[发明专利]低信噪比脉冲噪声环境下的自适应非整数时延估计方法

说明书

本发明提供了一种低信噪比脉冲噪声环境下的自适应非整数时延估计方法，其特征在于，包括以下步骤：对观测序列进行自共变和互共变运算，将共变序列进行相关法时延估计，得到时延估计值的整数位，作为LMPFTDE算法的迭代初始值；然后将共变序列作为LMPFTDE算法的输入信号，在最小平均p范数准则下迭代得到非整数时延估计值；用收敛过程迭代时延值的中位数作为时延估计值。在本发明中，观测序列经过共变处理消弱了不相关噪声影响，增强了信噪比，脉冲性噪声也得到抑制，同时保留信号间相关信息；观测序列经过共变处理后，信号长度增加一倍，可以进行更多次迭代，更多的迭代值参考可以使时延估计值更接近真实值。

技术领域

本发明涉及一种低信噪比脉冲噪声环境下的自适应非整数时延估计方法，属于微弱信号的自适应处理技术领域。

背景技术

基于α稳定分布建模噪声的时延估计算法中，共变算法、分数低阶协方差法、共变相关法能够对时延估计整数位进行估计。共变相关法首先对输入信号求自共变序列和互共变序列，共变运算能够抑制脉冲噪声，提高信噪比，同时保留原信号间的相位信息，在低信噪比脉冲噪声环境中，共变相关法估计精度高于协方差法和相关法。

有两种方法可以提高时延估计的分辨率：一种方法是插值；另一种方法是直接估计出非整数时延。基于最小平均p范数的非整数时间延迟估计方法称为LMPFTDE算法，可以直接对时间延迟真值为非整数采样间隔的情况进行估计。时延估计过程为：用一个系数为sinc采样函数的滤波器来拟合时间延迟，对时间延迟和信噪比两个因素来进行滤波器权系数的修正；运用松弛法，将其解耦转化为两个一维的优化问题，分为两级级联：一级用于适应信噪比的变化，另一级用于跟踪时间延迟；在一定的时间延迟范围内，代价函数为单峰函数，有唯一的最小值，采用最速下降法，利用梯度技术，并以误差信号的瞬时值代替统计平均将时间延迟和信噪比分别进行迭代，以求得最优解。

对一些低频信号进行时延估计，若采样频率只满足采样定理，分数位的误差对定位影响很大；提高信号的采样率能够提高时延估计的分辨率，但相关峰值就不尖锐，不易找到峰值的位置。

LMPFTDE算法的代价函数为多峰函数，但时延值在D-0.5与D+0.5之间，D为时延真值，代价函数是单峰的。所以需要其他算法首先对时延值整数位进行准确的估计，作为LMPFTDE算法迭代初始值。

发明内容

本发明的目的是：利用共变相关法对LMPFTDE算法的时延值整数位进行准确的估计。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是提供了一种低信噪比脉冲噪声环境下的自适应非整数时延估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对两个接收信号x₁(n)和x₂(n)求互共变序列R_c12，对接收信号x₁(n)求自共变序列R_c11，接着将互共变序列R_c12、自共变序列R_c11当作等效的时间序列作为LMPFTDE算法的输入信号，用相关法时延估计对互共变序列R_c12、自共变序列R_c11先进行时延估计值整数位估计，将得到的估计值作为LMPFTDE算法时延值迭代的初值；

步骤2、将互共变序列R_c12作为LMPFTDE算法的输入信号，在最小平均p范数准则下迭代得到非整数时延估计值；

步骤3、用收敛过程迭代时延值的中位数作为时延估计值，得到更高分辨率的时延估计值。

在本发明中，观测序列经过共变处理消弱了不相关噪声影响，增强了信噪比，脉冲性噪声也得到抑制，同时保留信号间相关信息；观测序列经过共变处理后，信号长度增加一倍，可以进行更多次迭代，更多的迭代值参考可以使时延估计值更接近真实值。

附图说明