针对远距离探测民用微型无人机信号时的低信噪比条件下高精度载波频率估计问题,提出基于Zoom-FFT(ZFFT)和二次插值(或Rife算法)的快速、精确估计改进算法。算法先利用FFT粗估信号频率,然后利用ZFFT算法对频谱细化,通过简化数字滤波器,采用积分求和的方式滤波,并与数据抽取相结合,同时实现滤波与抽取。最后,利用二次插值法(或Rife算法)对载频估计值作进一步修正。仿真结果表明,所提算法在低信噪比条件下估计精度和运算效率均有明显优势。机经过低噪放大、混频、滤波后得到的信号中频频率在281.25±30MHz范围内随机均匀分布，中频信号采样率为125MHz。根据实测，无人机的图传和遥控信号的周期和脉冲宽度均在毫秒量级。考虑无人机信号载频估计的实时性要求，结合信号采样率，不妨取采样时长为2ms，对应数据量为365N=21012510=2.510。为方便理解，抽取率即分段步长D用N的倍数α来表示，即D=N(01)，文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name下面仿真中一般用α代表抽取率信号载频估计方法-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港电动滚圆机滚弧机折弯机。（a）细化前频谱图（b）细化后频谱图（a）b）SpectrumafterZFFT图1ZFFT细化前后频谱设待估信号载频在281.25±30MHz范围内随机均匀分布，输入数据信噪比设为0dB，取α=0.1，即抽取率D=0.1N。首先对原始数据做N点FFT运算，检测频谱峰值得到谱线幅度最大值与次大值对应频率，确定频谱细化范围。然后采用改进的ZFFT算法对信号做复调制频移并将频谱细化，细化前后频谱图如图1所示，横坐标为相对真实载频的频率偏差值，纵坐标为细化前后对应频率下的幅度，其中图1(b)纵坐标根据最大值做了平移。最后通过峰值检测找到谱线幅度最大值点及其左右邻点，通过二次插值法或Rife算法进一步修正频率估计值。设置相同的场景参数，对各信号载频估计算法进行仿真，进行1000次蒙特卡洛试验，得到各算法对信号载频估计的平均误差统计结果，如表1所示，其中adv-Rife和adv-QuIn分别代表利用Rife算法和二次插值法修正频率估计值的改进算法，下同。由表1可知，在相同的仿真条件下，FFT算法频率估计误差为100Hz量级，ZFFT算法频率估计误差为10Hz量级，Rife算法频率估计误差为1Hz量级，而本文改进算法频率估计误差均在0.1Hz量级。可见，本文改进算法估计精度明显优于其它算法信号载频估计方法-数控滚圆机滚弧机折弯机张家港电动滚圆机滚弧机折弯机文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanji.name