本文關(guān)鍵詞：數(shù)字信號參數(shù)估計及信號到達(dá)頻率差估計方法研究

  更多相關(guān)文章： 碼元速率估計 載波頻偏估計 FDOA估計 小波變換 最小循環(huán)階

【摘要】：本文重點研究了數(shù)字信號的碼元速率估計,載波頻偏(CFO)估計,以及信號的到達(dá)頻率差(FDOA)估計;分析了傳統(tǒng)估計方法存在的缺陷;提出了新的估計算法并給出仿真性能。針對數(shù)字信號的碼元速率估計,現(xiàn)有的方法包括基于循環(huán)互相關(guān)的方法,基于循環(huán)譜的方法,以及基于小波變換的方法。然而,這些方法需要信號的調(diào)制方式這一先驗信息,且算法局限于少數(shù)的數(shù)字信號類型,無法應(yīng)用于許多典型的數(shù)字信號。本文提出了一種基于最優(yōu)尺度小波變換的自適應(yīng)碼元速率估計算法,這種方法在傳統(tǒng)的小波變換方法基礎(chǔ)上,利用“極值保持  微分”技術(shù)消除了不同數(shù)字信號間小波變換結(jié)果的差異性,因此算法可有效應(yīng)用于包括幅移鍵控(ASK),相移鍵控(PSK),正交振幅調(diào)制(QAM)以及頻移鍵控(FSK)在內(nèi)的數(shù)字信號。然后,采用最優(yōu)小波尺度選擇的方法避免了傳統(tǒng)小波變化方法中的“無效小波尺度”問題。最后,新算法分析了采樣頻率與算法性能的關(guān)系,并能自適應(yīng)地選取最優(yōu)采樣速率進(jìn)行信號采樣,從而大大提高算法性能。仿真結(jié)果表明,基于最優(yōu)尺度小波變換的自適應(yīng)碼元速率估計算法可有效應(yīng)用于ASK,PSK,QAM,FSK等信號,且算法估計性能優(yōu)于基于最優(yōu)小波尺度的碼元速率估計算法及基于多尺度小波變換的碼元速率估計算法。針對數(shù)字信號的CFO估計,現(xiàn)有方法包括基于高階累積量的方法以及基于非線性最小平方(NLLS)的方法等。然而,這些方法均需知道數(shù)字信號的調(diào)制類型,因此無法做到盲估計。本文提出了一種基于最小循環(huán)階循環(huán)矩的盲頻偏估計算法。首先,本文提出了最小循環(huán)階(LCO)的概念,并給出了中頻信號的最小循環(huán)階循環(huán)矩和基帶信號的最小循環(huán)階循環(huán)矩的關(guān)系。然后,根據(jù)這一關(guān)系,提出了基于最小循環(huán)階循環(huán)矩的頻偏估計算法。最后,將信號的循環(huán)頻率檢測算法應(yīng)用到本算法,提出了基于最小循環(huán)階循環(huán)矩的CFO盲估計算法。新算法無需信號的調(diào)制方式,碼元速率等先驗信息,可有效應(yīng)用于單載波數(shù)字信號以及正交頻分復(fù)用(OFDM)信號。仿真結(jié)果驗證了算法的有效性,表明了針對PSK和脈幅調(diào)制(PAM)信號,算法的均方根估計誤差(RMSE)趨近克拉美羅界(CRB),并得出算法的性能優(yōu)于基于四階累積量的頻偏盲估計算法的結(jié)論。針對FDOA估計,現(xiàn)有方法包括最大似然法,基于累積量的方法,以及基于互模糊函數(shù)的方法。本文在基于星載的高低軌衛(wèi)星聯(lián)合定位的環(huán)境下對FDOA估計進(jìn)行研究,對比了各類算法的性能,得出最大似然法和基于互模糊函數(shù)法的性能最優(yōu)的結(jié)論。進(jìn)一步,針對基于互模糊函數(shù)法的估計精度不高的問題,提出了基于互模糊函數(shù)法的高精度快速FDOA估計算法。仿真結(jié)果表明,新算法的估計精度優(yōu)于基于互模糊函數(shù)的方法,且其RMSE趨近于CRB。
【關(guān)鍵詞】：碼元速率估計 載波頻偏估計 FDOA估計 小波變換 最小循環(huán)階
