基于广义互相关的时延估计算法研究

采用到达时间差的声源定位,最重要的就是进行时延估计,其精确性直接影响到定位的准确与否。本文主要分析研究了广义互相关算法在无混响和混响环境下时延估计及估计性能,实现了不同环境下的时延估计,实验结果表明广义互相关在无混响和弱混响下具有较好的优势。     

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FPGA的实时PHAT加权广义互相关时延估计器

针对水下超声探测的应用需求,在对广义互相关时延估计算法的研究基础上,设计了一种基于FPGA的实时的PHAT加权广义互相关时延估计器。在设计中应用流水线结构提高了系统的工作频率,利用DSP Builder和硬件描述语言联合设计降低了设计的难度。仿真和实验结果表明,所设计的时延估计器时延估计准确,其工作频率可以达到92.79 MHz,能够满足实时性的要求。     

基于HB加权函数的改进广义互相关算法

针对HB加权广义互相关时延估计算法在低信噪比情况下,算法性能急剧下降的问题,提出了一种联合加权广义互相关时延估计算法.该算法将SCOT加权函数和HB加权函数相结合,构成复合加权函数.在接收信号信噪比不高于10 dB的情况下,该算法能锐化时延估计的峰值、提高时延估计结果的鲁棒性.仿真结果表明,与现有同类算法相比,该算法时...     

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。      

基于广义互相关算法的时延估计研究

声源定位通常是利用传声器阵列的到达时间差实现,时延估计算法的精度和鲁棒性对于定位结果非常重要。对时延估计中最常用的广义互相关法进行了详细研究,取不同的加权函数进行仿真,比较分析了仿真结果,并引入语音增强中的谱减法作为预处理环节,对传统的广义互相关法进行了改进。结果表明,新方法能满足噪声环境下的要求。     

基于循环互相关的LFM信号时延估计及性能分析

研究了复线性调频信号的循环互相关估计时延问题。利用信号循环平稳特性,分析了存在时延条件下的复线性调频信号的循环统计特性,同时提出了基于循环互相关包络的时延估计算法,然后分析了其估计性能,推导了循环互相关包络时延估计后的输出信噪比表达式。最后采用计算机仿真得到了估计性能的曲线,仿真实验验证了文中的结论。     

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。     

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.     

基于广义二次互相关的低信噪比信号时延估计

针对时延估计精度受噪声影响,导致时延估计不准确的问题,在现有广义二次相关算法的基础上,提出了一种改进的广义二次相关算法,通过将二次相关函数先做指数运算,降低噪声干扰,再将傅里叶逆变换得到的相关函数做高次方运算,达到锐化峰值提高时延正确率的目的。仿真结果表明,信噪比(SNR)在0～10 d B时,改进算法的均方根误差明显优于广义二次相关算法,正确率相比于广义二次相关算法也显著提高,且在更低SNR的情况下仍然具有一定优势。     

基于循环相关的时延估计方法研究

该文研究了低频通信中的时延估计问题。考虑在低频信道大气噪声干扰的条件下,对接收信号进行削波处理后,采用循环相关法进行多径时延估计。经过削波处理,该方法能准确地估计出低频通信的时延,并且其性能优于广义相关法。该文最后的计算机仿真结果验证了文中的结论。     

有限空间液态场中声发射信号时延估计方法

石油储罐罐底腐蚀的定位可利用声发射信号的时延估计实现,但在有限空间液态场中信号的传播会产生严重的多途效应,对准确进行时延估计产生不利影响.提出一种基于信号截取的广义互相关时延估计方法.采用曲线拟合法对每路传感器采集信号进行波达时刻估计,然后进行信号截取,对两路传感器截取信号进行基于相位变换的广义互相关,实现信号的时延估计.实验结果表明,该方法能有效克服多途干扰,提高时延估计性能.     

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。     

基于声门闭合瞬间检测的时延算法研究

阐述了基于声门闭合瞬间检测的时延估计方法基本原理,研究了基于希尔伯特变换的线性预测残留误差时延估计法提取时延的方法,并与最大似然广义互相关方法进行了性能分析和比较,结果表明线性预测残留误差的均方偏差最小,抗混响能力强,运算量适中,便于实时实现。     

广义相位相关用于时差估计技术研究

对雷达信号的时延估计技术进行研究是雷达信号处理的一项重要任务,本文首先介绍了典型的时差估计方法,然后结合我们的研究针对雷达信号的时差估计作出了一种改进的算法,它将相位相关技术应用到广义相关时差估计算法中,通过仿真验证了该算法的有效性,并得到了一些有益的结论。     

一种基于阵列天线的时延估计方法

本文主要讨论了无线通信中多径信号的时延估计问题，针对阵列天线，基于非线性最小二乘准则，我们提出了一种有效的时延估计方法，仿真结果表明该算法有较好的性能。