一种基于改进AMDF的时延估计方法

两路传感器接收信号的时延估计是时间到达差(TDOA)定位中需要解决的首要问题。多途效应是影响时延估计性能的重要因素。提出一种基于改进平均幅度差函数（AMDF）的时延估计方法,通过对信号进行多帧延拓与叠加,提高对多途效应的抑制能力。同时,结合广义互相关方法降低算法的噪声敏感性。仿真结果表明,该算法时延估计结果与传统方法相比具有更小的误差和更高的稳定性。     

基于对数域同态滤波的时延估计算法研究

针对水声信道中窄带信号的多途时延估计问题,本文在对复倒谱时延估计方法进行研究的基础上,提出了一种基于对数域同态滤波的时延估计算法.结合复倒谱与同态滤波思想,将接收的窄带信号首先变换到对数域,然后与本地存储的信号进行谱减法,再对相减后的信号进行滤波以消除残余的信号与噪声成分,最后将其恢复到时域以获取多途时延估计.与传统的匹配滤波/相关处理以及复倒谱分析方法相比,本文算法具有时延估计精度高、噪声抑制能力较强等特点.仿真与湖试数据处理结果证明了该方法的有效性.     

声探测技术在反狙击系统中的应用

为了更有效地打击狙击手,降低狙击手的威胁和伤亡率,设计了狙击手声探测定位系统.系统由4个成立体正方形的声传感器阵列、多通道声信号同步采集器和TMS320高速信号处理器及实时显示部分构成.采用基于小波变换的广义相关时延估计方法进行时延估计,避免了信号和噪声先验知识难以获知的缺点和信号平稳性的约束,保证了空间定位的准确性.最后经仿真验证了该方法的有效性.     

强干扰环境下水声时延估计技术研究

水声定位系统是现代深海作业必备的高精度水下定位装备,精确的时延估计是实现高精度水声定位的基础,但由于信号远距离传输以及强干扰的影响,水声定位系统时延估计精度较低.针对此问题该文提出一种基于子空间理论的宽带强干扰抑制方法,首先通过贝叶斯信息量准则估计子空间维度,然后推导了不同信号假设下的概率密度函数,求解未知参数的最大似然估计,构造广义似然比并通过最优匹配广义似然比检测法估计与期望信号最匹配的子空间,然后以此构造空间投影算子对接收数据进行线性投影,最终抑制干扰和噪声,提高时延估计精度.仿真结果表明该方法能够有效抑制干扰和噪声的影响,提高定位系统时延估计精度.     

频差存在时广义相关时延估计方法研究

研究了两个接收站输出信号的频率有差异时的时延估计问题并针对广义相关时延估计提出了改进方法.首先理论推导了频率差异是如何影响广义相关时延估计的,接着应用频域相关函数对频差做准确估计和补偿,最后给出了频差补偿后的广义相关时延估计方法.以四种常用通信信号为例,仿真验证了不同信噪比下提出方法的正确性和有效性.     

基于HHT时频图的时延估计方法

时延估计方法主要有广义相关法、相位数据法以及自适应时延估计法等。对于水中爆炸冲击波这种瞬态、非平稳信号的时延估计,常用的时延估计方法存在一定的误差。针对爆炸冲击信号的特征,利用HHT变换在处理非平稳信号的优势,提出了一种基于希尔伯特黄时频图的时延估计方法。该方法首先将信号进行EMD分解,然后得出爆炸信号的时频图,最后根据时频图中能量最大的频率所对应的时间得出时延估计。仿真实验表明,该方法能够有效、精确地对爆炸冲击信号进行时延估计。     

一种互谱相位在时延估计中的应用方法

时延估计(TDE)是水声领域的重要研究课题,基于时延估计的水声目标被动测向、被动定位技术是水声目标无源定位的重要分支。目前,较为常用的时延估计方法有基本互相关法(NCC)、广义互相关法(GCC)、自适应时延估计(LMS)等。不同于以上方法的思路,该文利用两路信号的互谱相位(CSP)设计了一种时延估计的新方法,该方法将互谱相位进行傅里叶变换,利用其变换域估算相位斜率以求取时延,能够实现多目标分辨、消除时延估计模糊与背景起伏。仿真实验证明,该方法效果要优于基本互相关,广义互相关等方法。     

结合匹配滤波与互相关的时延估计方法

用8位单片机实现广义互相关时延估计方法时,受RAM容量的限制频域算法难于实现.为此,研究了基于互相关的时间延迟算法,提出了一种基于匹配滤波与互相关联合的时延估计的算法,并将其应用到基于8位单片机的音频信号延时估计中.所提出的方法不但运算量小,而且在低信噪比下也能具有较强的稳定性.     

基于信号循环平稳性的多径时延估计

本文提出了一种基于信号循环平稳性的多径时延估计算法将高分辨的已知信号多径时延估计方法一WRELAX算法,改造应用于观测信号的循环相关输出.一方面通过循环相关实现对噪声和干扰有效抑制,另一方面又使算法具备对多径时延的处理处理.仿真实验结果及分析证实了算法的有效性.     

