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單載波GMSK信號(hào)的高精度頻偏估計(jì)算法

發(fā)布時(shí)間:2021-03-21 10:25
  在接收機(jī)中,頻偏估計(jì)的精度決定了信號(hào)解調(diào)的準(zhǔn)確性。GMSK調(diào)制作為深空通信的調(diào)制方式之一,復(fù)雜的空間環(huán)境對(duì)高精度頻偏估計(jì)的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了大的挑戰(zhàn).為了進(jìn)一步提高GMSK信號(hào)頻偏估計(jì)的精度,本文提出了一種基于快速傅里葉變換(FFT)的高精度插值估計(jì)算法.該算法是一種非數(shù)據(jù)輔助類算法,不需要依賴導(dǎo)頻序列,可以與數(shù)據(jù)輔助類算法結(jié)合使用.在GMSK信號(hào)的傳輸過(guò)程中,復(fù)雜的大氣環(huán)境導(dǎo)致傳輸信道具有很低的信噪比。在低信噪比的信道環(huán)境中,估計(jì)算法要達(dá)到理想的精度,需要提高其抗噪聲干擾能力.在本文中,高精度插值估計(jì)算法首先對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行FFT運(yùn)算,得到接收信號(hào)的頻譜信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)頻率的初步估計(jì).之后將得到的FFT最大幅值譜線與其相鄰譜線中心點(diǎn)的譜線值進(jìn)行比較,將具有最大幅值的點(diǎn)作為峰值譜線.最后,對(duì)峰值譜線進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算,得到估計(jì)的頻偏值.本文提出的頻偏估計(jì)算法可以提高抗干擾能力,降低噪聲對(duì)有用信號(hào)的影響并減少誤判情況,提高估計(jì)精度.利用計(jì)算機(jī)模擬該頻偏估計(jì)算法的估計(jì)性能,仿真結(jié)果表明:所提出算法的頻率估計(jì)精度優(yōu)于其他現(xiàn)有算法,具有更加平穩(wěn)的估計(jì)效果,降低了算法工作的信噪比門限,可用于各種環(huán)境下GMSK信... 

【文章來(lái)源】:天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版). 2020,53(12)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【部分圖文】:

單載波GMSK信號(hào)的高精度頻偏估計(jì)算法


基于FFT的頻率估計(jì)偏差

算法,情況,最大似然估計(jì)


緦也ǘ???蚴竊訐?很小時(shí),容易出現(xiàn)方向的誤判,Candan算法具有較平穩(wěn)的估計(jì)效果,但在δ接近0.5時(shí),有一定的升高.Meng算法的缺點(diǎn)與Rife算法相似,容易受到噪聲的影響發(fā)生修正方向誤判的情況.同時(shí),由于在本文中對(duì)Meng算法處理的部分信號(hào)只采用了最大似然估計(jì),導(dǎo)致δ在接近0.5時(shí),MSE惡化嚴(yán)重.因此,Meng算法適用的頻率范圍有限.提出的高精度插值估計(jì)算法有利于減少頻偏處于量化頻率中心時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)判的情況,具有非常平穩(wěn)的估計(jì)效果.(a)M=8(b)M=32(c)M=128圖4各算法在不同M值下的MSE隨SNR變化情況Fig.4VariationintheMSEofeachalgorithmwiththeSNRatdifferentMvalues

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于幅值-相角判據(jù)的修正Rife正弦波頻率估計(jì)算法[J]. 孫宏軍,王小威.  天津大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與工程技術(shù)版). 2018(08)
[2]Real-Time Frequency Estimation of Complex GMSK Signal of Green Communications Devices[J]. Umar Suleiman Dauda,NikNoordini NikAbdMalik,Mazlina Esa,Kamaludin Mohd Yusof,Mohd Fairus Mohd Yusoff,Mohamed Rijal Hamid.  Journal of Electronic Science and Technology. 2016(02)
[3]基于循環(huán)譜的MSK信號(hào)參數(shù)估計(jì)[J]. 田鵬武,袁佳,于宏毅.  通信技術(shù). 2008(01)
[4]正弦波頻率估計(jì)的修正Rife算法[J]. 鄧振淼,劉渝,王志忠.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2006(04)



本文編號(hào):3092706

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