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.     

基于自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法

为了提高淹没在高斯白噪声中的实正弦信号的频率估计精度,提出了一种综合的结合自相关检测法和能量重心法的正弦信号频率估计算法。该算法首先通过多次自相关运算对输入信号进行预处理,可检测出淹没在噪声中的微弱正弦信号,来提高信噪比;然后对信号进行FFT(fast fourier transform)运算可得信号的功率谱,通过搜索最大值谱线的位置可粗估计出信号频率;最后运用离散频谱能量重心法,可精确估计出正弦信号的频率。仿真结果表明本算法在整个频段上频率估计性能比较稳定、频率估计的均方根误差更小,性能优于Rife算法、Quinn算法和能量重心法,并易于硬件实现,具有工程实用价值。     

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.     

基于双门限判决修正Rife算法的正弦信号频率估计

针对正弦信号频率估计复杂度和性能难以兼顾的问题,提出一种基于双门限判决修正Rife算法的频率估计算法。将信号频点划分为3个区域分别采用不同处理方案,具有估计精度高、运算量小的特点,适用于低功耗、低延时等应用场合。仿真结果表明,该方法克服了经典Rife算法在部分频点估计误差大的问题,其频率估计均方根误差距离克拉美罗界仅有0.5dB。与现有其它改进Rife算法相比,该方法在保证估计性能基本不变的前提下大幅降低所需计算量,有利于工程实现。      

基于频移迭代的微波多普勒谱中心频率估计算法

为了准确估计回波多普勒谱的中心频率,提出了一种基于频移迭代的中心频率估计方法.该方法以谱矩法估计频移为初值,逐次改变积分区间,在每次迭代中都利用谱矩法估计其频移,直至估计的频移结果收敛,并将该结果作为中心频率.仿真结果表明:相比于目前常用的谱矩法和最小二乘多项式拟合法,频移迭代法估计中心频率效果更佳,其平均绝对误差和均方根误差均更小,且该方法估计精度不受频率分辨率约束.将该方法应用于微波多普勒测波雷达中,并得到了海浪参数.实验结果证实:利用频移迭代法估计中心频率,可以探测得到更准确的有效浪高和平均浪周期.     

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.     

多跳频信号参数单通道盲估计算法

为了支撑跳频(FH)网台分选、支援干扰及信息恢复等任务,在单通道条件下,提出一种基于起跳时刻(SHT)序列检测分选的多跳频信号参数盲估计算法,并实现了异步网台频率自动分选．首先总结了三类侦察场景截获样本起跳时刻序列的理论分布,推导了基于起跳时刻序列分选结果的跳频信号时域参数理论表达;然后通过一种改进的谱熵算法,结合设计的自适应门限,实现对起跳时刻序列的准确检测/提取,据此将截获样本划分为若干频率驻留期(FRT),通过快速傅里叶变换(FFT)结合魏格纳-威利分布(WVD)实现了频率驻留期内频率分量的准确估计;接着充分利用跳频信号频域跳变属性,通过对相邻频率驻留期内频率分量进行跳频检测,实现起跳时刻序列分选,为各跳频信号时域参数盲估计提供了数据支撑;最后总结了所提算法完整流程．理论分析结合蒙特卡罗仿真结果表明：所提算法对不同跳频组网方式均具适应性,估计精度高,计算简单．     

一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

基于酉变换的改进GSO波束形成器

针对传统Gram-Schmidt正交化(GSO)波束形成器对干扰的抑制性能比较差的缺点,提出一种基于酉变换的改进GSO算法.该算法对训练数据进行酉变换,估计变换后数据的协方差矩阵并取其实部,待该实矩阵减去噪声分量后采用GSO算法重构变换后的干扰子空间,将经过同样变换后的静态波束加权矢量向该干扰子空间做正交投影得到自适应加权矢量.计算机仿真结果证明,在干噪比(INR)较高时该算法与基于特征值分解的子空间投影算法的性能相近.     

基于CZT变换分段频谱细化的鼠笼式异步电动机转子故障诊断

提出一种基于CZT变换分段频谱细化的鼠笼式异步电动机转子故障监测和诊断方法.从理论上推导鼠笼式异步电动机转子故障时的电流信号模型,利用CZT变换的分段频谱细化性质,将故障电流信号进行分段频谱细化分析,达到消除电源基波和噪声影响、突出故障特征的目的.同时采用CZT快速精确估计方法估计出故障特征频率成分.通过对样机实测信号进行分析处理,验证了CZT变换的分段频谱细化算法的有效性和优越性.