基于单电磁矢量传感器的多参数联合估计

利用电磁矢量传感器来实现信号多参数的联合估计是近年来信号处理领域的一种新的方法和途径。基于单个电磁矢量传感器通过构造两组具有固定时延的接收数据,利用TLSESPRIT算法和矢量叉积相结合实现了多参数的联合估计,参数自动完成配对,可以最多同时估计5个不相关的信号,且空间到达角、极化参数的估计和信号频率的估计是两个相互独立的过程互不影响,与利用极化敏感阵列进行参数估计相比计算量小,并通过计算机仿真验证了此方法的有效性。     

奇异值分解的HB加权广义互相关时延估计

传统广义互相关时延估计技术是直接基于测量数据,其精度受环境噪声及异常值波动影响显著下降。针对上述问题,提出了一种新的时延估计算法,即奇异值分解的HB(Hassab-Boucher)加权广义互相关法。首先,将接收到的信号进行奇异值分解处理,抑制环境噪声的影响并提高信号的信噪比;其次,采用降噪后的信号进行互功率谱计算时引入HB加权函数,达到锐化互相关函数峰值的目的;最后,在时延初值未知的情况下,提出了一种基于中位数与平均数结合的时延后处理方案,去除时延估计结果中的异常值波动,得到最优时延估计值。仿真实验结果表明,在低信噪比条件下,与传统的广义互相关和基于奇异值分解的广义互相关参考方法相比,本文提出方法的异常点百分比和均方根误差更低,时延估计正确率更高。      

四阶统计量在时差定位中的应用

实际时差定位中需要从有高斯噪声的环境中估计信号的时延 ,但基于互相关或互功率谱的时延估计方法对噪声十分敏感 ,本文作了基于四阶统计量的时延估计 ,并给出了几种求解延时的方法 ,可以很好地解决这一问题。     

低信噪比下互相关时延估计器的FPGA实现

在时延估计算法中,相关法是一种经典的算法。时域互相关法可用来进行整数倍和非整数倍采样周期的时延估计,即使是在极低的信噪比(SNR)条件下,利用较多的数据也能获得准确和稳定的估计结果。为提高时延估计分辨率,给出了一种采用sinc函数对信号进行非整数倍采样周期延时的相关估计算法,通过仿真比较了未插值、两倍插值法和sinc函数延时法的估计精度和计算量,证明sinc函数延时法性能最优。基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现的改进型互相关时延估计器能够实现在低信噪比下时延差的准确估计。     

一种无线电话音信号时差估计方法

无线电话音信号的时差估计一直是个难题,其主要原因有话音信号带宽较窄且非平稳、在时域上具有非连续性及无线电信道(特别是短波信道)衰落的非一致性。针对上述特点,提出了使用短时处理技术来估计两路信号互相关谱的线性相位的无线电话音信号时差估计方案。新方案融合了话音激活检测技术和短时分段处理技术,并使用加权最小二乘相位拟合方法来求解时差。对比实验表明新方案的时差估计效果显著优于经典的广义互相关算法。     

对称α稳定分布噪声环境下短波衰落信号时延估计的新算法

脉冲噪声环境下信号时延估计是信号处理领域十分活跃的研究方向。在对称α稳定分布噪声环境下,文章提出了一种基于非线性压缩核函数（NCCF）的短波衰落信号的时延估计算法。该算法采用非线性压缩核函数抑制了对称α稳定分布噪声的脉冲拖尾,同时较好保持了目标信号之间的互相关特性,从而保证了信号时延估计的准确性。同以往算法相比,本算法不仅降低了计算复杂度,而且对于衰落信号的时延估计具有更强的稳定性。理论证明和仿真结果均表明,该算法比GCC、FLOC、GCF和非线性变换等算法具有更好的时延估计有效性和准确度。      

基于LMS的广义互相关时延估计

针对复杂环境下听觉系统中对声音信号先验知识获取较难的问题,提出了一种基于最小均方自适应滤波的广义互相关时延估计方法。对传声器接收到的声源信号先进行自适应滤波,提高信号的相似度,再对滤波器权值进行平滑相干加权得到广义互相关函数来估计时延。该方法具有较强的鲁棒性,又不依赖于统计先验知识。试验证明其适用于复杂的噪声环境,提高了精度。     

一种自适应时延估计的新方法

最小均方（LMS）算法可用来进行时延估计。当算法收敛后,可以根据滤波器权系数最大值的位置估计整数倍采样周期的时延。为了估计非整数倍采样周期的时延,常用SINC函数插值法和约束自适应方法。利用SINC函数的特点和拉格朗日条件极值,对自适应时延估计的滤波器权系数做了改进,提出了新的约束自适应时延估计方法。仿真实验表明,提出方法的性能优于传统的自适应时延估计算法。     

一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计

在存在多径信号和空间相关性未知的背景高斯噪声情况下,不考虑多径信号传输的传统时延估计方法的性能会受到影响,甚至恶化。针对此问题,提出了一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计算法,并对该算法的多径时延估计性能进行了收敛性能分析。该算法能够有效抑制空间相关性未知噪声的影响,在低信噪比的情况下能够直接、准确地进行自适应多径时延估计,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔时延的缺点。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。