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1.
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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MUSIC算法的运算量主要集中在特征值分解和空间谱的搜索两部分,为避免进行特征
值分解,将相干信号自适应对消的思想用于噪声子空间的估计。由于阵元输出信号完全相干
,视一个阵元输出为参考信号,其它阵元输出能够完全对其进行对消,得到的系数矩阵作为
噪声子空间的估计。基于LMS算法,给出了算法的矩阵形式,得到的噪声子空间估计算法的
运算量大大降低,且以迭代的方式进行,适合应用于运动信号源的跟踪,在阵元数较大时能
很好地逼近MUSIC算法性能。为减少空间谱搜索过程的计算量,对搜索过程先用系数矩阵的
一列进行搜索,然后采用其它列对搜索峰值进行验证。仿真结果显示算法具有很好的空间谱
估计性能和DOA跟踪性能。 相似文献
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考虑用户先验知识提出一种快速子空间测向算法,构造了方向约束的相关相减多级维纳滤波器(MCSA-MSWF)方法,此方法在降低特征分解的基础上进一步降低了谱峰搜索的运算量,且克服了单纯基于多级维纳滤波器测向算法期望信号不准确的问题。仿真表明,该算法在低信噪比、小快拍数情况下具有更好的估计性能。 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
7.
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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详细分析了轨道地表穿透合成孔径雷达(Rail-GPSAR)所受到的各种干扰的特性,发现特征子空间滤波法能够有效地同时滤除射频干扰(RFI)和耦合杂波.实验结果表明,抑制干扰的效果明显,达到了预期的目的. 相似文献
9.
为进一步提高扩频测控系统的捕获速度,研究了借助辅助序列估计伪码相位的方法,分析了该估计算法的精度。针对该算法在高动态条件下估计偏差较大引起捕获概率骤降的问题,提出引入最大似然频偏估计修正相干载波的方法,显著提高捕获概率。设计了基于码相位估计和载波频率估计的快速捕获算法,仿真结果表明,该算法在载噪比较好的情况下可以有效完成捕获。为提高算法在较低载噪比时捕获的可靠性,提出将估计值作为部分匹配滤波辅助快速傅里叶变换(PMF-FFT)初值的综合捕获方法,与传统捕获方法相比,平均捕获时间显著降低,且并没有带来硬件复杂度的提高,具有一定的理论意义和工程应用价值。 相似文献
10.
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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本文提出一种新的快速跳频频率合成器方案。它通过采用脉冲内插变频鉴相和取样—保持—直接电压预置两种方法,使得电路具有换频速度快、输出信号频谱纯、以及易达到高的频率分辨率等优点,且实现容易。文中给出了实现框图和部分关键电路,并对其工作原理作了详细的说明。最后,对环路性能进行了分析。 相似文献
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Bart D. Frischknecht Christine Eckert John Geweke Jordan J. Louviere 《International Journal of Research in Marketing》2014
This paper demonstrates a method for estimating logit choice models for small sample data, including single individuals, that is computationally simpler and relies on weaker prior distributional assumptions compared to hierarchical Bayes estimation. Using Monte Carlo simulations and online discrete choice experiments, we show how this method is particularly well suited to estimating values of choice model parameters from small sample choice data, thus opening this area to the application of choice modeling. For larger sample sizes of approximately 100–200 respondents, preference distribution recovery is similar to hierarchical Bayes estimation of mixed logit models for the examples we demonstrate. We discuss three approaches for specifying the conjugate priors required for the method: specifying priors based on existing or projected market shares of products, specifying a flat prior on the choice alternatives in a discrete choice experiment, or adopting an empirical Bayes approach where the prior choice probabilities are taken to be the average choice probabilities observed in a discrete choice experiment. We show that for small sample data, the relative weighting of the prior during estimation is an important consideration, and we present an automated method for selecting the weight based on a predictive scoring rule. 相似文献
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针对电磁目标识别算法中辐射源组合的本质是避免同一辐射源的多个可能识别结果同时参与一个目标识别模板的匹配置信度计算的问题,提出了一种非组合的快速电磁目标识别方法。依据目标平台与辐射源的搭载关系,建立辐射源识别和平台识别的两级识别体系,基于两点和三点模板匹配法对辐射源进行识别,然后使用非组合的快速模板匹配法对目标平台属性进行识别。仿真实验表明使用该方法计算目标的识别置信度简单易行,可用于实际工程中电磁目标的识别。 相似文献
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以快速综合出满足期望方向图以及阵元数最少的平面阵列为目标,提出一种基于迭代加权1范数的平面阵列综合方法。该方法将平面稀疏阵列综合问题转化为加权1范数最小化的稀疏信号重构过程,并利用拉格朗日乘数法求解每次迭代中的阵列加权向量的闭式解,由于二维平面的空间采样导致闭式解中存在大规模矩阵的求逆运算,进而引入共轭梯度法以促进算法加速收敛。当满足迭代终止条件时,由加权向量的非零值确定平面阵列的阵元位置及其激励。仿真结果表明,该方法能有效提高平面稀疏阵列综合的收敛速度。 相似文献
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结合一般的GPS信号捕获算法,提出了一种更为简单快速的GPS信号捕获方法。此方法在1023个码片时间约1ms,可以完成一颗卫星在一个多普勒频移下的全码捕获检测。
FPGA仿真表明,与传统的捕获方法相比,所提方法减少了资源消耗与时间消耗,同时保证了
能在一个C/A码周期内获取一个多普勒频移下的C/A码相位,捕获更简单快速。 相似文献
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针对多路混合的同步组网跳频信号,提出了一种基于时频分析的盲分离方法。首先利用同步组网的各跳频信号中各信号跳时相同、跳周期相同等特点,利用平滑伪魏格纳分布(SPWVD)提取信号在时频分布上的特征值。在此基础上,采用基于短时傅里叶变换(STFT)时频比方法对同步组网跳频电台信号进行分离。仿真实验表明,这种方法能有效分离同步组网电台跳频信号,且在跳频间隔较小时,依然具有良好的分离效果。 相似文献
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针对卫星移动通信低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获提出了一种新的算法即基于搜索空间压缩的谱线循环平移算法。首先,介绍了现有的载波频偏捕获技术,分析其不能适应快变多普勒频偏条件的原因;其次,分析了多普勒变化率对载波频偏捕获的影响,主要考虑一次变化率与二次变化率将严重限制低信噪比情况下对载波频偏估计时非相干累加的有效性;最后,在此基础上,提出了低信噪比条件下快变多普勒频偏捕获的基于搜索空间压缩的谱线循环平移算法。对算法进行的Matlab仿真结果表明,其具有2~3 dB的改善增益,与最大似然算法相比,在性能仅有0.2 dB损失的情况下运算量大大减少。 相似文献
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