双通道窄带信号中心频率及带宽估计

双通道窄带信号中心频率及带宽估计

论文摘要

在信号处理中,中心频率和带宽是两个至关重要的参数,它们在实际工程中的应用引起了人们的广泛关注。几十年来,国内外对中心频率和带宽估计技术进行了大量的研究,提出了适用于不同信号的各种算法,并且已在军事、通信、工业工程等各个领域得到了广泛的应用。在实际应用中,窄带信号是一种重要且常见的信号。人们针对其特性也进行了大量的专门的研究,得到许多具有针对性的高效的方法。随着定位问题的逐步深入,双通道以及多通道信号的应用越来越多,根据其特殊的形式将可以利用更多的信息进行估计。因此本文将重点研究窄带信号的中心频率以及带宽的估计算法,并进一步针对双通道情况进行相关研究。首先,介绍了频率及带宽估计技术的研究背景及国内外现状,综述了各种中心频率估计及带宽估计算法的性能评价。其次,介绍了经典的频率及带宽估计技术。在深入了解各种算法原理和应用条件的基础上,对其进行大量的仿真实验,比较算法的运算量和精度,分析各种算法的性能优劣。现有的算法都有其针对的应用领域,没有哪一种算法是绝对最优的,因此需要通过综合考虑应用背景和性能,来选择最合适的算法。然后,提出了一种针对窄带实信号的改进ESPRIT算法。该算法是一种子空间参数估计方法,针对窄带实信号提出一种新的协方差模型,对信号的中心频率进行估计。还将算法扩展到双通道的情况中,由于互相关函数的引入,该算法能够较好的抑制色噪声。仿真实验表明,改进的ESPRIT算法运算量小且有更高的估计精度。最后,将双通道信号的相位信息引入到带宽估计的问题中,提出了一种结合两路信号进行带宽估计的算法。该方法不仅适用于白噪声情况,同样还适用于强干扰色噪声的情况,同时它还适用于低信噪比的情况。此外还对这个算法进行了改进,针对窄带信号的特点,将裁减FFT的方法引入其中,以减少计算量。在改进的算法中,根据其频谱特性,利用小波变换搜寻断点信息,提高了估计精度。仿真表明,本文的算法有效地节约了计算量,并且在低信噪比和色噪声的情况下,仍能够得到较高的估计精度。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 论文研究的主要内容及章节结构
  • 第二章 经典的中心频率及带宽估计算法
  • 2.1 经典的中心频率估计算法
  • 2.1.1 常规方法
  • 2.1.2 随机幅度的正弦信号的最小二乘频率估计算法
  • 2.1.3 窄带复信号的ESPRIT 频率估计算法
  • 2.1.4 算法分析
  • 2.2 经典的带宽估计算法
  • 2.2.1 常规方法
  • 2.2.2 利用子空间思想的带宽估计算法
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 改进的ESPRIT 窄带实信号频率估计算法
  • 3.1 复信号模型及ESPRIT 算法
  • 3.1.1 复数数据模型
  • 3.1.2 ESPRIT 算法
  • 3.2 改进的ESPRIT 算法
  • 3.2.1 单通道高斯白噪声情况
  • 3.2.2 双通道情况下的估计算法
  • 3.3 仿真结果及分析
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 双通道窄带信号的带宽估计方法
  • 4.1 利用相位信息的带宽估计算法
  • 4.1.1 算法描述
  • 4.1.2 仿真结果及分析
  • 4.2 改进的利用相位信息的带宽估计算法
  • 4.2.1 理论分析
  • 4.2.2 仿真结果及分析
  • 4.3 本章小结
  • 第五章 总结与展望
  • 5.1 本文工作的总结
  • 5.2 进一步的工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻硕期间取得的研究成果
  • 相关论文文献

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