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公开(公告)号：CN103795660A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410047876.1
申请日：2014-02-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于噪声近似处理的双阶段频率估计方法。该方法将频率估计分为频率粗估计和频率精估计两个阶段进行。在频率粗估计阶段，利用傅里叶变换对含有加性干扰噪声的信号进行频率估计，得到一个粗略的估计值。之后利用信号处理相关技术，构造一个以真实频率和粗估计频率的差值为频率的频差信号。在频率精估计阶段，利用噪声近似理论，对信号进行噪声近似处理，之后利用最小二乘估计算法，得到更为精确的频率估计值。本发明能够降低信噪比门限，提高频率估计的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105372678A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510727307.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/29
CPC classification number: G01S19/29
Abstract: 本发明属于全球导航卫星系统(Global Navigation Satell ite System,GNSS)领域，具体涉及一种GNSS卫星导航信号，即二进制偏移载波(Binary Offset Carrier,BOC)调制信号的正弦BOC调制信号的无模糊跟踪方法。本发明的包括：接收BOC信号；将本地产生的脉冲信号分别与本地产生的PRN信号相乘；两路中频信号分别和超前、滞后本地辅助信号进行积分累加，即卷积运算，得到各个支路的积分累加运算结果；鉴相结果ε输入环路滤波器，经过转化，输出调节量，调节PRN。
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公开(公告)号：CN103905348A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410075483.1
申请日：2014-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于相关函数线性预测和泰勒分解的双阶段频率估计方法。该方法将频率估计分成两个阶段来完成：基于相关函数线性预测的频率粗估计阶段和基于泰勒分解的频率精估计阶段。在频率粗估计阶段，利用线性预测的方法对信号的相关函数进行预测，之后根据线性预测的相关函数来估计信号的频率，得到了频率粗估计值。在频率精估计阶段，定义频率粗估计的估计偏差，将粗估计的偏差带入到相关函数中，再利用泰勒公式分解相关函数，分离出偏差项。根据最小均方误差准则估计该偏差，最终得到信号频率的精确估计。本发明具有频率估计范围广、性能稳定和精度高的优点。
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公开(公告)号：CN103905348B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201410075483.1
申请日：2014-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于相关函数线性预测和泰勒分解的双阶段频率估计方法。该方法将频率估计分成两个阶段来完成：基于相关函数线性预测的频率粗估计阶段和基于泰勒分解的频率精估计阶段。在频率粗估计阶段，利用线性预测的方法对信号的相关函数进行预测，之后根据线性预测的相关函数来估计信号的频率，得到了频率粗估计值。在频率精估计阶段，定义频率粗估计的估计偏差，将粗估计的偏差带入到相关函数中，再利用泰勒公式分解相关函数，分离出偏差项。根据最小均方误差准则估计该偏差，最终得到信号频率的精确估计。本发明具有频率估计范围广、性能稳定和精度高的优点。
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公开(公告)号：CN105372678B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201510727307.6
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/29
Abstract: 本发明属于全球导航卫星系统(Global Navigation Satell ite System,GNSS)领域，具体涉及一种GNSS卫星导航信号，即二进制偏移载波(Binary Offset Carrier,BOC)调制信号的正弦BOC调制信号的无模糊跟踪方法。本发明的包括：接收BOC信号；将本地产生的脉冲信号分别与本地产生的PRN信号相乘；两路中频信号分别和超前、滞后本地辅助信号进行积分累加，即卷积运算，得到各个支路的积分累加运算结果；鉴相结果ε输入环路滤波器，经过转化，输出调节量，调节PRN。
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公开(公告)号：CN103795660B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201410047876.1
申请日：2014-02-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于噪声近似处理的双阶段频率估计方法。该方法将频率估计分为频率粗估计和频率精估计两个阶段进行。在频率粗估计阶段，利用傅里叶变换对含有加性干扰噪声的信号进行频率估计，得到一个粗略的估计值。之后利用信号处理相关技术，构造一个以真实频率和粗估计频率的差值为频率的频差信号。在频率精估计阶段，利用噪声近似理论，对信号进行噪声近似处理，之后利用最小二乘估计算法，得到更为精确的频率估计值。本发明能够降低信噪比门限，提高频率估计的精度。
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