用于正弦波频率估计的修正I-Rife算法

对正弦波信号的频率估计是雷达领域常见的问题。当真实频率接近量化频点时,I-Rife算法的频移因子的计算会产生较大误差,为提高频率估计的精度,本文通过分析Rife及I-Rife算法的性能及误差产生的原因,利用频谱细化的方法,提出了一种修正I-Rife算法,即用峰值频点左右各0.5点处的频谱幅值来替代频谱峰值点的幅值和次大值频点处的幅值进行插值计算,对频率偏移值进行更为准确的估计,在计算量与I-Rife算法几乎相同的情况下,有效地提高了频率的估计精度。仿真结果表明,改进后的I-Rife算法整体性能优于I-Rife算法,且估计的均方根误差更接近于克拉美-罗下界。

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.

Rife和Quinn算法用于雷达式油水界面液位的精确检测

针对现阶段油水界面液位测量方法的测位精度低、可靠性差等问题,提出雷达测量油水界面液位的方法,介绍了使用雷达测量油水界面液位的原理和设计方案。同时,对信噪比较低时,液位信号的精度不高问题,提出使用Rife结合Quinn的方法估计信号频率。仿真结果表明,该算法的均方根误差较小,估计性能优于传统的Rife法和Quinn法。

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。

基于幅度比值和子空间的频率估计算法

为降低单频正弦复信号的频率估计误差,针对传统Rife算法在较低信噪比条件下幅值最大和次大谱线判断错误问题,利用RootMUSIC算法结果代替快速傅里叶变换(FFT)结果,确定幅值最大和次大谱线序号;同时针对Rife算法在部分频率区间估计误差较其他区间偏差大的问题,采用频移重估思路,进一步降低了整个频率估计区间的估计误差。仿真表明,在较低信噪比条件下,所提RM-Rife算法较Rife算法、Root MUSIC算法和M-Rife算法,具有更优的估计性能,可用于相关工程实践中。

基于修正Rife算法的正弦波频率估计及FPGA实现

Rife算法的基础上,通过对输入信号进行频谱搬移,给出了一种修正Rife(MRife)算法。该算法易于并行实现。Monte Caro仿真表明,MRife算法具有频率估计精度高、整个量化频率范围内性能平稳等优点。当SNR(信噪比)大于0 dB时,MRife算法频率估计均方根误差接近克拉美-罗限(CRB,Cramer-Rao bound)。为了提高算法FPGA实现时的系统运行速度,提出使用FFT运算后的实/虚部代替FFT模进行插值,仿真表明对MRife算法性能影响不大。最后,将MRife算法在单片FPGA芯片内进行了硬件设计。布局布线后的时序仿真结果表明,该设计能够对输入数据速率为200 MHz的信号进行实时频率估计,数据不堆积。

基于FFT并二次修正的Rife频率估计算法

针对修正Rife(M-Rife)算法在低信噪比条件下频率估计性能下降的问题,提出一种改进的频率估计算法。首先利用最佳修正因子对快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)最大谱线进行修正,然后用校正的Rife法公式估计频率。若被估计信号频率接近于FFT量化频率,则对信号进行频移以使信号频率位于两相邻量化频率中心,再用校正的Rife法公式估计频率。频移过程中采用Quinn法来确定频移方向。仿真结果表明:改进算法不仅在整个被估计的频段内具有较高估计精度,均方根误差接近于CRLB,而且具有低信噪比门限,整体性能要优于M-Rife法。改进算法能够满足反潜鱼雷主动声引信提取目标回波多普勒频率的应用要求。

基于改进的Rife测频算法及其FPGA实现

为了提高数字接收机的测频精度,文中在分析Rife算法性能的基础上,提出了一种改进的Rife测频算法,并对该算法的原理和FPGA实现步骤进行了详细说明。仿真结果表明,在相同的信噪比条件下,该算法的测频误差小于Rife算法。同时,为了提高算法的运算速度,在利用FPGA实现时,将对数运算利用查找表方法实现,采用减法操作替代除法运算,使测频速度高达240MHz。最终实测结果验证了算法的有效性。

基于双门限判决修正Rife算法的正弦信号频率估计

针对正弦信号频率估计复杂度和性能难以兼顾的问题,提出一种基于双门限判决修正Rife算法的频率估计算法.将信号频点划分为3个区域分别采用不同处理方案,具有估计精度高、运算量小的特点,适用于低功耗、低延时等应用场合.仿真结果表明,该方法克服了经典Rife算法在部分频点估计误差大的问题,其频率估计均方根误差距离克拉美罗界仅有0.5dB.与现有其它改进Rife算法相比,该方法在保证估计性能基本不变的前提下大幅降低所需计算量,有利于工程实现.

