Меню
Публикации
2026
2025
2024
2023
2022
2021
2020
2019
2018
2017
2016
2015
2014
2013
2012
2011
2010
2009
2008
2007
2006
2005
2004
2003
2002
2001
Главный редактор
НИКИФОРОВ
Владимир Олегович
д.т.н., профессор
Партнеры
doi: 10.17586/2226-1494-2026-26-1-214-217
УДК 681.51.015
Оценка частоты гармонической несущей возмущенного амплитудно-модулированного сигнала
Читать статью полностью
Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования:
Аннотация
Ссылка для цитирования:
Бобцов А.А., Оськина О.В., Слита О.В., Николаев Н.А., Бойцев А.А. Оценка частоты гармонической несущей возмущенного амплитудно-модулированного сигнала // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2026. Т. 26, № 1. С. 214–217. doi: 10.17586/2226-1494-2026-26-1-214-217
Аннотация
В работе предложен новый алгоритм оценивания частоты несущей амплитудно-модулированного сигнала при наличии помех измерений. Выполнена оценка максимальной амплитуды возмущающего воздействия, при котором задача оценки неизвестной частоты может быть решена в рамках предлагаемого подхода. Задача оценки частоты решается в несколько этапов: параметризация исходного измеряемого сигнала к виду линейной регрессии; применение нелинейного преобразования координат исходной регрессионной модели; оценка неизвестной частоты. Результаты работы могут быть использованы при решении практических задач в областях обработки и оценивания параметров синусоидальных сигналов, подверженных влиянию возмущения.
Ключевые слова: синусоидальный сигнал, линейная регрессионная модель, идентификация параметров, возмущение
Список литературы
Список литературы
1. Hsu L., Ortega R., Damm G. A globally convergent frequency estimator // IEEE Transactions on Automatic Control. 1999. V. 44. N 4. P. 698–713. https://doi.org/10.1109/9.754808
2. Marino R., Tomei P. Global estimation of n unknown frequencies // IEEE Transactions on Automatic Control. 2002. V. 47. N 8. P. 1324–1328. https://doi.org/10.1109/tac.2002.800761
3. Ведяков А.А., Бобцов А.А., Пыркин А.А. Оценивание параметров синусоидального сигнала с нестационарной амплитудой // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2017. Т. 60. № 9. С. 812–817. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2017-60-9-812-817
4. Vedyakov A.A., Vediakova A.O., Bobtsov A.A., Pyrkin A.A., Aranovskiy S.A. Frequency estimation of a sinusoidal signal with time-varying amplitude // IFAC-PapersOnLine. 2017. V. 50. N 1. P. 12880–12885. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2017.08.1940
5. Ле Ван Туан, Коротина М.М., Бобцов А.А., Арановский С.В. Алгоритм идентификации линейно меняющейся частоты синусо-идального сигнала // Научно-технический вестник информацион-ных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 1. С. 52–58. https://doi.org/10.17586/2226-1494-2019-19-1-52-58
6. Zhao S., Li X.-G., Zhang L.-L. Efficient iterative frequency estimator of sinusoidal signal in noise // Circuits Systems and Signal Processing. 2017. V. 36. N 8. P. 3265–3288. https://doi.org/10.1007/s00034-016-0453-x
7. Bobtsov A., Aranovskiy S., Efimov D., Pyrkin A., Vorobev V., Wang J. Power noise filtration in DREM // Proc. of the European Control Conference (ECC). 2024. P. 2259–2264. https://doi.org/10.23919/ ECC64448.2024.10590913
8. Aranovskiy S., Bobtsov A., Ortega R., Pyrkin A. Performance enhancement of parameter estimators via Dynamic Regressor Extension and Mixing // IEEE Transactions on Automatic Control. 2017. V. 62. N 7. P. 3546–3550. https://doi.org/10.1109/ tac.2016.2614889