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 符號對照表12-13
• 縮略語對照表13-17
• 第一章 緒論17-21
• 1.1 數(shù)字信號參數(shù)估計及信號到達(dá)頻率差估計背景介紹17-18
• 1.2 數(shù)字信號參數(shù)估計及信號到達(dá)頻率差估計研究現(xiàn)狀18-19
• 1.3 數(shù)字信號參數(shù)估計及信號到達(dá)頻率差估計的新方法19-20
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排20-21
• 第二章 數(shù)字信號的碼元速率估計21-37
• 2.1 數(shù)字信號的碼元速率估計背景21
• 2.2 傳統(tǒng)碼元速率估計方法21-27
• 2.2.1 基于循環(huán)自相關(guān)的碼元速率估計方法21-23
• 2.2.2 基于循環(huán)譜的碼元速率估計方法23-25
• 2.2.3 基于小波變換的碼元速率估計方法25-27
• 2.3 一種基于最優(yōu)尺度小波變換的自適應(yīng)碼元速率估計算法27-35
• 2.4 本章小結(jié)35-37
• 第三章 數(shù)字信號的載波頻偏估計算法37-53
• 3.1 數(shù)字信號的載波頻偏估計背景37
• 3.2 傳統(tǒng)載波頻偏估計方法37-39
• 3.2.1 基于四階累積量的載波頻偏估計算法37-39
• 3.2.2 基于非線性變化的載波頻率估計算法39
• 3.3 基于最小循環(huán)階循環(huán)矩的載波頻偏盲估計算法39-52
• 3.3.1 信號模型39-41
• 3.3.2 最小循環(huán)階41-42
• 3.3.3 單載波調(diào)制信號42
• 3.3.4 OFDM信號42-43
• 3.3.5 最小循環(huán)矩估計43-45
• 3.3.6 基于最小循環(huán)階循環(huán)矩的載波頻偏盲估計45-47
• 3.3.7 新算法與基于累積量的算法的關(guān)系47
• 3.3.8 MPSK信號的均方誤差47-48
• 3.3.9 仿真分析48-52
• 3.4 本章總結(jié)52-53
• 第四章 到達(dá)頻率差（FDOA）估計技術(shù)53-77
• 4.1 基于星載的高低軌衛(wèi)星聯(lián)合定位環(huán)境下的FDOA估計模型描述53-55
• 4.2 簡單環(huán)境下星載模型的FDOA估計技術(shù)55-69
• 4.2.1 基于最大似然法的FDOA估計算法56-59
• 4.2.2 基于四階累積量的FDOA估計算法59-64
• 4.2.3 基于互模糊函數(shù)的FDOA估計算法64-69
• 4.3 基于互模糊函數(shù)方法的性能69-72
• 4.3.1 FDOA估計的CRB69-70
• 4.3.2 算法時差和頻差的估計精度70
• 4.3.3“星載模型”下的抗同頻干擾特性70-72
• 4.4 基于互模糊函數(shù)的高精度快速FDOA估計算法72-77
• 4.4.1 算法設(shè)計原理72-74
• 4.4.2 算法性能分析74
• 4.4.3 算法性能驗證74-75
• 4.4.4 二維搜索下的FDOA估計性能75-77
• 第五章 結(jié)論與展望77-79
• 5.1 結(jié)論77-78
• 5.2 展望78-79
• 參考文獻(xiàn)79-85
• 致謝85-87
• 作者簡介87-88

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 刁文靜;張建立;;一種小波變換與FFT相結(jié)合的波特率估計新算法[J];通信對抗;2006年02期

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本文編號：706950