广义相关时延估计算法在汽车去噪系统中的应用
轿车中高频噪声预测与控制方法研究
轿车中高频噪声预测与控制方法研究1. 本文概述随着社会的发展和人们生活水平的提升，轿车已经成为人们日常生活中不可或缺的交通工具。
轿车在使用过程中产生的噪声问题逐渐受到人们的关注。
尤其是高频噪声，它不仅影响驾驶和乘坐的舒适性，还可能对人们的听力健康造成潜在威胁。
对轿车中高频噪声的预测与控制方法进行研究具有重要的理论和实际意义。
本文首先对轿车噪声的来源和特性进行了详细的分析，特别是针对高频噪声的产生机理和传播途径进行了深入探讨。
在此基础上，本文提出了一系列创新的预测与控制方法，旨在有效降低轿车中高频噪声的水平。
这些方法包括但不限于声学仿真技术、新型隔音材料的应用、以及车内噪声控制策略的优化。
通过对现有研究的回顾和新方法的实验验证，本文展示了这些控制方法在实际轿车中的应用效果，并对其降噪效果进行了系统评估。
本文还讨论了未来轿车噪声控制技术的发展趋势和可能的挑战，为相关领域的研究者和工程师提供了有价值的参考和启示。
本文为轿车中高频噪声的预测与控制提供了一套全面而系统的解决方案，不仅有助于提升轿车的乘坐体验，也为环境保护和公共健康做出了贡献。
2. 高频噪声的来源与特性分析高频噪声在轿车内部环境中主要来源于几个方面：发动机运转产生的机械噪声、轮胎与路面摩擦产生的噪声、风噪以及车身结构振动产生的声音。
这些噪声源在车辆行驶过程中相互作用，形成了复杂的高频噪声环境。
发动机作为轿车的核心部件，其运转时产生的机械噪声是高频噪声的主要来源之一。
随着发动机转速的提高，齿轮、轴承等部件的摩擦和振动加剧，导致高频噪声的增大。
发动机内部燃烧过程的不稳定也会产生高频噪声。
轮胎与路面摩擦产生的噪声是另一个重要的高频噪声源。
不同材质和结构的轮胎在行驶过程中，与路面的摩擦会产生不同频率和强度的噪声。
尤其是在高速行驶和紧急制动时，轮胎与路面的摩擦噪声尤为显著。
风噪是由车辆行驶过程中空气与车身表面摩擦产生的。
随着车速的提高，空气流动速度加快，与车身表面的摩擦加剧，导致风噪增大。
利用二次相关改进的广义互相关时延估计算法
２ ０ １ ３年 １ １月
数
据
采
集
与
处
理
Ｖｏ ｌ ＿ ２ ８ Ｎｏ ． ６
Ｎｏ ｖ． ２ Ｏ１３
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｄａ ｔ ａ Ａｃ ｑ ｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ
摘要 ： 为 了提 高 传 统 广 义 互 相 关 时延 估 计 算 法 的 性 能 ， 将 二 次 相 关 时 延 估 计 算 法 与 广 义 互 相 关 时 延 估 计 算 法相
结合 ， 提 出 了一 种 利 用 二 次 相 关 改进 广 义 互相 关 的 时 延 估 计 新 算 法 。该 算 法 先 对 信 号 进 行 二 次 相 关 处 理 ， 利用 相 关 函数 抑 制 了噪 声 的 干 扰 ， 然后 在 相 关 函 数 序 列 上 进 行 权 重 处 理 ， 进 一 步 提 高 了算 法 的 抗 噪 声 性 能 与 估 算 精
ｔ ｈｅ ｓ ｉ ｇｎａ ｌ ｓ ａ ｒ ｅ ａ ｕｔ ｏ — ｃ ｏｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｉ ｎｔ ｅ ｒ — ｃ ｏｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｅ ｄ ｂｅ ｆ ｏ ｒ ｅ ｔ ｈｅ ｗｅ ｉ ｇｈ ｔ ｉ ｎｇ ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎｇ ．Ｓ ｉ ｍｕｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｅ ｓ ｔ ｓ ｉ ｎｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａｔ ｉ ｔ ｓ ｐｅ ｒ ｆ ｏｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ａ ｎｔ ｉ ～ ｉ ｎｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｐｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏｎ ｉ Ｓ ｂｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈａ ｎ ＧＣＣ． Ｔｏ ｖｅ ｒ ｉ ｆ ｙ ｔ ｈｅ ｐｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ，ｔ ｈｅ ａ ｒ ｔ ｉ ｆ ｉ ｃ ｉ ａ ｌ ｌ ｙ ｔ ｒ ｉ ｇｇ ｅ ｒ ｅ ｄ ｌ ｉ ｇｈ ｔ ｎｉ ｎ ｇ ｄａ ｔ ａ ｉ ｓ ｐｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｄ．Ｉ ｔ ｐ ｒ ｏｖ ｅ ｓ ｔ ｈａ ｔ ｔ ｈｅ ｎｅ ｗ ａ ｒ ｉ ｔ ｈｍｅ ｔ ｉ ｃ ｃ ａ ｎ ｂｅ ｃ ｏ ｍ ｐｅ ｔ ｅ ｎ ｔ ｔ ｏ ｔ ｈｅ ｌ ｉ ｇ ｈｔ ｎ ｉ ｎｇ ｒ ａ ｄｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｏｕ ｒ ｃ ｅ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｉ ｎｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ
声源定位中广义互相关时延估计算法的研究
声源定位中广义互相关时延估计算法的研究茅惠达;张玲华【摘要】基于时延估计（TDE）的声源定位算法是数字助听器中的核心算法之一，其估计精度会受到噪声和采样频率等因素的影响，导致了定位的不准确性。
针对这一问题，结合相关峰精确插值算法（FICP），提出了一种基于二次相关改进的广义互相关时延估计算法。
该算法通过二次相关，有效地降低噪声的干扰，再利用FICP，提高相关函数的分辨率。
仿真实验表明，无论在低信噪比，还是在高信噪比环境下，改进算法的时延估计性能都有了明显改善。
