陳 鵬, 劉春華, 蘇 欣, 涂亞慶, 趙少美
(1. 中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心 空氣動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,四川 綿陽(yáng) 621000;2. 中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心 設(shè)備設(shè)計(jì)及測(cè)試技術(shù)研究所,四川 綿陽(yáng) 621000;3. 陸軍勤務(wù)學(xué)院 軍事物流系,重慶 401311)
多頻信號(hào)可理解為多個(gè)單頻信號(hào)的疊加,其頻率估計(jì)廣泛應(yīng)用于線性系統(tǒng)識(shí)別、低頻機(jī)械光譜學(xué)、電力系統(tǒng)、核磁共振波譜分析以及無(wú)損檢測(cè)等諸多領(lǐng)域[1-3]。
目前,針對(duì)多頻信號(hào)的頻率估計(jì)算法大致可分為兩大類:時(shí)域法和頻域法。時(shí)域法如線性預(yù)測(cè)法(linear prediction, LP)[4]、計(jì)算量更加復(fù)雜的多重信號(hào)分類法(multiple signal classification, MUSIC)[5]、旋轉(zhuǎn)不變估計(jì)法(estimating signal parameter via rotational invariance techniques, ESPRIT)[6]。時(shí)域法分辨率高,但所需采樣序列長(zhǎng),導(dǎo)致計(jì)算量大,且抗噪性差,不利于實(shí)際應(yīng)用。頻域法主要利用離散傅里葉變換法(discrete Fourier transform,DFT)對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,可利用DSP(digital signal processing)和FPGA(field programmable gate array)等硬件直接實(shí)現(xiàn)、計(jì)算速度快,抗噪性好,是研究多頻信號(hào)頻率估計(jì)的主要方向[7]。
單頻信號(hào)是多頻信號(hào)的一種特例,也是研究重點(diǎn)。文獻(xiàn)[8]通過(guò)頻譜兩點(diǎn)插值和迭代計(jì)算,實(shí)現(xiàn)了頻率高精度估計(jì),后續(xù)稱為AM法。文獻(xiàn)[9]利用頻譜三點(diǎn)插值得到頻率估計(jì)值,后續(xù)稱為Candan法。針對(duì)單頻信號(hào),AM法和Candan法分別是迭代類算法和非迭代類算法中綜合性能最好的算法,但處理多頻信號(hào)時(shí),二者均受其他非待估計(jì)頻率分量頻譜泄漏的影響,頻率估計(jì)精度差,不能直接使用。
為抑制頻譜泄漏影響,文獻(xiàn)[10-11]在AM法的基礎(chǔ)上,采用頻譜相減策略實(shí)現(xiàn)了頻譜泄漏校正,提高了頻率估計(jì)精度,但在信號(hào)頻率間隔較近和中高信噪比條件下的頻率估計(jì)精度有待提高。
文獻(xiàn)[12]首先用改進(jìn)的AM法求取多頻信號(hào)各頻率分量的頻率粗估計(jì)值,然后構(gòu)造信號(hào)中非待估計(jì)的所有頻率分量,并通過(guò)相減策略以抑制頻譜泄漏的影響,與Ye等研究中的YA法具有相當(dāng)?shù)墓烙?jì)性能。但該算法減去非待估計(jì)頻率分量這一步驟只進(jìn)行了一次,導(dǎo)致頻率估計(jì)精度受頻率粗估計(jì)值的影響。特別是在信號(hào)頻率間隔較近、頻譜粗估計(jì)存在較大偏差時(shí),由于信號(hào)中的非待估計(jì)頻率分量減去不徹底,使得算法仍受頻譜泄漏的影響,降低了頻率估計(jì)精度。
