基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法

针对无线定位中时延估计在小样本(单快拍)、低信噪比条件下需要大量独立分布测量数据问题,提出了一种基于回溯筛选的稀疏重构时延估计算法,实现了单快拍、低信噪比条件下接收信号的精确时延估计.该算法首先建立接收信号的稀疏表示模型,然后基于该模型建立正交观测矩阵,最后在重构算法中引入回溯筛选思想,利用时延与观测矩阵之间的一一对应关系得到时延的无偏估计.对该模型下时延估计的克拉美罗界进行了推导.仿真分析表明,所提方法在单快拍、低信噪比条件下精度远高于求根多重信号分类算法,相比于正交匹配追踪算法,在较小的复杂度代价下性能得到了较大提升.     

基于两级压缩感知的脉冲星时延估计方法

为了快速获得高精度的脉冲星累积脉冲轮廓时延估计,提出了一种基于两级压缩感知的时延估计方法.压缩感知主要包括三个部分:字典、测量矩阵、恢复算法,其中字典尺寸是影响压缩感知估计精度的重要因素.针对压缩感知中字典的原子数增加虽能提高估计精度但又带来计算量大的问题,该方法采用粗估计与精估计两级字典相结合,先利用粗估计字典原子间隔大的特点进行累积脉冲轮廓全相位估计,得到预估时延值,再利用精估计字典的原子间隔小且个数少适合局部估计的特点对累积脉冲轮廓进行精确时延估计.理论分析与实验结果表明:两级字典数据量比传统字典小两个数量级,在相同的时延估计精度下,该方法比传统压缩感知方法计算量大幅度减少,是一种能保持高估计精度并有效降低计算量的脉冲星时延估计方法.     

基于二次相关的语音信号时延估计改进算法

目前语音信号的时延估计研究,大部分采用的是广义互相关算法。然而,广义互相关时延估计算法易受噪声和混响环境影响。为此,本文提出了一种基于二次相关的语音信号时延估计改进算法,该算法对语音信号进行二次互相关运算,并结合Hilbert变换,对二次互相关峰值进行进一步的锐化处理,使得反映时延的峰值点检测更为准确。实验结果表明,改进的时延估计方法在非平稳的语音信号中能够有效地抑制噪声干扰,且在不同混响条件下时延估计具有更好的性能。     

基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术

大孔径拖曳线列阵受舰艇横向机动、洋流影响和水动力影响时会产生一定的阵形畸变,阵形畸变使得波束形成时阵列流型失配,进而降低了目标方位分辨率和阵处理的增益。在无法进行阵形估计时,基于时延估计的分裂阵时域波束形成技术将大孔径拖曳线阵分为左右两个子阵分别做波束形成,通过加权广义相关时延估计算法估算对应波束的时延差,再依据估算时延差对左右两个波束进行延时求和得到最终的波束信号。仿真和海试数据证明,相对于全阵直接做波束形成的方法,基于时延估计的分裂阵的时域波束形成技术有效提高了目标方位分辨率和阵处理的增益。     

基于LMS自适应时延估计和FPGA的超声波测风系统研究

利用超声波传感器进行风速测量时,温度对超声波传播有很大影响,时延估计对超声波测风系统的精度起到很大的作用。本超声波测风系统为避免温度对风速测量中的影响,采用了基于时差法的测量原理,为了提高时延估计值的精度,提出了基于最小均方(LMS)自适应时延估计的测量方法,研制了以单片机Atmega128和现场可编程门阵列(FPGA)为核心的硬件系统。仿真和实际测试的结果表明,该超声波测风系统的时延估计值精确度较高,具有很高的应用价值。     

浅海多径时延估计的功率谱加权自相关方法

针对浅海近距离时倒谱多径时延峰变弱难以提取的问题,提出了一种功率谱加权自相关多径时延估计方法。该方法采用FFT估计信号功率谱,对功率谱取1-α次幂(0<α<1),再进行IFFT变换,对其实部进行峰值检测获得多径时延估计。根据目标能量通过特性在正横前递增正横后递减的特点,在已检测时延前后一定区间内搜索下一个时延值,实现多径时延的自动提取.理论分析表明,多径时延估计的倒谱法与自相关法都可以看作功率谱加权自相关法的特例.海试数据处理与基于Bellhop射线模型的仿真计算表明,该方法在近距离时多径时延峰比倒谱法更清晰,输出信噪比提高了3~4 dB.采用该方法自动提取的海底反射多径时延用于单个水听器对目标距离的估计,与GPS测量距离基本相符,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的超声信号LMS自适应时延估计

