陈 鹏， 刘春华， 苏 欣， 涂亚庆， 赵少美

(1. 中国空气动力研究与发展中心 空气动力学国家重点实验室，四川 绵阳 621000；2. 中国空气动力研究与发展中心 设备设计及测试技术研究所，四川 绵阳 621000；3. 陆军勤务学院 军事物流系，重庆 401311)

多频信号可理解为多个单频信号的叠加，其频率估计广泛应用于线性系统识别、低频机械光谱学、电力系统、核磁共振波谱分析以及无损检测等诸多领域[1-3]。

目前，针对多频信号的频率估计算法大致可分为两大类：时域法和频域法。时域法如线性预测法(linear prediction, LP)[4]、计算量更加复杂的多重信号分类法(multiple signal classification, MUSIC)[5]、旋转不变估计法(estimating signal parameter via rotational invariance techniques, ESPRIT)[6]。时域法分辨率高，但所需采样序列长，导致计算量大，且抗噪性差，不利于实际应用。频域法主要利用离散傅里叶变换法(discrete Fourier transform，DFT)对信号进行频谱分析，可利用DSP(digital signal processing)和FPGA(field programmable gate array)等硬件直接实现、计算速度快，抗噪性好，是研究多频信号频率估计的主要方向[7]。

单频信号是多频信号的一种特例，也是研究重点。文献[8]通过频谱两点插值和迭代计算，实现了频率高精度估计，后续称为AM法。文献[9]利用频谱三点插值得到频率估计值，后续称为Candan法。针对单频信号，AM法和Candan法分别是迭代类算法和非迭代类算法中综合性能最好的算法，但处理多频信号时，二者均受其他非待估计频率分量频谱泄漏的影响，频率估计精度差，不能直接使用。

为抑制频谱泄漏影响，文献[10-11]在AM法的基础上，采用频谱相减策略实现了频谱泄漏校正，提高了频率估计精度，但在信号频率间隔较近和中高信噪比条件下的频率估计精度有待提高。……