一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法

针对影响射频窄带信号时延估计精度的3个主要因素：中频偏差、信号带宽及信噪比,提出了一种基于频差补偿的相位谱时延估计方法.其采用平方倍频法分别估计两路信号的中频,通过频差补偿消除中频偏差对时延估计精度的影响;利用线性调频Z变换（CZT）在有限带宽内增加时延估计的有效点数;并针对相位法自身的特点利用Kalman滤波器优秀的抗噪声特性提高时延估计的精度.理论分析和实验仿真均验证了该方法的有效性.     

α 稳定分布噪声下基于EM算法的多径时延估计算法

实际应用中大量非高斯信号和噪声具有显著的尖蜂脉冲特性.这类信号带宽较窄,采用传统高斯模型下基于相关运算的多径时间延迟方法进行时延估计时,会因各个峰值的相互重叠而带来较大的估计误差.为此,根据信号噪声特性,在α稳定分布模型下,提出一种基于EM方法的高分辨率多径时延估计算法(P-EM算法).新算法基于分数低阶统计量理论,采用p阶相关思想,具有在脉冲噪声环境下,比较准确估计多径时间延迟的能力.理论分析和计算机仿真表明了该算法的韧性.     

基于Wigner-Ville分布的移动机器人语音定位中时延估计方法

在移动机器人语音交互中,时延估计算法的精度是影响语音定位精度的关键因素。针对在强噪声情况下,基于时延估计原理进行语音定位的精度较低的问题,提出基于维格纳 威利分布(Wigner-Ville distribution, WVD)的一次与二次相关时延估计算法。在强随机噪声环境条件下,信号间的相关计算会加大侧峰的峰值,极大程度地干扰对主峰峰值的搜索,无法准确估计时延,进而影响语音定位效果。为了减小侧峰的影响,进一步对相关峰值加窗处理。但加窗虽减小了侧峰的干扰,却导致主峰宽度变大且变化趋势平坦,也会影响时延估计精度,因此,需选择希尔伯特变换对峰值锐化处理。仿真实验研究了各算法的估计情况与时延估计的均方根误差,实验结果表明,所提出算法相比其他几种算法对时延估计性能更高。此外,实际场景实验验证了该算法的抗噪声性能。     

一种基于Watterson模型的短波信号时延估计算法

基于TDOA的短波信源定位技术相比于传统的基于AOA的短波定位技术具有设备简单、成本较低且架构方便的优点。然而,对短波信号直接进行传统的TDOA估计并不能得到信号的时延信息。以Watterson短波信道模型构造短波信号,在研究对比基本相关与模值相关算法的基础上,提出了基于广义相关熵模值的时延估计算法。仿真实验表明,即使在较低信噪比下,该方法仍然保持着较高的时延估计性能,是一种适用于短波信号的新型时延估计算法。     

基于多级频谱分析和能熵比的应答器系统设计

为解决传统应答器系统在模拟不同距离水下目标时易受强噪声干扰及转发时延精度不高的问题,提出一种粗-细两级波达时刻估计方法并开发一套高精度时延的可靠应答器系统.该系统主要由以信号采集、信号处理为主的上位机和以功率放大器、换能器为主的下位机组成.其中上位机利用多级频谱分析及其峰均比大于设定门限进行粗估计,初步获取信号的波头;再利用基于能熵比的双门限检测算法进行细估计,获得更精准的波达时刻,进而解决了时延不准的问题;最后,系统下位机通过 TCP 接收上位机传输的应答信号并在预定时刻应答回波信号.湖试结果显示,该系统的时延误差小于 40 ms,具有高精度的转发时延优势,并且在强噪声干扰下具有良好的鲁棒性.     

给予窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向（DOA）估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

基于窄带信号DOA估计的宽带相干信号DOA估计方法研究

提出了一种用窄带信号的波达方向(DOA)估计方法与宽带聚焦的方法相结合来估计宽带相干信号的DOA的方法.先利用相干信号子空间法将带宽内各个频率点的信号子空间聚焦到参考频点下的同一信号子空间,然后利用窄带信号的波达方向估计方法对DOA进行估计.用了一种新的无需谱峰搜索并且不要对噪声方差进行估计的窄带SSESPRIT算法进行宽带波达方向的估计,为了比较又用了经典的需要进行谱峰搜索的窄带MUSIC算法进行宽带信号的一维及二维波达方向的估计,仿真实验结果验证了方法的有效性.     

