基于循环平稳特征的正弦调制相位信号参数估计

正弦调制相位信号是微动目标雷达回波微多普勒信号的一般形式。该文利用正弦调制相位信号的循环平稳特性推导了信号的循环谱,并由循环谱特征估计信号的参数。相对于传统的频谱分析方法,基于循环谱的参数估计方法对平稳噪声有较好的抑制作用。仿真实验以及误差分析证明了方法的有效性。

利用信号相位匹配原理的正弦信号参数估计

提出了一种利用信号相位匹配原理的正弦信号频率、振幅和相位的参数估计方法,推导了利用单元接收信号的参数估计的相位匹配计算公式及未知频率时的信号参数估计的搜索算法,该算法简单,快速,仿真计算结果证明了文中的原理及方法的正确性。

信号相位匹配原理的正弦信号参数的最小二乘估计

根据信号相位匹配原理 ,提出了一种正弦信号频率、振幅和相位参数的最小二乘估计方法 .推导了利用单传感器接收信号的参数估计的最小二乘估计计算公式 ,给出了已知频带内的未知频率 ,振幅和相位的信号参数估计的搜索算法 .分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和采样频率确定后FFT的序列长度对参数估计精度的影响 .理论和仿真结果说明 ,该方法不仅能降低估计频率带宽以外的噪声 ,而且还可降低被估计频率信号带宽内的噪声 ,提高了低信噪比时的信号参数估计精度 .该算法简单、快速 ,具有工程应用前景 .

基于自相关函数相位的正弦信号频率估计新算法

针对加性高斯白噪声的正弦信号,提出了基于自相关函数相位的频率估计新算法。首先,推导了一种新的自相关函数相位的频率估计式,然后,针对频率估计范围与频率估计精度之间的矛盾问题,提出了一种消除相位模糊的方法。算法分析与仿真结果表明,在信噪比高于6 dB时,估计方差接近克拉美罗下界(CRLB),与TSA算法相比,在估计性能相同条件下,具有更低的计算量,便于工程实现。

正弦信号相位差估计的时域方法

对正弦信号相位差估计的取样积分和互相关两种方法的理论进行了分析，并进行了数字仿真实验．

低信噪比条件下正弦信号幅度盲估计

研究了电子侦察信号处理中正弦信号幅度盲估计问题。提出了一种基于相关累加及线性回归的正弦信号幅度盲估计算法。先对接收到的信号进行频率估计,建立参考信号,将接收信号与参考信号相关后变换到基带并作累加,后将相关累加曲线进行最小二乘线性回归,以回归得到的直线斜率值作为信号幅度的估计值。仿真结果表明,当信噪比大于-3 dB时,方法的估计均方根误差小于1.1倍克拉美罗限,可在低信噪比条件下,实现正弦信号幅度的盲估计。

基于Rife算法和相位差法的正弦信号频率估计

针对Rife算法和相位差法在不同频段频率估计性能互补的特点,该文提出了一种基于Rife算法和相位差法的正弦波频率估计综合算法。同时该算法利用Rife算法得到的信息,对原始的相位差法进行了改进,减少了计算量,理论分析与计算机仿真结果表明该文建议的综合算法有效地提高了频率估计的精度和稳定性,其均方根误差接近克拉美罗限,整体性能优于Rife算法和相位差法,有一定的应用价值。

一种确定正弦信号幅度、频率、相位的方法

本文提出正弦信号幅度、频率、相位确定的一种方法。首先对正弦信号采样,获得了一批数据即正弦序列信号,然后对其进行FFT计算并结合局部DFT和查表法可以得到精确的频率参数,进而求得其幅度和相位参数。

正弦信号四参数的高精度估计算法

从正弦信号的任意间隔采样序列出发,结合频率的迭代法估计和幅度、相位以及直流偏移的最小二乘法估计,提出了估计正弦信号四个参数(幅度、频率、相位以及直流偏移)的新算法,即四参数估计法,并与直接快速傅立叶变换法和通用相位差法就估计精度进行了仿真比较.结果表明,四参数估计法不但精度较高、抗噪声能力较强,而且能对非等间隔采样信号进行参数估计.

基于DFT相位的正弦波频率和初相的高精度估计方法

提出一种新的基于DFT相位的正弦波信号频率和初相的高精度估计方法.利用分段DFT频谱的 相位差消除了初相对频率估计的影响且避免了相位测量模糊问题.给出了频率和初相估计的 均方根误差计算公式.理论分析和Monte Carlo模拟结果显示频率估计均方根误差接近Cramer Rao(CR)下限，初相估计均方根误差略高于CR下限的2倍.阈值信噪比远远低于基于时域瞬 时相位的频率和初相估计方法.在信噪比为6dB、采样点数为1024的情况下，频率估计均方根 误差约为DFT频率分辨率的1%，初相估计均方根误差约为2度.该方法已用于FMCW液位测量雷 达并取得1mm距离测量精度.

正弦信号参数估计的最小二乘算法

为了提高信号相位匹配原理估计正弦信号参数的精度,提出了一种正弦信号频率、振幅和相位参数的最小二乘估计方法.推导了利用单传感器接收信号的参数估计的最小二乘估计计算公式. 给出了已知频带内的未知频率,振幅和相位的信号参数估计的搜索算法; 分析了最小二乘法使用的方程数、信噪比和采样频率确定后FFT的序列长度对参数估计精度的影响.理论和仿真结果说明,该方法不仅能降低估计频率带宽以外的噪声,还可降低被估计频率信号带宽内的噪声,提高低信噪比时的信号参数估计精度.该算法简单、快速、具有工程应用前景.

