一种快速自适应联合时延估计方法技术

本发明专利技术涉及一种快速自适应联合时延估计方法，该方法包括以下步骤：根据本次迭代的时延估计量，计算第i路信号第k次迭代的滤波器输出信号；根据各路输出信号，计算第k次迭代的合成参考信号；根据第i路第k次迭代的输出信号和第k次迭代的合成参考信号，求取第i路信号第k次迭代的误差信号；计算误差信号功率，其结果与门限值比较；当误差信号功率小于门限值时，根据迭代次数，直接求取第k次迭代的步长，根据第k次迭代的步长求取第i路信号第k+1次迭代的时延估计量；将第i路信号的时延对准到各路信号的平均时延上，得到最终第i路信号第k+1次迭代的时延估计量。本发明专利技术可以在快速收敛的情况下获得更小的时延估计方差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种时延估计的方法，具体涉及一种快速自适应联合时延估计方法。
技术介绍
时间延迟是表征一个信号的重要参量，准确、迅速地估计接收阵列所接收到的同源信号之间的时间延迟，可以进一步确定其他相关参量，如信源的距离、方位、速度和移动方向等。因此，时延估计成为近年来信号处理领域一个十分活跃的研究课题，在雷达、声纳、水声学、生物医学、地球物理、地震学、石油勘探、通信和语音信号增强等领域都有广泛的应用。时延估计的基本原理就是对两路或多路信号之间进行移位，寻找相似度最高的移位位置作为时延估计值。主要方法包括基本互相关法、广义互相关法、相应的频域实现算法和高阶累计量法等。其中采用自适应滤波的时延估计方法是一类被广泛研究的经典算法，由于该算法不需要接收信号的统计特性和噪声的先验信息，同时拥有自动跟踪特性，因此具有独特优势。信号时延可以等效为信号通过时延有限冲激响应(Finite ImpulseResponse，FIR)滤波器，基本的最小均方时延估计(Least Mean Square Time DelayEstimation，LMSTDE)算法选取一路信号作为参考信号，采用自适应算法调整滤波器系数补偿信号时延，使其与参考信号均方误差最小，最终通过内插方式从滤波器系数中得到两路信号间时延差的估计。作为LMSTDE算法的改进，基于最小均方误差准则，在H.C.So等人发表的文章《ANew Algorithm for Explicit Adaption of Time Delay》中提出了基于约束自适应的时延估计(Explicit Time Delay Estimator，ETDE)算法。ETDE算法将滤波器系数形式约束为通过自适应算法直接调整的值，进而调整滤波器系数。两路存在时延差异的接收信号表示为：x0(k)=s(k-D)+n0(k)x1(k)=s(k)+n1(k)---(1)]]>其中s(k)是信源发送信号，n0(k)和n1(k)分别是两路信号噪声，D是待估计的两路信号时延量真值。通常设n0(k)和n1(k)是独立不相关的平稳零均值高斯白噪声随机过程。ETDE算法系统框图如图1所示。ETDE算法的基本思想是希望在滤波输出结果与参考信号的均方误差最小目标下，获得对信号间延迟差的估计。只是在滤波器系数上做了约束：h(k)=sin c(-P-D^(k))sin c(-P+1-D^(k))...sin c(P-D^(k))---(2)]]>其中滤波器的阶数为2P+1，是第k次迭代的时延估计值，xi(k)＝[xi(k+P)，xi(k+P-1)，…，xi(k-P)]T为输入信号向量。滤波输出信号和误差分别为：y1(k)=x1T(k)h(k)=hT(k)x1(k)---(3)]]>e1(k)＝x0(k)-y1(k)＝x0(k)-hT(k)x1(k) (4)时延估计的更新公式为：D^(k+1)=D^(k)-2μe1(k)fT(k)x1(k)---(5)]]>其中μ为迭代更新的步长因子，通常为一个小正数，fT(k)=∂hT(k)∂D^(k)=[∂sin c(-P-D^(k))∂D^(k),∂sin c(-P+1-D^(k))∂D^(k),......,∂sin c(P-1-D^(k))∂D^(k),∂sin c(P-D^(k))∂D^(k)]---(6)]]>∂sin c(n-D^(k))∂D^(k)=cos(π(n-D^(k)))-sin c(n-D^(k))n-D^(k)---(7)]]>为了便于进行算法性能定性推导，H.C.So等人对ETDE算法的特性进行了推导。其时延估计的均值为：E{D^(k)本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种快速自适应联合时延估计方法，其特征在于，包括以下步骤：根据本次迭代的时延估计量，计算第i路信号第k次迭代的滤波器输出信号；根据各路输出信号，计算第k次迭代的合成参考信号；根据第i路第k次迭代的输出信号和第k次迭代的合成参考信号，求取第i路信号第k次迭代的误差信号；计算误差信号功率，其结果与门限值比较；当误差信号功率小于门限值时，根据迭代次数，直接求取第k次迭代的步长，以及根据第k次迭代的步长求取第i路信号第k+1次迭代的时延估计量；将第i路信号的时延对准到各路信号的平均时延上，得到最终第i路信号第k+1次迭代的时延估计量。

