信号参数与估计概要

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一种线性调频信号参数估计实时系统的设计

一种线性调频信号参数估计实时系统的设计
华旭东;臧小刚;唐斌
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2007(31)5
【摘要】首先简要分析了线性调频信号的特点和参数估计方法,提出了一种基于相关解调、STFT和最大似然估计的参数估计方法.该方法结合了各种方法的优点,在计算量小的情况下得到了比较高的估计精度,通过分析指出使用该方法设计的系统是在现有硬件条件下可实现的实时参数估计系统,并给出了该方法的具体步骤和方针结果.
【总页数】4页(P159-161,165)
【作者】华旭东;臧小刚;唐斌
【作者单位】上海交通大学电子系,上海,200240;上海交通大学电子系,上
海,200240;上海交通大学电子系,上海,200240
【正文语种】中文
【中图分类】TN914
【相关文献】
1.一种新的线性调频脉冲信号参数估计算法 [J], 陈磊;陈殿仁;刘颖
2.一种低复杂度线性调频信号参数估计算法 [J], 熊竹林;刘策伦;安建平
3.一种适用于线性调频信号参数估计的快速DCFT算法 [J], 龙慧敏;唐斌
4.一种新的基于分数阶Fourier变换的线性调频信号的参数估计方法 [J], 陈蓉;汪
一鸣
5.一种基于新误差标准的ANF线性调频信号参数估计方法 [J], 赵红梅;崔艳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

多分量Chirp信号相位参数的精确估计算法

多分量Chirp信号相位参数的精确估计算法郑纪彬;任爱锋;苏涛;朱文涛【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2013(047)002【摘要】针对循环平稳法在多分量Chirp信号相位参数估计中参数取值范围小和低信噪比下相位参数估计精度低的问题,提出一种联合循环平稳法与多普勒模糊数搜索法的多分量Chirp信号相位参数精确估计算法.该算法针对二阶相位参数的模糊性特点,采用循环平稳法完成Chirp信号的二阶相位模糊估计,然后在二阶相位模糊估计的基础上,根据多普勒模糊数导致多普勒扩散的原理,利用多普勒模糊数搜索法解决多普勒模糊问题.仿真结果证明,与已有循环平稳算法相比,该算法的相位参数取值范围不受限,低信噪比下的相位参数估计精度约提高了30 dB.雷达实测数据处理结果证明了算法的工程实用性.【总页数】6页(P69-74)【作者】郑纪彬;任爱锋;苏涛;朱文涛【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,710071,西安;西安电子科技大学电子工程学院,710071,西安;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,710071,西安;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,710071,西安【正文语种】中文【中图分类】TN911.7【相关文献】1.一种基于HAF的多分量多项式相位信号参数估计算法 [J], 佘沛;邵高平2.一种基于迭代滤波的Chirp信号参数估计算法 [J], 吴田扬3.改进的Chirp信号LMMSE参数估计算法 [J], 沈宙; 张善从4.基于二分法改进的Chirp信号参数估计算法 [J], 刘国峰; 廖烨; 李康; 周文峰5.基于相位差法和FRFT的Chirp信号参数估计算法 [J], 廖烨;刘国峰;李康;周文峰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

用FrFT插值实现LFM信号的参数估计

用FrFT插值实现LFM信号的参数估计
袁振涛;胡卫东;郁文贤
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2009(025)011
【摘要】分数阶傅立叶域的分辨率由信号时宽带宽积决定,有限的分辨率影响了利用FrFT(分数阶傅立叶变换)估计LFM(线性调频)信号参数的精度.针对此问题,提出了一种利用FrFT插值的LFM信号参数估计方法.在分析引起峰值点偏差的因素后,得到FrFT在峰值点的分数阶傅立叶域的函数表达式,基于此,在分数阶傅立叶域进行插值计算,突破了原有分辨率的限制,提高了参数估计的精度.仿真实验结果验证了算法的有效性.
【总页数】6页(P1726-1731)
【作者】袁振涛;胡卫东;郁文贤
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室,长沙,410073;国防科技大学电子科学与工程学院ATR实验室,长沙,410073
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.LFM信号参数估计的插值FrFT修正算法 [J], 宋军;刘渝;刘云飞
2.LFM信号参数估计的插值FRFT算法 [J], 宋军;刘渝;朱霞
3.一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法 [J], 黄响;唐世阳;张林让;谷亚彬
4.一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法 [J], 黄响; 唐世阳; 张林让; 谷亚彬
5.基于LVD与Zoom-FRFT的多分量LFM信号参数估计 [J], 张哲;赵健博
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跳频信号参数盲估计技术综述

