基于循环二次相关的时延估计

针对无源定位中时延估计的问题,在研究循环二次相关时延估计算法的基础上,结合希尔伯特差值时延估计算法,提出了一种新的时延估计方法。该方法运用希尔伯特差值法对循环二次相关峰值进行锐化处理,提高了时延估计精度,能在低信噪比条件下取得更好的时延估计性能。仿真验证了算法的有效性。     

Joint estimation of time delay and frequency delay in impulsivenoise using fractional lower order statistics

New methods for time delay estimation and joint estimation of time delay and frequency delay in the presence of impulsive noise are introduced. First, degradation of the conventional approaches based on second-order statistics is shown both theoretically and experimentally. Then, a new class of robust algorithms are developed using the theory of alpha-stable distributions, including the fractional lower order covariance (FLOC) method, which is formulated for the time delay estimation problem and the fractional lower order ambiguity function (FLOAF), which is defined for the joint estimation of time delay and frequency delay. It is shown that these new methods are robust for both Gaussian and non-Gaussian impulsive noise environments. The improved performance is clearly demonstrated through detailed analysis and comprehensive simulations with computer-generated data as well as actual radar and sonar clutter data     

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。      

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。     

A new correntropy based TDE method under <Emphasis Type="Italic">α</Emphasis>-stable distribution noise environment

This paper presents a robust time delay estimation algorithm for the α-stable noise based on correntropy. Many time delay estimation algorithms derived for impulsive stable noise are based on the theory of Fractional Lower Order Statistics (FLOS). Unlike previously introduced FLOS-type algorithms, the new algorithm is proposed to estimate the time delay by maximizing the generalized correlation function of two observed signals needing neither prior information nor estimation of the numerical value of the stable noise’s characteristic exponent. An interval for kernel selection is found for a wide range of characteristic exponent values of α-stable distribution. Simulations show the proposed algorithm offers superior performance over the existing covariation time delay estimation, least mean p-norm time delay estimation and achieves slightly improved performance than fractional lower order covariance time delay estimation at lower signal to noise ratio when the noise is highly impulsive     

一种基于最小统计噪声估计的改进谱减法

针对传统最小统计噪声估计谱减法在低信噪非平稳噪声环境下存在的噪声估计误差较大及搜索延迟较大的问题,对带噪语音进行频域平滑然后进行全局平滑,并且提出使用双向搜索的方法,减小了搜索延迟.实验结果表明,文中提出的方法有效地实现了语音增强,具有一定的使用价值.     

基于手机的声学超宽带室内定位

针对室内定位技术部署复杂、成本高的问题,提出了一种利用手机接收声学信号通过脉冲压缩进行室内定位的方法。通过借鉴雷达系统中的脉冲压缩技术,将信号和噪声分离,并提取出信号到达时延估计。为了减小定位误差,研究了手机的声学特性,设计了声学超宽带信号的信道模型,将应答节点时延回传,进一步减小信号传播的时延估计。在停车场的试验结果表明：定位结果和实际位置相符,平均定位误差在30 cm以内。     

—种有约束的自适应LMK时延估计算法

提出了一种有约束的自适应LMK时延估计算法，该算法的代价函数根据估计误差的峭度选取，算法直接对时延进行估计，不需进行插值运算。最后用实测的直升机辐射的噪声数据进行了仿真，表明新算法具有更快的收敛速度。     

基于改进语音存在概率的自适应噪声跟踪算法

在非平稳环境下,由于时间递归平均噪声功率谱估计算法会出现跟踪延迟和估计误差等问题,本文采用一种新的方式对其核心部分语音存在概率（speech presence probability, spp）进行估计。利用时域特征能量与频域特征谱熵的比值能熵比作为新的特征来构建其与spp的正比关系,从而得到当前语音帧的spp估计值;然后用双平滑系数对该值进行平滑;最后结合时间递归平均算法得到估计的噪声功率谱。该算法充分利用语音帧频点的特征信息控制spp的估计值,以此自适应地跟踪噪声变化。实验结果表明:在地空通信环境下,该方法能够准确且连续地跟踪噪声功率谱、快速响应其变化。集成到语音增强系统后,可以提高语音质量,降低残留噪声。      

一种改进的广义循环相关熵时延估计方法

针对同频带干扰及脉冲噪声并存的复杂电磁环境下现有时延估计算法性能退化的问题,该文引入双曲正切函数,提出一种改进的广义循环相关熵时延估计(HTGCCE)算法。首先指出脉冲噪声存在时广义循环相关熵算法的优势及性能退化的原因。然后利用双曲正切函数对其进行改进,以提高算法在脉冲噪声下的时延估计性能。仿真实验表明,提出的算法在脉冲噪声的特征指数较小、信噪比较低及信干比较低时仍保持很好的时延估计性能。     

欠采样带通信号时延估计算法

本文研究了带通信号的时延估计问题。由于带通信号载波的高频振荡,已有的时延估计算法在欠采样条件下无法得到精确的估计结果,尤其当延时真值不是采样间隔整数倍时,将出现无法克服的误差平台。本文通过分析,对这一问题给出了合理的解释,并提出了一种欠采样条件下的带通信号时延估计新算法。新算法利用相关函数的复包络估计时延很好地解决了上述问题,进而利用带通信号的特点提高了算法对噪声的鲁棒性。仿真结果说明,新算法的性能优于已有的时延估计算法。     

