Quinn和Rife-Jane算法用于振弦式传感器频率的精确检测

利用DSP高速、内存较大的特点,对振弦传感器输出信号进行过采样处理,以提高信噪比。提出了将Quinn和Rife-Jane算法结合起来对经过FFT变换后的信号进行精确频率计算。实验证明频率测量误差不大于1%,同时具有较强的抗干扰性。

基于Quinn算法与改进的Rife算法的正弦信号频率估计

针对Rife算法在信噪比较低或相对偏差较小时,存在插值方向错误的情况,结合传统的Quinn算法,提出一种利用相对偏差对FFT变换后的信号进行估计的新算法;利用主瓣内最大幅值与次大幅值的中间幅值,对较大偏差的Rife算法进行改进.仿真结果表明,新算法估计误差小,估计性能优于传统的Rife算法和Quinn算法.

基于Quinn算法和相位差法的正弦波频率估计综合算法

Quinn算法是正弦波频率估计中应用广泛、计算量小且稳定性较好的算法,但是在低信噪比时当信号频率靠近离散傅立叶变换(DFT)的量化频率时,Quinn算法估计误差较大;而改变窗长相位差法在这种情况下具有较高的估计精度,但当信号频率位于两相邻离散傅立叶变换(DFT)的量化频率中心区域时,其估计误差很大。根据这两者特点,本文提出了一种基于Quinn算法和改进的改变窗长相位差法的正弦波频率估计综合算法,给出理论计算过程及相关误差公式。计算机蒙特卡罗模拟仿真实验和性能分析表明了本文算法在计算量增加不大的情况下,在设定频率范围内能够提高频率估计的精确度和稳定性,其均方误差接近克拉美罗限且具有较低信噪比门限,整体估计性能优于Quinn算法和改变窗长相位差法,具有工程实用价值。

基于改进Quinn算法的LFMCW雷达高精度测距

为了提高线性调频连续波(Linear Frequency Modulation Continuous Wave,LFMCW)雷达的测距精度,一般采用稳定性能好、计算量小的Quinn算法。但在低信噪比、频率偏差位于量化频谱附近时,Quinn算法的估计误差很大。针对Quinn算法的缺陷,提出了一种改进的Quinn算法,该算法引入频率偏差因子,把频率偏差先平移到量化频率中间,利用Quinn算法在频率偏差位于量化频谱中间获取高精度测距的优点,提高LFMCW雷达的测距精度。仿真结果表明,改进的Quinn算法具有很好的抗噪声性能,频率估计均方根误差接近克拉美罗下限(Cramer-Rao Low Bound,CRLB),能够满足LFMCW对测距精度的需求。

正弦波频率估计的改进Quinn算法

针对Quinn算法在信号频率接近量化频率时估计误差较大的问题,提出一种改进的Quinn(I-Quinn)算法。改进算法首先对信号进行频移,使信号频率始终位于相邻量化频率中心区域,然后再用Quinn算法估计信号频率,便可以获得较高的估计精度。I-Quinn算法改进了判据,在较低的信噪比(SNR)下仍能保持较高的频率估计精度。仿真结果表明:在低信噪比条件下改进算法估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差(RMSE)接近克拉美-罗下界(CRLB),精度和稳定性优于同类算法。

基于改进的Quinn测频算法及其FPGA实现

在分析Quinn算法性能的基础上,提出一种改进的Quinn测频算法,并对该算法的原理和FPGA实现步骤进行详细说明。仿真结果表明:在低信噪比条件下新算法的估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差(RMSE)接近克拉美-罗下界(CRLB)。为了减少测频时间,新算法在FPGA平台实现时采用初始频偏的多项式函数构造频率估计值。实测结果表明新方法测频精确度高,测频时间短,可以用于快速测频场合。

一种修正I-Quinn的CW脉冲信号频率精确估计方法

针对Quinn算法估计CW脉冲信号中心频率存在误差较大的问题,在I-Quinn算法的基础上,通过比较频率偏差来代替中心区域的选取,提出了一种修正I-Quinn插值算法。修正算法先对CW信号进行Quinn插值,得到频率偏差值,然后将CW信号利用频率偏差值进行频移后,再进行Quinn插值,得到另一个频率偏差,采用较小的频偏值进行频率修正,作为最终中心频率估计值。相较于I-Quinn算法,修正算法不存在中心区域选取不当的问题,估计精度更高。仿真结果也表明,修正算法相较于各类插值算法,在整个频段的频率均方根误差更接近克拉美-罗下限。

