基于快速局部频率估计和量化跟踪的UKF相位展开算法
本文选题:相位展开 + 局部频率估计 ; 参考:《现代雷达》2017年03期
【摘要】:针对传统的无味卡尔曼相位展开算法效率和精度之间存在矛盾的问题,提出一种快速局部频率估计算法与量化质量图跟踪策略相结合的无味卡尔曼滤波(UKF)高效算法。快速局部频率估计算法首先利用二维傅里叶变换粗略计算出局部窗口内的复相位频谱的谱峰位置;然后,以谱峰为中心利用二维离散时间傅里叶变换快速算法计算出谱峰的精确位置,进而精确地获取局部频率值,得到UKF相位展开系统模型所需的相位梯度估计值;最后,将UKF算法与量化质量图跟踪策略相结合,利用量化质量图引导UKF相位展开,进一步提高展开的效率。仿真实验验证了方法的有效性。
[Abstract]:Aiming at the contradiction between the efficiency and precision of the traditional unwind Kalman phase unwrapping algorithm, a fast local frequency estimation algorithm combined with the quantization quality map tracking strategy is proposed. The fast local frequency estimation algorithm firstly roughly calculates the peak position of the complex phase spectrum in the local window by using two-dimensional Fourier transform. Taking the spectral peak as the center, the accurate position of the spectrum peak is calculated by using the two-dimensional discrete time Fourier transform fast algorithm, and then the local frequency value is accurately obtained, and the phase gradient estimation value required for the UKF phase unwrapping system model is obtained. The UKF algorithm is combined with the quantization quality map tracking strategy and the UKF phase unwrapping is guided by the quantization quality map to further improve the efficiency of the expansion. Simulation results show that the method is effective.
【作者单位】: 桂林电子科技大学信息与通信学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(41201479,61261033,61461011) 广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFBA118273) 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室2014/2015年主任基金资助项目(GXKL061503) 认知无线电教育部重点实验室主任基金资助项目(CRKL160107)
【分类号】:TN957.51;TN713
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,本文编号:1891884
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