时间延迟估计的经典算法)
利用蒙特卡罗的最大似然时延估计算法
利用蒙特卡罗的最大似然时延估计算法巴斌;郑娜娥;朱世磊;胡捍英【摘要】针对最大似然时延估计算法的峰值搜索计算复杂度较高且容易陷入局部收敛,造成估计误差较大的问题.提出了一种利用蒙特卡罗的最大似然时延估计(MCML)算法.首先利用信道频域响应估计矢量建立似然函数;然后把时延估计问题转化为求解随机变量的期望问题,将采用指数化似然函数构造的标准化概率密度函数趋近于冲激函数,使得随机变量的方差趋近于零;最后采用蒙特卡罗方法对随机变量进行抽样,从而利用抽样的均值估计出时延.较之传统方法,蒙特卡罗方法避免了网格搜索,降低了计算复杂度,保证了全局收敛性和估计精度.仿真结果表明:在信噪比0～25 dB的条件下,MCML算法均能始终逼近克拉美罗界;当信噪比为25 dB 时,MCML算法的时延估计分布范围缩小为马尔科夫链蒙特卡罗算法的34％.【期刊名称】《西安交通大学学报》【年(卷),期】2015(049)008【总页数】7页(P24-30)【关键词】最大似然;蒙特卡罗;时延估计;克拉美罗界【作者】巴斌;郑娜娥;朱世磊;胡捍英【作者单位】解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,450001,郑州;解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,450001,郑州;解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,450001,郑州;解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院,450001,郑州【正文语种】中文【中图分类】TN911.7在定位系统中,测量端通过接收辐射源信号精确估计到达时间(time of arrival, TOA),从而实现高精度目标定位[1]。
因此,TOA估计一直都是国内外十分关注的研究热点,其中超分辨TOA估计技术是研究的重点。
该项技术被广泛应用于声呐、雷达[2]和通信中的目标定位[3]等各个领域。
超分辨TOA估计算法主要包括两类:子空间类估计算法和最大似然估计算法。
子空间类估计算法包括最小范数谱估计算法[4]、多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法[5-6]、传播算子算法(propagator method, PM)[7]、求根MUSIC算法[8]、旋转不变技术估计信号参数(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法[9]等。
基于alpha稳定分布的时间延迟估计
基于alpha稳定分布的时间延迟估计在时间延迟估计方法中，对噪声的研究往往默认噪声是高斯信号，然后根据传统的广义互相关法进行研究，但是在实际中的信号往往是非高斯性的，这些信号一般都有明显的尖峰脉冲，本论文针对这种情况，阐述了基于alpha稳定分布的时间延迟估计方法。
标签：时间延迟估计；高斯信号；广义互相关；alpha稳定分布ABSTRACT：in the time delay estimation method，the study of noise often default noise is gaussian signal，and then according to the conventional generalized cross-correlation method for research，but in the actual signal tend to be gaussian，these signals usually have obvious peak pulse，for this kind of situation，this paper expounds the time delay estimation method based on the alpha stable distribution.KEY WORDS：Time delay estimation；Gaussian signal；Generalized cross correlation；Alpha stable distribution1 引言時间延迟估计是数字信号处理领域的一个十分活跃的研究课题。
对于两个或多个接收信号之间时延的估计，在雷达、声纳、生物医学工程和地球物理等领域得到了广泛的应用，并促进了这些学科的发展[1-3]。
在对噪声的研究中，一般设定噪声为高斯信号，然后利用传统的广义相关法进行分析研究。
当噪声为非高斯信号时，可能含有尖峰脉冲的信号，传统的高斯分布模型下的算法严重退化，甚至到了出错的地步，这时候利用alpha稳定分布对其进行重新建模就显得很有必要。
时间延缓效应公式推导
时间延缓效应公式推导为了推导时间延缓效应的公式，我们首先需要了解光在不同介质中的传播速度。
根据物理学原理，光在真空中的速度为c，而在介质中的速度为v。
