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信號估計演算法

發布時間: 2022-10-05 00:50:44

⑴ 影響信道的質量有那兩個物理原因

作為通信領域的基礎,信道是以傳輸媒質為基礎的信號通道,分狹義信道和廣義信道。信道對信號的影響可以有失真或畸變以及附加雜訊等。一般來說,研究通信問題,實際是研究信道和雜訊的問題。

信道是指以傳輸媒質為基礎的信號通路。具體的信道是指由有線或無線電線路提供的信號通路。在通信系統中,信道的作用是用來傳輸信號,它提供一段頻帶讓信號通過,同時又由於信道中通常存在雜訊干擾,經過信道傳輸後的信號會出現失真等影響。

信道容量作為信道最終的性能衡量指標,反映了信道的傳輸能力,受到不同傳播環境、基站端和接收端天線數量和結構、發端功率分配等因素影響。最簡單的通信系統由信源、信道和信宿組成。對於信道來說,在信道固定的前提下, 傳輸 的信息量當然是越多越 好,因此信道容量問題是信道研究的重點。信道容量是信道傳輸信息的最 大能力, 由信道特性決定。對於特定的信道,信道容量是個定值。
信道估計,指的是從接收數據中將信道模型的相關參數估計出來的過程。在無線通信中多徑信道對通信的影響主要有兩個方面:一個是由於多條傳輸路徑,接收端得到的信號表現為多路信號的疊加,實際操作中需要採用均衡技術恢復原始的信息;另一個是由於信道本身具有與時變特性,且存在各種人為和自然雜訊及多徑帶來的碼間干擾,每一條路徑都受到不同幅度的衰落和相移。因而信號在經過無線傳輸後會產生嚴重失真。為了消除信道本身對信號的影響,需要在接收端對信號進行信道估計,並根據估計出的信道對信道進行均衡。[3]
如果信道是線性的話,則信道估計就是對系統沖激響應進行估計。信道估計是信道對輸入信號影響的一種數學表示,而衡量信道估計好壞的方法則是考察估計演算法能否使得該種估計的誤差最小化。

⑵ 經典的數字信號處理的演算法主要包括哪些內容

經典數字信號處理的內容,包括離散時間信號與離散時間系統的基本概念、Z變換及離散時間系統分析、離散傅里葉變換、傅里葉變換的快速演算法、離散時間系統的相位與結構、數字濾波器設計(IIR、FIR及特殊形式的濾波器)、信號的正交變換(正交變換的定義與性質、K-L變換、DCT及其在圖像壓縮中的應用)、信號處理中若干典型演算法(如抽取與插值、子帶分解、調制與解調、反卷積、SVD、獨立分量分析及同態濾波)、數字信號處理中的有限字長問題及數字信號處理的硬體實現等;下篇是統計數字信號處理的內容,包括平穩隨機信號的基本概念、經典功率譜估計、參數模型功率譜估計、維納濾波器及自適應濾波器等。

⑶ 都有哪些信號處理演算法

你是不是想問通過對信號進行分析,找出規律的方法?如果信號具有一定的周期性或重復性,你可以用最常用的傅立葉變換,即頻譜分析。從中可以發現其中主要的幅度高重復頻率分量。另外還可試試小波(孤波)變換分析,也在逐漸流行。

⑷ 當滿足什麼條件時,MMSE估計即為LMS演算法

MMSE估計就是最小均方誤差估計,通過求得一個合適的信道沖擊響應(CIR),使得通過CIR計算出的接收數據與實際數據的誤差的均方和最小。

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我上個月剛做過基於塊狀導頻信息的LTE物理層上行信道的頻域信道估計以及信道均衡。

部分演算法如下(以下是基於單載波的)

