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应用修正的ESPRIT算法估计6种数字调制通信信号的载波频率,并且和其他两种算法的性能作了比较。仿真表明,在中等信噪比条件下,ESPRIT算法对载波频率的估计具有均值精确、方差小的特点,表现出较好的实用性和较强的稳健性。 相似文献
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为提高幅相键控(APSK)信号和正交调幅(QAM)信号信噪比估计范围和精度,提出了一种改进的信号信噪比估计算法。算法首先计算接收信号平方的均值和绝对值的均值之比,然后根据星座图特征,利用多项式拟合该比值与信噪比的关系。在拟合过程中,对信噪比区间进行分段拟合来提高各段拟合精度,并用蒙特卡洛仿真经验值修正算法的固有偏差,从而得到信噪比的近似无偏估计。仿真结果表明,当信噪比估计区间为-5~20 dB且数据长度合适时,16APSK和32APSK信号信噪比估计偏差均值小于0.5 dB,标准差小于2 dB;该算法对16QAM和32QAM信号信噪比估计的标准差小于传统数据拟合算法。该算法运算复杂度较低,便于实时应用和硬件实现,对恒模和非恒模信号均能实现信噪比宽范围精确盲估计。 相似文献
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深空通信中,星上对载波的主动捕获主要利用频率估计的方法。在实际载波捕获电路
中,精确的频率估计值导入锁相环,使得锁相环捕获带余量充足。在锁相环带宽一定的情况
下,估计精度的提高可以减少FFT实现点数。在FFT频率粗估计的基础上,通过频率精细估计
算法可提高估计精度。为获得估计精度更高的频率精细估计算法,利用最大似然泛函不变性
推导了频率精细估计的最大似然算法。载噪比在5 dB时,估计精度可以提高到FFT分辨率的1
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-4。仿真结果表明,该算法估计性能优于其他频率精细估计算法。 相似文献
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传统调频遥测信号载波频率估计算法对输入信号降采样后直接进行快速傅里叶变换,实现方法虽然简单,但测量精度较差,无法适应高动态、低信噪比等复杂场景。为此,提出了一种调频遥测信号载波频率的精确估计算法。两并联补偿支路先分别采用正、负调频频率对输入信号进行频率预先补偿,低通滤波后完成降采样处理,削弱调频频率的频谱影响;频率搜索状态对采样数据进行载波多普勒变化率的频率补偿,经过快速傅里叶变换、非相干积分和频谱重心搜索完成频率解算,提高载波频率的检测性能。试验与分析表明,所提算法在高动态、低信噪比等复杂场景下可显著提高调频遥测信号载波频率的估测性能。 相似文献
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本文首先讨论并分析了各种插值DFT(离散傅里叶变换)算法,然后提出了一种实正弦信号的快速插值频率估计方法。该方法只需 3个DFT变换系数的实部构造频率修正项,计算量低,具有精度高、测频速率快的特点。计算机模拟和FPGA仿真均证实了该方法的有效性。 相似文献
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提出了一种新的正弦信号频率和初相估计方法——频谱遍历法。该方法通过改变理想
正弦信号频谱峰值实现对采样信号频谱峰值的遍历。分析了噪声对信号频谱幅度的影响,并
以此给出了谱线遍历范围的选取准则。先估计频率,采用移频操作达到了良好的频域稳定性
;再估计相位,避免了相位测量模糊的问题。在信噪比为6 dB、采样点数为1 024
的情况下,频率估计均方根误差约为DFT频率分辨率的0.8%,初相估计均方根误差约为1.5
°。Monte Carlo仿真表明,在达到一定信噪比或采样长度时,该方法的频率估计精度可突
破CR下限,初相估计精度基本达到CR下限。 相似文献
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为在载波频率精确恢复前提高多进制数字相位调制(MPSK)信号在低信噪比下的估计精度,提出了一种数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计算法。算法在符号定时恢复和帧同步后提取同步段符号,相关运算后在频域进行信噪比估计。仿真结果表明,算法估计均值无偏,不受载波频率误差的影响,在符号长度为512、信噪比为-10 dB时,均方误差与克拉美罗界只有0.15 dB的偏差,特别适合于接收信号包含载波频率误差且要求低信噪比下具有较高信噪比估计性能的应用。 相似文献
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针对在跳频信号跳变时刻和跳变频率估计方面实时性和估计精度无法同时兼顾的问题,提出了一种基于短时傅立叶变换(STFT)和多重信号分类(MUSIC)算法的跳频信号参数估计方法。在建立跳频信号数学模型的基础上,利用STFT选取较大时间窗对整个信号在时域进行粗搜索,生成时频谱图,提取时频脊线从而获得跳变时刻,然后选取较小时间窗在已知跳变时间段利用STFT进行跳变时刻的细估计,并利用MUSIC算法进行频率的精确估计。该方法利用STFT的二次估计,减少了MUSIC搜索范围,从而降低了时间开销。仿真表明该算法的跳变时刻频率估计精度高,实时性能满足参数测量需求。 相似文献
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针对短波复杂信道环境下的跳频信号参数估计问题,提出了一种基于图像处理的跳频信号参数盲估计算法。该算法在时频分析的基础上采用灰度共生矩阵提取信号的纹理特征,通过对纹理特征量的分割实现信号与背景噪声的分割,并运用形态学滤波去除二值化后产生的椒盐噪声;然后根据连通区域标记得到的各个信号在时频图中的位置信息来聚类,从而去除定频、突发等干扰信号,分选出跳频信号;最后根据分选出的跳频信号提取其跳频频线并进行修正,估计出跳频信号的跳周期、跳变时刻和跳频频率。仿真实验表明,该算法切实有效,能够在较低的信噪比条件下精确地估计出跳频信号的参数。 相似文献
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针对通信对抗中跳频信号参数估计问题,考虑存在强干扰的情况下,提出了一种基于时频重心的跳频信号跳周期估计和基于跳频部分接收的跳时估计方法。对于跳周期估计,在短时傅里叶变换(STFT)时频变换的基础上提取信号随时间变化的时频重心,再结合小波变换和谱分析估计出跳频周期;对于跳时估计,采用跳频带宽的部分接收避开强干扰,构造含有跳变信息的参考信号,通过参考信号采用最大似然(ML)方法得到跳时的精确估计。仿真实验表明,算法运算复杂度低,跳频定位精度高,在强定频干扰的情况下仍能有效估计出跳频周期和起跳时刻。 相似文献
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针对高动态突发通信应用环境,提出了一种新的基于频率域的突发信号检测及载波频偏估计算法,通过一次离散傅里叶变换(DFT)实现突发信号存在性检测及频率估计,并与经典Power-Law算法进行了比较。仿真结果表明:在低信噪比条件下,新算法检测信噪比门限改善超过1 dB,频率估计均方根误差小于符号率的1‰,并且对载波频偏及信号电平动态不敏感,实现结构简单,适合实时处理及工程应用。 相似文献