假设有两个介质，介质1的光速为v1，介质2的光速为v2、我们设定光线从介质1传播到介质2，其中光线在介质1中的传播路径长度为L1，光线在介质2中的传播路径长度为L2、根据时间延缓效应的定义，光线传播的时间延迟Δt可以表示为：Δt=(L2/v2)-(L1/v1)接下来，我们来推导时间延缓效应的一般公式。
我们知道，光的速度在真空中为常数c，可以表示为：c=1/√(ε0μ0)其中ε0表示真空中的电容率，而μ0表示真空中的磁导率。
假设光从真空中传播到介质1，光线在介质1中的速度可以表示为：v1=1/√(ε1μ1)其中ε1表示介质1的电容率，而μ1表示介质1的磁导率。
同样，光从真空中传播到介质2，光线在介质2中的速度可以表示为：v2=1/√(ε2μ2)其中ε2表示介质2的电容率，而μ2表示介质2的磁导率。
将以上表达式带入到时间延缓效应的定义中，我们可以得到：Δt=(L2/v2)-(L1/v1)=(L2/(1/√(ε2μ2)))-(L1/(1/√(ε1μ1)))=√(ε2μ2)*L2-√(ε1μ1)*L1可以看到，上述公式中包含了电容率和磁导率的乘积，这被称为介质的折射率n。
因此，我们可以将上述公式进一步简化为：Δt=n2*L2-n1*L1这里n1和n2分别表示介质1和介质2的折射率。
所以，时间延缓效应的一般公式为：Δt=n2*L2-n1*L1通过上述公式，我们可以根据不同介质的折射率和传播路径长度来计算时间延缓效应的大小。
需要注意的是，公式的推导过程基于光从真空中传播到介质中的情况，即光线从一个折射率较小的介质传播到折射率较大的介质。
如果光线从一个折射率较大的介质传播到折射率较小的介质，我们需要对公式进行适当的修正。
总结起来，时间延缓效应的公式可以通过光速度和折射率的关系推导得到。
时延估计方法
自适应时延估计方法
• 它把有时间延迟的信号看成是基本信号经 过了相移滤波器h(n)后得到的信号，把基本 信号看成是参考信号，两路信号输入自适 应滤波器的输入端,经过自适应滤波器权矢 量的迭代，将基本信号加工成时间延迟信 号，以两信号的最小均方误差为准则，由 权矢量的最大值得到时延估值。
Gs j
Gs j Gx1x1 j
或
Gs j Gx2 x2 j
还可以用两路信号的自功率谱之积作近似滤波器（称为SCOT 权函数），即
1 H j Gx1x1 j Gx2 x2 j
还可以取其它权函数。
广义相关时延估计方法能提高时延估计的精度，特别是较 低信噪比情况下的精度，但是，必须合理选择加权函数才能兼 顾高分辨率和稳定性问题，同时，要求信号是平稳的,且需要 信号和噪声的统计先验知识。 广义相位谱法是基于相位谱估计的时延估计方法中最常见 的一种算法。由相关函数时间域转换为功率谱密度函数在频率
基于相关系数的窄带时间延迟估计方法
•多径时延估计ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 已知信号多径时延估计（EM算法实现ML）
• 含噪参考信号多径时延估计（循环相关函数的LS法）
• 未知波形信号的多径参数估计（music算法、esprit算法）
离散型的已知信号多径时延估计模型如下所示:
极大似然估计(MxaimmuLikehhoodEstimatino)是 参数估计问题的有效方法，具有近似最佳的估计性能
域比较信号之间的相似性。
自适应时延估计方法
基于自适应滤波器的自适应时延估计算法，常用的是
LMSTDE(最小均方误差时延估计算法)。
自适应时延估计法也就是迭代实现的广义相关时延估 计法。 小波分析和自适应时延估计方法结合起来,对宽带雷达信 号进行时延估计。此法能在较低的信噪比环境下准确估计时 延。不同级别的分解信号的时延估计精度不同,分解信号频 率越高,时延估计精度越高,也就是说分解信号频率越高,能在
etde算法时延估计方法
etde算法时延估计方法【原创版3篇】篇1 目录1.ETDE 算法概述2.ETDE 算法的原理3.ETDE 算法的时延估计方法4.ETDE 算法的优缺点5.ETDE 算法的应用场景篇1正文ETDE（Explicit Time Domain Equalization）算法，即显式时域均衡算法，是一种用于数字通信系统中的时延估计方法。
在数字通信系统中，信号传输往往会受到各种因素的影响，如信道噪声、多径效应等，从而导致信号的时延失真。
ETDE 算法的目的就是通过均衡技术来消除这种时延失真，从而提高信号的质量和系统的性能。
ETDE 算法的原理是基于最小均方误差（LMS）算法的，其核心思想是通过不断地调整系统参数，使得系统输出的均方误差最小。
在 ETDE 算法中，这个系统参数就是时延，通过调整时延来达到均衡的目的。
ETDE 算法的时延估计方法是通过发送一个已知的测试信号，然后根据接收到的信号与发送的信号之间的时延来估计信道的时延。
这个时延估计方法可以分为两个步骤，第一步是发送测试信号并接收到信号，第二步是根据接收到的信号计算时延。
ETDE 算法的优缺点如下：优点：ETDE 算法可以有效地消除时延失真，提高信号的质量和系统的性能；其算法简单，易于实现，且计算复杂度较低。
缺点：ETDE 算法需要发送测试信号，这样会占用一部分的系统资源，同时还需要等待接收到信号，因此其实时性较差。
ETDE 算法的应用场景主要是数字通信系统，如数字音频传输、数字视频传输等，这些系统中往往存在时延失真，ETDE 算法可以有效地解决这个问题。