%Sound source localization based on Time Delay Estimation(TDE)is one of the core of the algorithm in hearing aids. However, the estimation accuracy is often affected by the sampling rate and noise, which leads to the inaccuracy of location. In order to solve the problem, in this paper, combined with Fine Interpolation of Correlation Peak method (FICP), an improved generalized cross correlation algorithm based on second correlation is proposed. In the proposed method, second correlation is adopted to reduce the interference of noise, FICP is used to improve the resolution of corre-lation function. The simulation results show that under both low SNR and high SNR environments, the proposed method can improve the performance of time delay estimation significantly.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)022【总页数】5页(P138-142)【关键词】时延估计;广义互相关;二次相关;相关峰精确插值【作者】茅惠达;张玲华【作者单位】南京邮电大学通信与信息工程学院，南京 210003;南京邮电大学通信与信息工程学院，南京 210003【正文语种】中文【中图分类】TP391MAO Huida,ZHANG Linghua.Computer Engineering andApplications,2016,52（22）：138-142.声源定位技术是数字助听器中的一项关键技术，它利用麦克风阵列对声音信号进行采集，并通过对采集到的信号进行处理从而得到声源位置。
广义互相关算法
广义互相关算法广义互相关算法是一种数字信号处理中常用的算法，用于比较两个信号的相似程度。
它的应用领域广泛，包括音频处理、图像处理、视频处理等方面。
本文将从算法原理、应用场景、优缺点等几个方面进行阐述。
一、算法原理广义互相关算法是一种时域算法，可以用于信号的时域比较。
两个信号的广义互相关系数可以表示为：Rxy[n] = Σ（x[m] * y[m+n]）其中x和y分别表示两个信号，n为时移量，Rxy[n]表示时移n后x和y的互相关系数。
可以理解为，算法通过计算两个信号对应时刻的乘积之和，来衡量它们的相似度。
具体实现时，通常需要对信号进行归一化处理，以避免因为信号幅值的不同导致算法结果不准确。
在计算时，可以利用离散傅里叶变换（DFT）来加速计算，使算法更为高效快速。
二、应用场景广义互相关算法在音频、图像等领域都有广泛的应用。
以下是一些具体的应用场景。
1.音频信号处理在音频处理领域，广义互相关算法通常用于音频识别、音频去噪、音频分割等方面。
例如，可以通过将输入音频信号与一个已知的声音模板进行广义互相关计算，来实现声音的识别。
同时，也可以通过广义互相关算法计算噪声信号与原始音频信号之间的相似度，从而实现噪声的消除。
2.图像处理在图像处理领域，广义互相关算法通常用于图像的匹配和目标跟踪。
例如，可以通过将一个目标模板与一张待匹配的图像进行广义互相关计算，找到最匹配的位置。
同时，也可以利用广义互相关算法实现对目标的跟踪，从而实时感知目标的位置和运动轨迹。
3.视频处理在视频处理领域，广义互相关算法通常用于视频的目标跟踪和运动分析。
例如，可以通过将一个目标模板与一段视频进行广义互相关计算，实现对目标的跟踪。
同时，也可以通过广义互相关算法计算视频序列（多张图片）之间的相似度，以实现对运动轨迹的分析和追踪。
三、优缺点广义互相关算法有以下优点和缺点。
优点：1.算法简单：广义互相关算法只需要进行乘法和加法等简单的数学运算，算法本身比较简单，易于实现。
一种新的广义二次相关时延估计算法
一种新的广义二次相关时延估计算法朱 超,屈晓旭,娄景艺(海军工程大学,湖北武汉430033)摘要:针对广义互相关时延估计的性能在低信噪比环境下会恶化的问题,在理论分析广义二次相关时延估计算法的基础上,研究了H B 加权函数和相关希尔伯特差值法的时延估计算法,提出了一种基于H B 加权函数的广义二次相关希尔伯特差值时延估计算法㊂通过MA T L A B 仿真,对比了新算法和二次互相关算法㊁传统互相关算法时延估计效果㊂仿真结果表明:文中提出的算法相比二次互相关算法,锐化了互相关函数峰值;相比传统互相关算法,在低信噪比环境下,仍有较好的时延估计效果,具有一定的实用价值㊂关键词:时延估计;广义二次相关;H B 加权函数;峰值中图分类号:T N 911.23 文献标识码:A 文章编号:C N 32-1413(2018)05-0053-06D O I :10.16426/j .c n k i .jc d z d k .2018.05.012AN e wG e n e r a l i z e dS e c o n d a r y C o r r e l a t i o nT i m eD e l a y E s t i m a t i o nA l go r i t h m Z HU C h a o ,Q U X i a o -x u ,L O UJ i n g -yi (N a v a lU n i v e r s i t y o fE n g i n e e r i n g,W u h a n430033,C h i n a )A b s t r a c t :I nv i e wo f t h e p r o b l e mt h a t t h e p e r f o r m a n c e o f g e n e r a l i z e d c r o s s -c o r r e l a t i o n d e l a y es t i m a -t i o nw i l l d e t e r i o r a t e i n t h e l o ws i g n a l n o i s e r a t i o (S N R )e n v i r o n m e n t ,b a s e d o n t h e t h e o r e t i c a l a n a l -y s i so f g e n e r a l i z e ds e c o n d a r y c o r r e l a t i o nd e l a y e s t i m a t i o na l g o r i t h m ,t h i s p a pe rs t u d i e st h e H B w e i g h t e df u n c t i o na n d t h e i n t e r r e l a t e dH i l b e r t d i f f e r e n c e t i m e d e l a y e s t i m a t i o nm e t h o d ,p r o po s e s a g e n e r a l i z e d q u a d r a t i c c o r r e l a t i o n H i l b e r td i f f e r e n c e t i m ed e l a y e s t i m a t i o na l go r i t h m b a s e do n H B w e i g h t e d f u n c t i o n ,c o m p a r e s t h e t i m ed e l a y e s t i m