Djukanovi[13]通過(guò)濾除信號(hào)中非待估計(jì)頻率分量的方式來(lái)提高頻率估計(jì)精度,針對(duì)單頻實(shí)信號(hào),提出了DFE-1法。首先利用Candan法對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,得到頻率粗估計(jì)值,并生成參考信號(hào);然后將信號(hào)與參考信號(hào)相乘以實(shí)現(xiàn)頻率搬移,通過(guò)濾除直流分量的形式降低頻譜泄漏的影響;最后采用AM法對(duì)濾除了非待估計(jì)頻率分量的信號(hào)進(jìn)行迭代計(jì)算,提高了信號(hào)頻率估計(jì)精度。針對(duì)多頻信號(hào),在DFE-1法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了推廣,提出了DFE-2法,實(shí)現(xiàn)了多頻信號(hào)頻率的高精度估計(jì)[14]。
DFE法對(duì)提高多頻信號(hào)的頻率估計(jì)精度提供了思路,但存在設(shè)計(jì)缺陷,影響了頻率估計(jì)精度。本文在分析頻譜泄漏影響和DFE法缺陷的基礎(chǔ)上,提出了新的頻率估計(jì)算法,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提算法的有效性。
根據(jù)信號(hào)參數(shù)是否隨時(shí)間變化,采樣信號(hào)可分為平穩(wěn)信號(hào)和非平穩(wěn)信號(hào),本文以平穩(wěn)信號(hào)為模型進(jìn)行分析。不失一般性,具有M個(gè)頻率分量的平穩(wěn)多頻信號(hào)如式(1)所示。
(1)
特別說(shuō)明:頻率分量個(gè)數(shù)M可以是已知的,也可以是未知的。在實(shí)際應(yīng)用中,M一般是未知的,可通過(guò)廣義阿卡克信息準(zhǔn)則和最小長(zhǎng)度描述法等方式計(jì)算得到。對(duì)頻率分量個(gè)數(shù)M進(jìn)行估計(jì)屬于信號(hào)檢測(cè)范疇,不屬于信號(hào)參數(shù)估計(jì)領(lǐng)域,是一個(gè)獨(dú)立的問(wèn)題。本文直接利用已有算法得到信號(hào)頻率分量個(gè)數(shù),然后將M作為先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行處理,后續(xù)不再對(duì)其進(jìn)行討論。
特別地,當(dāng)M=2,且ω1=-ω2,a1=a2,θ1=θ2時(shí),采樣信號(hào)稱為單頻實(shí)信號(hào)。
(2)
單頻實(shí)信號(hào)是一種特殊的多頻信號(hào),含有正頻率分量和負(fù)頻率分量。設(shè)計(jì)多頻信號(hào)頻率估計(jì)算法時(shí),對(duì)單頻實(shí)信號(hào)的頻率估計(jì)進(jìn)行討論,是有必要且具有代表性的。
在對(duì)多頻信號(hào)進(jìn)行頻譜分析時(shí),可將其頻率表示為
(3)
式中:km=[ωmN/2π]為第m分量在頻譜中能量最大值點(diǎn)的索引; [·]為取最接近于·的整數(shù);-0.5≤δm≤0.5為第m分量的頻譜偏移量。因此,要得到精確的頻率估計(jì)值,需要得到準(zhǔn)確的頻譜索引和精確的頻譜偏移量。
在對(duì)信號(hào)第m分量進(jìn)行頻率估計(jì)時(shí),頻率估計(jì)精度受其他頻率分量頻譜泄漏和噪聲的疊加影響。由于DFT法具有很強(qiáng)的抗噪性,噪聲的影響相對(duì)較小。為直觀理解頻譜泄漏的影響,在無(wú)噪條件下,對(duì)多頻信號(hào)和單頻信號(hào)進(jìn)行頻譜分析,如圖1所示。