跳频信号参数盲估计技术综述
王粒宾;崔琛
【期刊名称】《通信对抗》
【年(卷),期】2012(31)1
【摘要】跳频信号参数盲估计是通信对抗面临的一个难题.分别从单天线接收和阵列天线接收两个方面总结了现有方法,并分析了各自的优缺点,最后预测了跳频信号参数盲估计中亟待解决的问题和发展趋势.
【总页数】7页(P50-56)
【作者】王粒宾;崔琛
【作者单位】解放军电子工程学院信息工程系,安徽合肥230037;安徽省电子制约技术重点实验室,安徽合肥230037;解放军电子工程学院信息工程系,安徽合肥230037;安徽省电子制约技术重点实验室,安徽合肥230037
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.基于谱熵的单通道多跳频信号参数盲估计方法 [J], 曾晓宇;矫文成;孙慧贤
2.非合作跳频信号特征参数盲估计方法 [J], 张瑜;朱一帆
3.非合作跳频信号特征参数盲估计方法 [J], 张瑜;朱一帆
4.基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计 [J], 王曼颖;龚晓峰;雒瑞森;边彤;王之远
5.利用时频稀疏性的跳频信号盲检测和参数盲估计 [J], 王琳;赵知劲;金昊炫
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直接序列扩频信号(DS-SS)的检测与参数估计

直接序列扩频信号(DS-SS)的检测与参数估计
陈昊;杨俊安
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2007(023)018
【摘要】为了解决在低信噪比的情况下,直接序列扩频信号(DS-SS)的检测与参数估计问题,本文讨论了基于高阶统计理论的DS-SS的检测方法以及对DS-SS扩频码码型的估计.在仿真实验中,提出了一种将接收信号分段,利用数据累积窗技术来提高接收信号信噪比的方法.理论分析和计算机仿真结果表明本文的方法鲁棒性强,即使在信噪比很低的情况下,仍然能够检测出DS-SS,并能够对其参数进行准确有效地估计.
【总页数】3页(P118-119,101)
【作者】陈昊;杨俊安
【作者单位】230037,安徽省,解放军电子工程学院1系研究生1队;230037,安徽省,电子工程学院技术装备研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7
【相关文献】
1.基于模糊函数的直接序列扩频信号参数估计改进方法 [J], 杨双;嵇建波;周菊碹
2.基于谱相关的直接序列扩频信号参数估计 [J], 刘孟孟;张立民;钟兆根
3.基于频域平滑循环周期图法的直接序列扩频信号的参数估计 [J], 汪赵华;陈昊;郭
立
4.直接序列扩频通信信号参数估计方法研究 [J], 杨双;吴慧峰
5.基于Duffing振子的直接序列扩频信号检测及参数估计 [J], 金虎;王可人
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概率论与数理参数估计

