[发明专利]到达时差估计方法在审

专利信息
申请号: 201510715826.0 申请日: 2015-10-28
公开(公告)号: CN105403858A 公开(公告)日: 2016-03-16
发明(设计)人: 刘文红 申请(专利权)人: 上海电机学院
主分类号: G01S3/50 分类号: G01S3/50;G01S5/04;G01S5/10;G04C11/00
代理公司: 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 代理人: 菅秀君
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 到达 时差 估计 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及随机信号处理领域,更具体地说,本发明涉及一种精度较高的到达时差估计方法。

背景技术

到达时差估计广泛应用于无线电定位、雷达、声纳、地震勘测和生物医学等领域。传统的到达时差估计理论和技术是基于高斯分布和二阶统计量的,虽然这种假定在很多情况下是合理的,它符合中心极限定理,可以使到达时差估计的算法趋于简单,并且便于进行解析的理论分析,但是在实际应用中存在着大量的非高斯信号和噪声。例如雷达回波、水声信号、低频大气噪声、某些生物医学信号以及许多人为产生的信号等都是非高斯分布的。

信号和噪声的非高斯特性,常常引起基于高斯假定所设计的时延估计器的性能显著退化,甚至不能正常工作。稳定分布是一类非常重要的非高斯随机分布,根据广义中心极限定理,稳定分布是唯一的一类构成独立同分布随机变量之和的极限分布,其概率密度函数存在且连续,但除了很少的例外之外,它们没有封闭的形式。通常用其特征函数来描述:

φ(t)=exp{jat-γ|t|α[1+jβsgn(t)ω(t,α)]}(1)

式(1)中,ω(t,α)=tan(πα/2),α12πlog|t|,α=1,sgn(t)=1,t>00,t=0-1,t<0,]]>α∈(0,2]为特征指数,表示α稳定分布概率密度函数拖尾的厚度,α值越小,脉冲特性越明显;γ为分散系数,表示α稳定分布的分散程度;β为对称参数,当β=0时为对称α稳定分布,记为SαS;a为位置参数,对于SαS分布,a表示分布的均值或中值。其特征函数的四个参数中,最重要的参数为特征指数α。当α=2时,α稳定分布与高斯分布完全相同。因此,α稳定分布是一种广义的高斯分布,它比高斯分布具有更广泛的适用性。认为高斯分布是α稳定分布的特例,并称0<α<2的情况为分数低阶α稳定分布(FLOA分布)。其概率密度函数的衰减比高斯过程的概率密度函数的衰减慢,因而具有较厚的拖尾,这类随机信号的显著特点是比常规的高斯信号有更多的尖峰脉冲。所以当信号或噪声呈现较强的脉冲性时,FLOA分布是一种较好的模型。由于FLOA分布只存在小于α阶的统计矩,不存在二阶及高阶统计量,分数低阶统计量便成为非高斯α稳定分布信号噪声条件下到达时差估计的重要工具。

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