基于拟合的宽带跳频信号的高精度时延估计方法

结合目前跳频信号带宽越来越宽、跳频点越来越多的特点,文中提出了一种充分利用宽带跳频信号频域特征的直线拟合时延估计方法,并针对解模糊过程中存在的奇异点问题,提出了采用周期拟合的处理方法,实验和分析表明该改进算法能够实现皮秒量级的时延估计精度,且易于工程实现.     

一种新的跳频信号时延估计方法

针对噪声环境下的跳频信号,提出了一种基于稀疏分解的时延估计方法。对跳频信号采用稀疏分解重构进行了研究,在此基础上,在不同天线下对跳频信号分别进行重构,得到每跳信号对应的载波频率和时间中心,从而估计出跳频信号的时延。仿真结果表明,在信噪比大于7 dB时,跳频信号的时延估计误差基本趋近于零,验证了时延估计方法的有效性。     

一种新的宽带跳频信号时延估计方法及精度分析

随着跳频信号的广泛应用,对其时延估计也日趋重要,其难度也越来越大,但目前建立的模型一般为窄带模型,且估计精度受采样时间间隔的限制,针对此问题,本文研究了一种跳频信号的新时延估计方法.该方法充分利用跳频信号特征,提取参考频率点处的相位差,利用相位差与时延的关系估计跳频信号的时延.仿真实验表明该方法的估计精度不直接受采样时间间隔的影响,可达到皮秒量级.该方法也适用于估计其它频域信息丰富的信号时延,且易于工程实现.     

阵列信号处理中的时延估计

在有噪情况下，精确的时延估计是非常困难的，本文提出了一种新的时延估计方法，该方法有效地降低了噪声对时延估计的影响，和常用的自相关函数法相比较，这种算法明显降低了时延的估计误差。     

基于模糊函数频率轴投影的CDMA信号时/频差估计

对地面辐射源的定位可以通过估计两颗卫星接收信号的时差和频差来实现。CDMA信号具有带宽大、数据长的特点,传统的时差和频差估计方法运算量大,难以实时处理。利用CDMA信号模糊函数具有图钉型的特点,对两路CDMA信号的模糊函数在频率轴上进行投影,根据投影峰值位置估计两路CDMA信号中各用户的频差,再对信号补偿频率后通过一次相关估计各用户的时差。由于模糊函数在频率轴上投影的计算可以通过若干次FFT快速实现,因此本文提出的算法相对传统的二维搜索模糊函数峰值的算法运算量显著降低。仿真结果表明,该方法能够快速精确地估计出CDMA信号中各用户的时/频差。     

基于中国余数定理的跳频信号相时延估计方法

跳频信号每跳带宽窄且多跳间积累困难,利用传统方法对其时延估计精度都很低。针对该问题,该文充分挖掘跳频信号宽跳带的潜能,建立了多频点相时延估计模型,把时延估计问题转化为整周模糊求解问题;然后在解模糊过程中引入中国余数定理,针对非合作场景中模数无法选择的问题,提出一种基于虚拟频点的干涉相位外推方法,构造出鲁棒中国余数定理的适用条件;最后采用闭式鲁棒中国余数定理解算整周模糊,得到高精度的相时延。该方法具有精度高、运算量小、不依赖于信道衰落特性的优点。仿真结果验证了所提模型及方法的有效性和正确性。     

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GPU的宽带信号时延差与相位差估计方法

针对多天线信号合成系统对于宽带、高速、并行信号的实时合成需求,设计了基于图形处理单元（Graphics Processing Unit,GPU）的宽带信号时延差与相位差估计方法,对估计方法中的快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT)、共轭相乘、累加平均等模块进行了相应的线程并行程序设计。为充分发挥GPU的并行运算能力,利用异步流并发的方式对估计方法进一步优化,从结构层面有效提高了数据的并行处理效率。对基于GPU的宽带信号时延差与相位差估计方法进行了实验验证,多次实验测试结果表明,数据量为512 000时,在保证估计正确性的基础上,该方法相比传统串行CPU估计方法约有125倍的加速比,采用该方法可实现对多天线信号参数的实时估计。     

面向OTFS的时延-多普勒域信道估计方法综述

为了在高移动性场景中提供稳定可靠的通信服务,6G系统可考虑基于时延–多普勒（DD）域的正交时频空间（OTFS）作为其调制方案。OTFS通过将发送符号映射到DD域,再将其二维变换到时间–频率（TF）域,使所有发送符号具备获取时频全分集的潜力,有效提高了双选择性信道下的通信性能。由于DD域等效信道具有很多良好性质,现有OTFS信道估计方法大多在DD域完成。考虑实现思路的差异和算法应用场景的区别,已有面向OTFS的DD域信道估计方法被划分为3类并进行综述。最后总结分析了当前DD域信道估计方法的挑战及潜在解决思路。     

频差存在条件下时延估计性能及参数选取方法研究

利用二阶统计理论,推导并得出了频差存在条件下时延估计值的均值是一个频差和时域相关长度乘积的辛格函数,从理论上澄清了频差对时延估计精度的影响;提出了在频差存在条件下时延估计的参数选取方法,并进行了仿真验证.     

