时延估计方法

1、时延估计方法和相关分析是比较两个函数或信号在时域相似性的基本方法。基本思想是通过使用两个接收信号x1(t)和x2(t)的相关函数来估计时间延迟。广义相关法、广义相位谱法、双谱法、高阶累积量法和参数模型法是几种基本的时延估计方法。最佳滤波器是信号自功率谱的倒数，即公式右侧的反变换后的相关函数有一个影响函数，即相关波形在信号延迟处有一个尖锐的相关峰。各种频域滤波器用于处理互相关函数，以使相关函数的峰值更尖锐。这种方法称为广义互相关法。滤波后的互功率谱有以下形式：可以用实际测量得到的一个信号的自功率谱近似代替(称为ROTH函数)；或者，两个信号的自功率谱的乘积可以用作近似滤波器(称为SCOT权函数)

2、，也就是说，也可以采用其他权函数。广义相关时延估计方法可以提高时延估计的精度，特别是在低信噪比的情况下。然而，为了考虑高分辨率和稳定性的问题，有必要合理地选择加权函数。同时，要求信号稳定，并且需要信号和噪声的统计先验知识。广义相位谱方法是基于相位谱估计的最常见的时延估计方法之一。将相关函数转换为时域功率谱密度函数，比较信号在频域的相似性。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，常用最小均方误差时延估计算法。自适应时延估计也是一种迭代实现的广义相关时延估计方法。结合小波分析和自适应时延估计方法来估计宽带雷达信号的时延。该方法能够准确估计低信噪比环境下的时延。不同层次的分解信号具

3、有不同的时延估计精度。分解后的信号频率越高，时延估计精度越高，这意味着分解后的信号频率越高，在低信噪比环境下时延估计越准确。由于噪声功率对信号的影响直接影响主互相关法的时延估计精度，进一步降低噪声对信号的影响是提高时延估计精度的方法之一。在此基础上，提出了时延估计的二次相关方法，以进一步保证低信噪比环境下时延估计的一定精度。二次相关时延估计算法的基本原理是：将x1(n)的自相关函数与x1(n)和x2(n)的互相关函数R12相关，进一步降低噪声对时延估计精度的影响。时延信息可以通过估计二次相关函数的峰值来提取。其优点在于减少了相关计算过程中噪声对信号的影响。与主相关法相比，它可以在较低的信噪比环

4、境下估计时延。在计算信号的相关函数时，计算量非常大。为了减少计算量，根据维纳-辛钦定理，快速傅立叶变换可以用于快速计算以减少计算量。基于相关系数的窄带时延估计方法、多径时延估计、已知信号的多径时延估计(EM算法实现最大似然估计)、噪声参考信号的多径时延估计(循环相关函数的最小二乘法)、未知波形信号的多径参数估计(music算法、esprit算法)和最大似然估计(MxaimmuLikehhoodEstimatino)是参数估计问题的有效方法，具有近似最佳的估计性能和鲁棒性。然而，鉴于多维优化在多信号和多参数估计中的复杂性，直接在多径时延估计中使用最大似然法显然是不可行的改进方法：利用频域数据避免

5、插值运算，在利用频域数据的电磁算法的整个处理过程中，只需增加两次离散傅立叶变换运算(分别用于发射信号和接收信号)，每次迭代不需要复杂的插值运算。通过使用有效的迭代初始化过程来提高收敛性能；采用顺序更新参数的迭代过程来加快迭代收敛。自适应地改变搜索间隔的设置减少了搜索的计算量。参数的连续更新可以加快迭代的收敛速度，从而减少总计算量。然而，有一个缺点，即在普通的电磁算法中可以并行完成的L信号的参数估计在这里只能按顺序完成，所以在具有并行能力的系统中时间开销增加，这是为了加速迭代收敛我们必须牺牲的代价。循环相关函数的最小二乘参数估计方法，信号模型：假设源信号s(t)是循环平稳的，循环频率a是已知的(可以估计)。通过参考信号和目标信号的循环自相关和互相关运算，噪声参考信号的多径时延估计可以转化为已知信号的多径估计。自适应时延估计方法，将具有时延的信号视为基本信号通过相移滤波器h(n)后得到的信号，将基本信