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基于四阶累积量的时延估计研究

作　者: 李从英
导　师: 王建英
学　校: 西南交通大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 时间延迟信噪比 FOC-LMSTDE FOC-ETDE FOC-ETDGE 四阶累积量
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 312次
引　用: 7次
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内容摘要

时间延迟估计(Time Delay Estimation简称TDE)是信号处理中一个十分活跃的研究领域,它在雷达、声纳、通信等领域有着广泛及重要的应用,国内外学者对于时间延迟估计这个问题进行了大量的研究和探索。高阶累积量由于其盲高斯性,近年来在时延估计中得到了广泛的应用。本文对相关高斯背景下基于四阶累积量的时延估计研究正是在这一基础上提出来的。本文首先分析了基于四阶累积量的LMSTDE算法(简写为FOC—LMSTDE)在时延估计中的应用。FOC—LMSTDE算法具有原理简单,运算量小的特点,但它的缺点也是显而易见的:首先该算法只适用于估计整数时延,对于非整数时延需要借助其它方法才能正确估计;其次此方法所应用的条件都是在信号和噪声功率为常数的情况下,在信噪比是变化的情况下,跟踪能力就减弱了。针对FOC—LMSTDE算法不能直接估计非整数时延的问题,提出了一种改进的时延估计算法:基于四阶累积量的ETDE算法(简写为FOC—ETDE)。FOC—ETDE算法可以直接对时延进行迭代,因此既可以直接估计整数时延也可以直接估计非整数时延。仿真实验验证了FOC—ETDE算法的有效性。但此算法有一个缺点是在信噪比是变化的情况下,估计的效果变差了。为了改善FOC—LMSTDE算法在信噪比是变化的情况下,跟踪能力减弱的状况,本文提出了一种改进的时延估计算法:基于四阶累积量的ETDGE算法(简写为FOC—ETDGE)。此方法把自适应滤波器分解成横向相连的两个子自适应单元:一个用来跟踪延迟估计,另一个用来适应信噪比的变化。这样时延和信噪比的自适应过程分离,克服了在低信噪比和信噪比是变化的条件下FOC—LMSTDE算法和FOC—ETDE算法中所遇到的困难,通过分析和比较,仿真结果表明:时延估计的性能得到了改善。

全文目录

第1章绪论  9-14
  1.1 课题的研究背景  9-10
  1.2 国内外研究现状  10-13
    1.2.1 广义相关法  11
    1.2.2 最大似然估计法  11-12
    1.2.3 最小均方误差法  12
    1.2.4 高阶统计量法  12-13
  1.3 本论文的主要研究内容  13-14
第2章高阶累积量基本理论  14-25
  2.1 特征函数  14-15
  2.2 高阶矩，高阶累积量  15-23
    2.2.1 高阶矩和高阶累积量的定义  15-19
    2.2.2 高阶矩和高阶累积量的转换关系  19-20
    2.2.3 高斯过程的高阶矩和高阶累积量  20-23
  2.3 高阶累积量的性质  23-24
  2.4 本章小结  24-25
第3章基于四阶累积量的 LMSTOE算法  25-35
  3.1 数学模型  25-27
  3.2 FOC-LMSTDE算法分析  27-30
  3.3 FOC-LMSTDE估计步骤总结  30-31
  3.4 计算机仿真模拟  31-33
  3.5 本章小结  33-35
第4章基于四阶累积量的 ETOE算法  35-47
  4.1 数学模型  35-36
  4.2 FOC-ETDE算法分析  36-39
  4.3 算法收敛性分析  39-41
  4.4 FOC-ETDE估计步骤总结  41-42
  4.5 计算机仿真模拟  42-46
  4.6 本章小结  46-47
第5章基于四阶累积量的ETOGE算法  47-62
  5.1 数学模型  47-48
  5.2 FOC-ETDGE算法分析  48-51
  5.3 FOC-ETDGE估计步骤总结  51-52
  5.4 算法收敛性分析  52-57
  5.5 计算机仿真模拟  57-61
  5.6 本章小结  61-62
全文总结与展望  62-64
参考文献  64-69
致谢  69-70
作者在攻读硕士学位期间发表的论文  70

基于四阶累积量的时延估计研究

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