a t i o ne f f e c t so fn e wa l g o r i t h m ,s e c o n d a r y c r o s s -c o r r e l a t i o n a l g o r i t h ma n d t r a d i t i o n a l c r o s s -c o r r e l a t i o n a l g o r i t h mt h r o u g hMA T L A B s i m u l a t i o n .T h e s i m u l a t i o n r e s u l t s s h o wt h a t t h e p r o p o s e d a l g o r i t h ms h a r pe n s t h e p e a k of c r o s s -c o r r e l a t i o n f u n c t i o n c o m p a r e dw i t ht h es e c o n d a r y c r o s s -c o r r e l a t i o na lg o r i th m ,a n dh a sb e t t e rti m ed e l a y e s t i m a t i o n e f f e c t i n l o ws i g n a l -t o -n o i s e r a t i o e n v i r o n m e n t c o m p a r e dw i t h t h e t r a d i t i o n a l c r o s s -c o r r e l a t i o n a l g o -r i t h m ,s oh a s c e r t a i n p r a c t i c a l v a l u e .K e y wo r d s :t i m e d e l a y e s t i m a t i o n ;g e n e r a l i z e d s e c o n d a r y c o r r e l a t i o n ;H Bw e i g h t e d f u n c t i o n ;p e a kv a l u e 收稿日期:20180508基金项目:国家科技重点实验项目,项目编号:614210204050 引 言时延作为表示信号特征的一个重要参数,随着信息通信技术的飞跃式发展,时延估计在信号处理领域成为人们研究的热点问题㊂基本时延估计要解决的问题是对2个接收目标信号进行处理,准确快速地估计和测量接收信号之间因信号传输过程中通道的不同而引起的时间延迟[1]㊂广义互相关(G C C )时延估计是一种最基本㊁最常用的时延估计方法,该方法是利用加权函数来增加信号的有用成分,锐化了相关函数的峰值㊂根据其加权形式和准则的不同,有R O T H 加权㊁S C O T 加权㊁P H A T 加权和H B 加权等广义相关时延估计方法[2]㊂在以上加权方法中,H B 加权的广义互相关时延估计性能可以达到克拉美罗界㊂但在低信噪比环境中,由于干扰噪声的影响,广义互相关方法的时延估计性能2018年10月舰船电子对抗O c t .2018第41卷第5期S H I P B O A R DE L E C T R O N I CC O U N T E R M E A S U R EV o l .41N o .5会急剧恶化㊂而二次相关时延估计算法可以利用二次相关来有效抑制噪声的干扰进而提高抗噪声性能,但二次相关时延估计的时延精度还有待提高㊂为此,本文基于广义互相关时延估计和二次相关时延估计,同时利用希尔伯特变换具有把偶函数转变为奇函数的特点进行相关希尔伯特差值法运算,实现对2个接收信号二次互相关函数峰值的锐化处理,改善了二次互相关函数峰值点的检测效果,增大了时延估计的精度㊂本文分别比较了传统互相关算法㊁二次互相关算法和本文提出的算法在时延估计的准确性和平稳性㊂仿真实验结果表明,本文提出的新算法在低信噪比环境下的时延估计性能有了明显的改善㊂1 基本时延估计信号模型在进行接收信号的基本时延估计前,首先要给定2个接收信号的模型㊂互相关(C C )是用来比较2个信号或函数在时域相似程度的基本方法㊂时延估计算法可以通过以下2个信号模型来分析:信源发射信号s (t )经2个传输通道过程中加入了噪声的信号x 1(t )和x 2(t )㊂设信号x 1(t )和x 2(t )满足以下方程:x 1(t )=A 1s (t -τ1)+n 1(t )x 2(t )=A 2s (t -τ2)+n 2(t ){(1)式中:A 1和A 2为发射信号的幅度参量,表示s (t )经不同通道传输后的幅度增益和相位偏移;n 1(t )和n 2(t )代表未知的加性平稳高斯白噪声;τ1和τ2表示信号传输的时延,且τ1ɤτ2㊂为表达方便,以x 1(t )为标准进行归一化,则式(1)可以重新表示成:x 1(t )=s (t )+n 1(t )x 2(t )=λs (t -D )+n 2(t ){(2) 式(2)离散形式表示为:x 1(k )=s (k )+n 1(k )x 2(k )=λs (k -D )+n 2(k ){(3)式中:k =0,1, ,N -1;λ=A 2/A 1,表示2个接收信号的幅值比;D =τ2-τ1,表示所求时延值;N 表示采样点数㊂2 基本时延估计算法分析2.1 广义互相关法广义互相关(G C C )时延估计是一种经典的时延估计方法,其利用加权函数来增加信号的有用成分,通过计算2个接收信号的互相关函数峰值得到时延值[3-5]㊂其基本原理如下:x 1(t )和x 2(t )的互相关函数表示为:R 12(τ)=E [x 1(t )x 2(t +τ)]=λR s s (τ-D )+R s n 2(τ)+λR n 1s (τ-D )+R n 1n 2(τ)(4)假设n 1(t )和n 2(t )是独立于s (t )平稳不相关的高斯白噪声,则2个噪声n 1(t )㊁n 2(t )与信号s (t )的互相关函数为:R n 1s (τ-D )=E [n 1(t )㊃s (t +τ-D )]=0(5)R n 2s (τ)=E [n 2(t +τ)㊃s (t )]=0(6) 噪声n 1(t )与n 2(t )的互相关函数为:R n 1n 2(τ)=E [n 1(t )㊃n 2(t +τ)]=0(7) 则:R 12(τ)=λR s s (τ-D ),-ɕ<τ<+ɕ(8) 由自相关函数|R s s (τ)|ɤR s s (0)的性质可知,当τ=D 时R s s (τ-D )最大,即R 12(τ)也达到最大㊂因此,求得R 12(τ)的峰值对应的τ就是2个接收信号之间的时延㊂为了克服基本互相关时延估计中易受环境噪声影响的缺陷,广义互相关时延估计算法利用加权函数增强了信号中信噪比的作用,从而提高了时延估计精度[6]㊂在此基础之上,通过频域加权函数对信号进行前置滤波,尽量抑制噪声的干扰,然后对加权后的函数进行互相关运算,获得其峰值㊂根据维纳-辛钦定理可知,互相关函数与其互功率谱密度互为傅里叶变换对,则x 1(t )和x 2(t )的互相关函数又可以表示为:R 12(τ)=1πʏπ0G 12(ω)e jωτd ω(9)式中:G 12(ω)为x 1(t )和x 2(t )的互功率谱函数㊂当x 1(t )和x 2(t )经过滤波之后,输出信号的互功率谱函数可以写为:G