基于广义加权的AMDF时延估计方法研究
基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法
基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法张宇;严天峰【摘要】在研究时延估计中二次相关法的基础上,为了进一步提升二次相关法在更低信噪比条件下的可用性,结合广义互相关中的广义权函数,对二次相关法中的两次互相关分别进行平滑相干变换(SCO T )加权处理 .实验仿真结果表明,与二次相关法以及广义二次相关法相比,基于SCO T双加权二次相关的时延估计算法在信噪比低时仍具有较高的时延估值精度 .【期刊名称】《全球定位系统》【年(卷),期】2018(043)005【总页数】5页(P53-57)【关键词】SCOT;双加权;二次相关;时延估计;估值精度【作者】张宇;严天峰【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070 ;甘肃省无线电监测及定位行业技术中心,甘肃兰州 730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070 ;甘肃省高精度北斗定位技术工程实验室,甘肃兰州 730070 ;甘肃省无线电监测及定位行业技术中心,甘肃兰州 730070【正文语种】中文【中图分类】TN9110 引言时间延迟作为表征信号的其中一个基本参量,在广义互相关算法[1]提出之后,成为信号处理算法中的一个活跃的研究领域.在此算法基础上发展了许多其他算法,如将互相关与自相关相结合的二次相关法,对噪声干扰有较好的抑制作用[2-4];融合了广义互相关与二次相关两种算法的广义二次相关法,进一步提升了算法的抗噪性[5-6].本文在现有二次相关法的基础上,分别对算法中的两个互相关部分进行平滑相干变换(SCOT)加权处理,提出基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法.1 二次相关时延估计法1.1 二次相关假定两个接收信号x1(n)和x2(n)的时延估计信号模型为x1(n)=s(n)+n1(n)，x2(n)=As(n-D)+n2(n).(1)式中:s(n)为辐射源信号;n1(n)和n2(n)为理想高斯白噪声,假定噪声与辐射源互不相关; D为时间延迟;A为衰减因子.二次相关法流程如图1所示.图1 二次相关法流程图求时延的基本算法是对x1(n)和x2(n)求自相关和互相关函数.自相关函数为R11(τ) =E[x1(n)x1(n-τ)]= Rss(τ)+Rsn1(τ)+Rsn1(τ)+Rn1n1(τ),(2)互相关函数为R12(τ) =E[x1(n)x2(n-τ)]= ARss(τ-D)+Rsn2(τ)+ARsn1(τ-D)+Rn1n2(τ).(3)R11(τ)和R12(τ)是关于时延的函数,对二者再做互相关可得RR11R12(τ)=E[R11(n)R12(n-τ)],(4)根据上述假设可得:RR11R12(τ)=RRS(τ-D).(5)时延值D为二次相关函数峰值点对应的横坐标[7-8].1.2 广义互相关广义互相关法流程如图2所示.图2 广义互相关法流程图二次相关法是在传统互相关法基础上的改进,核心算法均为信号间的互相关.广义互相关中的广义加权能够对互相关函数起到抑制噪声、锐化峰值的作用[9-10].其中广义二次相关法就是对二次互相关部分进行广义加权得出的研究理论.2 双加权二次相关由图1可知,在二次相关法中有两次信号间的互相关R12(τ)和RR11R12(τ),R12(τ)为原始输入信号x1(n)和x2(n)互相关所得,RR11R12(τ)为一次互相关R12(τ)与信号 x2(n)的自相关R11(τ)互相关所得.在已知广义权函数具有对互相关函数有凸显尖峰、提升时延值正确率的条件下,对两次互相关R12(τ)和RR11R12(τ)进行广义加权,形成双加权二次相关法,流程如图3所示.图3 双加权二次相关法流程图本文采用的广义权函数为SCOT平滑相干变换:(6)式中：Gx1x1(ω)为x1(n)的自功率谱；Gx2x2(ω)为x2(n)的自功率谱；SCOT综合考虑2个信号的影响,可以有效抑制噪声干扰锐化互相关函数主峰[11-12].3 实验仿真及结果分析3.1仿真实验1选取具有一定带宽的信号作为实验信号:S1(n)=e-30n/fs·sin(80π·n/fs)，S2(n)=e-30(n/fs+d)·sin(80π·(n/fs+d))，(7)式中：S2(n)为S1(n)的延迟信号,时延点数d=15,信号长度取512个点,采样频率fs=256 Hz.两个信号的时频域图如图4，5所示.图4 原始信号及时延信号时域图图5 原始信号及时延信号频域图信号在信噪比SNR=-15 dB、SNR=-10 dB、SNR=-5 dB、SNR=0 dB的高斯白噪声条件下的互相关函数如图6～9所示.其中横坐标为时延点数,纵坐标为互相关程度.