基于相角判据的Rife算法的涡街信号处理方法

针对涡街信号频率估计中Rife算法在低信噪比、被估计频率接近量化频率时精度较差的问题,分析FFT结果幅值和相角的规律,提出了基于相角判据的Rife算法。对多种噪声环境下的涡街信号以及信号模型进行仿真,结果表明新的判据减小了方向判断错误比例、减小了平均误差,整体性能优于原始Rife算法。处理了实际涡街信号,表明其结果具有较好的一致性。新的相角判据为提高频率估计精度提供了一种新的思路,并且算法简单易于硬件实现。

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。

一种高精度的Rife算法

针对无线数字通信中的载波频偏估计问题,提出一种改进的Rife算法。分析了在Rife算法中估计精度不高的原因,提出了改进方法。利用Rife算法得到频率粗估计,利用自相关函数法得到精估计的方法,只以一定复杂度的代价,提高了Rife算法的估计精度,同时保持了Rife算法估计范围广和复杂度低的优势。给出了改进算法的实现步骤,通过MATLAB仿真实验证明了算法的有效性。

基于Rife算法的跳频信号瞬时频率估算方法研究

针对Rife算法在被估计信号频率位于量化频率点附近时估计精度较低的问题,提出一种改进的Rife跳频信号频率估计算法。该算法提出利用频谱细化的方法对信号DFT谱中次大谱线的位置进行搬移,从而使信号频率始终位于其DFT谱中两根最大谱线之间的中心区域。同时为了消除Rife算法在信号信噪比较低时,由于插值方向错误而增大的频率估计误差,提出对被估计信号加窗的方法对算法进行进一步的修正。仿真结果表明该算法的估计精度、抗噪性能和稳定性相比于Rife算法都有所提高。

基于Rife算法和相位差法的频率估计算法

针对Rife算法在低信噪比条件下被估计频率接近FFT量化频率时估计误差较大,而改变窗长相位差法具有较高的估计精度的特点,文中利用频谱细化技术对Rife算法进行了改进,提出了基于改进Rife算法和改变窗长相位差法正弦波频率估计综合算法,给出了理论计算过程及相关推导公式。仿真结果表明,即使信噪比为-15d B,改进算法仍然具有较高的估计精度而且在整个频段上性能稳定,均方根误差接近克拉美-罗限,且改进算法计算量小,易于硬件实现。

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Rife算法的跳频信号瞬时频率估计算法研究

针对Rife算法在被估计信号频率位于量化频率点附近时估计精度不高的问题,提出一种改进的Rife跳频信号频率估计算法。该算法提出利用频谱细化的方法对信号DFT谱中次大谱线的位置进行搬移,从而使信号频率始终位于其DFT谱中两根最大谱线之间的中心区域。同时为了消除Rife算法在信号信噪比较低时,由于插值方向错误而增大的频率估计误差,论文提出对被估计信号加窗的方法对算法进行进一步的修正。仿真结果表明该算法的估计精度、抗噪性能和稳定性相比于Rife算法都有所提高。

基于Rife算法的LFM信号性能分析

在现代的雷达信号中,线性调频(LFM)信号由于其具有较大的时间带宽积和较强的分辨力而广泛应用,因此其脉内参数的分析至关重要。提出"分段+瞬时频率估计+最小二乘线性拟合+起始频率补偿"的雷达信号脉内分析框架,进而在LFM信号的基础上,利用Rife算法作为瞬时频率估计的算法,对LFM信号的起始频率以及调频斜率等参数进行相应的性能分析,最终实现LFM信号的脉内参数的精确测量。

基于五项窗Rife-Vincent(Ⅰ)插值FFT算法的谐波参数分析

采用选择性暂态程序ATP建立一个实际的400/33kV工业电力系统的仿真模型,对电缆线路谐波电流进行仿真。由于快速傅里叶变换在非同步采样时存在较大的误差,无法直接用于电力系统谐波分析,本文提出了一种基于五项窗Rife-Vincent(I)插值FFT算法的谐波参数估计的新方法,并推导了其谐波参数估计公式。然后针对不同程度的频谱泄漏,采用FFT和五项窗Rife-Vincent(I)插值FFT两种算法对16次谐波参数估计值进行对比分析。实验结果表明:该算法较FFT算法在频率、幅值和相位的估计值精度上有明显提高。