概率论与数理参数估计参数估计是概率论与数理统计中的一个重要问题，其目标是根据样本数据推断总体的未知参数。

参数估计分为点估计和区间估计两种方法。

点估计是通过样本计算得到总体未知参数的一个估计值。

常见的点估计方法有最大似然估计和矩估计。

最大似然估计是通过观察到的样本数据，选择使得观察到的样本数据出现的概率最大的未知参数值作为估计值。

矩估计是通过样本的矩（均值、方差等统计量），与总体矩进行对应，建立样本矩与总体矩之间的方程组，并求解未知参数。

这两种方法都可以给出参数的点估计值，但是其性质和效果不尽相同。

最大似然估计具有渐近正态性和不变性，但是可能存在偏差较大的问题；矩估计简单且易于计算，但是可能存在方程组无解的情况。

区间估计是给出参数估计结果的一个范围，表示对未知参数值的不确定性。

常见的区间估计方法有置信区间和预测区间。

置信区间是指给定的置信水平下，总体参数的真值落在一些区间内的概率。

置信区间的计算依赖于样本的分布和样本量。

预测区间是对一个新的观察值进行预测的区间，它比置信区间要宽一些，以充分考虑不确定性。

在参数估计过程中，需要注意样本的选取和样本量的确定。

样本是总体的一个子集，必须能够代表总体的特征才能得到准确的估计结果。

样本量的确定是通过统计方法和实际需求来确定的，要保证估计结果的可靠性。

参数估计在实际应用中有着广泛的应用。

例如，在医学领域中，通过对病人的样本数据进行统计分析，可以推断患者患其中一种疾病的概率，进而进行治疗和预防措施的制定。

在金融领域中，可以通过对股票的历史价格进行统计分析，推断未来股价的变动趋势，从而进行投资决策和风险评估。

在市场调研中，可以通过对消费者的问卷调查数据进行统计分析，推断消费者的偏好和需求，为企业的市场开发和产品设计提供依据。

综上所述，概率论与数理统计中的参数估计是一门重要的学科，通过对样本数据的统计分析，可以推断总体的未知参数，并对不确定性进行评估。

参数估计在实际应用中有着广泛的应用，对于科学研究和决策制定具有重要的意义。

基于简化的FRFT的LFM信号参数估计算法研究

基于简化的FRFT的LFM信号参数估计算法研究
任黎丽;谢恒贵;徐海燕
【期刊名称】《地面防空武器》
【年(卷),期】2016(047)004
【摘要】针对LFM(线性调频信号)的参数估计问题,首先分析了现有的基于
HAF(高阶模糊度函数)估计LFM参数的局限性,然后讨论了FRFT(分数阶傅里叶变换)计算分解过程中,某些步骤在信号参数估计中的冗余,提出了基于简化的分数阶傅里叶变换的参数估计方法,并给出了其归一化前后信号参数的变换关系.最后,根据线性调频信号频谱的特点,提出了基于简化的FRFT快速的参数估计的方法.这种方法先对信号进行傅里叶变换,得到调频率的粗估计,再进行简化的FRFT,得到LFM信号参数的精确估计.这种方法运算量小,易于工程实现.仿真结果表明,该方法能够有效抑制噪声和交叉项,可以适用于低信噪比环境下的LFM信号的参数估计.
【总页数】7页(P41-47)
【作者】任黎丽;谢恒贵;徐海燕
【作者单位】上海精密计量测试研究所;上海精密计量测试研究所;上海精密计量测试研究所
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于FRFT的LFM信号的检测及其参数估计
2.一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法
3.基于FRFT变换的LFM信号参数估计
4.一种基于高效
FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法5.基于LVD与Zoom-FRFT的多分量LFM信号参数估计
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数字信号处理主要知识点整理复习总结

16. 已知:
求出对应
的各种可能的序列的表达式。
解：有两个极点，因为收敛域总是以极点为界，因此收敛域有以下三种情况：三种收敛域对应三种不同的原序列。
时，
（1）当收敛域
令
，因为c内无极点，x(n)=0；
，C内有极点0，但z=0是一个n阶极点，改为求圆外极点留数，圆外极点有
数字信号处理课程知识点概要
第1章数字信号处理概念知识点
1、掌握连续信号、模拟信号、离散时间信号、数字信号的特点及相互关系（时间和幅度的连续性考量） 2、数字信号的产生； 3、典型数字信号处理系统的主要构成。
量化、编码 ——————
采样 ————
模拟信号
离散时间信号
数字信号
5、部分分式法进行逆Z变换求极点将X(z)分解成部分分式形式通过查表，对每个分式分别进行逆Z变换注：左边序列、右边序列对应不同收敛域将部分分式逆Z变换结果相加得到完整的x(n)序列 6、Z变换的性质移位、反向、乘指数序列、卷积
常用序列z变换（可直接使用）
7、DTFT与Z变换的关系
（a) 边界条件时，是线性的但不是移不变的。
（b) 边界条件时，是线性移不变的。
令
….
所以：
….
所以：
可见是移一位的关系，亦是移一位的关系。因此是移不变系统。
代入差分方程，得：
……..
所以：
因此为线性系统。
3. 判断系统是否是因果稳定系统。
Causal and Noncausal System（因果系统） causal system: (1) 响应不出现于激励之前 (2) h(n)=0, n<0 （线性、时不变系统） Stable System （稳定系统） (1) 有界输入导致有界输出 (2) （线性、时不变系统） (3) H(z)的极点均位于Z平面单位圆内（因果系统）