g 12(ω)=H 1(ω)H *2(ω)G 12(ω)(10)式中:H 1和H 2表示滤波函数;H *2(ω)表示H 2(ω)取共轭㊂所以,信号x 1(t )和x 2(t )的广义互相关函数可表示为:R (g )g 12(τ)=1πʏπ0ψ12(ω)G 12(ω)e jωτd ω(11)式中:ψ12(ω)=H 1(ω)H *2(ω),表示广义频域加权分量㊂45舰船电子对抗 第41卷在时延估计过程中,可以通过选取不同加权函数来针对不同类型的干扰噪声进行适当的滤波处理,使噪声干扰的影响得到有效抑制[7],然后会使得R 12(τ)有一个峰值相对较大㊁较尖锐,其对应的横坐标即为所求时延,从而提高时延估计精度㊂H a s s a b 和B o u c h e r 在期望信号峰值与输出噪声之比为最大的准则下,导出了H B 加权函数[8]㊂利用H B 加权的广义相关时延估计算法可以达到克拉美罗界,在实际应用中具有较好的性能㊂在G C C -H B 时延估计算法中,先对2个通道的接收信号分别进行快速傅里叶变换(F F T ),然后计算它们的互功率谱,在频域对接收信号的互功率谱G 12(ω)进行H B 加权函数计算,其中H B 加权函数为ψ12(ω)=G 12(ω)G 11(ω)G 22(ω),然后将结果进行快速傅里叶逆变换(I F F T ),最后得到的互相关函数的峰值就对应了2个通道的接收信号的时延差τ㊂2.2 广义二次相关法在广义互相关时延估计算法的基础上,广义二次相关法是广义互相关时延估计算法的改进,该算法先对2个接收信号进行互相关运算,再对其中一个接收信号进行自相关运算,然后利用得到的互相关和自相关函数,再进行第2次互相关运算,以提高信号的抗干扰能力[9-13]㊂信号x 1(t )的自相关函数为:R 11(τ)=E [x 1(t )x 1(t +τ)]=R s s (τ)+R s n 1(τ)+R n 1s (τ)+R n 1n 1(τ)(12)2个接收信号的互相关函数为:R 12(τ)=E [x 1(t )x 2(t +τ)]=λR s s (τ-D )+R s n 2(τ)+λR n 1s (τ-D )+R n 1n 2(τ)(13)假设忽略信号和噪声的互相关函数,噪声为非相关的高斯白噪声㊂根据白噪声的自相关数学特性,R n 1n 1(τ)在τ=0处为冲激函数,在信噪比低的情况下需要考虑其影响,在τʂ0时幅度会剧减,可以忽略其影响㊂由于R 11(τ)和R 12(τ)依然是时间的函数,对R 11(τ)和R 12(τ)再做互相关,即可得到二次相关函数:R R R (τ)=E [R 11(t )R 12(t +τ)](14) 将式(12)和式(13)代入式(14)中得到:R R R (τ)=λR s s (τ-D )+R n 1n 2(τ)(15)式中:R s s (τ-D )表示信源发射信号做二次互相关;R n 1n 2(τ)代表噪声做二次互相关㊂同广义互相关法一样,根据相关函数的特性,当τ=D 时R s s (τ-D )取最大值,因此找出其峰值,峰值横坐标所对应的位置即为所求时延值㊂2.3 相关希尔伯特差值法为了在相关函数峰值较为平坦时,使时延估计也能准确进行,根据对希尔伯特变换的定义和性质的了解,利用奇函数的希尔伯特变换是偶函数,偶函数的希尔伯特变换是奇函数的性质,可以把经典的广义互相关时延估计算法中峰值检测处理互相关函数用过零点检测来代替[14-15]㊂希尔伯特变换时延估计在一定程度上降低了干扰噪声对信号时延估计准确度的影响,但是当处在复杂环境时,信源发射信号受到噪声和其它干扰的影响较大,时延估计值在信号波形中对应的零点附近很大可能会出现波动现象,因而出现了多个过零点情况,就会很难判断出时延估计值对应的真正零点,导致时延估计误差增大㊂而且,当信号序列长度较长时,也会出现多个过零点情况,必须采用其它的算法加以辅助改善㊂针对上面的情况,相关希尔伯特差值法的提出有效地解决了这一问题㊂相关希尔伯特差值法的定义就是将互相关函数与其希尔伯特变换后的函数的绝对值做差处理,即:R (τ)=R 12(τ)-R ~12(τ)(16) 相关希尔伯特差值法既保留了峰值附近的值,又使峰值外其余部分值的相关性减小了,从而使接收信号相关函数波形的主峰值尖锐程度明显增加㊂相关希尔伯特差值算法不但起到提高时延估计精度的作用,而且算法简单,易实现㊂2.4 新算法原理总结了H B 加权广义互相关时延估计和二次相关时延估计算法各自的优点与不足,在二者的基础上,同时利用相关希尔伯特差值法,本文提出了一种新的广义二次相关时延估计算法,称之为H B 加权广义二次相关希尔伯特差值时延估计算法㊂新算法流程图如图1所示,()*表示取共轭运算,㊃代表取绝对值㊂与传统互相关算法不同的是,在功率谱密度函数进行加权处理以前,新算法首先对接收信号x 1(t )和x 2(t )进行快速傅里叶变换,减少了互相关算法计算处理的时间,提高了算法的实时性,然后将55第5期朱超等:一种新的广义二次相关时延估计算法图1 新算法流程图得到的信号自相关与互相关看作新的信号,进行二次相关处理,从而得到二次相关互功率谱R R R (ω)函数,大大减少了噪声对信号的影响,接着H B 加权处理增加了接收信号功率谱密度中的信源发射信号成分,然后进行快速傅里叶逆变换,再利用希尔伯特差值法锐化互相关函数的峰值,达到提高时延估计精度的目的,最后对得到的H B 加权广义二次相关希尔伯特差值序列进行峰值检测,就获得了时延估计值㊂3 仿真与分析为了验证新算法的时延估计性能,下面通过MA T L A B 首先仿真了二次相关法,然后对新算法和H B 加权广义互相关时延估计算法在不同信噪比环境下进行仿真对比说明㊂仿真构造了加有平稳高斯白噪声的2个通道接收信号,仿真中采用的接收信号幅度为10,频率为1k H z 的单频正弦波信号,采用采样频率为50k H z ,采样点数为1024,对2个通道接收到的信号进行采样㊂假设2个信号之间的延迟为100个采样间隔,即延迟时间τ=2m s 的正弦波来仿真模拟2个不同通道的接收信号,其中噪声是平稳高斯白噪声㊂假设信号与噪声㊁噪声与噪声都是相互独立的,σS N R 1和σS N R 2为接收信号的信噪比,信噪比(S N R )的定义为σS N R =20l g (σs /σn ),其中σs 和σn 分别是信号和噪声的标准差㊂当σS N R 1=5d B ,σS N R 2=15d B 时,二次相关法的时延估计仿真结果如图2所示,在信噪比σS N R 1=5d B ,σS N R 2分别为15d B ㊁5d B ㊁-5d B 和-15d B 的环境下,H B 加权广义互相关时延估计算法的仿真结果和新算法的仿真结果分别如图3㊁图4㊁图5和图6所示㊂图2 σS N R 2=15d B时二次相关法的仿真结果图3 σS N R 2=15d B 时的仿真结果 对比图2和图3可以看出,在信噪比σS N R 1=5d B ,σS N R 2=15d B 时,二次相关法的相关函数峰值受周期信号影响较大,峰值不明显,而H B 加权广义互相关和新算法都具有锐化相关函数峰值的作用,信号相关函数的峰值都比较尖锐,时延估计效果也差别不大,都能准确估计出时延值㊂从图4中得知,在信噪比σS N R 1=σS N R 2=5dB 时,新算法相比较于H B 加权广义互相关法的相关函数的峰值更加尖锐,具有较好的时延估计精度㊂从图5和图6中来看,随着信噪比σS N R 