假設循環前綴已經消除了實踐彌散信道帶來的符號間干擾,保證了子載波之間的正交性。並且信道為慢衰落信道,在一個OFDM符號內,可以認為保持不變。

均衡器接收到的信號可以表示為
y(t)=x(t)*h(t)+n(t)

y(t)為均衡器接收到的信號,h(t)為系統等效的沖擊響應,x(t)為原始的輸入信號,n(t)為系統中的雜訊。

信道估計的任務就是在已知發送參考信息的情況下,對接受到的參考信息進行分析,選擇合適的演算法得到參考信息的信道沖擊響應,即h(t),而數據信息的信道沖擊響應則可以通過插值得到。

1) 最小二乘估計(LS)
該演算法的目的是

有正交性原理,則可得LS估計

該估計為無偏估計,每估計一個新到衰落系數只需一次乘法,缺點是受雜訊影響較大。

2) 線性最小均方誤差估計(MMSE)
LMMSE估計屬於統計估計,需要對信道的二階統計量進行估計,利用信道相關性可以置信道雜訊提高估計性能。以最小均方誤差(MMSE)為准則,如下式:

為了降低計算的復雜度,一般將 用它的期望值 代替,信道性能不會產生明顯惡化,則上式可變為

其中 為一個僅與調試的星座的大小有關的值, 為平均信噪比。
該演算法的復雜度較高,隨著X的改變, 須不斷更新。

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

不知道你的是物理模型和數據結構是什麼樣的,頻域估計還是時域估計,基於導頻信息還是盲信道估計?

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有點悲劇,Word裡面的公式我不知道怎麼插進來

⑸ 請問智能天線兩種演算法EBB和GOB比較模擬要用什麼軟體,有哪位高手進行過類似的研究實驗嗎

用Matlab模擬比較好。
目前智能天線的賦形演算法主要有以下兩種:
一、GOB(Grid Of Beam)演算法(又稱波束掃描法):它是基於參數模型(利用信道的空域參數)的演算法,使基站實現下行指向性發射。
GOB演算法的基本思路如下:
將整個空間分為L個區域,並為每個區域設置一個初始角度。以各個區域的初始角度的方向向量為加權系數,計算接收信號功率,然後找到最大功率對應的區域,再將該區域的初始角度當作估計的到達角。 利用上下行信道對稱的特點,確定賦形角度。
二、EBB(Eigenvalue Based Beamforming)演算法(即特徵向量法):通過對空間相關矩陣進行特徵值的分解來得到權矢量。實現方法就是找到第K個用戶的權矢量w^(k) 使得r最大。
EBB演算法的基本思路如下:
(1)對於整個波束空間,找到使接收信號功率最大的賦形權矢量。這通過對用戶空間相關矩陣進行特徵分解,找到最大特徵值對應的特徵向量即為權矢量。
(2)對用戶空間相關矩陣進行特徵分解,求得到達角度個數和對應方向。
兩種演算法的比較:
從演算法難度來看,EBB演算法的實現難度略高於GOB演算法;
EBB演算法得到的是全局最優解,而GOB演算法得到的是局部最優解;
在低速情況下,EBB演算法性能優於GOB;
在高速情況下,EBB演算法與GOB演算法性能基本相當
在城區,無線的傳播環境很惡劣,EBB演算法的優勢也更加明顯

另一種描述:
目前比較常用的波束賦形演算法有2種:GOB演算法和EBB演算法。
GOB演算法是一種固定波束掃描的方法,對於固定位置的用戶,其波束指向是固定的,波束寬度也隨天線陣元數目而確定。當用戶在小區中移動時,它通過測向確定用戶信號DOA,然後根據信號DOA選取預先設定的波束賦形系數進行加權,將方向圖的主瓣指向用戶方向,從而提高用戶的信噪比。
EBB演算法是一種自適應的波束賦形演算法,方向圖沒有固定的形狀,隨著信號及干擾而變化。其原則是使期望用戶接收功率最大的同時,還要滿足對其他用戶干擾最小。
實際設備中採用了EBB演算法,需要說明的一點是,僅下行有波束賦形技術,上行方向,手機天線無法進行波束賦形,基站多個天線此時主要用於分集接收。
簡單來說就是一個天線陣的運用,上行信號到達每個天線的時間是不一致的,但天線之間的相差是可以預知的,只要將每個天線上的上行信號做一個加權處理,所得信號將是同相信號,將天線陣上的信號相加,即可增加10logN*N db(此處應為10logN db——本人注)的信噪比; 同理下行時,首先根據上行信號估計空間特性,然後在天線陣上發送具有相差的信號,使各個天線下行信號到達接受機的信號同相。上下行中相位的加權運算就是波束賦形。
註解:波束賦形工作由基站完成