频率选择性瑞利衰落信道中自适应均衡和信道估计的性能分析概要

收稿日期:2009-05-12作者简介:刘冬生(1969-,男,江西安福人,讲师,硕士,主要从事无线局域网协议和信号处理研究.0引言近年来,移动通信和无线网络取得很大的发展。

然而,相对于有线信道的稳定性和预测性而言,无线信道具有很大的随机性和时变性。

众所周知,无线通信信道最明显的特征是多径衰落效应和时间变化特性[1-2],就是存在一条以上的信号传播路径,且信道特性随时间变化较快,具有明显的随参信道特性。

多径衰落效应是由于障碍物的折射,散射或反射等原因造成。

不同路径到达的信号由于行程不同,信号的幅度和时间延迟将会不同。

对高速无线通信,多径效应可导致信道的频率选择性衰落。

另外,发射机,接收机或者它们之间物体的运动,使得信道的物理性质发生变化,造成信道参数随时间变化(时域和接收信号频谱的多普勒(Doppler 扩展(频域,也即无线通信信道具有时变(时间选择性和频率选择衰落特性,无线信道的这些特性对接收信号将产生严重失真[3]。

为了得到较好的系统性能,与有线通信相比,无线通信系统一般采用较复杂的信道编码、交织、分集和均衡等技术。

因此,研究信道特性及其仿真实现方法对通信系统的设计与性能分析具有重要意义。

许多学者对信道特性及信道建模等问题进行了大量的研究,取得了较丰富的成果,其中文献[4]对信道特性描述、信道建模和信道分析等问题进行了较详细的说明,而文献[5]对信道仿真的理论和实现方法进行了全面的介绍。

本文主要对其中的一种信道模型即频率选择性瑞利衰落信道模型进行分析与仿真。

1频率选择性瑞利衰落信道的性能分析1.1瑞利衰落信道简介在衰落信道的处理数字通信系统中,可以使用冲激响应幅度的统计特性描述信道,建立信道模型。

常用的信道模型有瑞利(Rayleigh 信道和莱斯(Ricean 信道。

当存在大量路径,且无直达路径时,则接收信号的幅度是瑞利分布的,信道是瑞利信道,其冲激响应的包络分布满足如下概率密度分布函数(pdf [6]:f (r =r exp -r 2220≤r ≤∞0r <≤≤≤≤≤0(1式中,r 是接收信号振幅,r 2是瞬时接收功率,2σ2是多径信号平均功率。

信号分析方法总结概要

信号分析⽅法总结概要信号分析⽅法总结随机信号：不能⽤明确的数学表达式来表⽰，它反映的通常是⼀个随机过程，只能⽤概率和统计的⽅法来描述。

随机现象的单个时间历程称为样本函数。

随机现象可能产⽣的全部样本函数的集合，称为随机过程振动信号的时域分析⽅法时间历程描述信号随着时间的变化情况。

350360370380390400时间(s)幅值(g )试验速度:350km/h平均值 ∑=-=Ni i x N x 11均⽅值⽤来描述信号的平均能量或平均功率 ∑=-=N i i x N x 1221 均⽅根值（RMS ）为均⽅值的正平⽅根。

是信号幅度最恰当的量度⽅差表⽰信号偏离其均值的程度，是描述数据的动态分量∑=---=Ni i xx x N 122)(11σ斜度α反映随机信号的幅值概率密度函数对于纵坐标的不对称性∑==Ni iNx1α峭度β对⼤幅值⾮常敏感。

当其概率增加时，β值将迅速增⼤，有利于探测奇异振动信号∑==Ni i Nx 114β信号的预处理：1 预滤波2 零均值化：消除数据中的直流分量)()()(^n xn x n x --=。

3 错点剔除：以标准差为基础的野点剔除法4 消除趋势项相关分析1 ⾃相关分析a=xcorr(x)⾃相关函数描述⼀个时刻的信号与另⼀时刻信号之间的相互关系+=Txx dt t x t x T R 0)()(1)(ττ⼯程上利⽤⾃相关函数检查混杂在随机噪声中有⽆周期性信号2 互相关函数a=xcorr(x,y)+=Txy dt t y t x T R 0)()(1)(ττ利⽤互相关函数所提供的延迟信号，可以研究信号传递通道和振源情况，也可以检测隐藏在外界噪声中的信号振动信号的频域分析⽅法 1 ⾃功率谱密度函数（⾃谱）⾃功率谱描述了信号的频率结构，反映了振动能量在各个频率上的分布情况，因此在⼯程上应⽤⼗分⼴泛+∞∞--=τττπd e R f S f j xx xx 2)()(试验速度:350km/h频率Hz2 互功率谱密度函数（互谱）互谱不像⾃谱那样具有⽐较明显的物理意义，但它在频率域描述两个随机过程的相关性是有意义的。

