共查询到16条相似文献,搜索用时 79 毫秒
1.
在存在多径信号和空间相关性未知的背景高斯噪声情况下,不考虑多径信号传输的传统时延估计方法的性能会受到影响,甚至恶化。针对此问题,提出了一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计算法,并对该算法的多径时延估计性能进行了收敛性能分析。该算法能够有效抑制空间相关性未知噪声的影响,在低信噪比的情况下能够直接、准确地进行自适应多径时延估计,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔时延的缺点。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。 相似文献
2.
3.
4.
在背景相关噪声的情况下,提出了一种基于四阶累积量和奇异值分解(SVD)的参数型时延估计方法。分析表明该方法能够准确进行多径传输情况下的时延估计,有效抑制相关高斯噪声的影响。最后采用Matlab进行仿真验证。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
最小均方(LMS)算法可用来进行时延估计。当算法收敛后,可以根据滤波器权系数最大值的位置估计整数倍采样周期的时延。为了估计非整数倍采样周期的时延,常用SINC函数插值法和约束自适应方法。利用SINC函数的特点和拉格朗日条件极值,对自适应时延估计的滤波器权系数做了改进,提出了新的约束自适应时延估计方法。仿真实验表明,提出方法的性能优于传统的自适应时延估计算法。 相似文献
10.
11.
12.
为了提高滤波器权系数收敛到真值的速度,提出了一种新的有约束条件的自适应时延估计方法,约束条件是让滤波器的权系数的平方和为1。仿真结果表明,新方法收敛到时延真实值的速度快于传统方法。 相似文献
13.
在多站时差定位系统中使用基于LMS自适应滤波的互相关法进行时延估计时,若采用固定步长因子则会在收敛速度和稳态失调之间存在较大矛盾,从而影响时延估计精度。针对这一问题,文中提出了一种基于分段变步长LMS自适应滤波和希尔伯特差值的互相关时延估计优化算法。该方法首先采用分段变步长LMS自适应滤波对信号进行滤波处理,然后将滤波后的信号作互相关运算,最后通过希尔伯特差值法锐化相关函数的峰值,进一步提高时延估计精度。在相同条件下,文中模拟分析了不同算法的时延估计精度。实验结果表明,新的优化算法时延估计精度更高。在不同信噪比下,新方法相较传统时延估计方法精度提高了2.2%以上,具有良好的抗噪声性能。 相似文献
14.
带约束的LMS-SCOT自适应时间延迟估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种带约束条件的LMS-SCOT自适应时延估计方法,这种方法以LMS自适应信号处理技术为基础,利用平滑相干变换(SCOT)函数的自适应估计来确定时延估值,并且在自适应的迭代过程中加入了约束条件。给出了这种方法的原理、性能和计算机仿真的结果。理论和实践表明:这种方法在估计精度,抗干扰能力,收敛速度和计算复杂度四个方面均优于LMS自适应时延估计。 相似文献
15.
时变时延的在线自适应估计 总被引:5,自引:1,他引:5
本文提出了一种时变时延的在线自适应估计新方法,首先,本文给出了一种修正的强跟踪滤波器算法,并且建立了时变时延的估计模型,基于此模型,时变时延可以被当成系统状态由修正的强跟踪滤波器算法直接进行估计,所提出的方法具有使用简单,跟踪迅速,精度高等特点,最后,仿真实验结果验证了本文方法的有效性。 相似文献
16.
本文提出了一种基于最小二乘(LS)自适应AR建模的时延估计方法。这种方法以接收信号的功率谱密度函数为时间序列,利用最小二乘格型自适应滤波器经由AR建模而得到高分辨率的时间延迟估计。文中给出了这种方法的原理、具体实现及性能分析,并以相关时延估计方法为参照进行了计算机模拟。 相似文献