基于B UR G法无线电频谱信号的高分辨率估计研究

摘要

功率谱估计技术是谱估计技术领域里面的一项十分重要的内容,无论是在军事领域还是在民用的领域之中都占有十分重要的地位。经典的功率谱估计算法的分辨率较低,并且识别率低等一些问题一直难以解决;但是现代功率谱估计算法由于计算量颇为巨大,难以应用到实时的领域。由于最近十年来计算机技术以及软硬件领域的不断进化和发展成为了现代功率谱估计算法的转捩点,并且使得现代功率谱算法得到了能够实施的平台。
　　本文对功率谱估计中的经典功率谱估计方法和现代功率谱估计的方法中目前主流的方法进行了一系列的分析和仿真研究,通过细致的研究比对之后,指出了经典功率谱估计方法和现代功率谱估计方法在进行谱估计的过程中各自存在的优点和其缺点。
　　现代功率谱估计算法中的Burg算法具有优良的频率分辨率,当然所付出的代价就是运算量的增大,并且 Burg算法在进行估计的时候,由于信号的初始相位和定阶的问题,往往容易造成谱线开裂和出现虚假信号。针对目前 Burg算法中存在的缺点,本文提出了一种以Burg算法为基础的改进型算法,传统的Burg算法在进行反射系数推导的时候,由于系数本身在进行求解的过程中存在着误差使得反射系数不够精确,对于传统Burg算法中存在的问题,本文加入了对反射系数进一步加权的运算,这里的加权运算通过对求解过程中所得到的前向和后向预测误差进行了带入,从而优化了原本的算法,使得在递推求解反射系数的时候所得到的结果的精度大大的提高了,并且频率的分辨率也得到了提高,除此之外还降低了Burg算法依赖于输入信号的初始相位的问题。
　　最后本文通过对小型无线电频谱监测器所采集到的数据进行了带入,并且通过仿真软件对其进行了分析处理,对比了改进前和改进后 Burg算法在仿真中所取得的结果,证明了改进后的Burg算法在进行谱估计的时候可以获得更加优良的结果。

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1 绪 论

1.1 课题的研究背景

1.2 功率谱估计的研究的现状

1.3 论文的内容安排

2 功率谱估计的经典算法

2.1 引言

2.2 周期图谱估计

2.3 周期图谱估计算法的分析与仿真

2.4 本章小结

3 功率谱估计的现代算法

3.1 自回归（AR）方法

3.2 Yule-Walker方程[47]

3.3 Levinson-Durbin迭代算法

3.4 后向预测和改进的协方差法

3.5 基于AR模型下的Burg算法

3.6 Burg算法的仿真及分析

3.7 本章小结

4.基于AR模型下Burg算法的改进

4 . 1改进型Burg算法

4.2 基于AR模型的定阶准则

4 . 3 通过M ATL AB仿真程序对比改进前后的B urg算法

4.5 基于实际采集信号的算法仿真

4.6 本章小结

总结与展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间的研究成果