PSK信号的调制参数估计与识别

PSK信号的调制参数估计与识别
张春杰;李娜
【期刊名称】《应用科技》
【年(卷),期】2013(000)005
【摘要】针对PSK信号，分析了BPSK信号和QPSK信号的谱相关特性，并通过计算机仿真了这2种信号的谱相关平面图（即循环频率-频率双频三维图），提出了利用循环谱相关函数的截面图估计BPSK信号和QPSK信号的调制参数（即载频和码元速率）并识别这2种信号的方法。

搜索最大峰值可估计信号的载频，计算最大峰值与次大峰值差可估计出信号的码元速率，通过仿真得到载频估计与码元速率估计的归一化均方误差，并根据谱相关特性设置阈值识别出BPSK信号和QPSK信号。

该方法在低信噪比下也可达到很好的识别估计效果，适于雷达电子对抗信号识别估计的应用。

【总页数】5页(P40-43,47)
【作者】张春杰;李娜
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨 150001
【正文语种】中文
【中图分类】TN914.2
【相关文献】
1.LFM-BPSK复合调制信号识别与参数估计 [J], 宋军;刘渝;薛妍妍
2.LFM-BPSK复合调制信号识别和参数估计 [J], 薛妍妍;刘渝
3.BPSK,QPSK,UQPSK,64QAM信号自动调制识别 [J], 于洋;李孝严;张晓春
4.FSK/BPSK复合调制信号识别与参数估计 [J], 宋军;刘渝;王旭东
5.基于Gumbel分布拟合检验的BPSK/QPSK信号调制识别算法 [J], 杨莉;胡国兵因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第四章信号检测与估计理论(2)概要

ii
2. 随机矢量情况
如果被估计矢量是M维随机矢量，下面分析其性质。 a. 无偏性对于随机矢量，其估计量为满足下式，则为无偏估计量
(4.5.17)

则称为的无偏估计量。

估计量的误差矢量为
1 1 ~ θ θ θ 2 2 M M
矩阵J通常称为费希尔信息矩阵，它表示从观测数据中获得的信息。对所有的x和，当且仅当下式成立时， (4.5.14)式取等号成立，
(4.5.16)
(4.5.14)
如果对于M维非随机矢量的任意无偏估计矢量 ˆ ,(4.5.14)式中的等号均成立，中的每个参量
i
则这种估计称为联合有效估计。 ˆ的均方误差的下界，即克拉美－罗界。是

5.7.7 (4.7.7)
联立解这两个方程,求得a1和B1
将a1和B1代入(4.7.7)式,得
4.7.3 线性最小均方误差估计量的性质
性质1 性质2
θ lmse 是 x 的线性函数(又是最佳估计)。 θ lmse 是无偏估计量，即
E θ lmse μθ E θ
写成矩阵形式的观测方程为 x Hθ n
假定n是均值矢量为0，协方差矩阵为Cn的高斯随机矢量，其概率密度函数为
(4.6.3)
协方差矩阵为Cn E (n j nk ), 它是N N维的对称矩阵，其元素为 cn j nk E (n j nk )
4.6.2 高斯噪声中非随机矢量的最大似然估计
若被估计矢量 θ 为非随机矢量,则其最大似然估计量
θ ml , 是使似然函数 p x | θ 为最大的 θ 作为估计量。因

