一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法

单频含噪实正弦信号的自相关函数和其原信号的频率一致,且自相关可去除一部分噪声影响,因此基于自相关的频率估计算法一直备受关注。由于自相关可以从时域获得也可以从频域获得,基于自相关的频率估计算法有比较简单的基于时域的方法和性能比较好的基于频域的算法。结合时域和频域自相关的特点,提出一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法,该算法在频域进行谱峰搜索后,利用信号的窄带功率谱来计算自相关,进而用简单的时域自相关的改进协方差算法(modified covariance,MC)来得到频率估计,推导出频率估计闭式解。仿真结果表明该算法性能优于传统的自相关时域算法和频域算法,在信噪比高于-7 dB时就能逼近CRB界。     

正弦信号频率估计算法研究

为精确估计噪声中正弦信号的频率,研究了任意长度正弦信号的频率估计算法.取2的整数次幂个数据样本点,基于谱线插值算法估计短序列的频率.根据信号的频率、频率分辨率及最大谱线对应的索引值之间的关系,确定原信号傅里叶变换(DFT)幅度最大谱线对应的索引值.利用谱线插值解决了任意长度正弦信号的频率估计问题.仿真结果表明:该算法的性能不随信号频率的变化而变化,在整个频段范围内比较稳定,均接近正弦波信号频率估计的克拉美-罗限.     

脉冲噪声环境中韧性的子空间频率估计算法

为提高脉冲噪声环境中基于子空间的正弦信号频率估计算法的性能,以α稳定分布过程为脉冲噪声模型,利用m-估计方法得到接收信号尺度的鲁棒估计.构建鲁棒的接收信号协方差矩阵,并利用子空间方法得到正弦信号频率的估计.计算机仿真结果表明:该方法在强脉冲和低信噪比环境中的性能显著优于基于分数低阶统计量的子空间频率估计方法.     

一种有色噪声背景下混合信号的波达方向估计算法

提出一种有色噪声背景下,不相关信号和相干信号构成的混合信号的测向算法。在本文算法中,不相关信号和相干信号采用并行处理方式,缩短运算时间。首先,通过对划分的阵列输出矢量子阵构造2组自相关矩阵和互相关矩阵,利用它们构造新的矩阵并进行特征值分解,估计出不相关信号的来波方向;然后利用Toeplitz矩阵的特性,采用空间差分法去除混合信号中的不相关信号和有色噪声;再采用本文提出的改进的矩阵分解法解相干,最后应用ROOT-MUSIC算法对重构矩阵进行波达方向估计。本文所提算法在进行混合信号的波达方向估计问题时充分利用接收信号2组自相关矩阵和互相关矩阵,同时不需要进行谱峰搜索,计算量较小。理论分析和实验仿真结果验证本文算法的有效性和良好的测向性能。     

Alpha稳定分布噪声下通信信号的载波频率估计

针对在Alpha稳定分布噪声环境下循环谱估计通信信号载波频率失效问题,提出了基于广义循环谱的载波频率估计方法.首先用非线性变换定义广义循环谱,并对信号幅度进行变换;然后利用非线性变换抑制夹杂在通信信号中的非高斯脉冲噪声.通过检测广义循环谱的谱线位置与数字调制信号载波频率的关系实现载波频率估计.通过Matlab仿真实验和性能分析对比,证明该方法可较好地在Alpha稳定分布噪声环境下估计通信信号的载波频率.     

基于幅值-相角判据的修正Rife正弦波频率估计算法

机械工程领域普遍存在正弦信号,为提高频率估计精度,提出了一种基于幅值-相角判据的修正Rife算法,即A-P-Rife算法.针对Rife算法接近两相邻量化频率中心区域时估计精度接近克拉美-罗限(CRLB)的性能特点,对信号进行FFT变换得到幅值和相角并计算出频移因子.通过设定门限值,对频移因子进行判断,满足门限值的信号采用Rife算法进行估计,不满足门限值的信号则采用相角判据进行估计,以获得更高的估计精度.仿真结果表明:在频率估计性能上,所提算法优于原始Rife算法、相角判据算法和M-Rife算法,其与I-Rife算法性能接近,但计算量小于I-Rife算法.修正Rife算法可有效提高频率估计精度,降低误判率并减少计算量,可应用于工程中的实时频率估计.     