Rife和Quinn算法在多通道数据采集系统中的应用研究

针对传统振弦式传感器采集系统精度低,通道数少,实时性差的缺点设计了一种基于ARM和AD9833多通道数据采集系统。该系统将采集调理电路、数据存储、电源供电集成化,具备精度高,实时性强等特点。系统以ARM处理器为核心,结合改进的Rife和Quinn算法对经过FFT变换后的信号得到精确频率,并根据输出信号频率与待测量之间关系进行计算,系统将计算处理后的数据通过无线或有线传输方式将监测数据传输至监测后台,实现实时在线监控监测点的相关信息,上位机解析显示数据并存入数据库。分析实验数据可知,该采集系统与传统采集系统相比精确度更高,采集速度更快,能够提高振弦式传感器的实用性。

雷达信号频率估计的改进R-Q算法

在信号频率估计中,针对传统Quinn算法及Rife算法存在频率估计值点靠近量化频率点估计误差较大,Rife算法和Quinn算法(R⁃Q算法)频率估计性能不稳定的问题,提出一种改进的R⁃Q算法。该算法首先利用Quinn求出频率偏差,并基于该频率偏差得到频率估计值并进行频移;然后对频率估计值峰值点及频移0.5处的点进行离散傅里叶变换(DFT),并利用Rife算法进行幅度插值得到最终频率估计值。分析表明,该算法使待估计频率始终位于两点DFT的中心位置,有效克服了传统算法在频率估计值点靠近量化频率点估计误差较大的问题,从而提高了频率估计的准确度。仿真结果表明,该算法的性能优于R⁃Q算法和I⁃Rife算法,提高了信号频率估计的精确度,稳定性较高,计算量小,且均方根误差更接近克拉美⁃罗限(CRLB)。

双端谐振型SAW扭矩传感器信号提取与处理的研究

针对应用于车载EPS系统中的双端谐振型SAW扭矩传感器的信号提取与频率估计困难的问题,提出一种新的估算方法。该方法在M-Rife算法的基础上利用Welch算法计算功率谱及最大谱线,代替原有的FFT过程,提高了估计准确性。当估计频率不在规定的中心区域内时,用Quinn算法来判断频移系数进而确定频移方向,而后重新利用Rife算法进行频率估计。仿真和试验结果表明,改进的算法在估计双端谐振型SAW扭矩传感器的频率信号方面具有较好的精度,估计结果明显优于单独使用M-Rife算法,符合EPS系统对扭矩传感器的要求。

鱼雷声引信目标回波高精度频率估计方法

针对鱼雷与潜艇交会近场区体目标效应对多普勒频率估计精度的影响,提出了一种快速高精度提取潜艇回波多普勒频率信息的频率估计方法。该方法是基于Rife算法和Quinn算法的联合频率估计方法,充分利用Rife算法运算量小,易工程实现的特点,同时结合Quinn算法良好抗噪性能进行快速频率估计。针对Rife算法和Quinn算法在离散傅立叶变换(DFT)量化频率点附近估计误差偏大的问题,采用对Rife算法和Quinn算法频率修正项进行加权的方法提高该区域的频率估计精度。仿真结果表明,该方法计算量小、频率估计性能稳定且估计均方根误差在整个频段上比Rife算法和Quinn算法更接近克拉美-罗下限,能较好满足反潜鱼雷主动声引信实现精确炸点预测的要求。

多路振弦传感器同步测频系统设计

针对多路振弦传感器测频系统多采用分时异步的测量方式,无法满足桥梁等大型建筑动态响应的测量需求,提出一种同时激振-分时测量的同步测量方案;根据该方案设计了一套多路振弦传感器同步测频系统。系统以Cortex-M4处理器为核心,采用Rife-Quinn算法进行频率计算。对系统进行实验测试,测试结果表明:系统能完成4通道振弦传感器的同步测量,无噪声条件下的测频相对误差小于0.007%;输入1 kHz、峰值为2μV^3.4 mV范围的正弦信号,系统测频相对误差小于0.005%,标准差小于0.04 Hz;加入白噪声干扰,信噪比在-9~9 dB范围内,系统的测频相对误差小于或等于0.2%。

基于频移修正的奎因频率估计算法

分析了奎因(Quinn)算法的性能,针对Quinn算法在信号频率接近离散傅里叶变换(DFT)量化频率时估计误差较大的问题,提出了一种改进的算法。改进算法在Quinn算法基础上通过对信号进行频移以使信号频率位于DFT量化频率中心区域,然后再用Quinn算法估计频率。仿真结果表明:改进算法估计性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在整个频段内估计均方根误差接近克拉美-罗限,而且具有较低信噪比门限,整体性能优于Quinn算法。在信噪比为6dB时,改进算法估计性能优于基于FFT滑动平均极大似然法。

一种基于FFT的快速高精度的频偏估计算法

在卫星通信系统中,低速率信号的传输和接收端的低信噪比会导致很大的频率偏移。针对这一问题,本文提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)的三谱线内插算法。