短时信号频率和相位差高精度实时估计的相频匹配方法研究

With the development of the theory and method of signal frequency and phase difference estimation, the accuracy, real-time and noise immunity of frequency and phase difference estimation methods are higher.Facing the sampled signals’ short duration, non-half period sampling and low SNR of frequency estimation, in signal processing of radar communication、vibration test、smart wear and other instruments or meters.The project focus on research the sampled signals’ short duration phase & frequency matching-based method, the phase & frequency matching-based frequency estimation method of sampled signals’ short duration and the phase & frequency matching-based phase estimation method of sampled signals’ short duration is proposed; the project also use given signal impend over the sampled signal which parameter was not given, and create evaluate approaches accurate for error function, the reference signal and the sampled signal get phase & frequency matching when error function gets its minimal value,then get the accurate estimation value of phase and frequency; carry out application experiments research of linear frequency modulated continuous wave radar, Coriolis mass flowmeter and Smart band to prove the actual contribution of phase & frequency matching method in improving the performance of instruments or meters.The purpose of project is to prove the principle of phase & frequency matching method, offer a new sampled signals’ short duration phase & frequency high precision real-time estimation method, and enrich the signal detection and estimation method, promoted the development of the parameter estimation theory in digital signal processing.

随着信号频率与相位差估计理论、方法研究的深入和应用范围的拓展，对频率和相位差估计方法的精确性、实时性和抗噪性提出了更高要求。在雷达通信、振动测试、智能穿戴等仪器仪表及装置的信号处理中，面临短时信号非整周期采样及低信噪比条件下频率和相位差高精度实时估计的难题。项目重点研究短时信号相频匹配机理，提出短时信号频率估计的相频匹配方法、短时信号相位差估计的相频匹配方法；利用生成的参考信号逼近参数待估计的采样信号，构造误差函数评估逼近程度，误差函数取极小值时即实现参考信号与采样信号的相频匹配，进而获得频率和相位差的精确估计值；以线性调频连续波雷达、科里奥利质量流量计、智能体征监测手环等为对象，开展应用验证研究，验证相频匹配方法对提高仪器仪表和装置性能参数的实际贡献。目的是论证相频匹配机理，提出一类新颖的短时信号频率和相位差高精度实时估计方法，丰富信号检测与估计方法，促进数字信号处理中参数估计理论的发展

在雷达通信、振动测试、智能穿戴等仪器仪表与装置的信号处理中，面临短时信号非整周期采样及低信噪比条件频率和相位差高精度实时估计的难题。本项目针对非整周期采样短时信号，研究提出频率和相位差高精度实时估计的相频匹配方法，主要研究内容包括：.1.提出了通过相频匹配实现短时信号频率和相位差估计的基本思想，设计了相频匹配策略，理论论证了相频匹配机理，定量分析了相频匹配的方差。.2.开展了短时信号频率估计的相频匹配方法研究。按照相位匹配抑制相位失真、频率匹配实现频率估计的思路，针对短时信号波形周期数小、谱间干扰严重等问题，研究提出了短时正弦信号频率的估计的频谱匹配算法；针对短时稳幅信号和短时衰减信号，提出了实复转换式信号参数估计算法；针对多频谐波信号，提出谐波分量重构与对消式参数估计，构建四种重构与对消式谐波信号参数估计算法。.3.开展了短时信号相位差估计的相频匹配方法研究。按照频率匹配生成参考信号、相位匹配实现相位差估计的思路，提出了单点频谱匹配和两点频谱匹配的相位差估计算法，有效抑制了频率估计误差向相位差估计传递，实现了相位差高精度估计；针对多频实信号中负频率干扰、频谱泄漏等问题，提出了基于频谱搬移的实信号参数估计算法、基于解析信号生成的实信号参数估计算法；研究了短时极端频率信号参数估计，提出了基于补零插值的极端频率复信号和实信号的参数估计算法。.4.开展了相关方法的应用验证。将本项目研究提出的频率和相位差估计方法，应用于科氏流量计、线性调频连续波雷达、智能穿戴等仪表装置上，在实验室环境开展了应用实验，验证了算法的有效性。研究了科氏流量计数字驱动问题，提出了科氏流量计仿人智能控制方法，设计了相应的驱动方案和试验系统；研究了线性调频连续波雷达非线性问题，提出了基于BP神经网络的VCO非线性校正方法等。此外，在免疫分析芯片复阻抗检测、穿戴式肌肉电刺激仪、穿戴式运动状态监测等设备中开展了相关方法应用试验，取得了较好效果。.综上，理论研究和实验结果表明，提出的短时信号频率和相位差估计的相频匹配方法，提高了在短时非整周期采样情况下，频率和相位差的估计精度和实时性，为科氏流量计和线性调频连续波雷达测距等领域提供了相关信号处理技术支撑，丰富了现有频率和相位差估计方法，有助于促进数字信号处理的参数估计理论发展。