圖1 單頻信號(hào)和多頻信號(hào)頻譜
可以看出,受其他頻率分量頻譜泄漏的疊加影響,多頻信號(hào)待估計(jì)頻率分量的頻譜值大于同頻單頻信號(hào)的頻譜值,從而影響由頻譜分析得到的頻率估計(jì)值,與真實(shí)的頻率值存在估計(jì)偏差。
針對(duì)單頻實(shí)信號(hào),Djukanovic提出了DFE-1算法,流程如表1所示。
表1 DFE-1算法流程
在此基礎(chǔ)上,Djukanovic提出了針對(duì)多頻信號(hào)的頻率估計(jì)算法,后續(xù)稱為DFE-2法。與DFT-1法相比較,兩個(gè)算法的流程一致。DFE-2法沿用了DFE-1法濾除信號(hào)中非待估計(jì)頻率分量的思路,但在進(jìn)行頻率粗估計(jì)和精估計(jì)時(shí),均結(jié)合了Candan法和三點(diǎn)周期圖最大化法,沒(méi)再使用AM法。
DFE法抑制了非待估計(jì)頻率分量頻譜泄漏的影響,但存在設(shè)計(jì)缺陷:
(1) DFE-1法分別利用非迭代類Candan法和迭代類AM法對(duì)單頻實(shí)信號(hào)進(jìn)行頻率粗估計(jì)和精估計(jì),但將粗估計(jì)和精估計(jì)兩個(gè)步驟完全分開(kāi),既增加了計(jì)算量也降低了頻率估計(jì)精度。特別是在信號(hào)頻率較低,即信號(hào)正頻率和負(fù)頻率相隔很近、頻譜泄漏嚴(yán)重時(shí),容易導(dǎo)致負(fù)頻率分量濾除不徹底,使得頻率估計(jì)精度受頻率粗估計(jì)的影響更加嚴(yán)重。
(2) 相位是關(guān)于頻率的函數(shù),但DFE-1法在進(jìn)行頻率搬移時(shí),只考慮了信號(hào)頻率,沒(méi)有考慮相位,降低了頻率估計(jì)精度。
(3) 針對(duì)多頻信號(hào),DFE-2法分別進(jìn)行了一次頻率粗估計(jì)和頻率精估計(jì),可以理解為進(jìn)行了迭代計(jì)算。但在處理濾除了非待估計(jì)頻率分量的單頻信號(hào)時(shí),選用了非迭代類Candan法和三點(diǎn)周期圖最大化法,導(dǎo)致頻率估計(jì)精度受頻率粗估計(jì)的影響,且三點(diǎn)周期圖最大化法計(jì)算更加復(fù)雜,增加了計(jì)算量,降低了算法實(shí)時(shí)性。
(4) DFE-2法也沒(méi)有考慮相位的影響。
為提高多頻信號(hào)的頻率估計(jì)精度,利用DFE法的思路,提出了新的參數(shù)估計(jì)算法,詳細(xì)步驟如下:
步驟1對(duì)采樣信號(hào)進(jìn)行FFT計(jì)算,并求信號(hào)頻譜中最大的M個(gè)極大值。
(4)
(5)
式中:f(·)為求函數(shù)·中最大M個(gè)極大值的索引;ki為第i分量的索引,i根據(jù)各頻率分量頻譜最大值遞減的順序依次排列,即k1和kM分別為信號(hào)頻譜M個(gè)極大值中最大值和最小值的索引。
(6)
(7)
式中,|·|和∠·分別為取復(fù)數(shù)·的模和角度。
步驟3對(duì)信號(hào)進(jìn)行頻率搬移,濾除信號(hào)中的其他非待估計(jì)頻率分量。
分析時(shí),按照信號(hào)頻譜能量最大到最小的順序進(jìn)行分析,即從k1依次分析到kM。
首先構(gòu)造其他非待估計(jì)頻率分量的參考信號(hào)
(8)
式中,m根據(jù)非待估計(jì)分量頻譜最大值遞減的順序依次排列。
其次將參考信號(hào)與多頻信號(hào)相乘,將非待估計(jì)中的第m分量(m=1)搬移到0頻附近,得到搬移信號(hào)。
ym(n)=x(n)rm(n)
(9)
