RU2430382C2 - Method of estimating parameters of wideband radio signals by prony method - Google Patents

Method of estimating parameters of wideband radio signals by prony method Download PDF

Info

Publication number
RU2430382C2
RU2430382C2 RU2008149741/28A RU2008149741A RU2430382C2 RU 2430382 C2 RU2430382 C2 RU 2430382C2 RU 2008149741/28 A RU2008149741/28 A RU 2008149741/28A RU 2008149741 A RU2008149741 A RU 2008149741A RU 2430382 C2 RU2430382 C2 RU 2430382C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
spectral components
signal
prony
accuracy
parameters
Prior art date
Application number
RU2008149741/28A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2008149741A (en
Inventor
Евгений Васильевич Верстаков (RU)
Евгений Васильевич Верстаков
Владимир Дмитриевич Захарченко (RU)
Владимир Дмитриевич Захарченко
Original Assignee
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградский государственный университет"
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградский государственный университет" filed Critical Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Волгоградский государственный университет"
Priority to RU2008149741/28A priority Critical patent/RU2430382C2/en
Publication of RU2008149741A publication Critical patent/RU2008149741A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2430382C2 publication Critical patent/RU2430382C2/en

Links

Landscapes

  • Complex Calculations (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

FIELD: physics.
SUBSTANCE: first, preset signal is used to estimate signal spectral components by Prony's method of least squares. Then, additive deflections in estimation of spectral components are obtained to satisfy difference system obtained by linear forecasting to be used in improvement of earlier estimations. Note here that the latter are taken to be new magnitudes of spectral components in reiterated definition of deflections unless required accuracy is reached.
EFFECT: higher accuracy of estimation.

Description

Изобретение относится к области радиотехники и может быть использовано для повышения точности оценки спектральных параметров радиотехнических сигналов, получаемых на выходе измерительных систем на ограниченном интервале времени с использованием параметрического описания по методу Прони [1]:The invention relates to the field of radio engineering and can be used to improve the accuracy of the assessment of the spectral parameters of radio signals received at the output of the measuring systems for a limited time interval using the parametric description by the Prony method [1]:

Figure 00000001
Figure 00000001

где N - порядок модели; Ai, λi - параметры разложения (спектральные составляющие) сигнала x(t) в ряд Прони.where N is the order of the model; A i , λ i are the decomposition parameters (spectral components) of the signal x (t) in the Prony series.

Известен способ получения параметров Ai, λi экспоненциального ряда (1) с использованием 2N эквидистантных отсчетов сигнала x(t), предполагающий выполнение следующих действий [1]:A known method of obtaining the parameters A i , λ i of the exponential series (1) using 2N equidistant samples of the signal x (t), involving the following steps [1]:

1. Нахождение коэффициентов αnN=1), удовлетворяющих системе уравнений, составленной из 2N отсчетов сигнала {хk}1. Finding the coefficients α nN = 1) that satisfy the system of equations composed of 2N samples of the signal {x k }

Figure 00000002
Figure 00000002

2. Нахождение значений zi, удовлетворяющих условию2. Finding the values of z i that satisfy the condition

Figure 00000003
Figure 00000003

3. Нахождение коэффициентов Аi, удовлетворяющих системе уравнений3. Finding the coefficients A i that satisfy the system of equations

Figure 00000004
Figure 00000004

4. Нахождение коэффициентов λi из условия4. Finding the coefficients λ i from the condition

Figure 00000005
Figure 00000005

Таким образом, можно полностью восстановить сигнал x(t), наблюдая его ограниченный фрагмент на временном интервале [0, Т].Thus, it is possible to completely restore the signal x (t) by observing its limited fragment on the time interval [0, T].

Известен способ уточнения значений спектральных компонент Аi, λi при числе отсчетов М, превышающих 2N. В этом случае значения an и Аi при выполнении действий 1 и 3 ищутся методом наименьших квадратов [1, 2], а действия 2 и 4 аналогичны случаю М=2N.There is a method of refining the values of the spectral components A i , λ i with the number of samples M exceeding 2N. In this case, the values of a n and A i when performing steps 1 and 3 are searched by the least squares method [1, 2], and actions 2 and 4 are similar to the case M = 2N.

Недостатком этих способов является низкая точность определения спектральных составляющих сигнала при малых отношениях сигнал/шум.The disadvantage of these methods is the low accuracy of determining the spectral components of the signal at low signal-to-noise ratios.

Целью предлагаемого изобретения является повышение точности оценки спектральных составляющих сигнала.The aim of the invention is to increase the accuracy of the assessment of the spectral components of the signal.

