一种有约束的自适应LMK时延估计算法

提出了一种有约束的自适应LMK时延估计算法,该算法的代价函数根据估计误差的峭度选取,算法直接对时延进行估计,不需进行插值运算.最后用实测的直升机辐射的噪声数据进行了仿真,表明新算法具有更快的收敛速度.     

一种自适应时延估计的新方法

最小均方（LMS）算法可用来进行时延估计。当算法收敛后,可以根据滤波器权系数最大值的位置估计整数倍采样周期的时延。为了估计非整数倍采样周期的时延,常用SINC函数插值法和约束自适应方法。利用SINC函数的特点和拉格朗日条件极值,对自适应时延估计的滤波器权系数做了改进,提出了新的约束自适应时延估计方法。仿真实验表明,提出方法的性能优于传统的自适应时延估计算法。     

一种参数途径的自适应时延估计方法

时差定位应用中,需要首先对2个分开的传感器侦收的来波信号进行离散采样,然后估计时差。时差通常不是采样间隔的整数倍,导致常用时差估计方法的估计误差值可能达到0.5倍采样间隔。研究人员常用插值运算减小估计误差,但运算量较大。参数途径时延估计方法可以直接估计非整数倍采样间隔的时差,且不需要插值运算,运算量较小。应用(LMS)算法来实现参数途径时延估计方法,通过理论推导给出了时延估计的方法和步骤。计算机仿真验证表明了新方法的有效性和正确性。     

一种基于遗传算法的自适应时延估计

基于四阶累积量的约束自适应时延估计（FOC—ETDE）算法具有优良的时延估计性能,但它需要较好的时延估计初值。为了克服此缺点,文章引入遗传算法进行时延估计的寻优,无需时延的先验信息,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真实验验证了新方法的有效性。     

一种基于RLS算法的自适应时延估计算法

针对基于LMS算法的自适应时延估计算法收敛速度慢的缺点,推导出一种基于RLS算法的自适应时延估计算法,并分析了基于RLS算法的自适应滤波器的均值性能。经仿真证明该算法的收敛速度有了一定提高,并且其时延估计的跟踪性能得到了改善。     

一种新的组合时延自适应滤波器

本文提出了一种新型结构的自适应滤波器,称为组合时延自适应滤波器。这种新的结构与传统的查表结构自适应滤波器相比,具有复盖较长时延的信号响应和收敛速度快的特点。这种滤波器适用于ISDN U—接口全双工传输系统中作为自适应回波消除器。本文讨论了这种滤波器的算法,特性及应用,并给出了一组实验结果。     

信噪比时变情况下的自适应时延估计方法

本文介绍了一种自适应时延估计的改进方法，此方法用于在信噪比时变情况下，对空间上分离的两个传感器所接收的带限信号的时延估计。它的优点在于：当信噪比变化或未知时，它能对时延的变化随时做出估计。文中给出了此方法的估计精度和收敛特性。     

一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计

在存在多径信号和空间相关性未知的背景高斯噪声情况下,不考虑多径信号传输的传统时延估计方法的性能会受到影响,甚至恶化。针对此问题,提出了一种基于四阶累积量的约束自适应多径时延估计算法,并对该算法的多径时延估计性能进行了收敛性能分析。该算法能够有效抑制空间相关性未知噪声的影响,在低信噪比的情况下能够直接、准确地进行自适应多径时延估计,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔时延的缺点。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。     

基于循环平稳性的约束自适应多径时延估计

在有多径信号、多通道非平稳干扰信号以及平稳背景噪声的情况下,不考虑多径信号传输的时延估计方法不能准确地估计时延,甚至估计性能会恶化.为此,本文提出了基于循环平稳性的约束自适应多径时延估计算法,并对算法的收敛性能进行了分析.该算法可以有效地抑制干扰和噪声的影响,在低信噪比的情况下直接地、准确地进行自适应多径时延估计,特别对噪声是空间相关的情形也适用,克服了传统算法不能直接估计非整数倍采样间隔的时延和多径时延的缺点.计算机仿真试验验证了新方法的有效性.     

