信号频率估计是雷达、通信、地震监测、传感器网络领域中重要的问题。但奈奎斯特定律要求一个信号周期内采样到2个以上样点,在对高频信号测量时,要求以很高的速率进行采样,因此耗费的硬件成本高。另外,对于低信噪比情况,欠采样频率精确估计的难度进一步增大。为此,本文提出结合中国余数定理、频偏识别、余数筛选、频谱校正四项措施解决该问题。1)中国余数定理:把单频频率估计分解为多个欠采样信号的频率估计,将各通道的频率估计结果做为余数,各采样速率作为模值,代入闭式鲁棒CRT的框架中实现重构。2)频偏识别:针对低信噪比环境下DFT谱峰易于被噪声淹没的事实,论文提出用频移和频偏识别措施来使DFT谱峰信息更为突出,从而减小余数获取时的误差,提高算法抗噪声鲁棒性。3)余数筛选:对进行频偏识别和频谱校正后得到的所有含噪余数,采用余数纠错筛选方法,筛除误差过大的余数;从而进一步提升了整个欠采样估计器对噪声的鲁棒性。4)频谱校正:提出频移补偿的措施对原有的全相位时移相位差频谱校正器作改进,相比于原有频率校正器,改进的全相位时移相位差频率估计降低了各欠采样通道的阈值门限,并与基于Tsui频率校正的频率估计器做了性能比较。经过对两种方法做比较,在低信噪比情况下,两种频率校正器在均方根误差性能指标方面表现相当。但在重构阈值方面,基于Tsui频率校正的欠采样频率估计器重构阈值则更低。仿真实验表明:综合以上四个方面的措施,当本文算法DFT点数选取为512时,重构成功为90%概率时的信噪比门限可低至-15dB,为雷达、声纳等相关检测领域提供了参考。