發(fā)布時(shí)間：2019-02-24 09:54

【摘要】：針對(duì)噪聲背景下經(jīng)典Prony算法對(duì)多正弦信號(hào)頻率估計(jì)受限的問(wèn)題,提出一種抗噪性強(qiáng)的改進(jìn)Prony算法。通過(guò)建立一種新的累積關(guān)系,提出的算法可以在低信噪比情況下,僅利用適當(dāng)數(shù)量的新序列值線性重構(gòu)稀疏和,從而較為精確地估計(jì)出信號(hào)的頻率。對(duì)提出的算法與經(jīng)典Prony算法的性能作出仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在信號(hào)中嵌入噪聲時(shí),經(jīng)典Prony算法在估計(jì)信號(hào)頻率時(shí)失去效用,而新算法依舊可以有效估計(jì)信號(hào)頻率。所以,提出的算法抗噪能力較強(qiáng),性能相對(duì)穩(wěn)定,精度較高,在多正弦信號(hào)頻率估計(jì)中表現(xiàn)出更好的實(shí)用性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the classical Prony algorithm is limited to the frequency estimation of multi-sinusoidal signals in noisy background, an improved Prony algorithm with strong anti-noise is proposed. By establishing a new cumulative relation, the proposed algorithm can only use a suitable number of new sequence values to linearly reconstruct the sparse sum in the case of low signal-to-noise ratio (SNR), so that the frequency of the signal can be estimated more accurately. The performance of the proposed algorithm is compared with that of the classical Prony algorithm. The experimental results show that the classical Prony algorithm is ineffective in estimating the signal frequency when the noise is embedded in the signal, but the new algorithm can still effectively estimate the signal frequency. Therefore, the proposed algorithm has the advantages of strong anti-noise ability, relatively stable performance, high precision, and better practicability in frequency estimation of multi-sinusoidal signals.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學(xué)理學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN911.23

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2429439