夏文杰 陸代強 郭曉明 黃 路
(1.國家海洋技術中心漳州基地籌建辦公室 廈門 361001)(2.海軍工程大學電子工程學院 武漢 430000)
低信噪比條件下精確估計CW脈沖信號的頻率一直是水聲、雷達領域的重要研究內容。已有最大似然估計[1]、相位差分算法[2]和基于離散傅里葉變換(DFT)的各類頻率估計等方法。最大似然估計計算復雜度高,難以實時應用,相位差分在低信噪比下效果差,基于DFT的校正方法,運算量小、精度高、實時性好,是一種較穩(wěn)健且工程易實現(xiàn)的算法。
DFT的頻譜校正方法最具有代表性的是Rife插值[3]和Quinn插值[4],可降低頻譜泄露造成的估計誤差,但強干擾可能會造成反向插值,導致頻率估計誤差增大。針對此問題有眾多改進算法[5~10]相繼提出,估計性能得到一定提升,但低信噪比下,頻率估計誤差離CRLB還有一定差距。直到一種基于頻移性質的I-Quinn算法被提出,解決了當被估計頻率位于量化頻率附近時估計誤差較大問題[11],該算法對CW信號的頻率估計方差較為接近CRLB,但“中心區(qū)域”選擇不當時,插值后的頻率估計誤差沒有明顯降低,本文在該算法的基礎上,使用兩次Quinn插值,省去選取中心區(qū)域步驟,進一步提高了頻率估計精度。
Quinn插值法頻率估計公式為
式中,Δf為頻率分辨率,k0為DFT最大譜線的索引值,δ∈[-0.5,0.5]為頻率偏移值,其表達式為
根據(jù)式(1)~(4)可實現(xiàn)CW信號中心頻率估計。Quinn插值法的理論頻率估計方差為[12]
根據(jù)上式可知,隨著|δ|的增加,估計方差單調減小,當|δ|接近0.5時,估計方差較小。
Quinn算法在低信噪比或|δ|較小時,會產生較大的估計誤差。為了降低|δ|較小時頻率估計誤差,結合頻移性質,I-Quinn算法被提出:首先,對接收信號用Quinn算法估計頻率偏差δ,判斷其是否位于中心區(qū)域,若δ位于中心區(qū)域,直接用Quinn算法進行頻率估計;若δ位于中心區(qū)域之外,那么先對接收信號進行頻移得到新的信號,之后,使用Quinn算法實現(xiàn)頻率估計。I-Quinn插值算法的整體性能優(yōu)于之前的同類算法,I-Quinn算法步驟如下。
1)對接收信號x(n)進行Quinn插值,得到頻率估計值和頻偏值估計值δ0。
2)根據(jù)式(5)選取實際中選取中心區(qū)域 (u,λ),一般取值u=0.35,λ=0.5。判斷條件“u≤|δ|≤λ”是否成立。條件若為真,將作為頻率的最終估計值,否則,執(zhí)行步驟3)。
3)對接收信號x(n)進行頻移,頻移后新信號表示為
式中,δk=0.5-|δ|為頻移因子,αk=sign(δ),為頻移方向。
4)同樣,對新的信號進行Quinn插值,計算新的索引值ks和頻偏δs,計算最終的頻率估計值book=154,ebook=160=Δf(ks+δs-αkδk)。圖1為I-Quinn算法流程。
圖1 I-Quinn算法流程
I-Quinn算法在中心區(qū)域的選取上沒有進行理論分析,隨意選取中心區(qū)域不能使算法性能達到最佳。這里對I-Quinn算法進行修正,根據(jù)式(5)可知,當|δ|越大,頻率估計誤差越小,通過比較|δ0|與|δs|的大小,來確定頻率估計值。
若|δ0|>|δs|,最終頻率估計值為;反之,估計值為,圖2為修正I-Quinn算法流程。
圖2 修正I-Quinn算法流程
修正I-Quinn算法使得頻率估計方差更接近CRLB[1]:
仿真實驗具體參數(shù)如下:信號為復CW波(實CW信號的誤差是復信號的兩倍),采樣頻率fs=64kHz,采 樣 時 間 T=16ms,頻 率 分 辨 率Δf=62.5Hz。圖3(a)、(c)為信噪比為-3dB和3dB時,不同中心頻率的估計的均方根誤差,頻率選取[104Δf-Δf/2,104Δf+Δf/2]區(qū)間內等間隔的41個頻率。當頻率偏差δ的絕對值偏離0.5時,I-Quinn及其修正算法的均方根誤差(Root Mean Square Error,RMSE)接近CRLB,明顯優(yōu)于Quinn算法;當頻率偏差δ的絕對值接近0.5時修正I-Quinn算法性能要優(yōu)于I-Quinn算法。
圖3 不同頻率的均方根誤差
圖4為多種插值算法在不同信噪比下估計的均方根誤差,其中還包含Rife算法和M-Rife算法[18]。圖4(a)中設置信號頻率f0=104Δf+0.45Δf,此時這5種算法的均方根誤差都較小。圖4(b)中設置信號頻率f0=104Δf+0.05Δf,只有I-Quinn算法及其修正算法誤差接近CRLB,其余三種算法誤差都偏大,與理論相符合。
圖4 不同信噪比的均方根誤差
由于I-Quinn算法及其修正算法性能在圖4中不易區(qū)分,難以只比較修正I-Quinn算法和I-Quinn算法差異,為了能夠更直接顯示算法性能,特列表1。從表1中可知,修正I-Quinn算法的RMSE比I-Quinn算法要小,基本已經接近CRLB。
表1 I-Quinn和修正I-Quinn算法均方根誤差
本文針對CW脈沖信號中心頻率估計問題,深入研究了DFT的頻譜校正方法。I-Quinn算法將頻移技術和Quinn算法在被估計頻率位于相鄰量化頻率中心點時頻率估計精度高的優(yōu)點相結合,具有穩(wěn)定頻率估計性能。針對目前性能最佳I-Quinn插值算法,對其中頻移準則的中心區(qū)域進行修改,提出了提出修正I-Quinn插值算法。
從仿真實驗結果可以看出,修正I-Quinn算法相比于各類插值算法,在全頻段頻率的頻率均方根誤差更接近克拉美-羅下限,具有良好的估計性能。特別是在低信噪比且估計頻率位于量化頻率中間時,性能提升明顯。