频复正弦信号频率估计

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1、单频复正弦信号频率估计指导老师学生频率估计是数字信号处理的重要内容，对对高斯白噪声中复正弦信号进行频率估计是信号处理的一个经典课题。要高精度和高速度测量信号频率必须要有好的频率估计方法,一种好的频率估计方法,在在雷达、通信、地球物理、通信对抗侦察及生物医学信号处理等领域都能占据更大优势。目前，高精度频率估计己经成功应用于雷达探测、声纳地震监测、桥梁振动检测以及电子通信技术中，因此，研究高精度频率估计算法，具有重要的理论意和应用价值。本文的主要涉及到1.熟悉频率估计的几种典型性算法。2.熟悉相位加权平均算

2、法（WPA）的基本原理。3.仿真WPA算法并研究其频率估计算法的抗噪声性能。4.对WPA算法引入迭代算法对其进行改进提高算法性能并降低运算量。5.对WPA算法及其迭代算法的信噪比门限进行估计。首先本文对于高斯白噪声中单频复正弦信号的频率估计,对常用的经典的5种频率估计方法进行了回顾。双线幅度法(Rife法)M-Rife算法(修正Rife算法)分段FFT法测频最大似然估计法Quinn频率估计方法双线幅度法(Rife法)分析基于FFT次大谱线和最大谱线幅度比值的频率插值方法M-Rife算法(修正Rife算法

3、)针对Rife算法当信号频率位于量化频率点附近时精度降低的缺点，从而改进分段FFT法测频对连续时域信号分前后两段作FFT，利用其对应离散谱线的相位差校正出谱峰处的频率最大似然估计法搜索周期图的谱峰位置，但是具有非常大的运算量。其次本文的重点相位加权平均法在较高信噪比SNR>6dB时,估计误差可以达到克拉美罗界（CRB）.Kay方法理论上可以计算的频率范围为,其主要缺点是低信噪比情况下性能较差,其门限信噪比还会随着待估频率的增大而增大.针对WPA方法存在的上述问题，这里提出迭代的频率估计方法。使得迭代方法

4、的信噪比门限值能在整个的估计范围内都基本保持不变。多次迭代来消除WPA方法的均值偏差，每次迭代中将估计出的频率从信号频率中减去，再对剩余的频率进行估计，只要随着迭代次数的增加，剩余频率逐步减小，那么其估计结果的均值偏差就会逐步减小。每次迭代后,估计误差都会得到很大的改善,第三次迭代后估计精度就很接近于CRB。基本无偏。图1.不同时估计结果的均值误差大小随迭代次数的变化（SNR=10dB）图2.时三种方法的均方误差性能图3.时三种方法的均方误差性能图4.本文的迭代方法在不同迭代次数时估计结果的均值大小随的

5、变化情况（SNR为10dB）本文提出的迭代算法的具体步骤如下：令，计算利用WPA方法得到的频率估计更新对信号的频率的估计结果，重复2）到4）步。最后结论本文提到的相位加权平均算法及其迭代算法得出的参数估计和性能分析，可广泛地应用于数字通信、雷达信号处理、电子侦察等领域,理论分析和仿真实验表明迭代算法与已有的经典的测频方法相比具有测频范围广、能适应低信噪比情况、运算量小等特点,非常适合于需要高速信号处理的工程应用。谢谢我的指导老师，谢谢我的指导研究生学姐。最后谢谢在此的各位老师。