对通信信号的时差估计技术

以循环相关理论为基础,讨论了利用循环互相关再相关法进行通信信号时差估计的算法原理,通过仿真验证了时差估计的效果。理论分析和仿真表明该算法具有优越的信号选择能力与干扰和噪声抑制能力;并指出了该方法的优缺点,阐明了该方法适合应用于对通信源的时差估计。     

基于循环谱的直扩信号到达时差估计

以循环谱理论为基础,分析了直扩信号在平稳噪声及窄带干扰情况下的循环统计特性,研究了直扩信号的到达时差估计模型和提取方法。在单一循环频率的基础上,对算法进行改进,提出了全相干循环估计器的到达时差算法。通过计算机仿真,验证了改进算法不仅对信号具有选择能力,而且较单循环估计器和传统互相关方法具有更强的抑制噪声能力。最后通过仿真得到了估计性能曲线,验证了理论的正确性。     

无先验参数条件下直扩信号时差估计研究

周期谱相关具有较强的抑制噪声和抗干扰的能力,适应于低信噪比时差估计的情况,但其抗噪声和干扰能力完全在于循环频率的选择。目前关于直扩信号时差估计的研究都是建立在循环频率已知的前提下进行的。运用直扩信号的周期谱特性,可在无先验参数条件下确定其循环频率,对时差进行估计,大大降低了谱相关时差估计算法的计算量。仿真结果表明,该方法是切实可行的。     

对噪声调频干扰源的站间到达时差测量

该文针对无源系统中对噪声调频干扰源的到达时差测量,提出了对接收到的噪声调频干扰源信号进行增量调制编码,然后对增量调制编码序列进行抽取传输,利用抽取后序列采用相关时差法可以估计主辅站信号到达时差,并通过三次样条插值提高时差估计精度,给出了其时差估计表达式。通过仿真表明,该方法与直接利用噪声信号相关估计时差具有同等的效果,而该方法可以大大降低主辅站间的通信数据量。     

双谱法时差估计在井下超声测流中的应用

本文提出将双谱法时筹估计应用到井下超声石油流量计.时差估计对井下超声流量计的准确度起决定性的作用,而传统的互相关时差估计法会受到相关性高斯噪声的影响,导致较大的误差.双谱法时差估计理论上能够完全抑制高斯噪声,因此我们提出用双谱法时差估计替代互相关法来应对有相关性高斯噪声存在的情况.文中通过数值模拟和对实验流量计采集到的数据进行分析,得到了双谱法和传统的互相关法时差估计各自的适用范围和优缺点.     

基于自适应分解级数小波去噪的TDOA估计算法研究

在无源时差(Time Difference of Arrival, TDOA)定位技术中，针对现有基于广义互相关时差估计方法对目标信号波形相关度要求高、信号受噪声干扰严重时其时差估计精度难以满足实际需求等问题，提出一种具有自适应分解级数的小波去噪预处理时差估计方法。对待处理信号进行多级小波分解，计算分解后各级系数向量的能量贡献率累加和(Energy Contribution Rate Cumulative sum, ECRCs),以满足ECRCs不小于80%的最小分解级数作为小波去噪的分级参数。结合计算的自适应分解级数及小波去噪方法对待处理信号进行自适应去噪处理，结合广义互相关算法对处理后信号进行峰值分析，得到两信号的时差值。通过仿真信号及甘肃某地实测的TDOA数据进行分析验证，结果表明，所提方法可有效提升时差估计精度及稳定性，尤其信号受噪声干扰较大时具有一定优势。     

一种参数途径的自适应时延估计方法

时差定位应用中,需要首先对2个分开的传感器侦收的来波信号进行离散采样,然后估计时差。时差通常不是采样间隔的整数倍,导致常用时差估计方法的估计误差值可能达到0.5倍采样间隔。研究人员常用插值运算减小估计误差,但运算量较大。参数途径时延估计方法可以直接估计非整数倍采样间隔的时差,且不需要插值运算,运算量较小。应用(LMS)算法来实现参数途径时延估计方法,通过理论推导给出了时延估计的方法和步骤。计算机仿真验证表明了新方法的有效性和正确性。     

相位噪声对时差估计的影响分析

在到达时间差(TDOA)测量中,两异地接收站所配备的本振都会存在相位噪声,该相位噪声会影响时差测量的性能。该文分析了相位噪声对经典的互相关法时差估计无偏性的影响,同时推导了仅考虑相位噪声时TDOA估计精度的克拉美罗下限(CRLB)。并进一步得到了相位噪声与加性噪声都存在时的CRLB及其相对于加性噪声环境下的CRLB退化系数。仿真结果验证了理论分析的结果。     

四阶统计量和时差定位中的应用

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。     

LS曲线拟合下的时差估计

针对时差估计（TDE）易受噪声影响产生模糊的问题,推导了单频信号、线性调频（LFM）信号以及二进制相移键控（BPSK）信号的互相关（CC）函数表达式,以最小二乘（LS）曲线拟合细化CC函数的幅度谱,获取精确的时差估计。首先对CC函数的幅度谱进行谱峰搜索,得到时差的粗估计,然后对CC函数的幅度谱以时差的粗估计为界,根据脉内调制类型,选择相应的一次或二次曲线,进行LS曲线拟合,降低噪声项对信号项的影响,可有效排除伪峰和局部最大,获得时差的精确估计。仿真结果显示,在信噪比大于6 dB时,BPSK信号的时差估计均方根误差接近零。