为了克服ＬＭＳ自适应时延估计（ＬＭＳＴＤＥ）算法计算量大的问题,引进遗传算法进行ＬＭＳＴＤＥ的寻优规划,并采取了克服过早收敛的措施。对超声信号进行时延估计的实验表明,该方法大大减少了计算量,并有较高的时延估计精度。     

Dynamic discrimination of convergence of the LMS time delay estimation in complicated noisy environments

For nonstationary signals, time constant can no longer represent the actual convergence performance of the adaptive delay estimation. A scheme is thus proposed for dynamically discriminating the convergence of the LMS time delay estimation to get an optimal estimate even under complicated noisy environments. Based on the fact that the filter output gets orthogonal to the estimation error only when an adaptive filter operates in its optimal condition, an approximate orthogonality constraint is derived for discriminating the practical adaptation’s convergence. This discrimination condition, which is obtained through the estimated mean-square values of related available variables at each iteration, can be updated in the adaptation process according to the varying statistic characteristics of observed signals. Thus, it can dynamically evaluate the quality of the adaptive solution and end the iteration opportunely. Simulation results are also included to demonstrate its effectiveness to give exact convergence results in both stationary and nonstationary cases.     

深海声影区稀疏时延估计与声源测距

研究了深海声影区中经一次海底反射的多途声线到达垂直双水听器的时延差与声源位置的关系,提出了一种稀疏时延估计与声源测距方法。首先利用近海面布放的短间距垂直双水听器接收一定频带的声信号,然后计算接收信号的广义互相关函数,并利用频谱搬移和稀疏解卷积技术提取时延差,最后通过时延差匹配,估计水下声源的距离。仿真实验表明,在4300 m深海中,所提方法能够正确提取多途到达时延差,估计声影区内的声源距离。海试结果表明,当垂直接收孔径分别为21 m和30 m时,声源测距误差分别小于13.6%和8.1%。上述结果表明,所提出的时延估计方法可适应带宽较窄的接收信号,多途到达时延估计参数可用于实现声影区中的水下声源测距。     

基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法

针对时延估计问题中压缩感知类算法现有测量矩阵需要大量数据存储量的问题,提出了一种基于渐进添边的准循环压缩感知时延估计算法,实现了稀疏测量矩阵条件下接收信号时延的准确估计.该算法首先建立压缩感知与最大似然译码之间的理论桥梁,然后推导基于低密度奇偶校验码的测量矩阵的设计准则,引入渐进添边的思想构造具有准循环结构的稀疏测量矩阵,最后利用正交匹配追踪算法正确估计出时延.对本文算法的计算复杂度与测量矩阵的数据存储量进行理论分析.仿真结果表明,所提算法在测量矩阵维数相同的条件下正确重构概率高于高斯随机矩阵和随机奇偶校验测量矩阵,相比于随机奇偶校验矩阵,在数据存储量相等的条件下,以较少的计算复杂度代价得到了重构概率的较大提高.     

分数低阶协方差谱用于改进的时延估计方法

时延估计技术是一项活跃的研究课题。近年来,满足稳定分布的脉冲噪声模型得到了广泛的研究,并在时延估计技术中得到了应用。为提高时延估计方法在脉冲噪声环境下的估计精度和稳定性,本文提出了一种改进的基于分数低阶协方差谱的广义互相关时延估计方法,并进一步引入经验参数对所提出方法的性能进行调整。仿真分析表明,新方法在高斯和脉冲噪声环境条件下都具有良好的顽健性。     

分布式光纤中的稳健时间延迟估计方法

在分布式光纤传感系统定位中,传统时延估计算法常由于噪声相关性较强而失效。采用一种削弱相关噪声的改进型广义相关法,并针对系统特点,为进一步改善分布式光纤传感定位的准确度与稳定度,提出了一种先对数据按事件信号进行分帧,再采用卡尔曼滤波器对分帧时延估计结果进行跟踪的时延估计方案。系统仿真实验与实际数据测试结果均表明:提出的时延估计方案能够有效抑制强相关性的噪声,提高时延估计的准确度与稳定度。经大量现场测试,本文的方案能够有效地将时延估计误差稳定地控制在0.2个采样间隔以内,能够满足系统实际定位精度要求。     

一种改进的三点内插时延估计算法

本文提出了一种改进的余弦曲线拟合三点内插时延估计算法,并推导了这一估计算法的方差。在带限高斯白噪声的环境下,考虑多途传播和多卜勒频移的影响,进行了计算机仿真研究。仿真结果与理论分析是一致的。该算法具有较高的时延估计精度。     

