文献综述
- 信号频率估计的背景以及研究现状
1.1 信号频率估计的总体背景
白噪声背景下正弦信号的频率估计问题，不仅是现代数字信号处理中一项重要的研究内容，随着信息技术的发展，现已广泛应用于移动通信、电能质量监测等诸多工程领城。频率估计的结果通常直接影响系统的运行状态甚至相关决策的准确性，因此，对含噪正弦信号频率估计技术的研究具有重要的理论意义与应用价值【2】【3】。
1.2信号频率估计在雷达中的重要地位
FMCW 雷达收发同时，目前在军事雷达以及民用雷达上都得到了广泛使用。FMCW雷达发射频率随时间变化的连续波，电磁波经物体反射，反射信号与发送信号有一定的频差。由于信号的频率变化已知，因此可以通过发送和接收信号的差频频率计算待测物体的距离。差频信号频率的测量精度直接决定了测距的精度，因此，如何对含有噪声的信号进行精确的频率估计成为学术界和工业界研究的重点【1】。
1.3 DFT在信号频率估计中重要性
精确估计信号频谱的幅值、频率、相位有着非常广泛的应用 ,在许多领域中都会提出这样的要求。如: Music算法 , AR模型谱估计 ,直接谱估计等方法。其中，离散傅里叶变换(DFT)因物理意义直观且实现简单，成为频率估计领域一种广受关注与拓展的方法，但其伴随着的频谱泄露、栅栏效应等固有缺陷将影响其直接估计的精度，特别是对于频谱上包含镜像负频率的实正弦信号，需要额外的步骤进步提升DFT频率估计器的性能【5】【8】。
1.4 DFT频率估计问题误差校正
针对基于DFT频率估计的以上问题，专家学者们提出了各种频谱校正方法，如Rife算法、Quin算法和Aamp;M迭代算法等频域插值校正算法。上述提出的频谱校正算法在频谱校正方面各有优缺点，Quimn算法由于运算方法简单保持了DFT分析的高效率的特点，但在估计精度和抗噪声方面的性能却比较差。Aamp;M迭代算法虽然通过迭代运算可以获取非常高的估计精度，但这是以牺牲算法的运算效率为条件的，其在实时处理方面的性能比较差。所以频率估计的精度和效率问题依然是频率估计领域的重要研究课题【14】。
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