然后將搬移信號(hào)中0頻附近的信號(hào)能量視為直流分量,利用式(10)濾除直流分量,并將信號(hào)搬移回原頻率處,得到抑制了第m分量的降頻信號(hào)。
(10)
最后將降頻信號(hào)xM-1(n)代入式(9)和式(10),濾除非待估計(jì)頻率分量中的第m分量(m=2),得到降頻信號(hào)xM-2(n)。按照m的取值順序,重復(fù)式(9)、式(10),依次濾除信號(hào)中非待估計(jì)頻率分量,最終得到只含有第i分量的降頻信號(hào)x1(n)。
步驟4采用AM法對(duì)降頻信號(hào)x1(n)進(jìn)行分析,在索引ki兩邊插值,間隔為0.5。利用式(11)計(jì)算插值點(diǎn)的頻譜值,并根據(jù)兩個(gè)插值點(diǎn)的頻譜由式(12)計(jì)算頻譜偏移量。
(11)
(12)
步驟5按照i的取值順序,循環(huán)計(jì)算步驟2~步驟4,得到每個(gè)頻率分量的參數(shù)粗估計(jì)值。
步驟6迭代計(jì)算步驟2~步驟5,進(jìn)一步提高各頻率分量的參數(shù)估計(jì)精度,得到各頻率分量的幅值和初相位估計(jì)值,并利用式(3)得到各頻率分量的頻率估計(jì)值。
綜上分析,算法的具體流程如表2所示。
表2 算法流程
此外,針對(duì)單頻實(shí)信號(hào),根據(jù)表2的算法流程,即可得到濾除了負(fù)頻率分量頻譜泄漏影響的頻率估計(jì)值。
與DFE法的不同處在于:
(1) 不單獨(dú)區(qū)分信號(hào)頻率粗估計(jì)和精估計(jì),均在迭代中進(jìn)行計(jì)算,既可以更加有效地濾除非待估計(jì)頻率分量的影響,提高頻率估計(jì)精度,也可以降低計(jì)算量,提升算法實(shí)時(shí)性。
(2) 濾除非待估計(jì)頻率分量時(shí),考慮了相位的影響,有利于更加徹底地濾除非待估計(jì)頻率分量,從而提高頻率估計(jì)精度。
所提算法和DFE法、以及其他現(xiàn)有優(yōu)秀算法的性能將在仿真驗(yàn)證中進(jìn)行對(duì)比分析,檢驗(yàn)所提算法的優(yōu)越性。
為檢驗(yàn)所提算法的有效性,利用MATLAB軟件在不同條件下,對(duì)多頻信號(hào)和單頻實(shí)信號(hào)進(jìn)行頻率估計(jì),且主要對(duì)多頻信號(hào)進(jìn)行分析。為降低計(jì)算時(shí)的隨機(jī)誤差,每組仿真進(jìn)行2 000次蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)。為方便分析,將估計(jì)結(jié)果轉(zhuǎn)換為均方誤差(mean square errors, MSEs),并用對(duì)數(shù)表示。
(13)
式中,L式蒙特卡羅實(shí)驗(yàn)次數(shù)。
實(shí)驗(yàn)時(shí),以含有3個(gè)頻率分量的信號(hào)為例進(jìn)行頻率估計(jì),并與YA法、AK法、DFE-1法、DFE-2法、Ye法[15]以及克拉美羅下限(Cramer-Rao lower bound,CRLB)[16]進(jìn)行對(duì)比分析。設(shè)采樣信號(hào)x(n)=1.5ej(3.1ωsn+θ1)+1.4ej((4.7+Δk)ωsn+θ2)+1.2ej((8.3+Δk)ωsn+θ3)+z(n),長(zhǎng)度為128,索引間隔Δk以1為步長(zhǎng)從1增加到32,初相位θ1,θ2和θ3獨(dú)立隨機(jī)取值。
(1) 不同迭代次數(shù)
所提算法屬于迭代類算法,首先分析算法在不同迭代次數(shù)下的頻率估計(jì)性能。仿真時(shí),設(shè)SNR為30 dB,迭代次數(shù)為1,2,3和4,結(jié)果如圖2所示。
圖2 不同迭代次數(shù)的頻率估計(jì)結(jié)果