基于频偏校正的正弦波频率估计算法

提出了一种新的正弦信号频率估计方法。利用FFT对信号频率作粗估计,然后对原信号下变频至基带。对基带信号作相位差分,估计频偏。最后对粗估计进行频率校正,使估计性能得到提高。在整个频段上该方法与R ife算法性能互补,在此基础上又提出了综合方法。仿真结果表明,该频率校正算法实现简单,运算量小,且性能不随被估计信号的频率分布而产生波动,在适度信噪比条件下均方根误差小于1.5倍的CRLB,具有广阔的应用前景。

非线性调频信号参数估计算法

分析了非线性调频 (NLFM)信号参数估计问题 ,提出了利用二次相位差分使相位降阶 ,使 NLFM信号的参数估计转化为成熟的正弦波频率估计 ,而 NLFM信号参数估计算法从三维搜索简化为三次一维搜索 ,既减少了计算复杂度 ,又有利于工程实现 ;另外从正弦波频率估计问题出发推导出对信号参数 a3估计的最佳相关延迟量为 2 T/7,同时还考虑了延迟相关对信号信噪比的影响 ,发现一次延迟相关信号信噪比至少下降 3 d B,两次延迟相关至少下降 7d B,而且信噪比越小 ,下降越多 ,因此该算法适用于高信噪比条件。仿真结果表明 ,该算法在较高的信噪比条件 (RSN>2 d B)

利用周期振子检测微弱相位编码信号

临界混沌状态的周期振子对噪声具有免疫力,而对微弱的正弦信号或相位编码信号比较敏感。根据这种特 性,可以检测出淹没在强噪声背景下的微弱正弦信号或相位编码信号并估计其频率。

一种QAM信号多普勒参数盲估计方法

在卫星移动通信中,卫星相对地面接收站的高速运动导致接收信号存在时变多普勒频率,给正交幅度调制(QAM)信号的载波同步带来了极大困难。现有的多普勒参数估计方法多利用导频等先验信息,适用于移相键控(PSK)信号。但在估计多普勒频率变化率时假设多普勒频率较小,不符合实际情况,且现有方法无法估计较大的多普勒频率,另外在非协作通信下先验信息难以获得。对此,本文提出了一种针对高阶QAM信号的多普勒参数盲估计方法。将信号盲去调制后,利用瞬时频率估计函数,可在较大的多普勒频率下估计出多普勒频率变化率;通过检测信号四倍频率处的循环频率,实现了多普勒频率盲估计;最后利用arg运算求出初相。详尽的Monte Carlo仿真分析了方法的估计性能,仿真结果表明,所提方法能有效实现QAM信号的多普勒参数盲估计。

具有随机幅相的正弦波频率估计

以噪声中同时具有随机幅度和随机相位的正弦波为观测模型，推导出它所满足的等效ＡＲＭＡ过程的Ｙｕｌｅ－Ｗａｌｋｅｒ方程，在研究相位模糊和定阶方法的基础上，给出了一种频率估计自适应算法。最后进行了蒙特卡洛仿真分析，得出了相关结论。

同时校正电离层幅度和相位污染的MLE方法

针对天波超视距雷达回波中电离层幅度污染和相位污染同时存在的情况,提出采用标校信号自适应提取与最大似然估计(MLE)相结合的校正方法.该方法通过展宽布拉格峰的功率拐点自适应确定提取标校信号的滤波器带宽,基于MLE对相邻多个距离单元的回波数据进行电离层幅度污染和相位污染的同时估计.采用实测数据添加污染的方式进行实验验证,并与相位梯度法进行了比较.理论分析和实测数据处理结果表明:该方法能够准确确定滤波器带宽,可同时校正电离层幅度和相位污染.

基于线性相位插值的增强型载波相位估计算法

提出一种基于线性相位插值(LPI)的增强型载波相位估计(CPE)算法,并对其在112Gb/s偏振复用16进制正交幅度调制(DP-16QAM)系统中的性能进行了仿真和实验研究。该算法在基于数据块平均的CPE算法基础上,通过对其获得的估计相位噪声进行LPI,实现相位噪声估计准确度的大幅提升。仿真结果显示,基于CPE的增强型CPE算法的相位估计误差的方差比基于数据块平均的算法降低了26%。同时,其线宽容忍度是基于数据块平均算法的2倍。在112Gb/s DP-16QAM实验系统中对增强型算法进行了测试。实验结果表明,在误码率(BER)为3.8×10-3处,采用增强型算法时所需光信噪比(OSNR)比基于数据块平均算法降低了0.7dB。仿真与实验结果显示,基于LPI的CPE算法性能与基于窗口扫描算法相当,但增强型算法的硬件复杂度降低了99.2%。

一种基于APES的回波域强杂波旁瓣抑制方法

针对合成孔径雷达(SAR)观测区外的强目标将其旁瓣混叠至观测区内影响微弱目标的检测,基于正弦信号幅度相位估计(APES)提出一种新的旁瓣抑制方法。该方法将抑制对象确定为观测区外的强杂波,则混叠至观测区内微弱目标处的旁瓣为强杂波旁瓣。首先根据回波域双曲线形状确定强杂波所在位置,其次利用APES对其散射系数在回波域进行估计并抑制,抑制后的SAR图像中强杂波旁瓣对微弱目标的不利影响得到了有效消除,且对微弱目标几乎不造成任何影响。实测数据处理证明了此方法的有效性。