А.А. Скрипкин1, В.А. Щербачёв2

1,2 АО «Всероссийский НИИ «Градиент» (г. Ростов-на-Дону, Россия)

Постановка проблемы. Известны вычислительно-эффективные методы оценки параметров сигналов на основе разностнофазовой статистики слабо чувствительные к уровню шумов, однако известные методы для сигналов с линейным изменением частоты на длительных интервалах наблюдения вносят погрешность измерения, обусловленную квадратичной составляющей фазы сигнала.

Цель. Провести синтез вычислительно-эффективного метода совместного оценивания частоты и скорости ее изменения по разностно-фазовым измерениям. В основе метода лежит оптимальное взвешивание разностно-фазовой статистики для оценивания параметров комплексных сигналов с линейным по времени изменением частоты.

Результаты. Синтезирована оценка частоты и скорости ее изменения для ЛЧМ-сигнала по разностно-фазовым измерениям. Предложенные оценки вычисляются в виде линейных функций разностно-фазовых измерений и в рамках принятых предположений являются линейными несмещенными оценками с минимальной дисперсией. Получены замкнутые выражения для дисперсий предлагаемых оценок, позволяющие оценить их потенциальную точность. Проведено статистическое моделирование предложенных алгоритмов.

Практическая значимость. Применение использованных подходов позволит обеспечить вычислительно-эффективное оценивание частоты и скорости ее изменения для ЛЧМ-сигнала с минимальной дисперсией.

Скрипкин А.А., Щербачёв В.А. Совместное оценивание частоты и скорости ее изменения по разностно-фазовым измерениям // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 11. С. 34−40. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202111-06

1. Merrill I. Skolnik, Radar Handbook, McGraw-Hill, January 1990.
2. Cumming I.G., Wong F.H. Digital Processing of Synthetic Aperture Radar Data, Boston-London, Artech House.
3. Harcke L., Wood G. Laboratory and Flight Performance of the Mars Pathfinder (15,16) Convolutionally Encoded Telemetry Link // TDA PR 42-129, January-March 1997. P. 1−11. May 15. 1997.
4. Abatzoglou T.J. Fast maximum likelihood joint estimation of frequency and frequency rate // IEEE Trans. on AES 1986. V. 22. № 6. P. 708−715.
5. Jakob Angeby, The Non-Linear Instantaneous Least Squares Approach to Signal Parameter Estimaton // Ph. D. thesis Chalmers University of Technology. 1998.
6. Kumaresan R., Verma S. On estimating the parameters of chirp signals // Asilomar Conference. Nov. 1988.
7. Патент на изобретение РФ № 2256192. Способ измерения разностей времени прихода и частоты приема сигналов и устройство для его реализации / Подчиненко Н.Е., Скрипкин А.А., Щербачёв В.А.  М.: ФИПС. 2005.
8. Lang S.W., Musicus B.R. Frequency estimation from phase differences // IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. 1989. V. 4. P. 2140−2143.
9. Djuric P.M., Kay S.M. Parameter estimation of chirp signals // IEEE Transactions on Acoustics, Speech and Signal Processing, December 1990. V. 38. № 12. P. 2118−2126.
10. Kay Steven M. A Fast and Accurate Single Frequency Estimator // EEE Trans on Acoustics Speech and Signal Processing. December 1989. V. 37. № 12. P. 1987−1990.
11. Патент на изобретение РФ № 2183839. Способ измерения частоты синусоидальных сигналов и устройство для его реализации. Подчиненко Н.Е., Скрипкин А.А., Щербачёв В.А.  М.: ФИПС. 2002.
12. Подчиненко Н.Е., Скрипкин А.А., Щербачёв В.А. Рекуррентный метод оценивания частоты синусоидального сигнала // Доклады 8-й Междунар. конф. Цифровая обработка сигналов и ее применение, Proceedigs of the 8-th International Conference DSPA’2006. Т. 1. С. 322−326.
13. Альберт А. Регрессия, псевдоинверсия и рекуррентное оценивание. М.: Наука. 1977. 244 с.