图6 SNR=-15 dB时互相关函数图图7 SNR=-10 dB时互相关函数图图8 SNR=-5 dB时互相关函数图图9 SNR=0 dB时互相关函数图3.2 实验1结果分析由图6可知,在SNR=-15 dB即信噪比差时,二次相关和广义二次相关的互相关函数图出现伪谱峰,无法正确得到时延值,而双加权二次相关能够取到正确的时延点数.从图7知在SNR=-10 dB时,广义二次相关和双加权二次相关法可以正确估计时延值;图8、图9表明随着信噪比的增加,当SNR=-5 dB以及SNR=0 dB,三种算法都能够准确估算出时延,同时证明了在较低信噪比的条件下,二次相关和广义二次相关具有较好的抗噪性,但总的来说这两种算法与双加权二次相关相比,适用的信噪比范围较为有限.3.3 仿真实验2定义时延估计均方根误差为(8)为了进一步分析在不同信噪比下算法估算时延的能力,本次实验根据上述仿真条件进行N=1000次时延估算,得到二次相关、广义二次相关以及双加权二次相关在不同噪声水平下的时延估算标准差,如图10所示.图10 3种算法的性能分析比较3.4 实验2结果分析图8中的算法比较说明随着信噪比的增加,3种算法的时延估计能力都在上升,但以SNR=-4 dB为界,在信噪比下降时,时延估值的准确度优劣顺序依次为双加权二次相关、广义二次相关、二次相关.4 结束语本文提出的基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法,与二次相关法以及广义二次相关法相比, 在低信噪比条件下进一步提升了时延估计能力,在扩大算法适用范围的同时保证了较高的时延估值准确度.参考文献【相关文献】[1] KNAPP C, CARTER G C. The generalized correlation method for estimation of time delay[J]. Acoustics, Speech and Signal Processing, IEEE Transactions on, 1976, 24(4): 320-327.[2] 刘敏,曾毓敏,张铭,等.基于二次相关的语音信号时延估计改进算法[J].应用声学,2016,35(3):255-264.[3] 唐娟,行鸿彦.基于二次相关的时延估计方法[J].计算机工程,2007(21):265-267.[4] 杜娟,程擂.基于二次相关的时延估计方法研究[J].弹箭与制导学报,2010,30(6):221-223.[5] 窦慧晶,王千龙,张雪.基于二次相关的广义互相关时差估计算法[J].北京工业大学学报,2016,42(2):197-202.[6] 周康辉,董万胜,刘恒毅,等.利用二次相关改进的广义互相关时延估计算法[J].数据采集与处理,2013,28(6):801-806.[7] 茅惠达,张玲华.声源定位中广义互相关时延估计算法的研究[J].计算机工程与应用,2016,52(22):138-142.[8] 景思源,冯西安,张亚辉.广义互相关时延估计声定位算法研究[J].声学技术,2014,33(5):464-468.[9] 金中薇,姜明顺,隋青美,等.基于广义互相关时延估计算法的声发射定位技术[J].传感技术学报,2013,26(11):1513-1518.[10] ROTH P R. Effective measurements using digital signal analysis[J]. IEEE Spectrum, 1971, 8(4):62-70.[11] 韩雪峰,刘跃冲,彭中波.基于SCOT加权广义互相关算法的船舶管系泄漏定位研究[J].机床与液压,2013,41(7):26-28.[12] 孙永梅,邱天爽.脉冲噪声环境下的SCOT加权时间延迟估计新方法[J].通信学报,2005(12):13-18.。
互相关延时估计加权函数性能分析
互相关延时估计加权函数性能分析广义互相关函数法是通过首先求出俩信号之间的互功率谱，然后在频域给予一定的加权，以此对信号和噪音进行白化处理，从而增强信号噪比较高的频率成分，抑制噪声的影响，最后再反变换到时域，得到两信号之间的互相关函数，即：⎰=πτψτ0121212)()()(dw e w G w R jw （1） 其中)(12w ψ是广义互相关加权函数。
广义互相关加权函数的选择主要基于俩个方面：噪声和反射情况。
根据不同的情况选择加权函数，其目的就是使)(12τR 具有比较尖锐的峰值。
)(12τR 峰值处就是俩个传感器之间的时延。
由于来自同一声源的信号存在一定的相关性，通过计算不同麦克风所接受到的信号之间的相关函数，就可以估计出TDOA 值。
然而在实际环境中，由于噪声和混响的影响，相关函数的最大峰会被弱化，有时还会出现多个峰值，这些都造成了实际峰值的检测困难。
此时就通过加权的方法来锐化峰值，通常我们通过时间、精度来确定算法的合理性。
