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针对基于FFT系数实部的频率插值算法在峰值谱线相位接近于±π/2时频率估计误差较大的问题,提出了一种改进的正弦信号频率估计算法。该算法首先利用FFT系数的实部和虚部序列索引出峰值谱线位置,然后根据峰值谱线的相位,选取实部与虚部序列中幅度较大的序列进行频率插值。仿真结果表明:在信噪比为3 dB、采样点为128的情况下,整个频段上归一化频率估计误差均方根小于0.02,接近Cramer Rao下限,整体性能优于基于FFT系数实部的频率插值算法和Rife算法。改进的算法频率估计精度高,计算量小,易于硬件实现。 相似文献
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【目的】随着天地一体化信息网络的发展,低轨卫星通信系统迎来发展热潮,成对载波多址(PCMA)技术凭借其节省带宽资源的优点也逐渐向低轨卫星通信发展。然而,传统PCMA技术多用于高轨卫星中,无法适应低轨卫星信道高动态的衰落信道特性,使得PCMA接收端误码性能大大下降,其中的瓶颈在于重叠信号的信道估计与均衡技术。【方法】针对低轨卫星信道特点,文章提出了一种联合训练序列估计与自回归(AR)模型预测的信道估计方案。借鉴叠加训练序列信道估计的思想,引入了适用于PCMA混合信号信道估计的迭代方法,通过迭代提升训练序列信道估计的精确度;并利用AR模型实时预测数据序列的信道状态信息(CSI),同时也通过AR模型预测达到降低训练序列信道估计频次的目的,以适应低轨卫星信道的动态性。【结果】仿真结果表明,叠加训练序列信道估计的思路可以适用于PCMA信号中,经过迭代可以获得精确信道估计值。文章所提方法可以有效提高信道估计的精确性,且经过信号分离以及解调后,在信噪比>9 dB时误码率可以达到10-3量级。【结论】文章所提信道估计方案并入PCMA接收方案中后,误码率损失在可接受范围内,可以支持PCMA技术在低... 相似文献
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高动态环境下的\"北斗\"导航信号含有较大的多普勒频率及其变化率,传统锁相环(PLL)在跟踪时难以保证较高的跟踪精度.在分析高动态环境下\"北斗\"信号模型的基础上,提出了一种基于交互式多模型-扩展卡尔曼滤波(IMM-EKF)的自适应滤波算法,对载波相位及其高阶分量进行估计.IMM-EKF采用多个跟踪模型来解决滤波过程中单个模型不准确的问题,并结合改进的Sage-Husa自适应算法,在线估计和修正过程噪声及测量噪声的统计特性,增强了滤波的稳定性.仿真结果表明,IMM-EKF相比于PLL和EKF,估计精度更高,算法稳定性更强. 相似文献
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针对大部分基于深度学习(Deep Learning,DL)的信道估计算法估计高维信号时出现的训练开销过大、泛化能力差等问题,提出了一种不需要训练的基于深度学习的高维信号信道估计算法,即UTCENet(Untrained Channel Estimation Network)。在UTCENet中,信道信息上的复杂分布转换为模型参数上的简单分布,即通过神经网络参数化来获得隐式先验知识并将其应用于信道估计。虽然该算法不需要任何训练,但保证了估计的性能,其原因在于专门设计的网络模型可以有效利用时频网格中元素的相关性。仿真结果表明,与传统方法以及现有的深度学习方法相比,所提出的算法在归一化均方误差和误码率方面性能提升明显。 相似文献
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频率估计的一种多段分频等长信号融合算法 总被引:1,自引:1,他引:0
在低信噪比、被测频率持续时间短的情况下,为提高频率估计精度并适用于多段分频等长信号,本文提出一种分频等长融合算法.因各段信号的被测频率不等,故生成频域分析参数矩阵以实现同频化效果;因同频化后各段信号之间仍然相位不连续,故设计相位差补偿因子矩阵以达到相位连续信号的效果;生成搜索频率序列并得到具有特定形式的功率谱矩阵.为验证算法的正确性,给出了详细的数学证明.仿真表明本文算法适用于任意类型的多段分频等长信号,抗噪性好,频率估计精度比现有方法有较大提高. 相似文献
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信号中含有噪声或非整周期截断时发生的频谱泄漏是导致正弦信号频率估计精度不高的主要原因。针对这一问题,从扩展信号频谱表征方式出发,将经典幅值谱扩展至不受频谱泄漏制约、表现力更强、可读性更好的二维幅值谱。与经典幅值谱相比,二维幅值谱除包含信号的频率个数、幅值信息外还包含了易于获取的周期信息,且具有一定的抗噪性,在信噪比低至-10dB时仍有较好表现力。提出一种估计方法,先从二维幅值谱中估计出信号的周期T,然后根据信号采样频率、信号频率、以及信号周期T之间的定量关系完成信号的频率估计。实验结果证明了该方法的有效性。基于二雏幅值谱的正弦信号频率估计方法为正弦信号的频谱估计提供了一种新思路。 相似文献
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针对连线干涉测量系统(CEI)在无模型时延或模型时延不准确条件下相位模糊度解算困难的问题,提出了利用伪码测距信号辅助的载波相位模糊解算方法。在测站距离约束下,根据两站所接收伪码信号的相对位置关系计算得到一个时延差作为解载波相位模糊的时延预报值。为了提高解模糊能力,引入了伪码捕获和跟踪的基本方法。仿真分析了不同信噪比下所能达到的最大精度,结果表明在信噪比高于0 dB时,可直接解算S频段的载波相位模糊;在信噪比较低时,可解算宽带群时延的相位模糊。在0dB和-30dB条件下重复试验1 000次,正确率分别达到99.88%和99.91%,证明了算法的有效性。 相似文献
