探索fsk信号高分辨率检测方法研究

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1、北京交通大学硕士学位论文FSK信号高分辨率检测方法研究姓名：谢丹锋申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：魏学业20050301北京交通大学硕士学位论文ABSTRACTAtpresem，FSKsignalis、videlyusedtotransferthccontrolinfb锄ationoftrainsiⅡrailwayWimmedeVelopmentofmodemrailwaytransportations，highprecisiondetectionofFSKsi弘a1．sdemallded．Ast11e廿leoryalldeXpcrie

2、nceofclassicalspectIⅦnesthatearerelativelymatIIre，itisincommonuseinmedetectionofrailwayFSKsignal．Buttheprccisionofspectrumes廿mationisinnuencedbecauseof也einhere】1tdisadvaJltagesofclassicalspectnlIIlestiI!nate．In恤ispaper'metheoryofcl昭sicalspectnlmestimationwillbede印inVestigated．Base

3、onit，c1嬲sicalspec衄mlestima士ionanditsimproVement撕thmeticiscompared．ThearinlⅡ1eticofZFFTisputfbr、^，ardbecauseofmespecmlmcharacteristicofFSKsignal．0n廿1ebasisOfmeor)rstudyandcomputersimulation，meM曲precisiondetectionofcarrierfhquencyalldmodulatmg缸quencyofFSKareattainedat1ast．nespe咖皿ofF

4、SKisdiscrete．ButmepeakValuesofspectnInlarenotrelevalltupanddownfbquencyforFSKisno“inearlymodulated．Thatistosay，evenifwecaIlhi曲lydetecteverydiscretelineofFSKspec饥IIll，wearcllIlabletogetupaIlddown疗equencyWiththefb姗ermeⅡ10d0finterceptingsingle舶quencysignalmerearehugeinnuenceonthedetc

5、ctionprccisionwhetherwecaIlgcta11exactsingle＆qucncysigllal．TheresearchstressoftllispaperisusingthememodofARmodelspectrumestimationt0realizethedetectionofupanddownfkquencyofFSK．Basedontlleresearchofthccharacteristica11dtheoryandarithmetica11dapplicatiOnmngeofARmOdelspec咖estimation，

6、thedetectionaboutthesinewavesi弘alaIldFSKsi鲫alareanalyzedwimcomp“cersimul撕on．Adetectionmethodofupallddown丘equencyofFSKbasedonAR2%&78studya11dsimulationsoRwareprogramsaredesignedtovalidate血earimmeticinthispapeLTheselectionofnlerankofARmodeljsalsodiscussed．Keyword：Spec㈣estimate；class

7、icalspectmmestimate；FSK；FFT；modcmspectrumestimate；ARmodel；Burg；resolution3stimate；ARmodel；Burg；re"x北京交通大学硕士学位论文信号处理的重要研究课题。利用给定的N个样本数据估计～个随机信号的功率谱密度叫做谱估计，功率谱密度定义为相关函数的傅里叶变换，谱估计方法可以分为两大类：经典功率谱估计和现代谱估计。经典功率谱估计都是以离散傅立叶变换(DFT)为基础采用FFT算法，其主要缺陷是频率分辨率低；而现代谱估计具有频率分辨率高的优点，因此，有时又把它叫做高分辨率谱估计

8、。经典谱估计和现代谱估计的发展既有联系又有各自的特点。1．21经典