一种基于稀疏重构的NB-IoT时延估计算法

针对传统的时延估计算法无法解决窄带物联网(narrowband internet of things, NB-IoT)低速率低功耗引起的估计精度低、计算复杂度高等问题,提出一种加入代价函数模型的基于稀疏重构的时延估计算法。利用窄带定位参考信号(narrowband positioning reference signal, NPRS)与传统的正交匹配追踪算法(orthogonal matching pursuit,OMP)进行时延值预估计,然后根据预估计的时延值构建冗余字典,在此基础上利用改进的OMP算法进一步对时延值进行估计。该算法中加入代价函数的思想将多维的时延估计降维成多个一维的时延估计,同时利用稀疏重构来消除各信号之间的干扰。另外,为了消除降维带来的局部最优的问题,合理设置软门限来有效并快速地终止代价函数模型的迭代过程。仿真结果表明,与OMP算法等传统时延估计算法相比,该算法具有更好的检测性能以及更高的时延估计精度。     

机动目标被动声定位仿真研究

针对基于时延估计的空中机动目标定位与跟踪的算法仿真问题,提出一种以时变时延信号产生算法为基础的仿真方法.该算法利用FIR滤波器线性相位特性,使模拟的目标信号通过时变FIR滤波器产生相对输入信号有时变时延的输出信号.在考虑了目标的机动、干扰信号、环境噪声以及信噪比后构造出模拟的阵列接收信号,通过定位算法得到目标方位.仿真表明该方法能较好地完成对基于时延估计的被动声定位算法的评估,并具有广泛的适用性和实用性.     

广义二次相关时延估计算法改进

在基于TDOA的声源定位算法中时延估计的精确度是关键,时延估计极小的误差也会导致定位结果的偏离,因此为了提高声源定位的精度,必须对时延进行准确的估计.传统的广义互相关时延估计方法是通过添加相应的加权函数来提高语音信号中的有效成分,从而提高时延估计的精度.然而现实中声学环境非常复杂,在较低信噪比的情况下,传统广义互相关时延估计法的性能开始下降,导致时延估计误差变大.针对这一问题提出了一种基于二次相关的广义互相关时延估计改进算法,该方法首先通过滤波器对接收到的音频信号进行滤波,再利用二次相关抑制了噪声对信号的干扰,然后对加权函数进行改进,提高时延估计精度.最后计算机仿真实验表明,无论在低信噪比还是在高信噪比甚至是弱混响的环境下,该方法都获得了较好的时延估计性能.     

广义相关时延估计算法的自适应实现形式

认为广义相关时延估计算法的缺陷是依赖对输入信号及噪声先验知识 ,特别是对其功率谱的了解 ,而在实际应用中 ,往往缺乏这种先验知识 ,只能以估计值来代替 ,从而影响时延估计精度 .自适应滤波器一般只需要很少或根本不需要任何关于输入信号和噪声的先验知识且性能良好 ,若用自适应滤波器替代广义相关法中的预滤波器就可放松或免除对输入信号和附加噪声的条件限制 ,提高时延估计的精度 ,广义相关时延估计算法时域中的预滤波器就是其频域中的权函数 .从理论上证明了 ,任何一个广义相关权函数 ,都能够变换成一个或几个 Roth处理器的组合形式 .实际上 ,Roth处理器就是自适应滤波器实现的、能对原始带噪信号做最优化估计的维纳滤波器 ,从而实现了自适应广义相关时延估计算法 .     

用扩展KALMAN滤波器计算多径下两路间时延

尝试通过扩展Ｋａｌｍａｎ滤波器计算两独立接收端接收同一信号时的接收时间差,并考虑了存在多径干扰时的情况,方法如下：１）运用卷积定理,交埋延估计问题转化成对一线性滤波器系数的估计问题;（２）运用ＥＫＦ,使对滤波器多个系数的估计转化为对一个或几个参数的估计;（３）在多径情况下,同时对三个滤波器进行处理,使两点信号的差值平方最小,并在叠代过程中采用类似分时的处理,使对多径情况下两路时延的估计过程大大简化     

脉冲噪声下基于自适应特征值分解的时延估计新方法

依据分数低阶统计量理论和噪声特征，提出一种鲁棒性自适应特征值分解（RAED）时延估计方法，扩展了自适应特征值分解（AED）时延估方法的使用环境．该算法在脉冲噪声环境下，组合两个接收信号，使其共变矩阵最小特征值对应的特征向量为信道的估计，并基于广义归一化最小平均p范数（广义NLMP）方法自适应得到该特征向量，从而获得时延估计．计算机仿真表明该方法在脉冲噪声环境下具有较好的鲁棒性．     

利用修正的Cyclic—SSF对宽带信号波达方向的估计

提出一种修正的Ｃｙｃｌｉｃ－ＳＳＦ方法用于波达方向估计。该方法不仅具有原Ｃｙｃｌｉｃ－ＳＳＦ方法避免了ＳＣ－ＳＳＦ方法所涉及的一系列移位相乘运算,使运算速度大大提高。     

基于三阶累积量一维切片的微地震信号时延估计

由于微地震有效信号易受环境噪声的干扰,严重影响时延估计值获取的准确性.基于此,提出了基于三阶累积量一维切片的方法进行微地震信号时延估计.首先计算信号的三阶自累积量和互累积量,为减少运算量满足野外实时要求取其一维切片,最终通过准则函数求取时延值.相对于传统的互相关方法,该方法对相关性未知的高斯噪声具有不敏感的特点,对相关高斯噪声有更强的抑制能力.仿真结果表明,在添加信噪比为-5~15dB的随机高斯噪声和相关高斯噪声时,其时延检测概率和均方根误差优于互相关方法.在实际资料应用中,对实际微地震噪声进行了概率分布统计分析,并且基于井地联合监测方式,选取井中信号作为参考道对地面资料进行时延值的求取.仿真和实际资料处理验证了该方法的有效性和实用性.