經(jīng)由1次或2次迭代時(shí),算法整體估計(jì)效果較差,但隨著頻率間隔增大而逐漸變好,且2次迭代的頻率估計(jì)精度高于1次迭代的頻率估計(jì)精度。當(dāng)頻率間隔較大(Δk≥5)時(shí),3次和4次迭代具有相當(dāng)?shù)墓烙?jì)性能,信號(hào)各頻率分量頻譜間相互泄漏對(duì)所提算法的頻率估計(jì)精度影響非常小,頻率估計(jì)結(jié)果靠近CRLB。當(dāng)頻率間隔相距非常近時(shí),4次迭代效果更好,考慮到算法的估計(jì)精度,特別是在信號(hào)頻率相隔較近、頻譜泄漏嚴(yán)重時(shí)頻率估計(jì)精度,后續(xù)實(shí)驗(yàn)均采用4次迭代計(jì)算。
(2) 無(wú)噪聲
由前文分析可知,利用頻域法對(duì)多頻信號(hào)進(jìn)行頻率估計(jì)時(shí),受頻譜泄漏和噪聲的影響。因此,在無(wú)噪聲環(huán)境下,可以檢驗(yàn)各算法對(duì)頻譜泄漏的抑制能力,仿真結(jié)果如圖3所示。
圖3 無(wú)噪聲條件下的頻率估計(jì)結(jié)果
在不同頻譜泄漏程度下,AK法的頻率估計(jì)精度優(yōu)于YA法。當(dāng)頻率相隔較近、頻譜泄漏嚴(yán)重時(shí),AK法優(yōu)于DFE-2法;當(dāng)頻率間的間隔較大、頻譜泄漏影響減小時(shí),DFE-2法的效果優(yōu)于AK法。相比其他算法,本文算法采用頻率搬移策略濾除了信號(hào)中其他非待估計(jì)頻率分量,抑制了多頻信號(hào)中其他頻率頻譜間的泄漏影響,具有更強(qiáng)的頻譜泄漏抑制能力,明顯強(qiáng)于其他幾種算法,達(dá)到了算法的設(shè)計(jì)目的。
(3) 不同信噪比a
為說(shuō)明算法在不同信噪比下的估計(jì)性能,設(shè)x(n)=1.5ej(3.1ωsn+θ1)+1.35ej(7.2ωsn+θ2)+1.2ej(10.3ωsn+θ3)+z(n),在SNR以1 dB為步長(zhǎng)從0增加到30 dB的條件下進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果如圖4所示。
圖4 不同信噪比條件下的多頻信號(hào)頻率估計(jì)結(jié)果
當(dāng)信號(hào)頻率間隔小且各頻率分量的能量大小相近時(shí),算法受噪聲影響大,在SNR<5 dB時(shí)的頻率估計(jì)精度很差。在5 dB
(4) 不同信噪比b
圖5 不同信噪比條件下的單頻信號(hào)頻率估計(jì)結(jié)果
當(dāng)信號(hào)頻率較低,即信號(hào)正頻率和負(fù)頻率分量相隔較近、頻譜泄漏嚴(yán)重時(shí),本文算法優(yōu)勢(shì)明顯。當(dāng)SNR<5 dB時(shí),Ye法、DFE-1法和本文算法具有相當(dāng)?shù)墓烙?jì)精度,均靠近CRLB。當(dāng)SNR>5 dB時(shí),Ye法和DFE-1法的估計(jì)精度逐漸降低、逐漸偏離CRLB,且DFE-1法優(yōu)于Ye法。當(dāng)-5 dB 本文算法通過(guò)信號(hào)預(yù)處理、構(gòu)造參考信號(hào)、頻率搬移、濾除非待估計(jì)頻率分量等方式抑制了多頻信號(hào)中非待估計(jì)頻率分量頻譜泄漏的影響,并經(jīng)迭代計(jì)算得到了各頻率分量精確的頻率、幅值和初相位估計(jì)值。 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法有效地抑制了多頻信號(hào)中頻譜泄漏的影響,具有更高的頻率估計(jì)精度,頻率估計(jì)值的均方誤差比DFE法和其他現(xiàn)有優(yōu)秀算法的頻率估計(jì)結(jié)果更靠近CRLB。5 結(jié) 論