一种新的正弦波频率估计算法

张刚兵，钱显毅

（常州工学院 电子信息与电气工程学院，江苏 常州 231002）

一种新的正弦波频率估计算法

张刚兵＊，钱显毅

（常州工学院 电子信息与电气工程学院，江苏 常州 231002）

研究了高斯白噪声条件下大样本点单一正弦波信号的频率估计方法.首先利用离散傅里叶变换确定频率粗估计，然后以该值为参考频率构造本地信号，将原信号下变频至基带，对基带信号分段求和，能得到一个新的正弦波信号，该信号的频率为真实频率与参考频率之差，最后利用最小二乘法估计新信号的载频，修正粗估计值就能得到原信号频率的最优估计.推导了算法的渐近方差与克拉美－罗限之间的关系.仿真结果表明，本算法能适用于整个频段范围，频率估计的精度接近正弦波频率估计的克拉美－罗限.

大样本；离散傅里叶变换；相关积累；频率估计

正弦波频率估计算法广泛应用于雷达、通信以及电子对抗等信号处理领域.Rife［1］最先提出了被加性复高斯白噪声污染的正弦波信号频率估计算法——最大似然（Maximum Likelihood，ML）估计，虽然其性能接近正弦波频率估计的克拉美－罗限（Cramer－Rao Lower Bound，CRLB），但需要进行一维频率搜索，计算量太大，不利于工程采纳.多位学者对正弦波信号频率估计问题作了进一步研究，相继提出了多种频率估计算法.这些算法大致可分为两类，一类是基于谱线插值，另一类是基于相位信息.

文献［2］利用信号的最大两根谱线插值进行频率估计，即Rife算法.当信号频率位于量……