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 .     

实时广义相关时延估计器

在水下航行体的测试中，通常采用被动定位方式获得航行体的运动轨迹，被动定位一般利用空间关系已知的3个或3个以上的水听器来接收目标的辐射噪声，由时延估计器求得这些噪声信号间的相对时延，从而实现目标定位，广义相关时延估计器是其中具有重要价值的一类时延估计器，但是，由于所处理的信号是随机信号，其频谱结构起伏大，时变性强，且存在环境噪声的干扰，其先验权函数难以预知，因而极大地影响了估计器的性能，为了解决这一问题，提出了实时权函数估计算法，并设计了多DSP并行处理系统加以实现，通过在不同时间和水域对不同水下航行体的实际测试检验了估计器的有效性，实际应用表明，该广义相关器在目标源信号谱结构变化时时延估计性能基本不受影响，具有稳健的时延估计性能和自适应能力。     

用模糊自适应滤波算法估计时延

为了对系统中的时延进行估计,基于MRAS结构、最小均方算法和模糊理论,利用系统的输入和输出数据,提出了自适应模糊滤波AFLMS算法。该算法的运算量比通常具有IIR形式的系统辨识算法小得多,且收敛快,便于实时应用。在各种最小均方算法中,μ因子决定算法的收敛速度和稳定性,然而它是难以选择的。采用模糊技术来确定μ因子,克服了其困难。采用PRBS作为输入测试信号,利用计算机和采样电路,对带有时延的系统的仿真结果说明了该算法的有效性。     

基于信号相位匹配原理的广义相关时延估计

提出了一种利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法,导出了该方法的时延估计公式.仿真和海上实航数据处理结果证明了该方法的正确性,并表明方法具有算法简单,稳健性好,可估计非整数倍时延,提高了低信噪比条件下的时延估计精度,具有重要的工程应用前景.     

指数形式的二次相关GCC-PHAT-β时延估计算法

针对现有的时延估计算法在低信噪比下精度低、时延估计误差大的问题,提出一种指数形式的二次相关GCC-PHAT-β算法。通过构造加有高斯白噪声的两路单频正弦波信号,分别在不同信噪比下对GCC-PHAT-β算法、二次相关GCC-PHAT-β算法以及改进算法进行实验仿真,验证三种算法在不同信噪比下的峰值凸出程度;进一步选用男声音频作为信号源,比较三种算法在进行时延估计时所产生的误差大小。仿真结果表明：信噪比在-10~10dB时,改进算法的相关函数的最大峰值明显凸出于GCC-PHAT-β算法和二次相关GCC-PHAT-β算法,其时延估计误差相较于其它两种算法也显著减小。可见指数形式的二次相关GCC-PHAT-β算法在信噪比为-10~10dB时具有一定的优势。     

相关时延估计方法DSP实现研究

基于相关分析的时延估计方法是一种重要的时间延迟估计算法.文章分析了基于相关分析的时延估计方法的信号模型,研究了利用DSP实现相关时间延迟估计的关键技术,以及实现中需要注意的问题和提高程序执行效率的方法.仿真结果表明,文中提出的方法能够检测序列的时延值.     

广义相关时延估计方法在漏水检测定位中的应用

广义相关时间延迟估计是解决时间延迟估计的重要方法.文章分析了应用广义相关时延估计方法处理管道泄漏噪声信号时间延迟估计问题.研究了广义相关时延估计方法在管道泄漏信号时延估计应用中的关键技术.计算机仿真结果表明广义相关时延估计方法可以有效的应用于管道漏检测定位中.     

基于PHAT-β广义互相关的变压器机器鱼避障时延估计仿真

针对变压器机器鱼避障过程中发射信号和回波信号时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于相位变换加权(PHAT-β)广义互相关(GCC)算法的时延估计方法.区别于传统的基本互相关(BCC)算法,PHAT-β GCC算法可以根据信噪比在频城内对互功率谱进行灵活调节,提高了时延估计的抗噪性和准确性.首先对发射信号和回波信号进行快速傅里叶变换和共轭相乘得到互功率谱,然后对互功率谱进行PHAT-β加权、傅里叶逆变换得到广义互相关函数,最后通过峰值检测得到时延估计值.仿真分析和验证了不同类型发射信号(正弦信号、方波信号)、不同信噪比(20、10、0 dB)、不同指数调节因子的时延估计性能,结果表明所提算法相对于传统的BCC算法具有更好的抗噪性和更尖锐的时延估计峰值.     

基于自适应频率选择的鲁棒时延估计算法

为了增强相位变换加权广义互相关方法(GCC-PHAT)这一常用时延估计方法对噪声的鲁棒性,提出了一种基于频率自适应选择的改进算法.该算法利用较短的语音数据(32ms)估计出每个频率的协方差矩阵,从而计算出每个频率的信噪比(SNR),然后自适应地选择SNR较大的频率用于时延估计.仿真实验结果表明,不论是在中等混响(混响时间T60=0.3s)还是在强混响(T60=0.6s)条件下,相对于GCC-PHAT方法,该算法对噪声的鲁棒性更强.     

