排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
基于Quinn算法和相位差法的正弦波频率估计综合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
Quinn算法是正弦波频率估计中应用广泛、计算量小且稳定性较好的算法,但是在低信噪比时当信号频率靠近离散傅立叶变换(DFT)的量化频率时,Quinn算法估计误差较大;而改变窗长相位差法在这种情况下具有较高的估计精度,但当信号频率位于两相邻离散傅立叶变换(DFT)的量化频率中心区域时,其估计误差很大.根据这两者特点,本文提出了一种基于Quinn算法和改进的改变窗长相位差法的正弦波频率估计综合算法,给出理论计算过程及相关误差公式.计算机蒙特卡罗模拟仿真实验和性能分析表明了本文算法在计算量增加不大的情况下,在设定频率范围内能够提高频率估计的精确度和稳定性,其均方误差接近克拉美罗限且具有较低信噪比门限,整体估计性能优于Quinn算法和改变窗长相位差法,具有工程实用价值. 相似文献
3.
为进一步提高块对角化预编码算法的性能,提出一种多用户多输入多输出下行链路中基于Givens变换的正交三角(QR)分解改进块对角化算法(QR-Givens-BD)。在块对角化预编码算法中,首先需要求出预编码矩阵的前半部分来解决多用户干扰问题,然后求出预编码矩阵的后半部分来降低用户自身天线间的数据干扰。在求解预编码矩阵的前半部分时,使用的核心算法是矩阵的正交化算法,矩阵的正交性的强弱将直接影响块对角化预编码算法的误码率性能的好坏。因此,针对块对角化预编码算法中的矩阵正交化算法,使用基于Givens变换的QR分解正交化算法替换原有正交化算法,求解预编码矩阵的前半部分,从而获得信道干扰矩阵零空间的正交基。通过对矩阵采用本方法进行正交分解,可以获得正交性更好的正交矩阵,从而进一步降低系统误码率。仿真结果表明,本文所提出的算法与传统的块对角化算法相比,在降低了计算复杂度的同时大幅提高了系统的误码率性能;与基于Gram-Schmidt正交化的改进块对角化算法相比,在略微增加复杂度的前提下可以提高3~5 dB的误码率性能。 相似文献
4.
分析了奎因(Quinn)算法的性能,针对Quinn算法在信号频率接近离散傅里叶变换(DFT)量化频率时估计误差较大的问题,提出了一种改进的算法。改进算法在Quinn算法基础上通过对信号进行频移以使信号频率位于DFT量化频率中心区域,然后再用Quinn算法估计频率。仿真结果表明:改进算法估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差接近克拉美-罗限,而且具有较低信噪比门限,整体性能优于Quinn算法。在信噪比为6dB时,改进算法估计性能优于基于FFT滑动平均极大似然法。 相似文献
1