一种过采样场景下海量数据频率估计方法技术

本发明专利技术涉及过采样场景下海量数据的频率估计方法，属于雷达信号处理技术领域，特别涉及一种基于频谱聚焦的频率估计方法

【技术实现步骤摘要】
一种过采样场景下海量数据频率估计方法


[0001]本专利技术涉及过采样场景下海量数据的频率估计方法，属于雷达信号处理
，特别涉及一种基于频谱聚焦的频率估计方法
。

技术介绍

[0002]噪声环境中的点频信号频率估计是雷达信号处理领域基础且重要的研究方向，其估计精度是关键因素
。
因此，开展高精度频率估计研究具有重要意义
。
[0003]实际系统中，由于硬件性能的限制，或算法的需求，有时会对数据进行过采样，即使用超过奈奎斯特采样定理的采样频率
。
此外，经常也会进行长时间的数据积累，以获取更高的信噪比
。
因此，最终待处理的数据量将较为庞大
。
[0004]传统频率估计方法，通常对数据直接做快速傅里叶变换
(FFT)。
当单次处理的数据很长时，
FFT
的运算代价将极为庞大
。
并且，传统基于
FFT
的频率估计方法估计精度较为有限
。FFT
存在栅栏效应与频谱泄漏的问题，其精度主要取决于频率搜索间隔，通常由采样频率与
FFT
点数确定
。
当信号真实频率落于两根谱线之间时，将产生较大的估计误差
。
在
FFT
前对数据补零可降低频率搜索间隔带来的量化误差，但会使运算代价成倍增加，在数据量本身就很庞大时，补零带来的代价几乎是不可接受的
。
[0005]现有文献中大多从硬件上解决运算代价过大的问题，从算法上提高频率估计精度
。
中国船舶重工集团公司第七二三研究所的沈佳琪提出使用
DSP、FPGA
等器件并行运算，提高运算速度，从而缓解大数据量运算压力，实现大数据量的
FFT。
华中科技大学的李锐提出了一种基于
SDFT
的瞬时频率估计法，实现了高精度瞬时频率估计
。
北京航天飞行控制中心的路伟涛利用峰瓣附近三个
CZT
系数的数学关系，进行了基于
FFT
的频率估计，提升了抗噪性与无偏性
。
[0006]对于海量数据频率估计而言，运算代价与估计精度是需要同时关注的两个问题
。
使用硬件提升运算速度通常会引入额外的系统代价与系统复杂度，而现有的算法大多更关注估计精度而忽略了运算代价的问题
。
在目前公开的技术中，还没有一种方法可以使用较小的代价解决海量数据频率估计的问题
。

技术实现思路

[0007]本专利技术的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提出一种过采样场景下基于频谱聚焦的海量数据频率估计方法，目的是为了解决海量数据处理困难的问题
。
该方法对于过采样的大数据量数据，提出频谱聚焦的方法，减小单次处理的数据量，同时缩小频谱范围，提高频率估计精度
。
[0008]本专利技术的技术解决方案是：
[0009]一种过采样场景下基于频谱聚焦的海量数据频率估计方法，该方法的步骤包括：
[0010]步骤
S1
，对接收的数据流截取一部分信号
,
然后将截取的信号间隔抽值，分为若干个子通道信号；
[0011]步骤
S2
，根据步骤
S1
得到的子通道信号，对每个子通道信号分别进行
FFT
处理，获得每个子通道的频谱；
[0012]步骤
S3
，对步骤
S2
得到的子通道的频谱，补偿其相位差，然后进行叠加，得到叠加后的频谱；
[0013]步骤
S4
，基于步骤
S3
得出的叠加后的频谱，即为该方法输出频谱
。
对该频谱搜寻峰值，峰值点对应位置即为频率估计结果
。
[0014]所述的步骤
S1
中，对接收的数据流截取一部分
,
间隔抽值，分为若干个子通道信号的具体方法为：
[0015]步骤
S11
，设接收信号为点频信号，截取一部分，表示为：
[0016][0017]其中
n0表示原始信号时间轴，
t[n0]表示原始信号采样时刻，有
n0＝
0,1,2,
…
N0‑1，
g0[n0]表示原始回波中包含的高斯白噪声
。
步骤
S12
，对
S11
所得截取后的信号进行抽值，分为
Q
个子通道
。
以
n
f
表示抽值后时间轴，
f
sf
表示抽值后的采样频率，
t
fq
[n
f
]表示第
q
个子通道
(q
＝
1,2,
…
,Q)
抽值后采样时刻：
[0018][0019][0020][0021]得到第
q
个子通道抽值后信号
x
q
[n
f
]表达式：
[0022][0023]所述的步骤
S2
中，根据步骤
S1
得到的子通道信号，进行
FFT
处理，获得每个子通道的频谱的具体方法为：
[0024]对各个子通道信号先做
L
倍补零，然后再做
FFT
，得到各子通道的频谱
。
[0025]其中，第
q
个子通道的频谱为：
[0026][0027]其中，
G
q
[k]表示噪声经傅里叶变换后的频谱
。
[0028]所述的步骤
S3
中，对步骤
S2
得到的子通道的频谱，补偿其相位差，然后进行叠加的
方法为：
[0029]对各子通道频谱补齐相位后进行相参叠加
。
由于不清楚
f
c
的具体值，实际补偿的相位项为其中对于
X[k]，通常只关心其频谱峰值位置，此处
f
ck
＝
f
c
，即在频谱峰值处相位是正确地补齐的
。
[0030][0031]其中
G[k]表示频谱聚焦流程最终输出的噪声频谱
。
[0032]所述的步骤
S4
中，基于步骤
S3
得出的叠加后的频谱，即为该方法输出频谱
。
[0033]显然，频谱聚焦输出结果仍然是信号频谱
。
与直接
FFT
对比，频谱聚焦将频谱横轴范围由0～
f
s
缩小至点数由
N0点变为频率间隔由本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种过采样场景下海量数据频率估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤
S1
，对接收的数据流截取一部分信号
,
然后将截取的信号间隔抽值，分为若干个子通道信号；步骤
S2
，根据步骤
S1
得到的子通道信号，对每个子通道信号分别进行
FFT
处理，获得每个子通道的频谱；步骤
S3
，对步骤
S2
得到的子通道的频谱，补偿其相位差，然后进行叠加，得到叠加后的频谱；步骤
S4
，基于步骤
S3
得出的叠加后的频谱，即为该方法输出频谱，对该频谱搜寻峰值，峰值点对应位置即为频率估计结果
。2.
如权利要求1所述的一种过采样场景下海量数据频率估计方法，其特征在于，所述的步骤
S3
中，对步骤
S2
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘泉华，蔡博文，马武舰，陈新亮，梁振楠，
申请(专利权)人：北京理工大学重庆创新中心，
类型：发明
国别省市：