篇2 目录1.ETDE 算法的背景和意义2.ETDE 算法的原理3.ETDE 算法的时延估计方法4.ETDE 算法的优缺点5.ETDE 算法的应用实例篇2正文ETDE（Explicit Time Domain Error）算法，即显式时域误差算法，是一种被广泛应用于通信系统中的时延估计方法。
在通信系统中，时延估计是一个非常重要的环节。
时延估计原理
时延估计原理
时延估计原理是指在网络通信中，为了评估数据传输所需的时间延迟，所采用的一种方法。
它通过测量数据从发送端到接收端所经历的时间来进行估计。
时延估计原理对于网络通信的稳定性和效率至关重要，因此被广泛应用于网络工程和通信领域。
在网络通信中，时延是指数据从发送端到接收端所经历的时间。
时延估计原理可以分为四个方面进行评估。
首先是发送时延，即从发送数据开始到数据完全发送出去所经历的时间。
发送时延主要取决于数据的大小和网络的传输速率。
数据越大，传输速率越慢，发送时延就越长。
其次是传播时延，即数据在传输介质中传播所需的时间。
传播时延主要取决于传输介质的长度和信号传输速度。
传输介质越长，信号传输速度越慢，传播时延就越长。
再次是处理时延，即数据在网络设备中进行处理所需的时间。
处理时延主要取决于网络设备的性能和负载情况。
网络设备性能越好，负载越轻，处理时延就越短。
最后是排队时延，即数据在网络设备的缓冲区中等待传输所需的时间。
排队时延主要取决于网络设备的缓冲区大小和数据传输的速率。
缓冲区越小，数据传输速率越快，排队时延就越短。
时延估计原理通过对这四个方面的评估，可以得出数据传输所需的总时延。
在实际应用中，时延估计原理可以用于优化网络性能，提高数据传输的效率和稳定性。
时延估计原理是网络通信中的重要方法，通过对发送时延、传播时延、处理时延和排队时延的评估，可以对数据传输的时间延迟进行估计。
它在网络工程和通信领域具有广泛的应用，对于提高网络性能和数据传输效率至关重要。
matlab 时延估计算法
matlab 时延估计算法
Matlab中有多种时延估计算法可用，具体选择哪种算法取决于需要解决的问题和
数据的特点。
以下是几种常见的时延估计算法：
1. 互相关法（Cross-Correlation Method）：通过计算信号之间的互相关性来估计
时延。
使用`xcorr`函数可以实现。
2. 相位差法（Phase Difference Method）：通过计算信号的相位差来估计时延。
可
以使用`angle`函数计算信号的相位差。
3. 激励波形匹配法（Excitation Signal Matching Method）：通过比较输入信号和
输出信号之间的差异来估计时延。
可以使用最小二乘法或其他优化算法来实现。
4. 均方差法（Mean Square Error Method）：通过最小化输入信号和输出信号之间
的均方差来估计时延。
可以使用`mean`和`sqrt`函数计算均方差。
5. 互信息法（Mutual Information Method）：通过计算信号之间的互信息来估计时延。
可以使用`mutualinfo`函数实现。
以上是一些常见的时延估计算法，实际应用中可能还有其他算法可供选择。
具体
选择哪种算法应根据实际情况来确定，包括信号特性、计算复杂度和精度要求等。
时延估计算法地方法很多
时延估计算法的方法很多，广义互相关函数法(Gee, Genear I i zedeross-ocerrat Inin)运用最 为广泛"广义互相关法通过求两信号之间的互功率谱，并在频域内给予一定的加权，来抑制噪 声和反射的影响，再反变换到时域，得到两信号之间的互相关函数"其峰值位置，即两信号之 间的相对吋延45IH, 6],时延估计过程如图1 一 7所示”设h. (n), h 2 (n)分别为声源信号s (n)到两麦克风的冲激响应，則麦克风接收到的信号为：Xi (n) =hi (n) 0S (n) +ni (n) (1. 1)x 2 (n) =h 2 (n) 0 s (n) +n 2 (n) (1.2)基于子空间的定位技术来源于现代高分辨率谱估计技术。
子空间技术是阵列信号 处理技术中研究最多、应用最广、最基本也是最重要的技术之一。
该类声源定位 技术是利用接收信号相关矩阵的空间谱，求解麦克风间的相关矩阵来确定方向角, 从而进一步确定声源位置。
子空间类方法主要分两类，一类是利用阵列自相关矩 阵主特征向量(即信号子空间)的主分量方法，如AR 参数模型主分量法，BT 主 分量法等；另一类方法是以信号子空间和噪声子空间的正交性原理为基础，利用 组成噪声子空间的特征向量来进行谱估计，这类算法主要有多重信号分类法(MUSIC), Johnson 法,最小范数(Mini-Norm)法,MUSIC 根(Root-MUSIC)法, 旋转不变信号参数估计(ESPRIT)法，等等。
在实际中，基于子空间的定位技术 的空间谱的相关矩阵是未知的，必须从观测信号中来估计，需要在一定时间间隔 内把所有信号平均来得到，同时要求接收信号处于声源、噪声、估计参数固定不 变的环境和有足够多的信号平均值。
即便满足这此条件，该算法也不如传统的波 束形成方法对声源和麦克风模型误差的鲁棒性好。
目前定位问题所涉及算法都是 研究远场的线性阵列情况。