改进SSMUSIC超分辨多径时延估计算法

传统的MUSIC超分辨时延估计技术是直接基于测量数据,其性能往往只对宽带且频谱近似平坦的信号较优,而对窄带信号估计性能较差。针对上述问题,本文通过利用谐波频率估计模型和DOA (Direction of Arrival)估计模型之间的等价性,将时延估计问题转化为谐波频率估计问题,提出了一种改进SSMUSIC(Signal Subspace Scaled Multiple Signal Classification)超分辨多径时延估计算法。改进后的算法采用平滑的思想和SSMUSIC算法的思想构造协方差矩阵和MUSIC谱,实现了对多径时延的超分辨估计。仿真表明,该算法能够实现对窄带信号多径时延超分辨估计且具有DP(Direct-Path)不模糊和谱峰陡峭的特点,估计性能优于传统的超分辨算法。      

CDMA信号码片内多径时延估计算法

针对CDMA信号的特点,提出了低信噪比条件下估计延迟差小于一个码片周期的多径信号时延的有效算法,该文首先建立了一个能够有效抑制噪声影响的多径功率延迟函数,然后推导了建立在此函数基础上的高分辨率时延估计算法,给出了算法的具体步骤,分析了算法的性能,最后通过对比仿真和性能仿真证明了该方法具有低信噪比条件下高频谱分辨率的特点。     

多通道干扰下的多径时延估计

在考虑多通道非平稳信号干扰及背景噪声的情况下,本文提出的基于循环相关的参数型时间延时估计方法,可准确地进行多径传输情况下的时间延时估计,有效地抑制干扰和噪声的影响.在估计性能方面,该方法优于基于相关的方法.在运算量和适应性能方面,该方法优于基于高阶累积量的方法.文章最后采用计算机模拟验证了文中的结论.     

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。     

基于循环平稳性的约束自适应多径时延估计

在有多径信号、多通道非平稳干扰信号以及平稳背景噪声的情况下,不考虑多径信号传输的时延估计方法不能准确地估计时延,甚至估计性能会恶化.为此,本文提出了基于循环平稳性的约束自适应多径时延估计算法,并对算法的收敛性能进行了分析.该算法可以有效地抑制干扰和噪声的影响,在低信噪比的情况下直接地、准确地进行自适应多径时延估计,特别对噪声是空间相关的情形也适用,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔的时延和多径时延的缺点.计算机仿真试验验证了新方法的有效性.     

基于特征子空间的快速多径时延测量

提出一种基于特征子空间的快速多径时延测量方法.新方法对参考信号与接收信号的互相关函数做离散傅里叶反变换,将时延测量问题转换成具有低通包络的正弦信号频率估计问题.重构互相关函数的离散傅里叶反变换序列,形成的信号矩阵用于构造低阶协方差矩阵,使新方法的运算量与传统MUSIC算法相比大幅减小.理论分析、仿真结果验证了新方法的正确性,表明新方法以稍微降低时延测量性能为代价换取运算量的大幅减小.     

一种多径环境下麦克风阵列时延估计算法

针对多径环境下麦克风阵列时延估计问题,将归一化最小均方误差法(NLMS)与互关联法(CR)相结合,提出了NLMS-CR算法.对该算法的结构和原理进行了详细的分析,并将其与传统的相位变换广义互相关法(GCC-PHAT)和NLMS进行了比较;同时,在不同的信噪比(SNR)与声源环境下验证了该算法的效能.仿真结果表明:在较严重的多径环境下,NLMS-CR的性能优于其他传统的算法;当信噪比较高且接收信号相关性较低时,NLMS-CR具有很高的时延估计准确率.     

未知波形信号的多径时延估计新方法

该文提出了一种从单个阵元接收数据中估计未知波形信号多径回波时延的新方法。该方法通过建立单阵元接收数据的频域信号模型,分析得出了利用该模型估计多径时延与利用阵列估计来波方向问题的相似性。进而,估计来波方向的ESPRIT算法被改造用于估计多径时延。文中还对通过信号模型估值存在的模糊问题进行了分析,并提出了解决办法。仿真实验结果证明了新方法的有效性。     

无字典的超分辨率多径稀疏信道估计方法

使用带网格的观测字典进行稀疏信道估计是近年来常用的多径稀疏信道估计方法,而网格的存在使得这种方法存在估计精度较差的问题,尤其在网格间距较大时,这种方法的劣势更加明显。本文针对这个问题,抛弃了传统的观测字典,采用连续压缩感知方法,结合线性调频训练序列的使用,提出了更加精确的多径稀疏信道估计方法。这种方法避免了网格化带来的误差,实现了高精度、高分辨率的估计。本文首先对此进行了理论阐述,进而在两种不同的多径稀疏信道模型下进行了仿真试验,并从估计精度、计算效率等方面与其他稀疏估计算法进行了对比。仿真结果证明,采用本文提出的方法进行多径稀疏信道估计时,相比其他算法可以更加精确地估计出信道冲激响应。      