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A two-stage autocorrelation method is proposed for frequency estimation of a complex sinusoidal signal in complex additive white Gaussian noise. In the first stage, a function about signal frequency is constructed via an autocorrelation procedure. By the Least-Square (LS) principle, the signal frequency is estimated from the function. In the second stage, the estimated error of signal frequency in the first stage is defined. Applying the Taylor series, a function about the estimated error of signal frequency is conducted from the autocorrelation function. Applying the LS estimation once more, the estimate of estimated error of frequency in the first stage is obtained. Then the fine estimate of signal frequency is obtained. Simulation results show that the performance of proposed method can approach the Cramer–Rao lower bound in the whole frequency range. 相似文献
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自适应陷波器噪声统计性能与相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
噪声是造成自适应陷波器(Adaptive Notch Filter,ANF)频率估计结果有偏的主要原因之一,在低信噪比条件下,噪声将极大的影响ANF频率估计方法的性能,特别在进行ANF统计性能分析的过程中,ANF传递函数的线性近似方法不再适用,此时将无法对ANF频率估计方法的精度等性能进行准确评估.为此,首先利用相关函数和功率谱分析噪声经不同变换后均值与方差的统计性能;其次,利用噪声分析的统计性能结果计算ANF频率估计方法的性能,为提升ANF频率估计方法的精度奠定理论分析基础;最后,对ANF频率估计方法的性能进行理论值与实际值的比对分析,结果表明噪声分析方法的有效性,并可近似预测ANF频率估计方法的稳态性能. 相似文献
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奈奎斯特折叠接收机(NYFR)为一种新颖的超宽带接收机结构,它可以利用单片ADC实现超宽带范围内信号的采集,而同步奈奎斯特折叠接收机(SNYFR)为其一种改进结构。文章针对SNYFR难于实现的缺点,提出了一种双路多本振的SNYFR结构。并在此结构下提出了基于正弦调频匹配(SFMM)的多分量单频信号奈奎斯特区域(NZ)判定算法,同时给出了相应参数估计方法。经计算机仿真证明,在监测带宽为S+C+X波段的情况下,该结构结合文中提出的算法可以有效地对多分量单频信号进行检测并实现各分量参数的高精度估计。 相似文献
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设计了一种频率、幅度可控的全差分正弦信号发生器,输出信号频率、幅度可通过简单的外围电路精确控制。主要结构包括:基准电路、偏置电路、多频振荡器、正弦发生结构以及运算放大器。由多谐振荡器产生两路稳定的差分三角波信号,经正弦发生器转换为差分正弦信号,后经过运算放大器将信号放大输出。其中基准电路为各模块提供一个稳定的基准电压,降低其受电源电压、外部温度的影响,确保各模块偏置电流的稳定性。本设计采用国内40 V Bipolar工艺,实测结果显示:输出信号幅度范围2.05~23.35 V·rms,频率范围20 Hz~20 kHz,输出失调电压50 mV,短路电流60 mA。电源电压可满足单电源13~36 V供电,也可满足双电源±6.5~±18.0 V供电。 相似文献
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传统的信道估计算法难以满足 5G系统中的高速率低时延的需求.针对该问题,将通信信道的时频响应视为二维图像,提出了一种基于图像恢复技术的信道估计方法.首先,设定参数产生基于5G 新空口(New Radio,NR)标准的物理下行链路共享信道(Physical Downlink Shared Channel,PDSCH)的信道数据信息数据集,将所产生的信道矩阵看作二维图像;然后,构建基于卷积神经网络的图像恢复网络,并融入残差连接来提高网络的性能;最后,利用训练好的网络模型进行信道估计.仿真结果表明,与最小二乘算法(Least Square,LS)、实际信道估计(Practical Channel Estimation,PCE)和基于图像超分辨率ChannelNet网络相比,所提出的信道估计算法性能提升明显. 相似文献