一、 广义互相关函数模拟clear all; clc; close all;N=1024; %长度Fs=500; %采样频率n=0:N-1;t=n/Fs; %时间序列a1=5; %信号幅度a2=5;d=2; %延迟点数x1=a1*cos(2*pi*10*n/Fs); %信号1x1=x1+randn(size(x1)); %加噪声x2=a2*cos(2*pi*10*(n+d)/Fs); %信号2x2=x2+randn(size(x2));subplot(211);plot(t,x1,'r');axis([-0.2 1.5 -6 6]);hold on;plot(t,x2,':');axis([-0.2 1.5 -6 6]);legend('x1信号', 'x2信号');xlabel('时间/s');ylabel('x1(t) x2(t)');title('原始信号');grid on;hold off%互相关函数X1=fft(x1,2*N-1);X2=fft(x2,2*N-1);Sxy=X1.*conj(X2);Cxy=fftshift(ifft(Sxy));%Cxy=fftshift(real(ifft(Sxy)));subplot(212);t1=(0:2*N-2)/Fs; %注意plot(t1,Cxy,'b');title('互相关函数');xlabel('时间/s');ylabel('Rx1x2(t)');grid on [max,location]=max(Cxy);%求出最大值max,及最大值所在的位置（第几行）location;%d=location-N/2-1 %算出延迟了几个点d=location-NDelay=d/Fs %求得时间延迟运行程序得到的结果是：d =2Delay =0.0040可以看出，通过互相关函数的求解d=2，delay=0.0040，这和我们给出的信号的时延d/Fs=0.0040是一致的。
OFDM系统的信道多径时延估计方法研究中期报告
OFDM系统的信道多径时延估计方法研究中期报告摘要：OFDM系统因其具有抵抗多径干扰和高频带利用率等优势而被广泛应用。
在OFDM系统中，由于多径效应的存在，时域上信号被分解为多个子载波，在传输过程中会发生相位失真和时域扩展等问题。
为了解决这些问题，需要对信道多径时延进行估计。
本文介绍了OFDM系统中常用的时延估计方法，包括基于导频符号的方法、最小二乘法（LS）方法和最小均方误差（LMS）方法。
通过模拟仿真，比较了这些方法的性能，结果表明LMS方法比其他方法更适合OFDM系统中信道时延估计。
关键词：OFDM系统、信道多径、时延估计、导频符号、最小二乘法、最小均方误差一、引言OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统由于其具有抵抗多径干扰、高频带利用率等优势而成为一种重要的无线通信技术。
在OFDM系统中，将信号分解成多个子载波，每个子载波的调制速率低于信号带宽，从而使得对于高速移动信道的抗干扰性得到了有效提升。
但是，在多径信道中，色散效应会引起不同子载波的相位失真和时域扩展，从而导致信号失真和码间干扰等问题。
因此，OFDM系统中信道多径时延的准确估计对于信号的还原具有至关重要的作用。
目前，常用的OFDM信道多径时延估计方法包括基于导频符号的方法、最小二乘法（LS）方法和最小均方误差（LMS）方法等。
本文将介绍这些方法的基本原理和性能，并通过仿真比较它们的优缺点，以便为OFDM系统的实际应用提供参考。
二、OFDM系统中信道多径时延估计方法A. 基于导频符号的方法基于导频符号的方法是最常用的OFDM信道估计方法之一。
在OFDM系统中，导频符号是在发射端事先插入的调制符号，用于在接收端进行信道估计。
导频符号可以通过特定的调制方式，如QPSK，16QAM 等，获得更好的性能。
导频符号的每个符号位置都有一个已知的数据值，因此可以通过比对接收到的导频符号与发送的导频符号来获得OFDM信号的相位差。
时延估计的两种实现方法及蒙特卡洛仿真
国防科学技术大学电子科学与工程学院《随机信号分析与处理》课程论文这里做了 100 次仿真估计估计均值为 44.9731，随着次数增加估计值更加接近 45。
相关函数估计的实现采用相同的信号，进行估计，对信号进行匹配滤波处理仿真结果如下可见信号经过皮匹配滤波后瞬时信噪比得以提高，便于提高时延国防科学技术大学电子科学与工程学院《随机信号分析与处理》课程论文的检测。
不同信噪比将影响信号的估计精度，信噪比越大时延估计越精确我们通过匹配滤波可以提高信号的瞬时信噪比进而提高信号的检测精度，在信噪比在-9db 下的估计误差为 7.1615e-004，提高信噪比，在信噪比为 5db国防科学技术大学电子科学与工程学院《随机信号分析与处理》课程论文下的估计误差为 2.6042e-004，可见仿真可以实现较高精度的检测。
参考文献 1、唐娟等。
不同环境下的时延估计算法及其仿真研究，计量学报，2001 2、江南，黄建国等。
基于互相关函数的频域实现时延估计器，计量学报，25 卷第四期，2004 3、陆军、钱裕美。
自适应多目标时延估计器。