脉冲噪声环境下的自适应时间延迟估计新方法

基于自适应分数低阶协方差(AFLC)的时间延迟估计方法在脉冲噪声环境下具有良好的韧性,但是算法中参数a和b的取值对于算法的估计精度有一定的影响。针对信号噪声的非平稳特性,该文提出一种动态参数估计方法,并在此基础上提出一种不受约束条件限制的修正的自适应分数低阶协方差(M-AFLC)算法。计算机仿真结果表明,递推参数估计方法在平稳和非平稳噪声环境下都能够很好地工作,M-AFLC算法既保留了AFLC算法的全部优点,又避免了AFLC算法在约束条件不满足时的性能退化。     

一种基于遗传算法的自适应参数型多径时延估计

基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计（FOC—APMTDE）算法只能直接估计整数倍采样间隔的时延,为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,保留了FOC—APMTDE算法良好的抑制相关或非相关高斯噪声的性能,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真试验验证了新方法的有效性。     

An Improved Statistics Fingerprint Analysis Method for Time Delay Estimation in Multipath NLOS Environment

Wireless Personal Communications - This paper focuses on time of arrival (TOA) measurement for wireless personal area network (WPAN) under the circumstances that dense multipath and non-line of...     

Multipath Delay Estimation for Frequency Hopping Systems

The multipath delay estimation problem for a slow frequency hopping system is studied. High resolution delay estimation algorithms are proposed by exploiting invariance structures in the data packet. The proposed approach converts the problem of delay estimation using temporally received packets to one of estimating directions-of-arrival in array processing. Two closed-form estimators are developed. The first algorithm is based on the use of a single invariance and applies the ESPRIT algorithm. The second approach utilizes multiple invariances, and enforces the Cayley-Hamilton constraint in the signal subspace. It is shown, via an analysis of acquisition time, that the use of multiple invariances significantly shortens the number of hops required for parameter identifiability. Simulation examples also demonstrate the advantage of exploiting multiple invariances.     

多用户环境下定位精度的克拉美罗下限 与时延估计算法

本文针对码分多址(CDMA)系统,推导了基于到达时间(TOA)的移动台定位所具有的估计精度下限,给出了定位估计精度下限推导的具体步骤和下限表达式,分析了该下限所具有的物理意义,得到了定位精度下限与用户数无关的结论.同时,提出了在长码扩频条件下能够抑制多址干扰(MUI)的时延估计算法,进一步说明了精度下限的物理含义.最后在仿真的基础上对估计下限和新算法的性能进行了讨论.     

有效估计塔康测距信号多径时延的方法

该文利用塔康测距信号收发已知且能量集中的特点,在原有的频谱相除方法的基础上,提出采用功率谱密度函数并引入补偿因子进行频谱相除的方法,对接收信号中多径时延进行估计。该方法首先利用功率谱密度函数与本地参考信号的频谱相除,并通过补偿因子使带外噪声的能量不会因相除而得到很大加强;再利用反傅里叶变换从接收信号中恢复有用信号的波形;最后利用恢复的波形对多径时延进行估计。计算机仿真验证了算法的有效性。     

LFM脉冲雷达回波Doppler与多径时延的联合估计

基于最大似然参数估计,本文提出了一种对LFM脉冲雷达回波Doppler频移和多径时延联合估计的方法.该方法先利用WHT估计Doppler频移,然后结合发射信号的先验知识重构参考信号,最后利用WVD能将时间上有重叠的多径信号在时频域分开的特性,采用本文称之为"修正时频相关函数"估计多径时延.该方法只需一个周期的脉冲信号就能完成频移和时延的联合估计,对加性高斯白噪声具有强的鲁棒性,其运算量小.     

Range Estimation in a Time Varying Multipath Channel

In this paper, range estimation in a time varying multipath channel is investigated, on the basis of which a multicarrier (MC) signal is compared with its pseudo-random (PN) counterpart in terms of the Cramer-Rao lower bound (CRLB) and the maximum likelihood estimator (MLE). The CRLB for range estimation in a time varying multipath channel is derived for three cases: (1) known channel state information (CSI); (2) unknown CSI; and (3) a special case of unknown CSI where the channel is modeled via Doppler shift. Furthermore, the MLE is developed for range estimation for each one of the above three cases and is investigated for a multipath Doppler channel with respect to the separability of its multipath components. Besides, the condition for a multipath Doppler channel to be separable is explored for a PN signal as well as for a MC signal. Simulation results show that range estimation with a MC signal outperforms its PN counterpart in a time varying channel, similar as that in a time invariant channel.     

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.     

LMS自适应时间延迟估计

数字基带预失真线性化技术是一种通过在功率放大器前端引入与其幅度和相位特性相反的预失真电路使输入和输出信号在整体上呈线性关系,从而实现高频谱效率传输的一种新型线性化技术．然而,预失真电路的引入必然引起环路延时。因此,数字基带预失真线性化技术的关键问题之一就是环路延时的估计,文中研究了基于Widrow的最小均方（LMS）算法的自适应时间延迟估计的基本原理,结构,和算法,分析了这种估计方法的性能,并给出了计算机仿真结果。从仿真结果中可以看出,LMSTDE可以精确的检测出系统的时间延迟,使功率放大器的线性化性能得到很大的改善。