单载波GMSK信号的高精度频偏估计算法

发布时间：2021-03-21 10:25

　　在接收机中,频偏估计的精度决定了信号解调的准确性。GMSK调制作为深空通信的调制方式之一,复杂的空间环境对高精度频偏估计的实现带来了大的挑战.为了进一步提高GMSK信号频偏估计的精度,本文提出了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的高精度插值估计算法.该算法是一种非数据辅助类算法,不需要依赖导频序列,可以与数据辅助类算法结合使用.在GMSK信号的传输过程中,复杂的大气环境导致传输信道具有很低的信噪比。在低信噪比的信道环境中,估计算法要达到理想的精度,需要提高其抗噪声干扰能力.在本文中,高精度插值估计算法首先对接收信号进行FFT运算,得到接收信号的频谱信息,实现对信号频率的初步估计.之后将得到的FFT最大幅值谱线与其相邻谱线中心点的谱线值进行比较,将具有最大幅值的点作为峰值谱线.最后,对峰值谱线进行数学计算,得到估计的频偏值.本文提出的频偏估计算法可以提高抗干扰能力,降低噪声对有用信号的影响并减少误判情况,提高估计精度.利用计算机模拟该频偏估计算法的估计性能,仿真结果表明:所提出算法的频率估计精度优于其他现有算法,具有更加平稳的估计效果,降低了算法工作的信噪比门限,可用于各种环境下GMSK信... 

【文章来源】：天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2020,53(12)北大核心EICSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

基于FFT的频率估计偏差

缌也ǘ???蚴窃讦?很小时，容易出现方向的误判，Candan算法具有较平稳的估计效果，但在δ接近0.5时，有一定的升高．Meng算法的缺点与Rife算法相似，容易受到噪声的影响发生修正方向误判的情况．同时，由于在本文中对Meng算法处理的部分信号只采用了最大似然估计，导致δ在接近0.5时，MSE恶化严重．因此，Meng算法适用的频率范围有限．提出的高精度插值估计算法有利于减少频偏处于量化频率中心时出现错判的情况，具有非常平稳的估计效果．（a）M＝8（b）M＝32（c）M＝128图4各算法在不同M值下的MSE随SNR变化情况Fig.4VariationintheMSEofeachalgorithmwiththeSNRatdifferentMvalues

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3092706