[发明专利]一种基于时移相位差的高精度频率参数估计方法

说明书

本发明请求保护一种改基于时移相位差的高精度频率参数估计方法，该方法包括以下步骤：信号的采样并构造三段时间序列；三段时间序列加窗DFT；通过相位差求得两个归一化频率校正量集合；计算集合中元素距离，以信号能量最大值为选择条件，选择最佳信号频率估计值。本发明优点在于：1.本算法克服了传统的基于时移(MBTS)相位差校正法平移系数的限制。2.本算法减小了噪声的干扰，在一定噪声环境下可以达到克拉美罗下限(CRLB)，具有良好的抗噪性能。

技术领域

本发明属于信号处理领域，涉及一种用于信号中频率校正方法，具体涉及一种基于改进的时移相位差频谱校正法。

背景技术

在离散频谱分析中，由于难以做到整周期截断信号以及有限的观测时间，不可避免地引入频谱的泄漏和栅栏效应，常常导致频谱成分的频率、振幅和相位存在一定的误差。加窗技术可以在一定程度上减轻这种缺陷，但不能彻底地解决。例如，对加矩形窗和汉宁窗的单谐波进行分析，其振幅的最大误差分别可达36.4％和15.3％。对于任何类型的窗函数，最大频率误差是其频率分辨率的一半。而最大的相位误差甚至高达±90度。毫无疑问，解决离散频谱中的误差问题在实际的工程应用中具有重大意义。

高精度的频率检测是信号参数(幅值和相位)估计的基础。相位差法具有不受窗函数的限制，算法简单等优点，所以是一种常用的离散频谱校正方法，其中基于时移(MBTS)相位差法应用较为广泛并得到广泛的研究。

在MBTS方法中，随着平移点数M的增加，频率校正精度有所提高。并且在有噪声的情况下，通过合理选择参数M可以有效提高频率校正精度。但是目前的MBTS方法也存在着以下缺点：1、平移系数M/N≥1时，目前方法并不适用于所有频率；2、当两个频率十分靠近时(s_a＝ns₁(n∈z⁺)，s_a＝s₂-s₁)，采用目前方法的校正精度有所降低。

发明内容

本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于时移相位差的高精度频率参数估计方法。本发明的技术方案如下：

一种基于时移相位差的高精度频率参数估计方法，其包括以下步骤：

1)、通过高速数模转换器对信号以采样频率f_s进行采样，得到数据长度为(N+M+L)点的数字量信号；N表示采样点数，M表示第二段信号相对第一段信号的间隔量，L表示第三段信号相对第二段信号的间隔量，N、M、L均为正整数；

2)、从步骤1)的数字量信号0点起，取N点，得到时间序列x₀(n)；再从数字量信号信号第M点起，取N点，得到时间序列x₁(n)；又从数字量信号信号第M+L点起，取N点，得到时间序列x₂(n)；

3)、构造长度为N的任意对称窗函数，分别对序列x₀(n)、x₁(n)和x₂(n)加窗进行N点DFT变换，通过N点DFT变换后的相位差，三段时间序列求得两个归一化的频率校正量δ的集合U和V；

4)、计算集合U和V集合之间的距离即可得到四个估计频率；

5)、对得到的四个估计频率进行单点DFT并计算信号的能量，以最大能量所对应的估计频率为信号频率的最优估计值。

进一步的，所述步骤1)进行采样的信号采用单频余弦信号

x(t)＝A₀cos(2πf₀t+θ₀) (1)

其中A₀为原始信号的幅值，f₀为其频率，θ₀是信号的初始相位角，信号x(t)经采样后得到长度为(N+M+L)时间序列x(n)