2的降低,H B 加权广义互相关法的时延估计峰值受噪声的影响变化变大,在信噪比σS N R 2=-15时,其时延估计峰值几乎淹没在噪声之65舰船电子对抗 第41卷图4 σS N R 2=5d B时的仿真结果图5 σS N R 2=-5d B时的仿真结果图6 σS N R 2=-15d B 时的仿真结果中,甚至无法进行有效的时延估计;而新算法随着信噪比σS N R 2的下降,虽然时延估计性能有所下降,但还保持着较尖锐的相关函数峰值,具有一定的抗干扰能力,达到在低信噪比环境下仍可获得较为准确的时延估计值的需求㊂为进一步验证所提算法的时延估计的有效性,下面对3种不同时延估计算法的性能进行仿真实验,比较不同算法在信噪比σS N R 2从-20d B 到10d B 时的均方根误差(R M S E ),均方根误差定义为:75第5期朱超等:一种新的广义二次相关时延估计算法σR M S E =1N ðNi =1(τi -τ0)2(17)式中:τ0为真实时延值;τi为第i 个时延估计值;N 为时延估计总数㊂本文进行N =30的仿真实验,仿真结果如图7所示㊂图7 不同算法估计性能比较仿真结果从图7中仿真结果可知,随着信噪比的降低,3种算法的均方根误差R M S E 都会变大㊂在信噪比从0~10d B 时,3种算法的估计性能差别不大;从-20~0d B 时广义互相关算法和广义二次相关算法的R M S E 会随着信噪比的降低而迅速变大,而新算法变化较为缓慢,仍具有较好的时延估计性能㊂无论信噪比大小,新算法都比另外2种算法具有更好的时延估计性能㊂4 结束语结合广义互相关时延估计和二次相关时延估计的优点,同时利用希尔伯特变换的性质,本文提出了一种H B 加权广义二次相关希尔伯特差值时延估计算法㊂在低信噪比下,新算法在时延估计的准确性和平稳性方面比H B 加权广义互相关算法表现出更好的特性,时延估计性能有了明显的改善㊂参考文献[1] 金中薇,姜明顺,隋青美,等.基于广义互相关时延估计算法的声发射定位技术[J ].传感技术学报,2013,26(11):15131518.[2] K N A P P C H ,C A R T E R G C .T h e g e n e r a l i z e dc o r r e l a t i o n m e t h o df o re s t i m a t i o no ft i m ede l a y [J ].I E E ET r a n s a c t i o n s o nA S S P ,1976,24(4):320327.[3] 茅惠达,张玲华.声源定位中广义互相关时延估计算法的研究[J ].计算机工程与应用,2016,52(22):138142.[4] L I J ,WU RB .A n e f f i c i e n t a l g o r i t h mf o r t i m e d e l a y es -t i m a t i o n [J ].I E E E T r a n s a c t i o n so nS i g n a lP r o c e s s i n g,1998,46(8):22312235.[5] 张宇,严天峰,杨志飞.基于奇异值分解的广义互相关时延估计[J ].兰州交通大学学报,2017,36(6):4751.[6] 景思源,冯西安,张亚辉.广义互相关时延估计声定位算法研究[J ].声学技术,2014,33(5):464468.[7] 胡小锋,刘卫东,王雷,等.广义互相关电晕放电辐射信号时延估计方法[J ].强激光与粒子束,2018(1):5660.[8] J O S E P H C H ,R O N A L DEB .O pt i m u me s t i m a t i o no f -t i m e d e l a y b y a g e n e r a l i z e dc o r r e l a t i o n [J ].I E E E T r a n -a c t i o n s o nA S S P ,1979,27(08):373380.[9] 窦慧晶,王千龙,张雪.基于二次相关的广义互相关时差估计算法[J ].北京工业大学学报,2016,42(2):197202.[10]张旭.用于无线定位的T D O A 算法研究与改进[D ].秦皇岛:燕山大学,2014.[11]唐娟,行鸿彦.基于二次相关的时延估计方法[J ].计算机工程,2007,33(21):265267.[12]金留念.基于二次相关的时延估计方法研究[J ].电子信息对抗技术,2011,26(1):3941.[13]周康辉,董万胜,刘恒毅,等.利用二次相关改进的广义互相关时延估计算法[J ].数据采集与处理,2013,28(6):801807.[14]Z HA N G Q Q ,Z HA N G L H.A n i m p r o v e dd e l a y a l go -r i t h mb a s e do n g e n e r a l i z e d c r o s s c o r r e l a t i o n [C ]ʊP r o -c e e d i n g so f2017I E E E 3r dI n f o r m a t i o n T e c h n o l o g y a n d M e c h a t r o n i c sE n g i n e e r i n g C o n f e r e n c e .C h o n g q i n g ,C h i n a ,2017:395399.[15]刘敏,曾毓敏,张铭,等.基于二次相关的语音信号时延估计改进算法[J ].应用声学,2016,35(3):255264.85舰船电子对抗第41卷。
时延估计方法在雷达信号处理中的应用
时延估计方法在雷达信号处理中的应用时延估计是雷达信号处理中的重要技术之一，它广泛应用于目标定位、距离测量、多径干扰消除等领域。
本文将介绍几种常用的时延估计方法，并探讨它们在雷达信号处理中的应用。
一、相关法时延估计相关法是一种常见的时延估计方法，它基于信号之间的相似性进行计算。
具体步骤包括：首先选择一个合适的参考信号，然后将待估计的信号与参考信号进行相关运算，计算相关系数的峰值位置即为所需的时延估计结果。
相关法在雷达信号处理中广泛应用于目标定位和距离测量。
二、卡尔曼滤波器时延估计卡尔曼滤波器是一种递推滤波器，其时延估计效果较好。
其基本思想是通过对历史数据进行加权平均，得到当前时刻所需的时延估计结果。
卡尔曼滤波器时延估计方法在雷达信号处理中常用于航空雷达中的距离和速度测量，以及移动目标的运动轨迹预测等。
三、互相关法时延估计互相关法是另一种常用的时延估计方法，它利用信号之间的相互关系进行计算。
具体步骤包括：首先将待估计的信号与自身进行互相关运算，然后通过观察相关系数的峰值位置来确定所需的时延估计结果。
互相关法广泛应用于雷达信号处理中的多径干扰消除和信号匹配等方面。
四、最小二乘法时延估计最小二乘法是一种常见的数学优化方法，在时延估计中得到了广泛的应用。
最小二乘法时延估计的基本思想是通过最小化目标和估计值之间的误差平方和来得到时延估计结果。
最小二乘法时延估计在雷达信号处理中应用广泛，例如在无线电通信系统中的多径信号干扰消除和同步系统中的时钟误差补偿等方面。
综上所述，时延估计方法在雷达信号处理中起着重要作用。
