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 PDFInfo
- 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
Links
Landscapes
- Complex Calculations (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
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]:
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 αn(αN=1), удовлетворяющих системе уравнений, составленной из 2N отсчетов сигнала {хk}1. Finding the coefficients α n (α N = 1) that satisfy the system of equations composed of 2N samples of the signal {x k }
2. Нахождение значений zi, удовлетворяющих условию2. Finding the values of z i that satisfy the condition
3. Нахождение коэффициентов Аi, удовлетворяющих системе уравнений3. Finding the coefficients A i that satisfy the system of equations
4. Нахождение коэффициентов λi из условия4. Finding the coefficients λ i from the condition
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:
где - оценки действительных значений параметров Ai,λi; ΔAi, Δλi - аддитивные отклонения (поправки) от действительных значений. Полагая отклонения малыми, разложение (1) можно переписать в следующем виде:Where - 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:
Здесь ; - сигнал, соответствующий ряду Прони (1) для параметров ,.Here ; - signal corresponding to the Prony series (1) for parameters , .
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
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 ,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 ,
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 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 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)
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)
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)
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 |
-
2008
- 2008-12-16 RU RU2008149741/28A patent/RU2430382C2/en not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
Марпл. - мл. С.Л. Цифровой спектральный анализ и его применения: Пер. с англ. - М.: Мир, 1990. - 584 с. * |
Cited By (2)
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 |