350 руб
Журнал «Электромагнитные волны и электронные системы» №8 за 2018 г.
Статья в номере:
Потенциальная точность оценки частот сигнала, представляющего смесь двух комплексных экспонент и белого гауссовского шума
Тип статьи: научная статья
DOI: 10.18127/j15604128-201808-09
УДК: 621.37
Ключевые слова: оценка параметров граница Крамера – Рао частота Доплера моделирование в среде Matlab.
Авторы:

В.Н. Жураковский – к.т.н., доцент, кафедра СМ-6, МГТУ им. Н.Э. Баумана

E-mail: vnzh521@yandex.ru

А.С. Логвиненко – инженер, отдел «Информационные и управляющие системы», НИИ СМ МГТУ им. Н.Э. Баумана E-mail: anna.logvinenko.bmstu@mail.ru

Аннотация:

Решена задача определения минимума дисперсий оценок частот сигнала, представляющего смесь двух комплексных экспонент с белым гауссовским шумом (БГШ) посредством вывода выражения нижней границы Крамера-Рао (ГКР). Приведены графики, демонстрирующие зависимость нижней границы дисперсий от отношения сигнал/шум, абсолютных значений частот и объема выборки. Проведен анализ полученных результатов, позволяющий оценить требования, которые могут быть предъявлены к разрабатываемым алгоритмам оценки частот для сигналов с определенными параметрами (частота дискретизации, объем выборки).

Страницы: 64-68
Список источников
  1. Кривошеев В.И., Лупов С.Ю. О некоторых возможностях и проблемах современного цифрового спектрального анализа // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2011. № 5. С. 109−117.
  2. Марпл-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения: пер. с англ. М.: Мир. 1990. 584 с.
  3. Stoica P., Moses R. Introduction to Spectral Analysis / Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall. 1997. 427 p.
  4. Frelich R.G. Kramer – Rao Bound for Gaussian Random Processes and Applications to Radar Processing of Atmospheric Signals // IEEE Transactions Geoscience and Remote Sensing. 1993. V. 31. № 6. P. 1123.
  5. Sobolev V.S., Feshenko A.A. Accurate Cramer-Rao Bounds for a Laser Doppler anemometer // IEEE transactions on instrumentation and measurement. 2006. V. 55. № 2. P. 659−665.
  6. Kay S.M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory. Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice-Hall. 1998 (NY, USA: Springer. 1998).
  7. Todros K., Hero A.O. Measure-transformed quasi-maximum likelihood estimation // IEEE Trans. Signal Process. Feb. 2017. V. 65. № 3. P. 748−763.
  8. Злацкий В.Т. О границах Рао–Крамера для оценок параметров сигнала ЛДИС // Ученые записки ЦАГИ. 1980. № 3.
  9. Novak L.M. On the estimation of spectral parameters using burst waveforms. MIT, Lincoln laboratory (technical report). 1983.
  10. Cramer. A contribution to the theory of statistical estimation // Skand. Akt. Tidskr. V. 29. 1946. P. 85−94.
Дата поступления: 22 мая 2018 г.