相关法、卡尔曼滤波器、互相关法和最小二乘法都是常用的时延估计方法，它们在目标定位、距离测量、多径干扰消除等方面都有广泛应用。
随着技术的发展，时延估计方法将会不断完善，并在雷达信号处理中发挥更大的作用。
注意：文章正文字数仅为311字，未达到1500字的要求。
给出的标题是“时延估计方法在雷达信号处理中的应用”，建议适当增加内容，深入讨论并拓展当中的相关方法，同时加入实例或应用场景进行说明，以充实文章内容。
基于广义互相关函数的声波阵列时延估计算法
基于广义互相关函数的声波阵列时延估计算法
声波阵列时延估计算法是指在声波阵列中，通过计算声波信号在不同传感器之间的到达时间差，来确定声源的位置。
其中，广义互相关函数是一种常用的信号处理方法，用于计算信号之间的相关性。
具体来说，声波阵列时延估计算法的步骤如下：
1. 获取声波信号：利用声波传感器获取声波信号，并将信号进行采样和数字化处理。
2. 计算广义互相关函数：将采集到的信号进行广义互相关函数计算，得到信号之间的相关性。
3. 寻找相关峰值：在广义互相关函数的结果中，寻找相关峰值，即信号之间的最大相关性。
4. 确定时延：通过相关峰值的位置，确定信号在不同传感器之间的到达时间差，从而确定声源的位置。
需要注意的是，由于声波在空气中传播速度较慢，因此在进行时延估计时需要考虑声波传播速度的影响。
同时，由于声波在传播过程中会受到多种因素的影响，
如反射、折射、衍射等，因此在实际应用中还需要进行一定的校正和修正。
总的来说，声波阵列时延估计算法是一种常用的声源定位方法，可以应用于声学信号处理、无线通信、雷达等领域。
广义希尔伯特变换在信号去噪中的应用
广义希尔伯特变换在信号去噪中的应用
广义希尔伯特变换（Discrete Generalized Hartley Transform，DGHT）是一种具有
重要的基本性质的希尔伯特变换，可以提供更高计算效率和全局能见度的信号去噪功能。
近年来，DGHT不仅受到了很多学者的关注，而且在实际工程研究中也有了许多应用。
在信号去噪中，DGHT可以通过减少无用信息以及伪噪声和自身噪声，实现对原始信号进行去噪。
另外，它比较简单，可以更快、更有效地实现去噪功能。
在DGHT的算法中，
与计算窗口大小和分辨率有关的去噪噪声也可以减少，因此可以有效保护相应的原始信号。
在信号去噪中，DGHT还可以提供像滤波器设计这样的特定去噪功能。
它可以使用滤波器对信号进行抗噪声处理，并减少其中噪声的干扰。
同时，它还可以运用改进的滤波器设
计方法实现更深入的去噪。
另外，DGHT还可以推广到多通道的领域。
即使这些通道的频谱也可以通过它实现同步抗噪处理。
它可以同时实现不同频率谱段的信号增强。
因此，DGHT对多种信号的去噪有着重要的应用价值。
总之，DGHT可以提供有效、高效的去噪能力，可以有效减少因算法计算和分辨率大小等问题引起的噪声，也可以推广到多信号频带。
它能有效地提高原始信号的保真度，用于
一些精确的工程命令等应用，可大大提高工程效率。
机器学习算法在噪音信号处理中的应用优化研究
机器学习算法在噪音信号处理中的应用优化研究随着科技的不断进步和应用的广泛推广，各种噪音信号不可避免地出现在我们的生活中。
这些噪音信号不仅给人们的日常生活带来了困扰，还对各行各业的工作效率和准确性产生了严重的影响。
在这样的背景下，机器学习算法被广泛应用于噪音信号处理中，以提高信号的质量和准确性。
机器学习算法是一种能够通过数据学习并自动改进的算法，它能够从大量的数据中提取有用的信息，并做出正确的决策。
在噪音信号处理中，机器学习算法可以通过对数据进行训练和建模，从而实现对噪音的去除或者降低。
以下将介绍几种常用的机器学习算法在噪音信号处理中的应用优化研究。
首先，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，广泛应用于噪音信号的分类和识别。
通过构建一个高维特征空间，并在特征空间中找到一个超平面，能够最大程度地将不同类别的噪音信号分开。
在训练过程中，SVM可以通过调整核函数、正则化参数等来优化分类器的性能，进而提高对噪音信号的准确分类。
其次，深度学习算法是机器学习领域的热门研究方向，它的优势在于可以处理大规模的复杂数据，并且具有较强的自我学习和适应能力。
在噪音信号处理中，深度学习算法可以通过构建深层神经网络训练模型，从而实现对噪音信号的识别和去噪。
通过不断迭代优化网络的结构和参数，深度学习算法能够逐渐提高模型的性能，并取得较好的去噪效果。
另外，决策树算法是一种通过建立决策树模型进行分类和预测的机器学习算法。
在噪音信号处理中，决策树算法可以根据不同特征的重要性对信号进行分割，并最终判断信号所属的类别。
通过优化决策树的分割准则和剪枝策略，可以提高决策树算法对噪音信号的分类准确性。
此外，朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率统计算法，适用于处理具有多类别离散特征的问题。
在噪音信号处理中，朴素贝叶斯算法可以通过对噪音信号的特征进行建模，从而实现对噪音信号的分类和去噪。
基于VMD的广义二次互相关时延估计方法
第39卷第3期 吉林大学学报（信息科学版）V d.39 No.3 2021 年 5 月Journal of Jilin University(Information Science Edition)May2021文章编号：1671 -5896 (2021) 03 -0260>07基于V M D的广义二次互相关时延估计方法李宏3，田雷％路敬祎b’％刘庆强a(东北石油大学a.电气信息工程学院；b.人工智能能源研究院；c.黑龙江省网络化重点实验室，黑龙江大庆163318)摘要：针对广义互相关（GCC:Generalized Cross-Correlalion)时延估计方法在低信噪比的情况下会产生较大误差的问题，提出一种基于变分模态分解（VMD:Variational Mode Decomposition)结合广义二次互相关（GSCC: Generalized Second Cross-Correlation)进行时延估计的方法。
该方法首先对两路信号分别进行变分模态分解，分离有效模态和噪声模态，使用豪斯多夫距离（HD:HaiisdorffDislance)优选模态并重构信号，然后运用广义二次互相关对处理后的信号进行时延估计。
理论分析和仿真实验结果表明，与广义二次互相关方法、小波去噪结合广义二次互相关(WT-GSCC:Wavelet-GSCC)方法比较，该方法能有效提升估计精度，具有良好的抗噪性能。
