基于经验模态分解重构的二次相关时延估计

针对低信噪比情况下的时延估计,将二次相关( SC)时延估计与经验模态分解( EMD)算法结合,提出了EMD重构二次相关时延估计方法。该方法针对EMD重构时本征模态函数的选择,将倒谱法和谱减法相结合,提出新的本征模态函数中有用信号主导分量和噪声主导分量的区分方案。研究结果表明：EMD重构二次相关法较传统二次相关法抗噪性能更优,更能锐化二次相关峰值;在非高斯有色噪声和高斯白噪声情况下,分别将准确估计时延的信噪比降低了4 dB和2 dB。