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.     

分数阶Fourier域宽带LFM信号DOA估计的克拉美·罗界

针对宽带LFM信号的DOA估计问题,从宽带LFM信号模型的描述入手提出且详细分析了在该模型下基于分数阶Fourier变换的DOA估计算法.并以计算机仿真实验结果为依据,表明该算法与时频-相干信号子空间算法相比,该算法具有较高的估计精度,且随着信号源信噪比的增加,算法的估计方差越来越接近其克拉美·罗下界.     

低信噪比下时频联合的载波同步算法

针对短突发通信在低信噪比下编码辅助同步算法存在估计精度低和同步范围小的问题,提出了一种时频联合的载波同步(JTDFDCY)算法。首先采用频域估计算法、时域估计算法和最大似然(ML)算法对导频信号进行处理,得到频率粗估计值和相位粗估计值;然后用频率粗估计值和相位粗估计值对接收信号进行补偿,并对补偿后的信号进行解调解码、重新编码、基带调制,得到软判决符号;最后采用时域相关和算法和ML算法对软判决符号进行处理,得到频率细估计值和相位细估计值,进而实现有效的载波同步。仿真结果表明:JTDFDCY算法在低信噪比下的粗估计能够兼顾频率估计范围和估计均方根误差的要求;当归一化频偏在(-0.5,0.5)范围时,仅利用6.1%的导频开销即可将系统的性能损失控制在0.1dB以内。     

基于立方Farrow结构的插值细搜频偏估计算法

在高动态通信环境中,由相对运动引起的多普勒频移会在接收机下变频所得的基带信号中引入残留频偏,致使基带信号的相位发生偏离。对频偏进行精确估计是提升高动态环境通信质量的重要途径。传统方法通常通过对快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）后所得频谱进行一维搜索来估计载波频偏值,只能估计整数倍频点。为了进一步提高频偏估计的精度,本文提出了一种基于立方Farrow结构的插值细搜（Interpolation Detail Search, IDS）算法。仿真结果表明,此算法仅在16倍插值条件下就得到了逼近克拉美罗界（Cramer-Rao Bounds,CRB）的频偏估计性能,信噪比精度损失仅为1.2 dB,具有良好的估计性能。     

基于直接判决反馈的BPSK/QPSK信号幅度估计

推导了理想高斯信道下信号幅度估计的克拉美-罗界（CRB）,提出了一种基于直接判决反馈的BPSK/QPSK信号幅度估计算法,并对该算法的性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明,在直接判决反馈模式下,该算法的估计方差在高信噪比下接近克拉美罗界。     

基于旋转不变技术实现频率/相位差/幅度比联合估计

提出一种联合估计多个正弦波信号的频率/相位差/幅度比的算法.该算法首先将幅度比估计转换为相位估计,然后形成特定的数据矩阵,由各分块矩阵之间的关系,利用旋转不变技术(ESPRIT)实现频率和相位的估计,通过对相位进行分离获得各谐波分量对应的相位差和幅度比的估计.计算机仿真结果表明,当S/N增大时,频率、相位差和幅度比估计值的标准误差均趋于0.ESPRIT方法可用于估计雷达信号的多普勒频率、相位差和幅度比,并由此得到目标的运动参数.     

采用数据辅助的单通道同频混合信号参数估计方法

在非合作卫星通信中,针对具有固定帧长及帧同步序列的单通道同频混合信号的参数估计问题,提出了一种基于数据辅助的参数估计算法。该算法先对帧长及帧头起始位置进行估计,并提取帧同步数据构建辅助函数。在与混合信号做相关运算后去除干扰项,峰值搜索得到频率偏移的精确估计值;使用辅助函数简化混合信号,随后基于最大似然估计理论,实现对信号初相信息的提取。在算法研究的基础上,推导了单通道同频混合信号参数估计的修正克拉美罗界,为算法的性能分析提供了理论依据。仿真结果表明,当帧同步信号达到一定数量时,频率偏移估计方差达到10-7,初相估计方差达到10-3,性能接近MCRB理论界。     

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。      

二相编码信号载频盲估计快速算法研究

讨论二相编码信号载频盲估计快速算法.在没有接收信号先验知识的情况下,首先粗略估计出二相编码信号的载频(fc)和3 dB带宽(△f3dB),然后以(fc)为中心,以4(△f3dB)为带宽对BPSK信号滤波,再对滤波后信号平方得到一个准正弦波信号,估计出该信号的频率,最后将该频率除以2就得到BPSK信号的载频精确估计值.理论分析证明本算法的合理性,并给出算法的应用门限.仿真结果表明本算法在没有先验知识的情况下可以对BPSK信号载频进行精确估计,特别是在低信噪比条件下依然能够取得良好的估计性能,且本算法简单易行,运算量小,适合实时处理.     