数据采集与处理，第四期 4、侯子江，麦克风阵列时延估计算法的研究（研究生论文）附录程序代码： clearfs=1024; DD=pi/6; f=20; t=0:1/fs:1023/fs; for i=1:100x=1.*sin(2*pi*f*t+(5.*rand(1024,1'; y=1.*sin(2*pi*f*t+DD+(5.*rand(1024,1';X=fft(x,1024; Y=fft(y,1024; psd=csd(x,y;d=sum(f*atan(imag(max(psd/real(max(psd/sum(f; d=d*180/pi;subplot(2,2,1,plot(x;title('x1(t'; subplot(2,2,3,plot(abs(X,'r';title('x1(tµÄƵÆ×'; subplot(2,2,2,plot(y;title('x2(t'; subplot(2,2,4,plot(abs(Y,'g';title('x2(tµÄƵÆ×'; ys(i=d; yt(i=30; %text(1,d+1,'{Ïàλ²î}=60'国防科学技术大学电子科学与工程学院《随机信号分析与处理》课程论文 end figure plot(ys,'*'; hold on plot(yt,'r'; rr=mean(ys; figure for i=1:100 R=xcorr(x,y; plot(R; [t,j(i]=max(R; end D=abs((mean(j-fs/fs; Dl=DD/(2*pi*f; abs(D-Dlh1=5.*sin(2*pi*f*(1023/fs-t; h2=5.*sin(2*pi*f*(1023/fs-t+DD; Fh1=fft(h1; Fh2=fft(h2; x0=ifft(X.*Fh1; y0=ifft(Y.*Fh2; x00=conv(x,h1; y00=conv(y,h2; for i=1:100R0=xcorr(x00,y00; [n,p(i]=max(R0; end D0=abs((mean(p-fs/fs; Dl0=DD/(2*pi*f;abs(D0-Dl0 hold on plot(R0,'r';title('ÐźŵÄÏà¹Øº¯Êý ÐÅÔë±ÈΪ-9db';。
超宽带通信多址与时延估计算法研究的开题报告
超宽带通信多址与时延估计算法研究的开题报告一、研究背景随着无线通信技术的不断发展和普及，超宽带通信（Ultra wideband communication, UWB）成为一种备受关注的无线通信技术。
UWB技术在通信带宽、信号覆盖范围和抗干扰能力等方面具有很大的优势，并被广泛应用于局域网、智能家居、车联网等领域。
在UWB通信系统中，由于多径效应和信号衰落等因素的影响，传输信号受到了很大的时延扭曲，因此时延估计对于UWB通信系统的性能优化至关重要。
多址技术是实现无线通信的关键技术之一，其中时域多址技术（TDMA）和频域多址技术（FDMA）是目前应用最为广泛的技术。
但由于UWB信号具有很大的带宽，因此传统的多址技术在UWB通信中的效果受到了很大的限制。
相比之下，UWB特有的时间跳跃技术和码分多址技术能够更好地适应UWB的带宽特点，并提高通信信道容量。
因此，研究UWB多址技术在时延估计中的应用，既能够提高UWB通信的性能，又能够为未来的技术发展提供借鉴。
二、研究内容本课题主要研究UWB通信中的多址技术和时延估计算法，具体内容如下：1. 介绍UWB通信系统的基本原理和技术特点，包括信号调制方式、信道特性等。
2. 研究UWB多址技术的原理和实现方法，包括时间跳跃技术和码分多址技术等，探讨其在UWB通信中的应用。
3. 研究UWB信道中的时延估计算法，包括基于时域、频域、导频等方法的时延估计算法，并分析算法的优缺点。
4. 提出一种基于UWB多址技术的时延估计算法，并进行实验验证，分析其性能优势和应用前景。
三、研究意义本研究的主要意义在于提高UWB通信系统的性能，具体如下：1. 提高UWB通信系统中的多址技术效果，降低通信系统的干扰和误码率。
2. 提高UWB通信系统中的时延估计精度，减小传输时延扭曲的影响，提高通信质量和容量。
3. 探索UWB通信技术在未来的应用和发展方向，为相关研究提供借鉴和参考。
四、研究方法本研究采用理论分析和实验验证相结合的方法，具体如下：1. 通过文献调研和理论研究，深入了解UWB通信技术的相关原理和特点，确定研究内容和方向。
基于频率方差加权的时延差估计方法
第３６卷第２期 ２０１４年２月 系统工程与电子技术
Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｖｏ１．３６ Ｎｏ．２
Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２０１４
文章编号：１００１—５０６Ｘ（２０１４）０２—０２２４—０６ 网址：ＷＷＷ．ｓｙｓ—ｅｌｅ．ｃｏｍ
基于频率方差加权的时延差估计方法 郑恩明 ，陈新华 ，孙长瑜 （１．中国科学院声学研究所，北京１００１９０； ２．中国科学院大学，北京１００１９０）