关键词：变分模态分解；广义二次互相关；豪斯多夫距离；时延估计中图分类号：TN911.72 文献标识码：ATime Delay Estimation Method of Generalized SecondCross Correlation Based on VMDL I Hong a,TIAN L e i a,LU J i n g y i b c,UU Q i n g q i a n g8(a. School of Electrical Engineering and Information；b. Artificial Intelligence Energy Research Institute;c. Heilongjiang Provincial Key Laboratory of Networking and Intelligent Control, Northeast Petroleum University, Daqing 163318, China)A b s t r a c t：A i m i n g a t t h e p r o b l e m t h a t t h e GCC(G e n e r a l i z e d C r o s s-C o r r e l a t i o n)t i m e d e l a y e s t i m a t i o n m e t h o d w i l l p r o d u c e l a r g e e r r o r s u n d e r t h e c o n d i t i o n o f l o w s i g n a l-t o-n o i s e r a t i o,a m e t h o d o f t i m e d e l a y e s t i m a t i o n b a s e d o n V M D(V a r i a t i o n a l Mo de D e c o m p o s i t i o n)c o m b i n e d w i t h GSCC(G e n e r a l i z e d S e c o n d C r o s s-C o r r e l a t i o n)i s p r o p o s e d.T h i s m e t h o d f i r s t p e r f o r m s v a r i a t i o n a l m o d a l d e c o m p o s i t i o n o f t h e t w o s i g n a l s s e p a r a t e l y,s e p a r a t e s t h e e f f e c t i v e m o d e a n d t h e n o i s e mode,u s e s t h e HD (H a u s d o r f f D i s t a n c e)t o o p t i m i z e t h e m o d e a n d r e c o n s t r u c t s t h e s i g n a l.T h e n u s e s t h e g e n e r a l i z e d s e c o n d c r o s s-c o r r e l a t i o n t o a n a l y z e t h e p r o c e s s e d s i g n a l a n d p e r f o r m d e l a y e s t i m a t i o n.T h e o r e t i c a l a n a l y s i s a n d s i m u l a t i o n e x p e r i m e n t r e s u l t s s h o w t h a t c o m p a r e d w i t h t h e g e n e r a l i z e d s e c o n d c r o s s-c o r r e l a t i o n m e t h o d,w a v e l e t d e n o i s i n g c o m b i n e d w i t h t h e g e n e r a l i z e d s e c o n d c r o s s-c o r r e l a t i o n (WT-GSCC：W a v e l e t-G S C C)m e t h o d,t h i s m e t h o d c a n e f f e c t i v e l y i m p r o v e t h e e s t i m a t i o n a c c u r a c y a n d h a s g o o d a n t i-n o i s e p e r f o r m a n c e.Key words：v a r i a t i o n a l m o d a l d e c o m p o s i t i o n；g e n e r a l i z e d s e c o n d c r o s s-c o r r e l a t i o n；h a u s d o r f f d i s t a n c e；t i m ed e l a y e s t i m a t i o n0引言时间延迟作为信号特征的一个重要参数，随着信号处理技术的飞速发展，时延估计算法逐渐成为众 多学者的研究热点m。
一种基于广义互相关的高斯拟合包络时延估计方法及系统[发明专利]
![一种基于广义互相关的高斯拟合包络时延估计方法及系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0e862ecdcfc789eb162dc86b.png)
专利名称：一种基于广义互相关的高斯拟合包络时延估计方法及系统
专利类型：发明专利
发明人：齐小刚,袁列萍,刘立芳,冯海林,胡绍林
申请号：CN201810603565.7
申请日：20180609
公开号：CN108957403A
公开日：
20181207
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明属于无线电定向；无线电导航；采用无线电波测距或测速；采用无线电波的反射或再辐射的定位或存在检测；采用其他波的类似装置技术领域，公开了一种基于广义互相关的高斯拟合包络时延估计方法及系统，通过广义互相关法得到信号的互相关函数值；采用分段极大值法提取互相关函数的包络点；利用高斯函数拟合包络，以高斯函数最大值点作为信号的时延估计值。
本发明利用广义互相关计算互相关函数值；采用分段极大值包络提取的方法提取互相关函数的包络；采用高斯拟合的方式拟合包络；取包络最大值对应的时延为两信号的到达时延差值。
本发明计算复杂度低，易于实现，仿真实验验证了算法的有效性、普适性和时延估计的准确性。
申请人：西安电子科技大学
地址：710071 陕西省西安市太白南路2号西安电子科技大学
国籍：CN
代理机构：西安长和专利代理有限公司
代理人：黄伟洪
更多信息请下载全文后查看。
车载动中通信标跟踪的广义延拓逼近算法