【技术特征摘要】
1.一种快速自适应联合时延估计方法，其特征在于，包括以下步骤：根据本次迭代的时延估计量，计算第i路信号第k次迭代的滤波器输出信号；根据各路输出信号，计算第k次迭代的合成参考信号；根据第i路第k次迭代的输出信号和第k次迭代的合成参考信号，求取第i路信号第k次迭代的误差信号；计算误差信号功率，其结果与门限值比较；当误差信号功率小于门限值时，根据迭代次数，直接求取第k次迭代的步长，以及根据第k次迭代的步长求取第i路信号第k+1次迭代的时延估计量；将第i路信号的时延对准到各路信号的平均时延上，得到最终第i路信号第k+1次迭代的时延估计量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据本次迭代的时延估计量，计算第i路信号第k次迭代的滤波器输出信号步骤包括：根据本次迭代的时延估计量利用公式(2)对滤波器系数h(k)做了约束；h(k)=sin c(-P-D^(k))sin c(-P+1-D^(k))...sin c(P-D^(k))---(2)]]>其中，滤波器的阶数为2P+1，是第k次迭代的时延估计值；以及根据公式(10)接收信号xi(k)表示为：xi(k)＝s(k-Di)+ni(k) (10)其中i＝1,2,…N，N为信号路数，Di是第i路信号的时延量，各路之间相互独立；根据所述滤波器系数h(k)和接收信号xi(k)，利用公式(11)求取第i路信号第k次迭代的滤波器输出信号yi(k)：yi(k)=hiT(k)xi(k)---(11)]]>其中滤波器系数hi(k)与公式(2)定义一致，xi(k)＝[xi(k+P)，xi(k+P-1)，…，xi(k-P)]T为输入信号向量。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各路输出信号，计算第k次迭代的合成参考信号步骤包括：通过公式(12)计算所述第k次迭代的合成信号：yc(k)=1NΣi=1Nyi(k)---(12)]]>其中，yc(k)为合成参考信号，yi(k)为第i路信号第k次迭代的滤波器输出信号。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述根据第i路第k次迭代的输出信号和第k次迭代的合成参考信号，求取第i路信号第k次迭代的误差信号步骤包括：通过公式(13)计算所述第i路信号第k次迭代的误差信号ei(k)为：ei(k)=yc(k)-yi(k)=1NΣj=1j≠iNyj(k)-N-1Nyi(k)---(13)]]>其中，yc(k)为合成参考信号，yi(k)为第i路信号第k次迭代的滤波器输出信号。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算误差信号功率，其结果与门限值比较步骤包括：通过公式(28)计算误差信号功率Pe(k)：Pe(k)=12P+1&...

【专利技术属性】
技术研发人员：王雷欧，王东辉，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11