用于时延估计的一种相关峰内插算法

本文介绍一种基于余弦函数的相关峰内插算法，在时延估计系统中，为了减少运算量和增加观察时间，采用内插算法是必要的，因为在频率估算时应用了迭代算法，所以无论对于ｃｏｓｘ，ｓｉｘ／ｘ或实际的相关峰，都有相当高的内插精度。     

互谱域MVDR自适应时延估计方法研究

针对窄带信号,通过构造互谱时间序列,在互谱域建立了平稳时间序列时延估计的最小方差无畸变响应(MVDR)滤波器模型;利用分段近似处理,类比空间MVDR自适应算法,给出了其具体算法(Algorithm of MVDR in cross spectral domain,CSMVDR);进行了数值仿真实验研究和海上实验数据处理。数值仿真与实验数据处理结果初步验证了CSMVDR时延估计对于舰船辐射噪声的适用性,CSMVDR时延估计有比相关检测更好的时延估计性能,能够提高信噪比增益和时延估计精度。     

一种基于最优频段的X射线脉冲星累积轮廓时延估计方法

为提高X射线脉冲星导航中累积脉冲轮廓的时间延迟估计精度, 分析了X射线脉冲星累积脉冲轮廓的频谱特性和现有Taylor快速傅立叶变换时延估计算法的缺陷, 提出了一种基于最优频段的累积轮廓时延估计算法, 并通过建立不同信噪比下时延估计误差与所采用频段之间的关系以确定最优频段. 数值及实测数据实验结果表明: 在短时观测或光子流量较小时, 该算法优于常用的近似最大似然 (FAML)、相关 (CC)、最小二乘 (NLS) 及加权最小二乘 (WNLS) 方法; 在观测时间较长或光子流量较大时, 该算法的估计精度与CC及NLS方法相当, 但其运算量低于NLS, FAML 及WNLS方法. 本文所提算法适用于短时观测脉冲轮廓或低流量脉冲星的高精度时延估计.     

小波降噪提高时延估计精度的研究

为了估计两个在空间上分离的传感器所接收信号之间的时间延迟,结合小波降噪的特点,提出了一种基于小波降噪的广义相关时延估计算法.鉴于传统阈值降噪的不足,对小波阙值的选取进行改进,研究出一种新的小波阈值降噪技术.该算法克服了传统广义相关法需要信号和噪声先验知识的局限性,放宽了直接互相关法对信号和噪声的假设条件.仿真和实验结果...     

基于路径选择的深海水下运动目标被动深度估计

深海水下运动目标的深度估计是目标分辨与识别中的重要一环。基于深海运动目标在深海中的直达波与海面反射波的到达时延与位置之间的关系,寻找时延图上运动目标的候选路径,利用候选路径模拟目标的运动路径,提出了一种可用单水听器实现的水下运动目标深度估计方法。通过用候选路径的估计时延与实际接收时延的比较对路径进行筛选,从而减少了需要的位置先验信息。2018年在南中国海进行的深海实验数据处理的结果表明该估计方法可行,对于实验中距离15 km以内的拖曳声源,深度相对估计误差可以达到15%以内。     

基于分组时延预处理的时域波束形成方法*

对于不等强度多目标情况下的弱目标检测问题,依据波束形成归一化指向性函数在目标方向上输出值为1、在非目标方向上输出值为小于1的特性,提出一种基于分组时延预处理的时域波束形成方法。该方法首先对线列阵接收数据进行分组处理;然后,按搜索角度对各组数据进行时延预处理,并对各组预处理结果进行相加,得到一组新数据;最后,对该组新数据按时域波束形成进行处理,得到该搜索角度对应波束值。理论推导、数值仿真和试验数据处理结果均表明：相比常规时域波束形成,该方法所得波束形成指向性函数发生了变化,旁瓣级得到了13dB以上的改善,降低了强目标旁瓣级对弱目标检测的影响。     

时间滞后对全球温度场关联性的影响

基于美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心以及欧洲中期天气预报中心发布的再分析资料,构建了考虑时间滞后情况下的全球温度场关联矩阵,分析了时间滞后对全球温度场关联性时空特征的影响.结果表明:随着滞后时间的增加,全球温度场的关联性总体呈逐渐减弱的趋势,但对应不同的滞后时间其规律也不同,在滞后1—30 d的情况下,可根据全球平均关联系数C_glb的下降 关键词： 温度场 关联矩阵 时间滞后