對被噪聲污染的正弦波信號進(jìn)行頻率估計是信號參數(shù)估計中的經(jīng)典問題,，目前國內(nèi)外已提出不少方法。文獻(xiàn)給出了在高斯白噪聲中對正弦波信號頻率進(jìn)行最大似然估計算法,，該算法能夠達(dá)到卡拉美-羅限(CRB),，但計算量大，實現(xiàn)困難,。FFT頻率估計方法具有速度快,、便于實時處理的特性而得到了廣泛應(yīng)用。但FFT頻率估計方法得到的是離散頻率值,，當(dāng)信號頻率與FFT離散頻率不重合時,，由于FFT的“柵欄”效應(yīng)，信號的實際頻率應(yīng)位于兩條譜線之間,。顯然僅僅利用FFT幅度最大值估計信號頻率難以滿足精度要求,，因此各種插值算法應(yīng)運(yùn)而生。文獻(xiàn)給出了Rife算法,，在對輸入信號進(jìn)行一次FFT運(yùn)算后,，利用最大譜線及其相鄰的一根次大譜線進(jìn)行插值來確定真實頻率位置。當(dāng)信號的真實頻率處于兩相鄰量化頻率之間的中心區(qū)域時,，Rife算法精度很高,，但是在FFT量化頻率附近的誤差卻較大。文獻(xiàn)提出了一種修正Rife算法,，通過對信號進(jìn)行頻移,，使新信號的頻率位于兩個相鄰量化頻率點(diǎn)的中心區(qū)域，然后再利用Rife算法進(jìn)行頻率估計,。文獻(xiàn)提出了基于傅里葉系數(shù)插值迭代的頻率估計方法,，該方法能夠有效提高精度，但需要多次串行迭代，不利于發(fā)揮FPGA并行處理的優(yōu)勢,。本文分析了以上3種算法的特點(diǎn),，并以之為基礎(chǔ)結(jié)合FPGA的并行處理優(yōu)勢，提出了一種利用信號FFT插值系數(shù)的幅度和相位信息來構(gòu)造頻率修正項的新算法,。

　　1 基于FFT插值的正弦波頻率估計法

　　1．1 算法原理

　　單一頻率正弦信號表示為：

　　式中：A,，f0，θ分別為正弦信號的幅度,、頻率和初相,；fs為采樣頻率。目前基于FFT的正弦信號頻率估計分為2個過程來實現(xiàn)：粗測頻和精測頻,。粗測頻通過直接觀察FFT幅譜最大值點(diǎn)m來完成,，受觀測時長T的限制，誤差范圍為±l／(2T),。假設(shè)為信號頻率的真實值,，δ為信號頻率與其FFT幅度最大處對應(yīng)頻率的相對偏差，m,，與δ的關(guān)系如式(2)所示：

　　考慮到FPGA并行計算的特點(diǎn),，利用流水線結(jié)構(gòu)同時計算多個Xm+p，Xm+p-1值,，將串行迭代變?yōu)椴⑿械?，其運(yùn)算步驟歸納如下：

　　本文提出的算法分為粗測頻(步驟1)和精測頻(步驟2，3),，頻率估計值為粗測結(jié)果與精測結(jié)果之和,。

　　1．2 算法分析

　　本文算法與文獻(xiàn)提到的算法主要區(qū)別在于步驟3。算法將正弦波信號所在頻段[m-1,，m+1]細(xì)化為5個子頻段,，如圖1所示，并根據(jù)δ1值的大小判斷信號譜線位置,，使信號的頻率位于某子頻段的中心區(qū)域再進(jìn)行頻率估計,。

　　該算法也可認(rèn)為是對Rife算法的一種修正，通過適當(dāng)增加運(yùn)算量提高了估計精度,。當(dāng)p=O及p=1時,，該算法退化為Rife算法。

　　與MRife算法相比：MRife算法是通過對原始信號進(jìn)行平移,，然后對平移后的信號做FFT,，重新用Rife算法計算δ。從式(3)可以發(fā)現(xiàn)“信號平移+FFT”與Xm+p時域運(yùn)算是一致的,，所不同的是,，由于計算單個Xm+p只需N次復(fù)數(shù)乘法和N次復(fù)數(shù)加法,，運(yùn)算量比“信號平移+FFT”小，因此本文算法可同時計算多個Xm+p,，Xm+p-1,，以提高估計精度。

　　2 算法硬件實現(xiàn)

　　本文算法充分利用了FPGA并行計算的優(yōu)點(diǎn),，在FPGA實現(xiàn)時采用流水線模式,，經(jīng)過固有時間后，每個時鐘周期可以輸出一個指定操作的結(jié)果,，提高了算法的運(yùn)算速度,。

　　從前面的分析可知，整個測頻算法主要包括粗測頻和精測頻2個部分：首先對信號作FFT運(yùn)算并進(jìn)行譜峰搜索得到峰值位置,；再通過插值FFT運(yùn)算得到頻率偏差δ1，δ2,；粗測頻部分可以直接調(diào)用相關(guān)FPGA的FFT庫函數(shù)完成,。從式(3)可知精測頻部分需要大量計算三角函數(shù)，本文采用查表法來實現(xiàn),。整個算法流程如圖2所示,。

3 仿真分析

　　信噪比定義為：，σ為噪聲均方誤差,。對正弦波信號,，在相位、幅度和頻率3個參數(shù)均是未知的情況下,，頻率估計的方差下限為：

　　式中N為樣本數(shù),。在仿真中設(shè)fs=167 MHz，N=512,，因此兩條譜線間的頻率差為△f=fs／N?，F(xiàn)取fi=45．5△f+(i-1)△f／20(i=l，2,，…,，21)的正弦波，即對應(yīng)FFT后峰值位置與信號真實峰值偏差δ為[-0．5,，0．5],。對每個頻率fi的取值分別作l 000次Monte Carlo試驗，計算δl,，δ2的均方根誤差(RMSE),，定義比率R=RMSE／CRB，仿真結(jié)果如圖3,、圖4所示,。RSN取-20 dB～0 dB，步長為0．5 dB，分別做1 000次Monte Carlo試驗,，計算新算法的歸一化頻率估計均方誤差,，仿真結(jié)果如圖5所示。

　　仿真結(jié)果表明δ2不隨被估計信號的頻率分布而產(chǎn)生波動,；當(dāng)RSN>-14 dB時,，新算法頻率估計值的方差在整個頻段都接近卡拉美-羅限，具有穩(wěn)定的性能,。

　　4 結(jié)論

　　本文在分析Rife,，MRife和傅里葉系數(shù)插值迭代3種算法的基礎(chǔ)上，將串行迭代變?yōu)椴⑿械?，由此得出了一種快速頻率估計算法,，并分析了新算法與前3種算法的異同。計算機(jī)仿真結(jié)果證實新算法能夠快速,、高精度估計單頻信號的頻率,，便于工程實現(xiàn)，適合應(yīng)用在雷達(dá),、電子對抗等對處理實時性要求非常高的領(lǐng)域,。