摘 要：针对目标辐射信号未知时的时廷差估计问题，提出一种基于频率方差加权的时延差估计方法。所提 方法利用非真值时延差对应频率单元随机、真值时延差对应频率单元稳定的特点，对所有时延差进行频率方差加 权统计，突出目标辐射信号频率单元的时延差估计结果。理论分析和仿真结果表明，相比常规互相关法，所提方 法具有较好的鲁棒性，为弱信号时延差估计提供了一个参考思路。 关键词：信息处理技术；时延差估计；频率方差 中图分类号：ＴＢ ５６５ 文献标志码：Ａ ＤＯＩ：ｌ０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—５０６Ｘ．２０１４．０２．Ｏ４
Ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｖａｒｉａｎｃｅ
ＺＨＥＮＧ Ｅｎ ｍｉｎｇ ，ＣＨＥＮ Ｘｉｎ—ｈｕａ ，ＳＵＮ Ｃｈａｎｇ—ｙｕ （１．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏＪ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １ ００１ ９０，Ｃｈｉｎａ ２．Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１９０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＴＤＤ）ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｕｎｋｎｏｗｎ ｓｉｇｎａｌ，ａ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｍｅ ｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｖａｒｉａｎｃｅ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｆｏｒ ＴＤＤ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｕｓｅｓ ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｕｎｉｔｓ ｏｆ ｆａｌｓｅ ＴＤＤ ｂｅｉｎｇ ｒａｎｄｏｎｌ ａｎｄ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｕｎｉｔｓ ｏｆ ｔｒｕｅ ＴＤＤ ｂｅｉｎｇ ｓｔｅａｄｙ ｔｏ ｗｅｉｇｈｔ ｅａｃｈ ＴＤＤ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｖａｒｉａｎｃｅ，ａｎｄ ｅｘｔｒｕｄｅｓ ｔｈｅ ｔｒｕｅ ＴＤＤ．Ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｈａｓ ｂｅｔｔｅｒ ｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ ｃｒｏｓｓ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ａｎｄ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｄｅａ ｆｏｒ ＦＤＤ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ｗｅａｋ ｓｉｇｎａ１． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ（ＴＤＤ）ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｖａｒｉ ａｎｅｅ
OFDM系统的信道多径时延估计方法研究开题报告
OFDM系统的信道多径时延估计方法研究开题报告一、选题依据随着无线通信技术的不断发展，OFDM技术已成为现代无线通信领域中一种重要的调制方式。
OFDM技术天然具有抗多径衰落的优势，但在实际应用中，由于复杂的信道环境造成的时延扩展问题仍然是OFDM系统中一个难以避免的问题。
因此，OFDM系统中对于多径时延的准确估计与抵消技术的研究一直是OFDM技术研究的热点。
二、选题意义多径信道对于无线通信系统的性能影响非常大，例如，会导致码间干扰、符号间干扰和频率偏移等问题，这些问题都会严重影响系统的性能和可靠性。
因此，在OFDM系统中准确地估计多径时延，对于改善系统的性能至关重要。
在实践中，为了达到这个目的，需要研究并开发出一些高效的多径时延估计方法，以此来提高OFDM系统的接收性能和系统的可靠性。
因此，本研究通过对OFDM系统中信道多径时延估计方法的研究，将会具有重要的理论价值和实际意义。
三、研究内容和目标本研究的研究内容主要包括：OFDM系统的信道多径时延估计方法的研究与分析，相关理论的推导与模拟验证，以及OFDM系统中多径时延抵消算法的研究与设计。
