利用ESPRIT方法实现信号频率／相位的联合估计

目的 研究阵列信号频率／相位的联合估计方法。方法 设３个天线组成的天线阵,接收到含有多个谐波的回波信号,由计算机仿真产生不同信噪比下这些回波的数据序列样本,利用旋转不变技术（ＥＳＰＲＩＴ）计算出各谐波的频率和相位差,实现信号频率／相位的联合估计。     

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.     

二维频率估计的多阶段分解算法

研究了加性白Gauss噪声中的二维频率估计问题.基于旋转不变性和矩阵伪逆的双正交性，提出了一种新颖的迭代算法，它在每一步迭代过程中得到一个二维频率分量.通过系统化的多阶段分解和重构可以得到所有的二维频率分量，并且所得的二维频率自动配对.同时利用循环最小化的思想研究了算法的全局收敛性.仿真实验表明了所给算法的有效性和优越性.     

色噪声背景下的正弦信号相位估计方法

噪声背景下的正弦信号相位估计在雷达、导航、波达方向估计等领域有着广泛的应用。提出了一种基于互高阶累计量的正弦信号相位估计方法——奇异值分解法。这种方法通过对互高阶累积量矩阵进行奇异值分解,得到信号子空间和噪声子空间。由于信号子空间不包含噪声信息,因此是提取信号成分与抑制噪声意义下的最优解。信号的自高阶累积量矩阵是共轭对称矩阵,它的左、右奇异矢量是相同的,而两个幅值和频率都相同、只有相位不同的正弦信号的互高阶累积量矩阵却是非共轭对称矩阵,左右奇异矢量也不相同,这说明是谐波信号之间存在相位差导致了这一结果。因此,从这一点出发,证明了谐波信号的互高阶累积量矩阵左、右奇异矢量内积的相角等于正弦信号相位差这一重要定理。并根据这一定理推导出估计正弦信号相位差的奇异值分解法。仿真结果验证了这种方法的有效性。     

未知有色噪声背景中正弦信号的频率估计——超定扩阶Hankel阵SVD

基于对超定Hankel阵的SVD,提出一种估计隐含于未知有色噪声背景中正弦信号频率的方法。它适用于从观测数据出发直接估计正弦波频率。对背景噪声模型不做任何先验假定,只要它是任何一种非确定性的广义平稳过程,即它满足T_n(k)=0;k→∞即可,因而它适用于广泛一类有色噪声污染正弦信号的谱估计问题。     

采用时-空阵列流形的ESPRIT算法--联合角度-频率估计

考虑入射到天线阵上多个窄带信号源的角度和频率同时估计问题．虽然常规ESPRIT算法是一种快速的一维高分辨率方向估计算法，但不能直接用于信号频率和角度的同时估计．通过构造一种特殊阵列结构，引出时-空阵列流形概念，利用该流形，将ESPRIT算法扩展到时-空二维情形，提出采用时-空阵列流形的联合角度-频率估计算法．该算法不仅给出自动配对的角度-频率估计值，而且其性能随着抽头延迟线数的增加而提高．仿真计算表明，该算法不仅具有很高的分辨率和精度，而且在低信噪比条件下，其性能优于其他现有的方法．     

高精度正弦信号频率估计算法研究

该文分析了复正弦信号频率估计的插值模型及其各插值算法.指出低信噪比条件下Rife算法的波动性破坏了MRife算法的稳定,导致部分频点估计精度下降.同时指出在低信噪比条件下Quinn算法的波动性,对此提出了一种修正法以提高其稳定性.最后提出一种改进的迭代算法,并分析了其有效性;该法采用修正后的Quinn算法作为迭代初值,进行一次迭代,对部分频点进行二次迭代.MonteCarlo仿真表明该法在FFT信噪比门限以上全频点估计的均方误差十分逼近克拉美罗下限,具有较强的抗噪性,且性能稳定.     

近场源频率、二维到达角和距离的联合估计

文章基于四阶累积量提出了一种多个独立非高斯窄带近场源频率、二维到达角和距离的联合估计算法。该算法首先构造六个四阶累积量矩阵,由它们组成五个矩阵对,然后对五个矩阵对进行广义值分解并对广义特征值进行配对,由配对后的广义特征值求得中间参数,最后由中间参数解出各个近场源的参数。该算法无需任何搜索,而且只需五个阵元放置在固定的位置,对阵列的其它阵元并无要求。由于采用四阶累积量,所以该算法适用于任意高斯噪声环境。计算机仿真结果证实了该算法的有效性。     

基于逆积分方程的正弦波频率估计

频率估计算法的普遍问题是计算量大并且在低信噪比时性能较差.文中提出一种基于逆积分方程(Inversion Integral Equation,IIE)的频率估计新算法.首先利用快速傅立叶变换得到频率的粗估计,并从傅立叶变换中提出一个窄带信号建立积分方程.然后通过对积分方程中参数和特征频率的估计得到最终的频率估计.仿真结果显示文中算法以适中的计算量在低信噪比下达到了较好的性能.     

信号极点估计的状态空间方法

研究了基于状态空间模型的阻尼指数和信号参数的估计方法，建立了阻尼指数和信号的状态空间状态空间模型，并进行了计算机模拟，该方法以奇异值分解和特征分解为基础，无需对高次方程求根，可以直接从系统状态传输矩阵得到信号的极点，结果表明，计算量小，具有较好的估计性能。     

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.     

非协作通信中的信噪比估计算法

研究基于信号协方差矩阵分解的信噪比估计算法.该算法使用最小描述长度准则实现了信号空间维数的估计,进而实现信噪比估计.在此基础上,提出了基于信号功率谱的信噪比估计算法.由该方法计算出接收信号的功率谱,估计出有用信号的带宽,在有用信号频带外的噪声频带上估计出噪声的功率,从而估计出信噪比值.仿真实验表明,当信噪比小于3dB时,基于信号功率谱的信噪比估计算法优于基于信号协方差矩阵分解算法.     

基于酉ESPRIT的跳频信号DOA估计

为了利用跳频信号的空域信息辅助同步跳频信号的网台分选,提出了一种基于STFD酉ESPRIT的跳频信号DOA估计算法。首先用WVDSPWVD组合时频分析方法对接收数据进行时频变换,然后提取出跳频信号的有效跳(hop),并对其建立空时频矩阵(STFD),最后利用酉ESPRIT算法进行跳频信号DOA估计。该方法通过酉变换将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了计算量,而且酉ESPRIT算法利用了数据的共轭信息使数据长度等价增加了一倍,提高了估计精度。仿真结果表明文中算法在信噪比大于2dB时,DOA估计性能优于ESPRIT算法。     

噪声信号极点估计的一般方法

建立了阻尼指数和信号的状态空间模型，提出了噪声中阻尼指数和信号极点估计的状态空间方法；基于输出方程和状态方程的估计算法，证明了矩阵预测方法等价于状态空间方法的算法二，从而使Ｐｒｏｎｙ方法，Ｋ－Ｔ方法，矩阵束方法以及矩阵预测方法在状态空间意义之下得到统一。     

OFDM中利用导频的一种信道估计方法

在移动通信中信道的特性是随时间变化的，为进行信号均衡以提高通信效率和通信质量，有必要对当前信道的特性进行估计，在对OFDM系统进行简要分析的基础上，介绍了OFDM系统中通过梳状分布的导频信号进行估计并而进行信号均衡的方法，以用来抵消由于多径产生的频率选择性衰落，仿真结果表明，该方法可行且有效。     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结...