无源互调干扰的二维时延自适应估计算法

针对影响通信接收机性能的时变性无源互调干扰问题,采用幂级数模型对无源互调干扰进行建模,从工程的角度给出了基于二分法、快速二分法和并行法的3种二维时延自适应估计算法,并对其性能进行了对比.仿真表明3种搜索算法经过不同次数的迭代后,均可估得二维时延值.其中,基于快速二分法的估计算法能以相对较低的资源消耗量获得较快的跟踪速度,更适合硬件实现.实测表明,原理样机采用基于快速二分法的二维时延估计算法,可对PIM信号实现更好的估计效果,补偿后的信号经自适应滤波可获得良好的性能.      

声信号时延的倒谱相关分析

介绍了作者发明的一种新的广义相关算法，介绍了该算法引入的思路，分析了该算法优于传统相关算法的几个主要原因，该算法将相关分析和倒频技术有机地结合起来，融两种分析方法的优点于一身，使传统相关函数分析方法无法分辨的时延峰在该算法中也能清楚地呈现，实验和理论表明该算法有着广泛的应用前景。     

基于VMD的广义二次互相关时延估计方法

针对广义互相关(GCC:Generalized Cross-Correlation)时延估计方法在低信噪比的情况下会产生较大误差的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)结合广义二次互相关(GSCC:Generalized Second Cross-Corr...     

基于变步长最小均方误差自适应滤波器的变压器机器鱼避障时延仿真

为了解决变压器机器鱼避障过程中时延信息难以准确估计的问题,提出一种基于变步长LMS（最小均方误差）自适应滤波器的时延估计方法。不同于传统的互相关时延估计算法,变步长LMS自适应滤波器算法不需要信号和噪声的统计先验知识,具有更好的适用性。算法根据最小均方误差准则和最速下降法对滤波器的输出和权系数向量进行自适应调节,迭代过程中采用变步长代替传统的固定步长提高了收敛速度,然后对权系数向量进行Sinc函数插值获得时延估计结果。仿真分析了不同信噪比条件的时延估计性能,并且与传统互相关算法进行了比较,结果表明所提算法相对于传统互相关算法具有更好的抗噪性和更明显的时延估计峰值。     

回归系数的stein型广义主相关估计

根据主相关估计的思想,针对广义线性模型,本文给出了一种新的回归系数的有偏估计——广义主相关估计,并将其与stein型压缩估计相结合,提出stein型广义主相关估计,在均方误差的意义下考虑其特性,对偏参数的范围予以讨论.     

时延估计的LabVIEW实现

LabVIEW是美国NI公司推出的一种G语言的虚拟仪器软件开发工具。该语言提供了强大的数值计算和信号分析能力.用GCC(广义互相关)法求时延是时域信号处理的一种常用方法,然而在实际工程应用中,所要处理的往往是离散信号,常规的数学方法并不能直接应用.文章介绍了GCC法求时延及其在LabVIEW中的实现,以及相应的VI子模块。     

基于时延估计的麦克风阵列一致性分析

基于麦克风阵列的声源定位技术广泛应用于现场录音及会议通信等领域.常用的麦克风阵列声源定位技术中,时延估计是一种硬件成本低、计算量小且易于实现的算法.影响麦克风阵列时延估计的因素很多,麦克风阵列阵元的一致性性能是其中之一.基于相位变换的广义互相关算法,提出了一种新的麦克风阵列阵元一致性估计指标.构建3组阵元一致性指标不同的麦克风阵列,开展了对实际声源的角度估计.计算麦克风阵列对声源角度的估计时延和声源角度的理想时延之间的差值,建立了其与声源角度估计误差的方差关系,提出了基于时延估计误差的麦克风阵列阵元一致性估计指标,并验证了该指标在麦克风阵列阵元选择上的实际指导意义.     

基于麦克风阵列的时延估计新方法

针对传统时延估计方法易受噪声和混响影响的问题,提出了一种基于麦克风阵列的时延估计新方法.该方法充分利用多个麦克风的空域信息和每个麦克风时域信息,以提高算法对环境噪声的抑制能力.该方法在抗噪声和抗混响性能方面都优于常用的PHAT-GCC(Phase Transform-Generalized Cross Correlation) 方法.仿真实验表明,与MCCC(Multichannel Cross Correlation Coefficient)方法相比,在信噪比为20 dB,阵元个数为2～6个,混响时间在200～620 ms条件下,该方法的时延估计错误率明显降低.     

采用BCZT的时延估计算法

MCZT算法对于低频信号能很好的细化频谱,但是若要对较高频率信号的频谱进行细化计算量会增加.本文采用BCZT算法来计算高频信号的相关系数,可以提高信号的时延估计精度.最后对FFT,MCZT和BCZT三种算法进行研究.比较,得到这三种方法各自不同的优缺点及适用范围.     

一种基于状态空间实现的频率估计与频率时延联合估计算法的研究

提出了一种基于状态空间实现的正弦信号的频率、时延联合估计新方法,其频率估计由状态过渡矩阵的特征值获得,同时时延估计则由观测矩阵和估计的频率给出,用正弦信号验证了该方法的性能.     

自相关法多途时延估计及其实验结果

讨论自相关多途时延估计方法,分析了自相关多途时延时估计方法的估计精度,并将其与ＭＬＥ估计器进行了比较;并针对实际情况讨论了海面波动对多途时延的影响,用自相关法对一组海上试验的数据进行了处理,并对处理结果进行了分析,理论分析与实际数据处理表明,自相关法是工程中进行多途时延估计的较好方法。