加权互谱估计方法研究及应用

在众多的谱估计算法中，互谱方法是用于色噪声背景下参量估计的一种十分有效的方法。通过对旋转不变技术估计信号参量的方法进行了深入的分析，提出基于ESPRIT的加权互谱估计方法来估计正信号的频率。这种方法避免了以往互谱在整个频域上的搜索以及克服了自谱ESPRIT估计方法对噪声的严格限制(要求噪声为白色高斯噪声)。将本文方法应用于Inv级正弦信号现代互谱测量仪，从仿真结果可看出本文方法不仅分辨率高，而且旁瓣电平很低，没有伪峰。     

基于自相关函数相位的频率估计方法方差分析

为了分析基于自相关函数相位频率估计方法的性能,推导了加性高斯白噪声背景中正弦信号观测数据的相关函数相位噪声的表示式,得到了相位噪声方差的计算公式和基于自相关函数相位的频率估计方差的计算公式,给出了此类频率估计方法的估计方差与信噪比、观测数据长度以及对相关函数相位差进行平滑时利用的相关函数的点数关系.仿真结果与该文给出的公式计算结果吻合很好.     

基于倒谱处理的先验信噪比估计算法

单通道语音增强中,已有的先验信噪比算法能有效地去除噪声,提升语音增强算法性能;但是由于在噪声功率谱估计不准确,造成噪声功率出现过估和低估的情况,造成了语音失真和保留较多残留噪声。通过倒谱处理能在含噪语音段中抑制语音中的谐频成分和在纯噪声段中避免部分较强的噪声成分误判为语音信号,准确地估计出噪声功率谱,同时语音失真不大。在多种噪声背景下的客观评价指标分析表明,经过倒谱处理后的先验信噪比估计算法能提高先验信噪比算法的估计性能。     

二维正弦信号频率估计的ESPRIT方法研究

为了在噪声背景下估计二维正弦信号的频率,并获得较高的估计精度,给出了二维相关阵的大特征值所对应的主特征向量,位于由信号向量张成的信号子空间的结论,并因此提出了一种新的基于最大特征值所对应的第1特征向量的二维谐波频率估计ESPRIT(Estimation of Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques)方法.该方法用此第1特征向量构造一个特殊矩阵代替MEMP(Matrix Enhancement and Matrix Pencil)方法中的数据矩阵,进一步用二维ESPRIT方法来估计谐波频率.该方法依赖于信号子空间,对噪声和数据长度敏感性小,同时它不需进行谱峰搜索,可以得到较高的估计精度.同时给出了较为简便的频率配对算法.仿真实验证明了算法的正确性.     

自适应滤波器消除语音信号中混合噪声

语音信号在实际采集和传输的过程中,往往掺杂着多种噪声干扰,比较常见的是正弦窄带干扰和高斯白噪声,而一个简单的自适应滤波器往往很难同时滤除多种噪声。为了抑制混合噪声而得到真实的语音信号,在最小均方误差(LMS)自适应算法和自适应噪声抵消原理的基础上,提出了一种两级自适应滤波器方案,第Ⅰ级在传统噪声抵消系统中加入延迟单元消除正弦窄带干扰,第Ⅱ级用LMS自适应噪声抵消器消除高斯白噪声,同时,利用Simulink模块库对所设计的两级自适应滤波器进行了建模仿真。仿真结果表明:该方案滤波器可以有效地滤除包含正弦窄带干扰和高斯白噪声的混合噪声,达到提高语音质量的目的。     

一种新的正弦波频率估计算法

研究了高斯白噪声条件下大样本点单一正弦波信号的频率估计方法.首先利用离散傅里叶变换确定频率粗估计,然后以该值为参考频率构造本地信号,将原信号下变频至基带,对基带信号分段求和,能得到一个新的正弦波信号,该信号的频率为真实频率与参考频率之差,最后利用最小二乘法估计新信号的载频,修正粗估计值就能得到原信号频率的最优估计.推导了算法的渐近方差与克拉美-罗限之间的关系.仿真结果表明,本算法能适用于整个频段范围,频率估计的精度接近正弦波频率估计的克拉美-罗限.     

