基于最小熵准则的频偏估计算法研究

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1、第34卷第6期2015年12月飞行器测控学报JournalofSpacecraftTT&CTechnologyV01.34No.6December2015引用格式:赵洋,钱卫平.基于最小熵准则的频偏估计算法研究[J].飞行器测控学报,2015,34(6):517—521.ZhaoYang,QianWeiping.Afrequencybiasestimationalgorithmbasedonspectrumentropyminimization[J].JournalofSpacecraftTT&CTechn

2、ology,2015,34(6):517~521.基于最小熵准则的频偏估计算法研究赵洋,钱卫平(北京跟踪与通信技术研究所·北京·100094)摘要:提出了一种基于SEM(SpectrumEntropyMinimization,频谱熵最小化)的频偏估计算法。研究发现,频偏越小,离散信号频谱的熵越小。根据这一性质建立了相关算法,通过一维搜索的方式得到使相位补偿后信号频谱熵最小的频偏估计。仿真结果表明:SEM算法的估计性能能够达到CR(Cramer-Rao,克拉美罗)下界.而且估计的稳定性和鲁棒性较好,具有一定的

3、应用价值。关键词:频偏估计;快速傅里叶变换(FFT);最小熵准则;克拉美罗下界中图分类号:V556.6;TN911.7文献标志码:A文章编号:1674—5620(2015)06—0517—05DOI:10.7642/j.issn.1674—5620.2015一06—0517-05AFrequencyBiasEstimationAlgorithmBasedonSpectrumEntropyMinimizationZHAOYang,QIANWeiping(BeijingInstituteofTrackingan

4、dTelecommunicationsTechnology,Beijing100094)Abstract:ThispaperproposesafrequencybiasestimatemethodbasedonSEM(SpectrumEntropyMinimization).Wefoundthatsmallerthefrequencybiasis,smallerthesignalspectrumentropyis.Inthealgorithm,aphasefilterisestablishedtOcompe

5、nsateforthefrequencybiasuntiltheglobalminimumentropyisachievedandtheestimateofthefrequencybiasisdone.SimulationresultsshowthattheproposedalgorithmreachesCR(Cramer-Rao)lowerboundandperformswellinrobustness.Keywords:frequencybiasestimation;FastFourierTransfo

6、rm(FFT);minimumentropycriterion;Cramer-Raolowerbound0引言基于FFT(FastFourierTransform,快速傅里叶变换)的频率估计方法在单脉冲雷达信号处理中已得到广泛应用。利用DFT(DiscreteFourierTransform,离散傅里叶变换)估计离散信号频谱时存在频率分辨率的问题,对于单频脉冲信号,其离散谱线最大幅值对应的频率与真实频率存在一定频偏,即采样频偏。为了满足高精度测量的要求,需要对这一频偏进一步估计。目前,频率估计算法有很多,M

7、L(MaximumLikelihood,最大似然)法是较早提出的频率估计算法,采用一维搜索的方法确定使目标函数最大的频率估值。理论分析发现,ML算法的估计误差达到了理论CR(Cramer—Rao,克拉美罗)下界[1]。FFT算法发现后,基于FFT的频率估计算法得到了广泛的研究。Rife算法[21属于频谱插值方法,估计性能可以达到CR下界,但当频域采样*收稿日期:2015—04—03;修回日期:2015—07—24;网络出版时间:2015—12—1817:56:05网络出版地址:http://www.cnki

8、.net/kcms/detail/11,4230.TV.20151218.1756.004.html第一作者简介:赵洋(1989一),男,硕士,研究实习员,主要研究方向为雷达信号处理;E-mail:nedved7740@sina.com518飞行器测控学报第34卷点接近信号真实频率时,Rife算法的精度会严重恶化。为了改善这一缺陷,修正RifeE朝算法等改进算法相继提出。此外,利用单频信号频谱为sinc函数的性质

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