信号处理与数据分析_绪论

大连理工大学
32
• 调制的作用
– 有效地辐射电磁波，增加辐射距离。
• 天线尺寸与信号波长相当时辐射效率较高。
• 语音信号的波长大约为100km，工程不易实现。 c / f
– 进行频率管理。
– 提高系统的抗干扰和保密能力。
• 主要的调制方式
– 模拟调制
• AM，FM，PM
– 数字调制
• ASK，FSK，PSK，……
– 【例0.1】（连续时间信号与离散时间信号，li1_1.m）
大连理工大学
22
– 周期性信号： x(t) x(t T ), x[n] x[n N] – 非周期性信号：不满足上述关系。 – 【例0.2】（周期与非周期性信号，li1_2.m）
大连理工大学
23
– 奇对称信号： x(t) x(t), x[n] x[n]
• 例：字母e的概率为P(e)=0.105，则其信息量为I(e)=3.24bit • 例：字母q的概率为P(q)=0.001，则其信息量为I(q)=9.97bit
大连理工大学
20
• 信号（Signal）的概念
– 定义1：信号是信息的携带者，是信息的载体。
– 定义2：把消息变换成适合信道传输的物理量，这种物理量称为信号（如电信号、光信号、声信号、生物信号等等）。
– 一群有相互关联的个体组成的集合称为系统。 – 系统的两个要素：
• 系统中至少包含两个不同元素； • 系统中的元素按一定方式相互联系
大连理工大学
28
• 关于系统的进一步说明
–系统的存在性：系统是普遍存在的，在宇宙间，从基本粒子到河外星系，从人类社会到人的思维，从无机界到有机界，从自然科学到社会科学，系统无所不在。大致分为自然系统、人工系统、复合系统。

ICCD国际会议

ICCD国际会议
李斌
【期刊名称】《管理观察》
【年(卷),期】1995(000)009
【摘要】报道了关于IEEE国际组织将在1994年本主办ICCD （InternationalConf．onComputerDesign）国际会议的消息。

会议将研究有关研制计算技术用的大规模集成电路以及在这一领域内的国际协作问题。

还将讨论计算技术体系结构与计算机项目设计的相互联系，以及计算技术的测试和设计方法问题。

提出了对送交给会议的报告内容和形式的要求（关键思想和成果叙述要明确．说明贡献及其根据和新意，问题现状述评，建议等）。

【总页数】1页(P37-37)
【作者】李斌
【作者单位】
【正文语种】中文
【中图分类】G3
【相关文献】
1.ICCD信噪比模型 [J], 王银飞;张雨晨
2.基于RPRG+ICCD与RANS AC的多分量多项式相位信号参数估计 [J], 程永亮; 邵杰; 赵一鹤
3.微光ICCD相机的动态调制传递函数理论模型研究 [J], 韩坤; 姚泽; 乔凯; 杨书宁; 贺英萍
4.基于C#的ICCD综合特性测试平台的设计与研究 [J], 何娜;赵岩;李超良;宋梦佳;李栋
5.基于三代微光ICCD成像装置的目标对比度影响因素测试分析 [J], 陈旭浪;成伟;党小刚;郭欣达;王磊;张姝丽;拜晓锋;韩坤;袁渊;李军国
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一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法

一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法黄响;唐世阳;张林让;谷亚彬【期刊名称】《电子工程学院学报》【年(卷),期】2019(008)005【摘要】针对传统方法对线性调频(LFM)信号检测与参数估计运算量大的问题,该文提出一种基于高效FrFT的快速算法.首先,分析了高效FrFT原理,指出高效FrFT 存在旋转角度的选取、易受初始频率影响以及抗噪性能差等问题.针对以上问题,该文利用修正的功率谱平滑滤波方法对高效FrFT进行改进.理论分析表明,该文提出的改进算法仅用3次旋转角度即可实现较低信噪比下LFM信号的检测和参数估计.与传统的FrFT相比,在保证参数估计精度不变的情况下,运算复杂度大大降低,更符合工程上实时处理的要求.仿真结果验证了该算法的有效性.【总页数】7页(P16-22)【作者】黄响;唐世阳;张林让;谷亚彬【作者单位】西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071;西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安710071【正文语种】中文【中图分类】TN957.51【相关文献】1.基于AF切片与FrFT的STLFM信号检测与参数估计算法 [J], 唐江;赵拥军;杨鲲;周林2.一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法 [J], 黄响;唐世阳;张林让;谷亚彬3.基于FRFT的对称三角LFMCW信号检测与参数估计 [J], 刘锋;徐会法;陶然4.基于FrFT的LFM信号检测与参数估计算法 [J], 杜朋朋;陈兵5.一种基于高效FrFT的LFM信号检测与参数估计快速算法 [J], 黄响; 唐世阳; 张林让; 谷亚彬因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于两级调频率逼近的线性调频信号参数估计