相关峰插值的二次相关锐化时延估计方法

时延估计作为一种目标定位技术广泛应用于各种领域,而其估计精度却会受到各种因素的影响,使得定位的准确度受限。因此,本文主要针对采样率受限和噪声影响等问题,提出了一种高精度的时延估计方法。它以相关峰精确插值法为基础,利用二次相关和希尔伯特差值进行改进。仿真结果表明,该法不仅可以在已有采样率的基础上提高相关函数的分辨率,而且还具有较强的抗噪声性能和峰值检测能力。它在高信噪比环境下可以得到相当精确的时延值,在低信噪比环境下时延估计性能改善显著。因此,本文所提的算法是一种能精确进行时延估计的有效方法。      

基于分数低阶矩的非整数时间延迟估计方法

依据信号的噪声特性和分数低阶矩理论,提出一种基于最小平均p范数的非整数时间延迟估计方法(称为LMPFTDE算法)。该算法是对直接估计非整数采样间隔的时间延迟估计算法(ETDGE)的广义化,运用最小分散系数准则,通过使误差的p阶矩最小得到非整数时间延迟估计值。理论分析和计算机仿真结果都表明该方法不仅可以在高斯噪声环境下工作,而且在脉冲噪声下也具有良好的健壮性。     

分布式圆阵空间宽带声源定位方法

为提高空间声源定位精度、减少计算量、提高噪声鲁棒性,提出了一种高精度的分布式圆阵空间声源定位方法。该方法首先将声信号通过聚焦矩阵转换成窄带信号,再利用空间谱及其相位信息的群延迟函数乘积消除无关伪峰,得到高精度声源波达方向估计。然后借助于区域质心在三维坐标系的各投影面分别建立粗略信号源区域。最后结合联合可控响应功率相位,进行区域收缩,得到粗略收缩区域,并将互功率谱最大点作为声源定位估计。该方法利用群延迟函数提高了空间谱信息利用率,得到高精度波达方向估计,增强了初始区域的可靠性;区域质心收缩和可控响应功率相位联合应用,可快速锁定声源位置,降低搜索的复杂度。另外分布式阵列的大孔径、对子阵位置变化不敏感的特性增强了该方法对噪声的鲁棒性。仿真实验验证了该算法能实现高精度声源定位。      

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RLS的二次加权相关时延估计算法

针对测向定位中时延估计的问题,提出了一种基于递推最小二乘（Recursive Least Squares,RLS）算法的二次加权相关时延估计方法。该方法在二次相关算法基础上,一方面引入RLS算法,在二次相关前进行自适应滤波,提高系统抗噪能力,且具有较快的收敛速度;另一方面借鉴广义互相关的思路,引入加权函数,并且采用二次加权方式,提高时延估计的性能。仿真结果表明,在低信噪比环境下,基于RLS的二次加权相关时延估计法使谱峰更加尖锐,抑制了噪声的影响,提高了估计的精度。     

一种基于高阶谱的广义相位数据时延估计算法

为改善高阶谱相位数据时延估计算法的性能，研究了一种基于高阶谱的广义相位数据时延估计算法。该算法采用基于双谱的相干函数在高阶谱域对相位数据进行加权和加窗处理，以提高时延估计精度。最后用实测的直升机噪声信号进行了仿真，对各种相位数据时延估计算法性能进行了比较，验证了新算法的有效性。     

脉冲噪声环境下基于拉格朗日插值分数延迟滤波器的时延估计方法

该文针对稳定分布噪声模型,依据分数低阶矩理论提出一种新的非整数时延估计算法EFMML (Explicit Fractional lower order Mix Modulated Lagrange)方法。从理论上对算法的收敛条件进行了讨论,计算机仿真结果表明该方法具有良好的韧性,同时适用于高斯噪声和稳定分布脉冲噪声下的时延估计,且比另一种脉冲噪声下的非整数时延方法FSETDE(Fractional lower order Simplified Explicit Time Delay Estimation)更有效。     

非高斯相关噪声中高斯信号的时延估计

高阶统计量在信号处理中成功的应用例子之一是估计高斯相关噪声中非高斯信号的时延参数.本文则研究非高斯相关噪声中高斯信号的时延估计问题,提出了一种解决该问题的混合方法.该方法先计算观测值的三阶累积量,然后利用累积投影公式计算观测噪声的二阶统计量,最后利用互相关方法确定信号时延参数.仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种基于数字电视地面广播照射源的外辐射源雷达快速杂波相消算法

为了减小外辐射源雷达系统中常规杂波相消算法的运算量,该文利用数字电视地面广播(DTTB)照射源中的PN序列,提出了一种快速杂波相消算法。该算法基于PN序列良好的自相关特性,并考虑到DTTB信号对载频频偏(CFO)很敏感,提出2-D信道和CFO估计来提高估计精度;然后,利用估计的信道和CFO进行直达波重构和杂波相消,剩余目标回波和噪声。相比于传统的杂波相消算法,该方法运算量比较小,并且所有处理都基于预警天线,不需要参考天线,简化了系统模型。最后仿真实验验证了算法的有效性。