基于窄带逼近的单频估计方法研究(2)
第二个关于次优算法的集合是通过精确搜查实现的的两步处理法构成的正弦频率粗估计方法。此种粗频率估计方法是通过 DFT 和最大程度定位指标来实现的。Zakharov 和 Tozer 发现了一种二进制迭代搜寻正弦信号的真实频率。Quinn 提出了一系列的频率估计方法是用两个离散傅里叶变换系数在最大窗的任何一端插入真实信号频率中。基于 FPGA 实现的 FFT 插值正弦波频率估计，一个新的插值算法，其性能表现非常接近CRB. M.Desainte通过积分信号的离散傅里叶变换和求信号的导数来修订改进粗估计的结果。
在此篇论文我们提出了一个新的基于 DFT 的频率估计方法。考虑到正弦信号是窄带信号并且噪声能量在整个频域上统计平均分布，我们提议从观察信号的频谱中提取一窄带信号用来逼近正弦信号。窄带逼近的相关性和微分被计算用来估计信号频率。性能分析呈现和仿真结果证实了此种方法的有效性。与其他单一频率估计方法相比，此种算法拥有三个特征。首先，它是闭型的频率估计，并且它仅仅依赖于窄带中的FFT系数；因此它很容易实现。其次，此种估计方法很同意推广到复合频率的情况。最后，此方法在低信噪比的情况下性能表现要优于其他算法。 余下论文内容如下所述。常用的单频估计方法将在第二部分介绍。本文重点讨论的窄带逼近估计将在第三部分讨论。第四部分会给出一些说明性的例子，结论部分在第五部分陈述。
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