基于两级调频率逼近的线性调频信号参数估计
张浩
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2015(0)6
【摘要】本文首先介绍线性调频信号(LFM)信号的性质,分析基于一级调频率逼近的频域快速捕获算法,并在此基础上提出了改进的捕获方法——基于两级调频率逼近的频域快速捕获算法.与一级调频率逼近算法相比,该逼近算法所需的计算量更少.【总页数】3页(P229-230,232)
【作者】张浩
【作者单位】郑州大学信息工程学院河南郑州 450001
【正文语种】中文
【相关文献】
1.两级分辨率稀疏重构线性调频信号参数估计 [J], 肖海霞; 贾超广
2.基于插值短时分数阶傅里叶变换-变权拟合的线性调频信号参数估计 [J], 曹伟浩; 姚直象; 夏文杰; 闫肃
3.基于迭代搜索的线性调频脉冲信号参数估计方法 [J], 邬俊阳;陈欣
4.基于池计算的线性调频信号实时识别与参数估计 [J], 景宁;杨振泽;余晨;谷建星
5.基于分数阶频率域混合相关的线性调频信号检测与参数估计 [J], 李家强;金荣洪;耿军平;范瑜;毛炜
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基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法

基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法
窦琨;冷洪勇
【期刊名称】《电子设计工程》
【年(卷),期】2023(31)5
【摘要】为扩展通信网络的频谱宽度,从而充分提高通信信号的跳频传输能力,提出基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法。

根据稀疏测度矩阵,计算正则化重构指标的具体数值,通过统计信号协方差的处理方式,完成基于稀疏重构的通信信号调制。

在此基础上,定义估算核函数,联合已知的跳频参量提取结果,确定网络通信环境中的瞬时信号传输权限,实现对网络通信跳频信号参数的估量与计算,完成基于稀疏重构的网络通信跳频信号参数估计算法的设计。