⑹ 基站定位,得到各個基站信號強度及經緯度,估算出最接近實際位置的經緯度,用什麼演算法

不知道如何進行

⑺ 問一個信號中MUSIC演算法的問題:

隨機信號的功率譜,描述了信號的功率在頻域的分布情況。
如果是實功率譜,那麼它應該完整描述了功率所分布的頻率范圍,以及在不同頻率處的功率的相對強度。
而MUSIC作為一種高解析度的子空間方法,首先其主要應用於離散譜的估計,比如混疊在一起的單頻信號;其頻譜峰值反映了這些主要信號成分所在的頻率位置,但是其並不能反映各信號成分之間的幅度比值(相對強度),也反映不出信噪比水平,所以MUSIC演算法所得到的「譜」被稱為偽譜。

⑻ 正弦信號延時估計方法

在雜訊條件下,對正弦波信號的頻率估計是信號處理的一個經典課題。近年來,由於基於DFT (Discrete Fourier Transform,離散傅里葉變換,簡稱DFT)的頻率估計演算法具有運算速度快、對正弦信號有顯著地信噪比增益、演算法參數不敏感等優點,所以此類演算法受到了國內學者越來越多的關注。
[0003]基於DFT的頻率估計演算法分為粗估計和精估計兩個步驟。在粗估計階段,就是對信號進行DFT變換,並將其譜峰最大值所對應的位置作為頻率粗估計值。在精估計階段,藉助一定的插值策略估計信號真實頻率與粗估計值之間的誤差。目前該類演算法的差異性主要體現在第二步中校正粗估計值時所使用的方法不同。
[0004]Jacobsen 頻率估計演算法由 E.Jacobsen 等於 2007 年提出[E.Jacobsen andP.Kootsookos, 「Fast, accurate frequency estimators [J],,,IEEE Signal ProcessingMagazine, May2007, 24 (3): 123-125],該演算法利用信號N點DFT頻譜中最大的3根譜線校正第一步中的頻率粗估計值,在低信噪比時,該演算法能夠得到較好的估計結果,但是估計的精度仍然不高。
[0005]為了提高頻率估計的精度,C.Candan於2011年提出Candan頻率估計演算法[C.Candan, 「A method for fine resolution frequency estimation from three DFTsamples [J],,,IEEE Signal Processing Letters, 2011,18 (6): 351-354],它對 Jacobsen 頻率估計演算法的系數進行了修正。該演算法利用信號N點DFT頻譜中最大的3根譜線對粗估計中的估計誤差進行校正,計算簡單,並且較Jacobsen演算法精度有所提高。但是,由於在該演算法的推導過程忽視了雜訊對信號的影響,當I S I較小時處於主瓣內的第二大譜線和第一旁瓣內的第三大譜線的幅度可能會判斷錯誤,從而導致插值方向錯誤,產生較大的誤差。
[0006]2N 點 DFT 頻率估計演算法由 Fang Luoyang 等於 2012 年提出[FangLuoyang, DuanDongliang and Yang Liuqing, 「A new DFT-based frequency estimator for single-tonecomplex sinusoidal signals [C],,,2012-MILC0M2012.1EEE, Orlando, FL, Oct.2012],該演算法通過對信號進行2N點的DFT變換,使更多的譜線處於信號頻譜的主瓣內,當信號真實頻率與DFT變換最大譜峰較近時,即在頻率偏差較小的情況下,|X[km-l]|和|X[km+l]值較大,受雜訊干擾的影響很小,從而能得到較高的估計精度,估計方差接近於CRLB(Cramer -Rao lower bound,克拉美羅下限,簡稱CRLB);但該方法的缺點是當信號頻率偏差較大時,IXtkffl-1] I和|X[km+l] I其中之一會減小,受雜訊干擾的影響變大,估計精度降低,頻率估計方差將偏離CRLB。