时变时延的在线自适应估计

本文提出了一种时变时延的在线自适应估计新方法,首先,本文给出了一种修正的强跟踪滤波器算法,并且建立了时变时延的估计模型,基于此模型,时变时延可以被当成系统状态由修正的强跟踪滤波器算法直接进行估计,所提出的方法具有使用简单,跟踪迅速,精度高等特点,最后,仿真实验结果验证了本文方法的有效性。     

带约束的LMS－SCOT自适应时间延迟估计

提出了一种带约束条件的ＬＭＳ－ＳＣＯＴ自适应时延估计方法，这种方法以ＬＭＳ自适应信号处理技术为基础，利用平滑相干变换（ＳＣＯＴ）函数的自适应估计来确定时延估值，并且在自适应的迭代过程中加入了约束条件。给出了这种方法的原理、性能和计算机仿真的结果。理论和实践表明：这种方法在估计精度，抗干扰能力，收敛速度和计算复杂度四个方面均优于ＬＭＳ自适应时延估计。     

未知波形信号的多径时延估计新方法

该文提出了一种从单个阵元接收数据中估计未知波形信号多径回波时延的新方法。该方法通过建立单阵元接收数据的频域信号模型,分析得出了利用该模型估计多径时延与利用阵列估计来波方向问题的相似性。进而,估计来波方向的ESPRIT算法被改造用于估计多径时延。文中还对通过信号模型估值存在的模糊问题进行了分析,并提出了解决办法。仿真实验结果证明了新方法的有效性。     

一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法

为了提高低信噪比情况下的自适应时延估计精度和收敛速度，提出了一种基于HB加权的频域自适应时延估计新算法。给出了频域自适应时延估计算法和新算法的原理模型。最后将该算法应用于低空目标声测定位中，用实测的直升机噪声数据进行了仿真。仿真结果表明，在低信噪比情况下，新算法有更高的估计精度，收敛速度和稳健性。     

一种基于遗传算法的自适应参数型多径时延估计

基于四阶累积量的自适应参数型多径时延估计（FOC—APMTDE）算法只能直接估计整数倍采样间隔的时延,为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,保留了FOC—APMTDE算法良好的抑制相关或非相关高斯噪声的性能,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真试验验证了新方法的有效性。     

一种基于LMS自适应滤波的互相关时延估计优化算法

在多站时差定位系统中使用基于LMS自适应滤波的互相关法进行时延估计时,若采用固定步长因子则会在收敛速度和稳态失调之间存在较大矛盾,从而影响时延估计精度。针对这一问题,文中提出了一种基于分段变步长LMS自适应滤波和希尔伯特差值的互相关时延估计优化算法。该方法首先采用分段变步长LMS自适应滤波对信号进行滤波处理,然后将滤波后的信号作互相关运算,最后通过希尔伯特差值法锐化相关函数的峰值,进一步提高时延估计精度。在相同条件下,文中模拟分析了不同算法的时延估计精度。实验结果表明,新的优化算法时延估计精度更高。在不同信噪比下,新方法相较传统时延估计方法精度提高了2.2%以上,具有良好的抗噪声性能。     

自适应FIR时延估计方法在目标定位中的应用

分析了自适应FIR时延估计方法,并将该方法应用于平面正方形阵的定位中。实验结果表明,自适应FIR时延估计方法有较高的时延估计精度和较快的收敛速度,具有很好的工程实用价值。     

自适应时延估计中的信号自相关函数估计

应用自适应滤波方法可以估计未知源信号的观察信号间的时延。但是只有知道观察信号的信噪比或者其中源信号分量的自相关函数或功率,才能确定时延估计的方差。本文根据被动检测时延估计的信号模型和自适应滤波原理分析指出,采用自适应滤波结果直接计算的相关分量的自相关函数及功率是一个有偏估计。应用自适用滤波器参数,可以得到一个常数修正因子,修正该有偏估计,得到自相关函数的近似无偏估计。不同条件下的估计实例表明,通过修正显著提高了信号功率估计的准确性。