实验结果表明,与深度学习型估算方法相比,在稀疏重构原则的作用下,通信网络的频谱宽度得以扩展,符合提高通信信号的跳频传输能力的实际应用需求。

【总页数】5页(P135-138)
【作者】窦琨;冷洪勇
【作者单位】新疆农业职业技术学院图文信息中心;新疆大学软件学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于时频稀疏性的跳频信号背景噪声估计算法
2.基于稀疏时频分布的跳频信号参数估计
3.基于稀疏重构的跳频信号时频分析方法
4.基于二次迭代稀疏重构的跳频信号参数估计
5.跳频与重频二维抖动雷达信号的稀疏重构技术研究
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信源s() P()
混合
观测空间 z
估计规则
估计 ()
n P(n)
信号参量估计的统计推断模型
估计问题基本要素
概率传递机制
参数空间
f(z;0) f(z;1)
观测空间Z
估计准则
准则1
准则2
估计空间
图7.2 参数估计问题的统计模型
1、贝叶斯估计
在已知代价函数及先验概率基础上，使估计付出的平均代价最小。设观测值为z，待估参量为。
C (|z ) ( ˆ)2f(|z )d＝最小
对 ˆ 求导数，并使其等于零：
d C d ( ˆ|z) 2 f(|z)d 2 ˆ f(|z)d 得：ˆ f(|z)d
即 ˆ E[ | z] ，也称为条件均值估计。
绝对值代价： C(,ˆ)|ˆ|
条件中位数估计(Median)
f(z/A ) 2 1 2 N/2exp 2 12iN 1(ziA )2
Aˆml
z
1 N
N i1
zi
例2、设有N次独立观测zi=vi ，i=1,2,….N，其中 vi~N(0,2)，求2 的最大似然估计。
f(z/2)2 12N/2exp 2 12iN 1zi2
ˆ
2 ml
信号参数与估计概要
声纳系统----利用声波信号确定船只的位置
图象处理----使用红外检测是否有飞机出现
图象分析----根据照相机的图象估计目标的位置和方向，用机器人抓目标时是必须的
生物医学----估计胎儿的心率
控制----估计汽艇的位置，以便采用正确的导航行为，如Loran系统
地震学----检测地下是否有油田，并根据油层和岩层的密度，根据声反射来估计油田的地下距离。
5.1 估计的基本概念 5.2 贝叶斯估计：已知代价函数及先验概率，使估计付出的平均代价最小 5.3 最大似然估计：使似然函数最大
5.4 估计量的性能
5.5 线性最小均方估计：已知估计量的一、二阶矩,使均方误差最小的
线性估计
5.6 最小二乘估计：观测与估计偏差的平方和最小
5.7 波形估计
估计问题通常是以下三种情况：根据观测样本直接对观测样本的各类统计特性作出估计；根据观测样本，对观测样本中的信号中的未知的待定参量作出估计，称为信号的参量估计问题，又分为点估计和区间估计；根据观测样本对随时间变化的信号作出波形估计，又称为过程估计。
C( |z)1ˆm ˆm aapp 2 2 f( |z)d
应当选择 ˆ ，使它处在后验概率 f ( | z)的最大处。
最大后验概率方程：
f ( | z)
0或
ˆmap
ln f ( | z)
0
ˆmap
由关系式： f(| z)＝f(z|)f()
f (z)
两边取对数并对求导，得最大后验概率方程的另一形式：
条件平均代价
等价于使下式最小：
C (,ˆ(z))f(|z)d＝最小
2、典型代价函数及贝叶斯估计
平方代价： C(,ˆ)(ˆ)2Βιβλιοθήκη 绝对值代价： C(,ˆ)|ˆ|
均匀代价：
C(，ˆ)
1,
0,
| ˆ |
2
| ˆ |
2
平方代价： C(,ˆ)(ˆ)2
最小均方估计(Minimal Square)
C(|z) |ˆ| f(|z)d ˆ(ˆ)f(|z)dˆ(ˆ)f(|z)d
对 ˆ 求导数，并使其等于零，得：
ˆ abs
f(
|z)d
f(
|z)d
ˆ abs
可见，估计为条件概率密度 f ( | z) 的中位数。
均匀代价：
C(，ˆ)
1,
0,
| ˆ |
2
| ˆ |
2
最大后验概率估计(maximal posterior probability)
1、最大似然估计 (Maximum Likelihood Estimate)
由最大后验概率估计
ln f(z|)＋lnf()ˆmap 0
若先验概率密度函数 f ( ) 未知，则由左边第一项求解参量，即最大似然估计，用 ˆ m L 表示。最大似然方程为：
ln f (z |)
0
ˆmL
例1、高斯白噪声中的直流电平估计-未知参数。设有N次独立观测zi=A+vi ，i=1,2,….N，其中vi~N(0,2)，A为未知参数，2已知，求A的最大似然估计。
ln f(z|)＋lnf()ˆmap 0
例1设观测为 zAv，其中被估计量A在[-A0,A0]上均匀分布,
测量噪声v~N(0,
2 v
)，求A的最大后验概率估计和最小均方估计。
f(z|A) 21vexp (z2A v2)2
f(A| z) f(z| A)f(A) f (z)
A ˆm s A f(A |z)d A A f(z|fA () z) f(A )d A A ff((z z||A A ))ff((A A )) d d A A
所有这些问题都有一个共同的特点，那就是从含有噪声的数据集中去提取我们所需要的有用信息，这些有用信息可能是“目标出现与否”、“数字源发射的是0还是1”或者“目标的距离”、“目标的方位”，或”目标的速度”等，由于噪声固有的随机性，因此，有用信息的提取必须采用统计的方法，这些统计方法的基础就是检测理论与估计理论，就是本课程后续章节学习的内容。
估计误差： ˆ(z)
设代价函数： C ( )
贝叶斯估计准则： ˆ(z)minE[C()] ˆ
统计平均代价：
E[C ( )] E[C ( ,ˆ( z))]
C ( ,ˆ( z)) f ( , z)d dz
C ( ,ˆ( z)) f (
|
z)
d
f
(
z)
dz
＝
C ( | z) f ( z)dz
1 N
N
zi2
i 1
例3、高斯白噪声中的直流电平估计-未知参数与未知方差。设有N次独立观测zi=A+vi ，i=1,2,….N，其中 v~N(0,2)，2、A均为未知参数，求A和2的最大似然估计。
f(z/θ) 2 1 2 N/2exp 2 12iN 1(ziA )2
例2 高斯白噪声中的直流电平估计-高斯先验分布。设有N次独立
观测zi=A+vi,i=1,2,….N，其中v~N(0, 2 )，A~ N(A, 2A )，求
A的估计。
f(z| A)f(A) f(A|z)
f(z| A)f(A)dA
1 22A|z
exp212A|z
(AA|z)2
习题：7.3、7.6