基于小波奇异特征约束的期望最大时延估计算法

针对低信噪比条件下非平稳信号时延估计精度低的问题，提出基于小波奇异特征约束的期望最大时延估计算法。设计小波奇异性特征尺度广义互相关矩阵，构建多尺度小波奇异特征约束下的期望最大化模型。推导参数更新公式，利用期望最大化算法并行迭代，求取奇异性特征显著性最大条件下信号的自适应尺度以及该尺度下声源信号的最优时延估计值。仿真和实验结果表明，所提算法在低信噪比条件下，相较于传统广义互相关时延估计算法以及改进算法具有较高的时延估计精度，并且有效提高了误差约束范围内的有效估计成功率。