基于贝叶斯准则的话音与话带数据识别

利用归一化自相关函数和归一化中心二阶距两个参数,基于贝叶斯准则来识别话音和话带数据。重点讨论了加性高斯白噪声及业务先验概率估计误差对识别率的影响。实验表明:在帧长32ms,信噪比30dB时,数据的识别率为98.17%,话音的识别率达到97.29%。     

时域同步正交频分复用系统的频偏估计

针对时域同步正交频分复用系统现有的频偏估计精度低的问题,提出了一种精确频偏估计算法(FFDE).该算法将接收信号中相邻的2个帧头分别与对应的本地PN序列作相关运算,将相关结果共轭相乘,再取相乘结果的辐角,最后再除以帧头间的时间间隔,即可得到频偏估计值.FFDE算法具有复杂度低,精度高,抗噪声、抗多径能力强等优点.理论分析表明,FFDE算法具有极低的性能界,在高斯白噪声信道条件下,在合理的信噪比范围内,其归一化估计值的方差在10叫.以下.仿真结果与理论分析完全一致,即使在多径环境下,在信噪比为15 dB时,FFDE算法的绝对估计误差的标准差只有0.5 Hz,仅为子载波间隔的0.03%,是传统方法的1%.     

全相位DFT抑制谱泄漏原理及其在频谱校正中的应用

为精确估计噪声环境中的信号频率和幅值,数学证明了全相位DFT优良的抑制频谱泄漏的性质.理论分析了基于全相位DFT的双谱线法的频谱校正原理.仿真结果表明,相比于传统能量重心法,该方法的频率估计精度可获得0.01~0.001级频率分辨率的改善,并且适用于传统方法无法校正的密集频谱分布和存在强干扰频率的场合.此外,该方法的抗噪性能好.     

基于新序列的OFDM定时估计改进算法

定时估计是准确实现OFDM（orthogonal frequency division multiplexing）系统同步的关键技术之一.实际应用中,为了提高系统对多径时延扩展的抵抗能力,还应尽量减少符号的定时同步误差.为了提高符号定时部分的估计精度,提出了改进算法.算法中设计了一种具有良好自相关特性的新训练序列,结合新序列的数据结构,算法由粗估计和细估计2部分完成.Matlab仿真表明,与传统算法相比,在高斯噪声和多径信道的影响下,所提出的算法具有较小的均方误差,抗干扰能力强的特点,并为频率偏移估计打下了良好的基础.     

线性调频脉冲压缩雷达信号参数估计方法

针对低信噪比下,瞬时自相关谱算法对调频率估计精度不够高及基于传统的包络检波方法对线性调频(LFM)脉宽和重复间隔估计不准确的问题,提出了以分数阶傅里叶变换为核心的多参数估计方法.利用分数阶傅里叶变换对LFM信号的聚集特性,精确估计LFM脉冲压缩雷达信号各主要参数,设计LFM脉冲压缩信号发射接收实验以验证本算法.实验结果表明,在较低信噪比条件下,能够实现线性调频脉冲雷达信号主要参数的准确估计.     

一种检测铁路2FSK信号频率的新方法

为实时高精度获取铁道二进制频移键控信号的上、下边频和基带低频信息,提出一种可兼容国产制式和法国UM71制式的频率检测新方法.该方法将自相关解调技术、FFT技术、能量重心频谱校正技术有机结合起来,算法简单且计算复杂度低,在FFT长度选为256时,频率测量结果即可符合技术要求,具有较高应用价值.