Поставленная цель достигается уточнением параметров разложения сигнала (1) в ряд Прони путем использования линейного прогнозирования спектральных компонент и повторения процесса нахождения отклонений.The goal is achieved by clarifying the parameters of the expansion of the signal (1) in the Prony series by using linear prediction of the spectral components and repeating the process of finding deviations.

Оценки спектральных компонент, полученные методом Прони, можно представить в виде:Estimates of the spectral components obtained by the Prony method can be represented as:

Figure 00000006
Figure 00000006

где

Figure 00000007
- оценки действительных значений параметров Aii; ΔAi, Δλi - аддитивные отклонения (поправки) от действительных значений. Полагая отклонения малыми, разложение (1) можно переписать в следующем виде:Where
Figure 00000007
- estimates of the actual values of the parameters A i , λ i ; ΔA i , Δλ i - additive deviations (corrections) from the actual values. Assuming the deviations to be small, expansion (1) can be rewritten as follows:

Figure 00000008
Figure 00000008

Здесь

Figure 00000009
;
Figure 00000010
- сигнал, соответствующий ряду Прони (1) для параметров
Figure 00000011
,
Figure 00000012
.Here
Figure 00000009
;
Figure 00000010
- signal corresponding to the Prony series (1) for parameters
Figure 00000011
,
Figure 00000012
.

Для последовательности из М временных отсчетов х[n] получим поправки ΔAi, Δλi из разностной системыFor a sequence of M time samples x [n], we obtain the corrections ΔA i , Δλ i from the difference system

Figure 00000013
Figure 00000013

которые используются для уточнения параметров разложения.which are used to refine the decomposition parameters.

Способ обработки, позволяющий повысить точность оценки спектральных параметров разложения сигнала по методу Прони, состоит в следующем.The processing method, which allows to increase the accuracy of the estimation of the spectral parameters of the signal decomposition by the Prony method, is as follows.

По имеющейся на интервале наблюдения [0, Т] реализации x(t) сигнала (эквидистантным отсчетам сигнала) находятся оценки параметров разложения

Figure 00000007
,According to the implementation x (t) of the signal available on the observation interval [0, T] (equidistant signal samples), estimates of the expansion parameters are found
Figure 00000007
,

используя метод наименьших квадратов Прони. Затем находятся аддитивные поправки ΔAi, Δλi, удовлетворяющие системе уравнений (7). Эти поправки используются для уточнения параметров Аi, λi в соответствии с (6). Взяв за новые значения параметров

Figure 00000007
значения Аi, λi, можно повторить процесс нахождения отклонений ΔAi, Δλi до достижения заданной точности.using the prony least squares method. Then, the additive corrections ΔA i , Δλ i are found that satisfy the system of equations (7). These corrections are used to refine the parameters A i , λ i in accordance with (6). Taking as the new parameter values
Figure 00000007
values of A i , λ i , you can repeat the process of finding the deviations ΔA i , Δλ i to achieve the specified accuracy.

Таким образом, предлагаемый способ позволяет повысить точность оценки спектральных компонент сигнала на ограниченном интервале наблюдения, что дает возможность с большей точностью восстановить сигнал.Thus, the proposed method allows to increase the accuracy of the estimation of the spectral components of the signal in a limited observation interval, which makes it possible to restore the signal with greater accuracy.

Источники информацииInformation sources

1. Beatty L.G. and George J.D. Use of the complex exponential expansions as a signal presentation for underwater acoustic calibration. J. Acoust. Soc. Am., v.63, №6, 1978.1. Beatty L.G. and George J.D. Use of the complex exponential expansions as a signal presentation for underwater acoustic calibration. J. Acoust. Soc. Am., V. 63, No. 6, 1978.

2. Марпл.-мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его применения: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990. - 584 с.(прототип).2. Marpl.-ml. S.L. Digital spectral analysis and its applications: Per. from English - M .: Mir, 1990. - 584 p. (Prototype).