【發明內容】

[0007]為了解決上述問題,提供一種在任意頻偏下,頻率估計的性能都能達到CRLB的頻率估計方法,本發明提供了一種基於DFT的正弦信號頻率估計方法,主要包括如下步驟:
[0008](a)對信號進行必要的預處理,以便用於頻率估計:
[0009]將信號x(t)經過采樣頻率為fs、采樣點為N的采樣後,得到離散化的原始信號X [n], (n=0, I, 2,…,N-1);
[0010](b)用Candan演算法對信號x[n]進行頻率粗估計:
[0011]對原始信號χ [η]進行N點FFT變換(Fast Fourier Transformation,快速傅里葉變換,簡稱FFT變換),得到譜線最大位置km及相鄰兩點km-l、km+l處的DFT變換值X[km-1]、
XtkJ和X[km+1],利用這三個值計算初始頻率偏差;
[0012](C)修正原始信號:
[0013]利用步驟(b)得到的初始頻率偏差'修正原始信號x[n],使修正後信號X1 [η]
Cx1W為修正後的信號表達式,η=0, I, 2,- ,Ν-1)的頻率偏差較小;
[0014](d)用2Ν點DFT演算法對信號X1 [η]進行頻率精估計:
[0015]對信號X1 [η]進行2Ν點FFT變換,得到譜線最大位置相鄰兩點km_l、km+l處的DFT變換值X[km-1]和X[km+1],利用這兩個值計算剩餘頻率偏差式;
[0016](e)頻率估計計算:
[0017]根據步驟(b)得到的初始頻率偏差$和步驟(d)得到的剩餘頻率偏差衣計算得到頻率估計值/
[0018]本發明中所有的符號定義:
[0019]采樣點數:N ;
[0020]采樣頻率:fs ;
[0021]信號頻率:f;
[0022]相對頻率偏差:δ ;
[0023]信號頻率估計值:}
[0024]信噪比:SNR
[0025]均方根誤差:
【權利要求】
1.一種基於DFT的正弦信號頻率估計方法,其特徵在於,包括如下步驟: Ca)對信號進行預處理,以用於頻率估計: 將信號x(t)經過采樣頻率為fs、采樣點為N的采樣後,得到離散化的原始信號x[n]; (b)用Candan演算法對信號χ[η]進行頻率粗估計: 對原始信號X [η]進行N點FFT變換,得到譜線最大位置km及相鄰兩點km-l、km+l處的DFT變換值X[km-1]、X[km]和X[km+1],利用這三個值計算初始頻率偏差或; (C)修正原始信號: 利用步驟(b)得到的初始頻率偏差$修正原始信號x[n],得到修正後信號X1 [η]; (d)用2Ν點DFT演算法對信號X1 [η]進行頻率精估計: 對信號X1 [η]進行2Ν點FFT變換,得到譜線最大位置相鄰兩點km_l、km+l處的DFT變換值X[km-1]和X[km+1],利用這兩個值計算剩餘頻率偏差式; Ce)頻率估計計算: 根據步驟(b)得到的初始頻率偏差^和步驟(d)得到的剩餘頻率偏差5汁算得到頻率估計值/。
2.根據權利要求1所述的方法,其特徵是所述步驟(a)x[n]中的η的取值范圍為:n=0, I,

⑼ 高分懸賞 高精度正弦波信號幅值測量,要求達到1e-4的解析度

頻率多少?
如果是50Hz的,許多儀表都可滿足要求,解析度萬分之一不算高,目前技術精度萬分之一也可實現。
如果自己做,實現解析度萬分之一,採用16位AD即可。

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