[发明专利]基于频谱重心的粗频偏估计方法

权利要求书

1.一种基于频谱重心的粗频偏估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：接收时域信号并将所述时域信号分成n组，并对每个组的时域信号进行N点的快速傅里叶变换以得到n组频域数据，其中，所述n为正整数，N为快速傅里叶变换点数，为2的正整数次幂；

S2：对所述n组频域数据进行处理，以得到含有n个频域数据对数功率的平均值向量；

S3：设置噪声本底的阈值，并根据所述噪声本底的阈值去除所述含有n个频域数据对数功率的平均值向量中的噪声；以及

S4：将去除噪声后的数据进行循环平移，并计算频域重心，以得到频域偏移。

2.如权利要求1所述的基于频谱重心的粗频偏估计方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

根据所述n组频域数据，以得到每一组中各个元素的对数功率；以及

根据所述每一组中各个元素的对数功率，以得到含有n个频域数据对数功率的平均值向量。

3.如权利要求1所述的基于频谱重心的粗频偏估计方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：

当所述平均值向量中的值小于所述噪声本底的阈值时，将所述平均值向量中的值置为0；以及

当所述平均值向量中的值不小于所述噪声本底的阈值时，不改变所述平均值向量中的值。

4.如权利要求1所述的基于频谱重心的粗频偏估计方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

将所述去除噪声后的数据进行循环平移，以得到新的向量；

对所述新的向量进行处理，以得到所述频域重心；以及

根据所述频域重心进行处理，以得到所述频域偏移。

5.如权利要求4所述的基于频谱重心的粗频偏估计方法，其特征在于，所述平移量为N/2点，其中，N为快速傅里叶变换点数，为2的正整数次幂。

6.如权利要求4所述的基于频谱重心的粗频偏估计方法，其特征在于，所述频域重心通过如下公式得到，所述公式为，

f=Σk=1N(k×qk)/Σi=1Nqi,]]>

其中，f为频域重心，q_i为新向量中第i个元素，q_k为新向量中第k个元素，i,k为正整数，N为快速傅里叶变换点数，为2的正整数次幂。

7.如权利要求4所述的基于频谱重心的粗频偏估计方法，其特征在于，所述频域偏移通过如下公式得到，所述公式为，

Δf=|(N+1)/2-f|，

其中，Δf为频域偏移，N为快速傅里叶变换点数，为2的正整数次幂，f为频域重心。