制特性,得到单频信号并估计信号载频。最后,利用信号频率调制的周期性,对下变频至零频的信号进行周期累加以减少噪声影响,通过对累加后的信号进行瞬时频率计算得到调制指数估计值。仿真表明,信噪比(SNR)大于6 dB时,各参数估计值的均方根误差小于-18 dB。该算法计算量较小,为同等条件下利用卡森准则(CR)方法的16%,便于工程实现。     

一种基于PN累积自相关的DTMB频谱感知新算法

针对数字电视地面广播传输标准(DTMB)的频谱感知问题,提出了一种新的基于DTMB信号帧中伪随机(PN)序列累积自相关的频谱感知算法。所提算法的创新性在于通过联合多个不同相关间隔的累积自相关结果作为频谱感知的检验统计量,充分利用了有限频谱感知时间内的信号信息。仿真结果表明,当把感知时间设为50 ms时,为了确保频谱感知检测的虚警概率和漏验概率都低于0.01,针对DTMB信号的3种帧头模式,所提算法所需的信噪比分别为-20.5 dB、-21 dB和-22 dB,优于已有的频谱感知算法。此外,仿真结果还表明载波频偏和多径衰落对所提算法的性能几乎没有影响。     

A two-stage autocorrelation method for frequency estimation of sinusoidal signal

A two-stage autocorrelation method is proposed for frequency estimation of a complex sinusoidal signal in complex additive white Gaussian noise. In the first stage, a function about signal frequency is constructed via an autocorrelation procedure. By the Least-Square (LS) principle, the signal frequency is estimated from the function. In the second stage, the estimated error of signal frequency in the first stage is defined. Applying the Taylor series, a function about the estimated error of signal frequency is conducted from the autocorrelation function. Applying the LS estimation once more, the estimate of estimated error of frequency in the first stage is obtained. Then the fine estimate of signal frequency is obtained. Simulation results show that the performance of proposed method can approach the Cramer–Rao lower bound in the whole frequency range.     

A generalized weighted linear predictor frequency estimation approach for a complex sinusoid

Based on linear prediction and weighted least squares, three simple iterative algorithms for frequency estimation of a complex sinusoid in additive white noise are devised. The proposed approach, which utilizes the first-order as well as higher order linear prediction terms simultaneously but does not require phase unwrapping, can be considered as a generalized version of the weighted linear predictor frequency estimator. In particular, convergence as well as mean and variance analysis of the most computationally efficient frequency estimator, namely, GWLP 2, are provided. Computer simulations are included to contrast the performance of the proposed algorithms with several conventional computationally attractive frequency estimators and Crame/spl acute/r-Rao lower bound for different frequencies, observation lengths, and signal-to-noise ratios.     

一种新的极高精度的T_IIN频率估计内插算法

针对多普勒条件下接收端复信号的频率估计难的问题,研究了一种基于离散傅里叶变换与迭代频率估计的内插综合算法.区别于经典的内插算法,新算法在迭代频率内插算法基础上充分利用复数快速傅里叶变换结果的实虚部值,并通过最大峰值频谱和相邻两侧谱线以极高精度内插估计出复信号的频率参数.仿真结果分析表明,在二次迭代条件下信噪比为-10 dB时,该算法估计均方根误差仍能逼近克拉美-罗限的1.0021倍.该算法在同等条件下比经典的Rife、Quinn和IIN算法具有更高的准确性、稳定性和可靠性.     

基于前导码的WLAN 802.11b频偏估计算法

本文针对频偏估计算法估值范围与估值精度难以两全的矛盾提出分两步进行的纯数字频偏估计算法.第一步是不需要辅助数据的粗频偏估计,第二步则是基于辅助数据的细频偏估计.理论与仿真结果表明该算法具有估值范围大﹑精度准的优点,并且计算量小,非常适用于高速突发的现代数字通信系统.     

一种基于频率校正的BPSK信号高精度载频估计算法

为了实现BPSK信号载频的高精度估计,提出一种基于频率校正的高精度BPSK信号载频估计算法。算法通过非线性变换将BPSK信号的载频估计问题转化为对点频信号的估计,再用DFT对点频信号进行粗估计,针对DFT估计频率分辨率差的问题,采用相位差校正法对DFT估计频率进行校正,从而实现BPSK信号载频的高精度估计。最后,通过性能分析和计算机仿真验证了算法的有效性,其结果表明:该算法在低信噪比情况下能获得较好的估计精度,在高信噪比情况下,估计精度大幅提高。     

A novel algorithm for computing autocorrelation of randomly sampled sequences

Random sampling is one of the methods used to achieve sub-Nyquist sampling. This paper proposes a novel algorithm to evaluate the circular autocorrelation of a randomly sampled sequence, from which its power density spectrum can be obtained. With uniform sampling, the size of each lag (the step size) for computing an autocorrelation of a sequence is the same as the sampling period. When random sampling is adopted, the step size should be chosen such that the highest-frequency component of interest contained in a sequence can be accommodated. To find overlaps between a time sequence and its shifted version, an appropriate window is opened in one of the time sequences. To speed up the process, a marker is set to limit the range of searching for overlaps. The proposed method of estimating the power spectrum via autocorrelation is comparable in terms of accuracy and signal-to-noise ratio (SNR) to the conventional point rule. The techniques introduced can also apply to other operations for randomly sampled sequences.