本研究的目标是，在多径衰落环境下，提出一种有效的OFDM系统中信道多径时延估计方法，使其能够有效地估计多径时延，从而有效的解决多径干扰问题。
同时，通过提高系统的性能和可靠性，本研究将为OFDM技术的应用和发展提供一定的理论支持。
四、研究方法和流程本研究的研究方法主要包括：文献调研、理论研究、数学分析和模拟实验等。
在研究过程中，首先将对OFDM系统中信道多径时延的研究现状进行调研，并分析并总结现有方法的优缺点。
其次，将对OFDM系统中信道多径时延进行模型建立，并利用数学分析方法推导出多径时延的估计模型。
最后，通过仿真实验对所提出的方法进行测试和验证，结合理论分析和仿真结果，对研究结果进行总结和评估。
具体的研究流程如下图所示：1. 文献调研2. 理论研究3. 数学分析4. 模拟实验5. 结果总结和评估五、参考文献[1] 刘远飞,刘凯. 基于同步方法的OFDM多径环境下时延估计算法研究[J].无线通信技术,2017(7):21-24[2] 张建峰,李铎. OFDM中多径时延估计算法研究[J]. 通信技术,2016,49(8):167-172[3] 王勇军,刘洪一. OFDM系统中信道频率选择性衰落信道多径时延估计[J]. 通信技术,2016, 10(7): 19-22.[4] Li C, Wang J. A new channel estimation and equalization method for frequency-selective fading channels in OFDM systems[J]. IEEE Signal Processing Letters, 2006, 13(4): 208-211.。
基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法
基于SCOT双加权二次相关的时延估计算法
张宇;严天峰
【期刊名称】《全球定位系统》
【年(卷),期】2018(43)5
【摘要】在研究时延估计中二次相关法的基础上,为了进一步提升二次相关法在更低信噪比条件下的可用性,结合广义互相关中的广义权函数,对二次相关法中的两次互相关分别进行平滑相干变换(SCO T )加权处理 .实验仿真结果表明,与二次相关法以及广义二次相关法相比,基于SCO T双加权二次相关的时延估计算法在信噪比低时仍具有较高的时延估值精度 .
【总页数】5页(P53-57)
【作者】张宇;严天峰
【作者单位】兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070 ;甘肃省无线电监测及定位行业技术中心,甘肃兰州 730070;兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州730070 ;甘肃省高精度北斗定位技术工程实验室,甘肃兰州 730070 ;甘肃省无线电监测及定位行业技术中心,甘肃兰州 730070
【正文语种】中文
【中图分类】TN911
【相关文献】
1.基于改进二次相关算法的TDOA时延估计 [J], 严天峰;张宇;赵亚楠;杨志飞
2.基于LMS自适应滤波和希尔伯特差值的二次相关时延估计算法 [J], 陈霄;徐慨;
杨海亮
3.基于 SCOT加权广义互相关算法的船舶管系泄漏定位研究 [J], 韩雪峰;刘跃冲;彭中波
4.基于二次相关的语音信号时延估计改进算法 [J], 刘敏;曾毓敏;张铭;李晨
5.基于广义二次相关的稀疏傅里叶变换时延估计算法 [J], 张宇;严天峰
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第２６卷第３期
２０１３年３月
传感技术学报
ＣＨＩＮＥＳＥ ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＥＮＳＯＲＳ ＡＮＤ ＡＣＴＵＡＴＯＲＳ
Ｖｏ１．２６ Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２Ｏ１３
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｔｉｍｅ Ｄｅｌａｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ｗｅｉｇｈｔｅｄ ＡＭＤＦ
ＸＵ Ｙａｏｓｏｎｇ ，ＦＵ Ｈｕａ，ＷＡＮＧ Ｄａｎｄａｎ
（Ｆａｃｕｌｔｙ ｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｕｌｕｄａｏ Ｌｉａｏｎｉｎｇ １２５１０５，Ｃｈｉｒｕｔ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ（ＴＤＥ）．ｂａｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｅｄ ｆｏｒｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ．
Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｍｕｌｔｉ—ｐａｔｈ ｓｅｒｉｏｕｓｌｙ ａｆｆｅｃｔｓ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ＴＤＥ ｏｎ ｔｈｅ ｓｏｕｎｄ ｓｏｕｒｃｅ ｓｉｇｎａ１．Ｉｎ ａｄｄｉｔｉｏｎ，ｉｔ ｉｓ
ｄｉｆｆｉｃｕｌｔ ｔｏ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ｍｕｈｉ．ｐａｔｈ ｕｓｉｎｇ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｅ ＴＤＥ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ
ｗｅｉｇｈｔｅｄ ａｖｅｒａｇｅ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ（Ａｖｅｒａｇｅ Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ，ＡＭＤＦ）ｗａｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｉｎ
ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ．Ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ—ｐａｔｈ ｅｆｆｅｃｔｓ ｃａｎ ｂｅ ｓｕｐｐｒｅｓｓｅｄ ｂｙ ｔｈｅｍｏｄｉｆｉｅｄ ＡＭＤＦ ｍｅｔｈｏｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｗｅｉｇｈｔｅｄ
ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ
ｆｏｒ ｎａｒｒｏｗｂａｎｄ ｓｉｇｎａｌｓｔｈｅ ｐｅｆｆｏｒｍａｕｃｅ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｗｌｙ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｗａｓ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｏ ｔｈａｔ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ
ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｃｒｏｓｓ—ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ．Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ｒｅｓｕｌｔ ｗａｓ ｒｅｄｕｃｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ
ｗａｓｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ；ｔｉｍｅ ｄｅｌａｙ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ—ｐａｔｈ；ＡＭＤＦ；ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｆｕｎｃｔｉｏｎ
ＥＥＡＣＣ：６１４０Ｍ；７３２０Ｑ；７２１０Ｇ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００４－１６９９．２０１３．０３．０２５
基于广义加权的ＡＭＤＦ时延估计方法研究冰
徐耀松 ，付 华，王丹丹
（辽宁工程技术大学电气与控制Ｔ程学院，辽宁葫芦岛１２５１０５）
摘 要：时延估计是声源定位常用的方法。多途效应严重影响声源信号时延估计性能，传统方法难以克服。提出一种基于
广义加权的平均幅度差函数ＡＭＤＦ（Ａｖｅｒａｇｅ Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）时延估计方法，利用改进的ＡＭＤＦ方法提高对多途
效应的抑制，通过广义加权方法降低算法的噪声敏感性。仿真及实验表明，对于窄带信号，该方法能够获得比传统广义互相
关方法更高的时延估计性能，估计结果的误差减小，稳定性能提高。
关键词：声源定位；时延估计；多途效应；平均幅度差函数；广义加权函数
中图分类号：ＴＮ９１１．７２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４—１６９９（２０１３）０３—０４２１—０４
