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TDE技术的声源定位算法

针对基本互相关法在估计时延时没有明显的峰值及实际环境中的噪声会减损峰值,甚至出现伪峰的问题,提出了一种基于广义互相关的改进时延估计方法,并结合麦克风阵列结构,实现了基于两步定位的声源定位.通过仿真实验验证了该方法在有噪声的环境下能准确测量声源的位置,定位的平均距离误差和平均方向角误差都低于5%,且方向角在30°～150°、距离在1.1～2.3m时定位成功率达80%以上.     

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．     

水声多径时延的自适应参数估计

从浅海声信道的特性出发，研究水下声信道的多径时延，提出自适应模型，给出水声信道自适应模拟的方法，以达到对水声多径信道的计算机模拟。模型的建立适合于自适应算法，较为简洁，在保证估计精度的情况下，可减少计算量，为水声信道的研究提供一种途径。     

基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计

为提高超分辨率时延估计的抗噪性能,提出了基于全相位窄带滤波的超分辨率时延估计算法.在陷波器设计方法基础上,设计出中心频点可精确控制的具有类点通传输特性的窄带滤波器,然后用该滤波器对存在时延关系的两路采样序列进行滤波处理,再依照传统相位差时延估计法,即可获得高精度时延估计.仿真实验表明:相比于基于信号重心插值的超分辨率时延估计法,该方法信噪比范围要高出10,dB,具有广阔的工程应用前景.