Claims (1)

Способ увеличения точности параметрического разложения сигналов по методу Прони, заключающийся в том, что по заданному сигналу первоначально, используя метод наименьших квадратов Прони, определяются оценки спектральных составляющих сигнала, отличающийся тем, что находят аддитивные отклонения в определении спектральных составляющих, удовлетворяющие разностной системе, получаемой путем линейного прогнозирования, которые используются для уточнения первоначально полученных оценок; причем последние берутся за новые значения спектральных составляющих при повторном нахождении отклонений до достижения заданной точности. A method for increasing the accuracy of parametric decomposition of signals by the Prony method, which consists in the fact that, based on the given signal, using the Lean square method, the estimates of the spectral components of the signal are determined, characterized in that they find additive deviations in the determination of the spectral components that satisfy the difference system obtained by linear forecasting, which are used to refine the initial estimates; moreover, the latter take on new values of the spectral components when re-finding deviations to achieve a given accuracy.
RU2008149741/28A 2008-12-16 2008-12-16 Method of estimating parameters of wideband radio signals by prony method RU2430382C2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008149741/28A RU2430382C2 (en) 2008-12-16 2008-12-16 Method of estimating parameters of wideband radio signals by prony method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2008149741/28A RU2430382C2 (en) 2008-12-16 2008-12-16 Method of estimating parameters of wideband radio signals by prony method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2008149741A RU2008149741A (en) 2010-06-27
RU2430382C2 true RU2430382C2 (en) 2011-09-27

Family

ID=42683036

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008149741/28A RU2430382C2 (en) 2008-12-16 2008-12-16 Method of estimating parameters of wideband radio signals by prony method

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2430382C2 (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2516589C1 (en) * 2012-12-10 2014-05-20 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Балтийский Федеральный Университет имени Иммануила Канта" (БФУ им. И. Канта) Method of doppler filtration of ionosphere signals
CN109085426A (en) * 2018-06-27 2018-12-25 国网天津市电力公司 A kind of electric system power frequency component rapid extracting method

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105468880B (en) * 2016-01-18 2018-08-14 大连海事大学 A kind of extracting method of low-frequency oscillation rapid decay signal component parameter

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Марпл. - мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его применения: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990. - 584 с. *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2516589C1 (en) * 2012-12-10 2014-05-20 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Балтийский Федеральный Университет имени Иммануила Канта" (БФУ им. И. Канта) Method of doppler filtration of ionosphere signals
CN109085426A (en) * 2018-06-27 2018-12-25 国网天津市电力公司 A kind of electric system power frequency component rapid extracting method

Also Published As

Publication number Publication date
RU2008149741A (en) 2010-06-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2012517583A (en) Method for locating a set of nodes in a wireless network
DE602005013750D1 (en) METABOLISM MONITORING, METHOD AND DEVICE FOR AERSON
RU2430382C2 (en) Method of estimating parameters of wideband radio signals by prony method
MA29318B1 (en) ESTIMATING NOISE AT FREQUENCY BY SAMPLEING NOISE AT OTHER FREQUENCIES
CN108459087B (en) Multimode Lamb wave mode separation method applied to plate structure damage detection
CN109902877B (en) Gradual calibration method for marine distress target drift prediction model parameters
CN114280366A (en) Sinusoidal signal frequency estimation method based on improved frequency interpolation algorithm
CN112697215B (en) Kalman filtering parameter debugging method for ultrasonic water meter data filtering
CN108507782B (en) Method for detecting period signal crypto period under strong background noise
CN108646248A (en) A kind of passive acoustics for low-speed motion sound source tests the speed distance measuring method
CN102967589A (en) Multi-component three-dimensional fluorescence aliasing spectrum data processing method based on differential spectrum
RU2460093C1 (en) Method of measuring distance using sonar
CN116522085A (en) Full-automatic inhaul cable frequency extraction, fixed-order and cable force identification method and application
RU2351005C1 (en) Method of evaluating signal parameters and device to this end (versions)
JP2000162317A (en) Measurement method for doppler frequency and doppler sonar
DE602007008581D1 (en) METHOD FOR DETERMINING THE ANTIGEN CONTENT IN A SAMPLE THROUGH THE USE OF AN IMMUNOHISTOCHEMICAL DOUBLE DETECTION
Faure et al. Comparison of three algorithms for parametric change-point detection.
CN112541157A (en) Signal frequency accurate estimation method
Wu et al. De-noising algorithm based on compression of wavelet coefficient for MEMS accelerometer signal
JP2004020427A (en) Method of removing noise, and filter for removing noise
RU2531387C2 (en) Method of detecting chirp signals
CN112595889B (en) under-Nyquist sampling and parameter measuring method for non-ideal multi-exponential decay sinusoidal signal
RU2577561C1 (en) Method of measuring pulse response function structure in time in heterogeneous environment
RU2806655C2 (en) Method for detecting narrow band signals
CN108020719A (en) A kind of harmonic detecting method based on improvement windows and interpolated FFT

Legal Events

Date Code Title Description
QB4A Licence on use of patent

Free format text: LICENCE

Effective date: 20130813

QB4A Licence on use of patent

Free format text: LICENCE

Effective date: 20130814

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20181217