时延估计ＴＤＥ（Ｔｉｍｅ Ｄｅｌａｙ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）是声源 定位中常用的一种方法¨ ，需要解决的基本问题 是准确迅速地估计和测定两个接收传感器收到同 一声源信号之间的时间延迟，其性能会影响声源 定位的性能 。时延估计的方法有很多，常见的 有广义互相关方法及其改进方法 。 、自适应滤 波 方法、互谱相位方法 等。多途效应是声源 定位中需要解决的一个关键问题，南于声源信号 传播过程中的反射叠加，接收信号中存在大量与 直达波相关的拷贝，此时不再满足广义互相关方 法的假设条件，基于广义互相关方法的估计性能 会下降。互谱相位法对采样的频率和观测时间有 较高的要求，实时性较差，且由于多途效应导致功 率谱不平坦，互谱相位的谱函数不再为线性，估计 性能下降。自适应滤波方法计算量大，对系统硬
件要求较高，不适于实时性要求较高的场合。综
上，传统方法在多途效应影响下的时延估计性能
下降 ，本文针对窄带信号，提出一种基于平均幅
度差函数ＡＭＤＦ（Ａｖｅｒａｇｅ Ｍａｇｎｉｔｕｄｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）的广义互相关方法，克服多途效应及相
关干扰信号的影响，提高时延估计性能。
１ 广义加权的ＡＭＤＦ时延估计方法
平均幅度差函数¨。 定义为
Ｄ（ ）＝ １∑Ｉ ｓ（凡）一ｓ（ｎ一 ）ｌ （１）
’ ｎ
其中ｓ（ｎ）为离散化的声源信号采样序列，采用短时
处理技术加方窗，得到
项目来源：国家自然科学基金面上项目（５１２７４１１８）；辽宁省教育厅基金项目（１２２０１２１１９）
收稿日期：２０１３—０１—０７ 修改日期：２０１３－Ｏｌ一２７
４２２
传感技术学报
ＢｒＷＷ．ｃｈｉｎａｔｒａｎｓｄｕｃｅｒｓ．ｃｏｍ 第２６卷
Ｄ（ ）＝∑Ｉ ｓｗ（ ＋ ）一ｓ （ｎ）ｌ （２）
其中Ｓｗ㈩ 咖㈩， ）＝｛ ～。
式（１）中的均值系数１／Ｎ不影响对函数的分析特
性，在式（２）中被省略。
ＡＭＤＦ方法是一种快速算法，多用于实时语音
处理系统中，该方法从计算量及准确性等方面都优
于广义互相关方法¨ 。对于两路传感器采集的声
源信号 （ｒｔ）、 ：（ｒｔ），ＡＭＤＦ为
。
（ｎ）＝ １∑Ｉｘ （ ）一Ｘ２（ ＋ｎ）Ｉ （３）
则两路信号的时延估计为该ＡＭＤＦ函数取得极小
值时的时刻，可由下式求得¨ ］
亡ＡＭＤＦ＝ａｒｇ ｍｉｎ ＭＤＦ（ｎ） （４）
为了提高对多途效应的抑制能力，对ＡＭＤＦ的方法
进行改进，如下
ＡＭＤＦ
（ｎ）＝ １∑Ｉｘ （ ）一 （ ＋ｎ）ｌ （５）
即对采集信号前一帧的第二部分、当前帧、后一帧的
第一部分进行延拓，实现对直达波信号的增强，而削
弱多途反射信号，通过ＡＭＤＦ的谷值可以判断直达
波的到达时刻。
设信号ｓ（ｔ）为零均值高斯信号，ＡＭＤＦ结果的
期望值为：
Ｅｔ 。ｒ（凡）｝＝Ｅ｛ Ｉ ）一 ＋ｎ）Ｉ）＝
（６）
其中ｅ ＝Ｅ｛ （ｎ）｝表示采集信号 （ｒｔ）的能量，
Ｒ舢（ｎ）＝Ｅ｛ （ ） ：（ｉ＋ｎ）｝是信号 （ｒｔ）和 （ｒｔ）的
互相关函数。式（６）表明ＡＭＤＦ方法对环境噪声是
敏感的，导致时延估计性能受噪声影响较大。
为提高算法的抗噪声能力，本文在进行ＡＭＤＦ
运算之前对采集信号 （ｎ）和 （ｎ）进行白化处理，
提出基于广义加权的ＡＭＤＦ改进方法，得到一种新
的时延估计函数如下
）＝ （７）
其中 为一个小的正数，以防止分母为零。 ＡＴ（凡）
为基于相位变换的广义互相关函数，表示为
（ｎ）＝∑ （ ）．ｓ （ ） （ ） （８）
（ｋ）取为相位变换加权函数。则时延估计结果为
／－＝ａｒｇ ｍｉｎ （ ） （９）
通过对传感器采集到的声源信号进行上述运算，取
函数的极值点，即可得到多途效应下声源信号的时
延估计。
２算法性能分析
为了验证本文方法与常用的广义互相关方法的
时延估计性能，进行了实验室仿真与实验研究。
通过不同多途情况下的仿真，对估计结果的平
均误差及均方根误差（ＲＭＳＥ）进行比较。声源信号
采用５ ｋＨｚ正弦波信号，以该信号作为发射信号，则
接收信号为发射信号的衰减，并含有相位的畸变，同
时进行多路反射信号的叠加，最后加入噪声。接收
信号表达式为
』ｖ
ｒ（ｔ）＝∑ＯＬｉｓ（ 一 ）＋凡（ｔ） （１０）
其中Ｓ（ｔ）为模拟的发射信号， （ｉ＝１，…，Ⅳ）为各路
信号的接收时延。
利用随机数发生器产生随机的时延值，然后将
模拟信号延迟后叠加，形成多途信号。通过改变模
拟接收信号中多途路径的多少，来比较各种方法在
不同多途下的性能。
实验中，多途路径数分别取１０～４０，各种方法
的时延估计结果平均误差如图１所示。
曰
１斗
图１ 不同多途下正弦信号时延估计的平均误差
时延估计结果的ＲＭＳＥ比较如图２所示。
由图１可见，不同多途下正弦信号时延估计的
平均误差的比较结果中，本文方法能够获得更高的
估计准确性。图２表明在不同多途下信号时延估计
的稳定性，本文提出的方法的ＲＭＳＥ比广义互相关
多途路径数
图２不同多途下正弦信号时延估计的ＲＭＳＥ