基于时频表示的LFM信号参数估计方法

宽带非平稳干扰LFM信号对DSSS系统通信性能威胁较大,为抑制其干扰,必须估算LFM信号参数。在此介绍了几种时频表示方法及其特点,然后采用Radon变换或Hough变换相结合的方法进行LFM信号参数估计,讨论了LFM参数估算过程对时频表示方法的要求。分析表明,选择适当的函数是时频分布估计LFM信号参数的重点,分数傅里叶变换有相对好的LFM信号参数估计性能。     

超宽带信号时延估计算法研究

研究定位中的超宽带(Ultra Wide-band,简称UWB)信号时延估计问题,给出UWB信号的模型,在研究传统的相关法、双谱法及MUSIC算法的基础上,提出一种改进的MUSIC算法.通过仿真实验,给出估计性能曲线,和传统的相关法、双谱法及MUSIC算法相比,仿真结果表明改进的MUSIC算法具有更好的估计性能.     

房间环境下基于四阶累积量的语音时延估计

主要研究了利用四阶累积量在房间环境下的语音信号时延估计。根据模拟实验环境和实际实验环境下的仿真结果,分别比较了在高斯白噪声情况下与有色高斯噪声情况下基于二阶统计量的广义互相关法和基于四阶累积量的时延估计法性能,验证了四阶累积量法的有效性。仿真结果表明四阶累积量法具有很好的鲁棒性。     

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。     

基于互模糊函数的宽带信号时差估计

提出了一种新的高精度时差估计算法。传统的直接互相关测时差法,在低信噪比时的测量精度较差,不能满足高精度估计的要求。这种基于互模糊函数的算法与传统的直接互相关法相比,更适用于低信噪比情况下的时差估计。     

Time Delay Estimation Based on Entropy Estimation

Abstract--This paper presents a novel time delay estimation （TDE） method using the concept of entropy. The relative delay is estimated by minimizing the estimated joint entropy of multiple sensor output signals. When estimating the entropy, the information about the prior distribution of the source signal is not required. Instead, the Parzen window estimator is employed to estimate the density function of the source signal from multiple sensor output signals. Meanwhile, based on the Parzen window estimator, the Renyi＇s quadratic entropy （RQE） is incorporated to effectively and efficiently estimate the high-dimensional joint entropy of the multichannel outputs. Furthermore, a modified form of the joint entropy for embedding information about reverberation （multipath reflections） for speech signals is introduced to enhance the estimator＇s robustness against reverberation.     

一种基于幅值加权的互相关时延估计新方法

针对无源时差定位中的互相关法时延估计在低信噪比条件下准确度低的问题,文中提出了一种新的幅值加权方法对互相关法进行改进。幅值加权是利用输入信号的幅频特性扩大互相关功率谱函数信号频点处的幅值,相对弱化信号频点外的功率谱小尖峰的影响,近似满足准确估计时延值所需的理想的互相关功率谱条件,进而提高时延估计的准确度。实验仿真表明,在信噪比较低时,与传统互相关法相比,采用幅值加权的互相关法能够更为准确地计算出时延值。该方法对时延估计研究具有一定参考价值。     

基于三阶累积量的多径时延估计

研究多径传输条件下的时延估计问题。利用三阶累积量的一维切片作为高阶统计量,结合相关算法原理,提出一种新的时延估计算法。为提高时延估计精度,对相关数据进行了加权处理。该算法可有效抑制空间相关高斯噪声或对称分布噪声,得到非高斯信号准确的时延估计。算法具有计算量小,易于实现的优点。仿真结果表明了该算法的有效性。     

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。     

基于广义互相关函数的声波阵列时延估计算法

针对多通道阵列声波信号时延估计问题,提出了一种平均广义互相关函数算法。该算法首先计算相邻通道信号的相位变换广义互相关函数（PHAT—GCC）,然后将多个相位变换广义互相关函数进行平均,再根据峰值位置进行时延估计。试验表明,该算法充分利用了多个通道的信息,优于传统的互相关函数算法。