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。     

一种迭代频偏估计算法

提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型(data-aided)频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明：迭代算法具有较大的频偏估计范围(估计范围达±40%符号速率),与M&M算法相比,迭代算法信噪比门限有接近3dB性能改善,其估计性能更接近FFT最大似然算法和克拉美-劳下界(CRLB),并且计算量有所降低;基于迭代算法的简化版本与迭代线性预测(ILP)算法相比信噪比门限更低,并且降低了计算复杂度。     

短时同频等长信号频率估计的加权融合算法

针对低信噪比条件下短时正弦信号的高精度频率估计问题,提出一种同频等长信号加权融合算法。首先,建立同频等长信号频谱模型,构造具有相位连续化特性和噪声对消特性的相位补偿矩阵;然后,利用相位补偿矩阵对同频等长信号频谱进行加权融合,使之基本达到与其总长度相等的相位连续信号频谱的分析效果;最后,谱峰搜索加权融合后的频谱,获得高精度的频率估计值。算法分析与仿真实验表明,与现有方法相比,本算法精度较高,计算量较小,抗噪性较强,普适性好,适用于任意类型的同频等长信号。     

一种低信噪比下长伪码序列快速捕获方法

为解决低信噪比下长伪码序列快速捕获问题,提出一种基于迭代消息传递算法的快速捕获方法.通过证明m序列是一种特殊的线性分组码,将m序列用Tanner型因子图表示,然后在得到的图模型上迭代运行消息传递算法来估计m序列的初始相位.在低信噪比下的分析和仿真结果均表明:该算法能稳定工作.相比混合捕获算法,其检测性能下降了大约5 dB,但其平均捕获时间约为同条件下混合捕获方法的1/10,其计算复杂度仅为传统捕获算法的几十分之一.     

一种基于PN序列的OFDM时域信道估计方法

提出了一种基于PN序列的OFDM时域信道估计方法,在时域OFDM符号中插入PN序列作为训练序列,将其与对应的接收序列作圆周相关处理,并通过迭代逐次检测出信道各径参数,进而获得信道频率响应估计.仿真结果表明,在相同的信噪比和信道利用率条件下,提出的方法比频域梳状导频估计方法具有更高的信道估计精度.     

一种DMB-TH系统的频偏粗估计算法

针对我国新一代的数字电视地面广播传输系统DTMB中频偏估计计算量大、估计速度慢的难题,提出一种改进的频偏粗估计算法.先进行帧头位置粗估计,然后采用引入了频率偏差的本地零相位PN序列与接收序列进行滑动相关的扫频方法进行频偏粗估计.理论分析和仿真结果表明,在高斯和多径信道下此算法都能较快速地进行频偏粗估计.     

频率估计的多段差频正弦信号加权融合算法

针对多段差频正弦信号,提出一种基于加权融合的频率估计算法,用以提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,扩展多段信号融合法的适用范围。为消除各段信号频率不等对频谱分析的影响,根据各段信号间频率差生成差频修正矩阵,对多段差频正弦信号频谱进行同频化处理;为消除各段信号相位不连续对频谱分析的影响,构造具有相位连续特性和降噪特性的加权因子,对同频化的多段差频正弦信号频谱进行加权融合,得到最优加权融合频谱;最后,谱峰搜索最优加权融合频谱,实现高精度频率估计.仿真实验表明,与现有算法相比本文算法估计精度高、抗噪性好、普适性好,特别在低信噪比、短时时宽下性能优良.     

LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法

提出了一种长期演进(LTE)上行链路频偏最大似然(ML)估计算法,并通过定量分析该算法与基于2个训练序列相差的频偏估计算法(相差法)的估计性能,提出了一种联合频偏估计算法.仿真结果表明:与相差法相比,所出提的ML估计算法与联合估计算法的频偏估计范围均能够覆盖高速铁路应用场景中的最大频偏,且ML估计算法不受LTE上行链路跳频传输的影响;在信噪比10 dB且少于4个用户的情况下,2种算法均能够提供10-4或更小的归一化频偏估计均方误差;在单用户情况下,联合估计算法比ML估计算法的均方误差在信噪比上提高了近5 dB.     

利用空载波的OFDM系统的IQ误差盲估计方法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统对由直接变频结构引入的IQ误差十分敏感这一问题,提出利用OFDM符号中的空载波对IQ误差进行补偿的方案。算法不需要训练符号,频谱利用率较高。分析了IQ误差对OFDM系统性能的影响,在此基础上利用一个序列的FFT变换结果与其共轭的FFT变换结果服从镜像关系的特性,估计出IQ误差并加以补偿。利用空时编码,算法同样适用于多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统。理论分析证明算法是无偏估计;估计的均方差与OFDM符号数、空载波数、信道频率响应的幅值以及信噪比成反比,与IQ误差的幅值成正比。仿真结果表明,算法能够获得几乎最优的误比特率(bit error rate, BER)。     

A new satellite to satellite tracking algorithm from Doppler-shifted frequency measurements

A new satellite to satellite tracking (SST) algorithm from Doppler-shifted frequency measurements is proposed. The estimation principle is demonstrated and the mathematic model of SST is established. The state estimation methods for a user (the cooperative case) and target satellites (the non-cooperative case) are presented based on particle swarm optimization (PSO). The Cramer-Rao lower bounds (CRLB) are deduced as well. Performance of the new algorithm is validated through computer simulations, which proved that the proposed method is effective in terms of the estimation quality compared with CRLB and superior in accuracy to the Bearings-Only (BO) method in almost all simulation cases except for the case that an enough long tracking arc-length is obtained for a user satellite.