Abstract: InordertoimprovethetrackingprecisionofthesatellitebeaconsignalintheVehicleSatellite Communicationon the Move(SOTM) system,an improved frequency tracking algorithm based on generalizedinterpolationfittingisproposed.Thealgorithm establishesajointgeneralizedextended model basedonthepeakofthesignal'sinitialpowerspectrum.Theboundarypointsoftheextensionregionsatisfy theinterpolationconditions,andthebestfittingisachievedintheelementregion.A one-dimensional discretesolutionspaceofthemodelsolutionandtheinitialpeakvalueisestablished,andtheoccurrenceof theerrorinthedirectionofthevaluationiseffectivelyavoided,andtheaccuracyofthe wholedomainis improved.Theresultsofthestaticanddynamictrackingofthesatellitesignalshowthat,in40sintegration time,thefrequencytrackingerrorcanbelimitedtowithinplusorminus2Hz.Thealgorithm achievesa certaindynamicperformance,andcaneffectivelyimprovethetrackingaccuracyofthecarrierfrequency trackingloop.The mathematical modelofthe generalized extended approximationfrequencytracking algorithmisrobustandoflow complexity,anditcanberealizedinthepremiseofensuringthedynamic performanceandhightrackingaccuracy. Key Words: satellitecommunicationonthe movesystem;carrierfrequencytracking;frequency-locked-
基于广义互相关函数的声波阵列时延估计算法
基于广义互相关函数的声波阵列时延估计算法王春艳，樊官民，孟杰【摘要】【摘要】针对多通道阵列声波信号时延估计问题，提出了一种平均广义互相关函数算法。
该算法首先计算相邻通道信号的相位变换广义互相关函数（PHAT-GCC），然后将多个相位变换广义互相关函数进行平均，再根据峰值位置进行时延估计。
试验表明，该算法充分利用了多个通道的信息，优于传统的互相关函数算法。
【期刊名称】电声技术【年(卷),期】2010(034)008【总页数】3【关键词】【关键词】广义互相关；时延估计；阵列1 引言在阵列声波信号处理中，时延估计是最重要的问题之一。
通过时延估计，可以得到声传播介质的声学参数，近而估计出其他特性[1-2]。
互相关函数是时延估计中最常用的算法之一[3]，该方法直接计算两道观测波形的互相关函数，根据互相关函数峰值位置可估计出两道观测波形的相对时延。
广义互相关函数（Generalized Cross Correlation，GCC）方法[4]是互相关函数的改进版本，该方法引入一个加权函数对互功率谱密度进行调整，从而优化了互相关函数的性能。
根据加权函数的不同，广义互相关函数有多种不同的变形，其中相位变换广义互相关函数（Phase Transformgeneralized Cross Correlation，PHAT-GCC）方法的应用最为广泛[5]。
另外，Roth脉冲响应广义互相关函数（Roth-GCC）、平滑相干变换广义互相关函数（SmoothCoherence TransformgCC，SCOT-GCC）、最大似然广义互相关函数（MaximumLikelihood GCC，MLGCC）应用也非常普遍[6-8]。
广义互相关函数是针对两通道信号提出的，笔者针对多通道阵列声波信号的情况，对广义互相关函数进行推广，采用平均广义互相关函数，充分利用多个通道的信息，提高了时延估计的精度。
2 基于广义互相关函数阵列时延估计算法假设发射信号为s（t），声波阵列接收器可接收到多通道观测信号，其中第i通道观测信号为式中，ai为衰减系数，τi为接收信号相对于发射信号的时延，wi（t）为观测噪声。
广义互相关时延估计gcc程序
广义互相关时延估计gcc程序
广义互相关时延估计(GCC)是一种用于测量信号在不同位置之间传输的时间延迟的方法。
该方法可以用于音频、视频和其他类型的信号。
GCC算法基于计算两个信号之间的相互关系，并通过比较它们之间的时间差来估计信号的传输时间。
在音频应用中，GCC经常用于测量信号在不同麦克风之间传输的时间延迟，以便对信号进行同步和声源定位。
在GCC算法中，首先将两个信号进行滤波，以便提取它们的频率组成。
然后计算它们之间的互相关函数，并找到互相关函数的峰值。
峰值的位置表示两个信号之间的时延。
通过将峰值位置与信号的采样率相除，可以计算信号的时间延迟。
GCC算法具有良好的精度和可靠性，并已广泛应用于音频和视频信号处理领域。
总之，广义互相关时延估计是一种有效的方法，可以用于测量信号在不同位置之间传输的时间延迟。
它在音频和视频信号处理领域中广泛应用，并具有良好的精度和可靠性。
- 1 -。
基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设计与实现
基于广义互相关时延估计(TDOA)算法的声源定位跟踪系统设
计与实现
徐雪慧;梅振龙
【期刊名称】《武汉职业技术学院学报》
【年(卷),期】2024(23)2
【摘要】为实现在二维平面内对声源进行实时定位和动态跟踪,运用时延估计(TDOA)互相关算法设计一种原声监听头阵列的CC-TDOA声源定位跟踪系统,实现对多个原声监听头进行同步采样,再进行信号放大及运算处理,运用LCD屏实时显示目标声源的距离和方位角度,同时运用二维云台控制激光笔对准声源,并持续动态跟踪声源。
模拟仿真及真实环境实验测试表明,采用基于到达时间差的互相关定位算法,计算量小,精度较高,测试角度误差小于2o,距离误差小于1.2%,可以满足多种智能应用场合中声源实时定位与跟踪的要求。
【总页数】10页(P25-34)
【作者】徐雪慧;梅振龙
【作者单位】武汉职业技术学院电子信息工程学院;国家脉冲强磁场科学中心【正文语种】中文
【中图分类】TN641
【相关文献】
1.基于广义互相关和多项式拟合的TDOA 时延估计方法
2.声源定位中广义互相关时延估计算法的研究
3.基于重复广义互相关时延估计的超短基线水声定位算法
4.
广义互相关时延估计法声源定位研究5.面向声源定位的改进广义互相关时延估计方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于广义互相关的时延估计算法研究_严素清
— 26 —
的高斯白噪声 , s(n)和 w(n)也是不相关的随机信
号 。τi 和τk 分别为声源到传声器阵列 i 和k 的传播时
间 , αi 和 αk 是声波的衰减因子 。
接收 信 号 xi(n)和 xk (n)的 互 相 关 函 数 Rik(τ)[ 4] 为 :
Rik(τ)= E(xi(n)xk (n -τ))
传声器阵列 i 和 k 在混响环境下的接收信号为 :
xi (n)= hi (n)s(n -τi )+w i(n)
(6)
xk (n)= hk (n)s(n -τk )+wk (n)
(7)
其中 hi(n)和 hk (n)为房间的单位冲激响应 。
接收 信 号 xi (n) 和 xk(n) 的 互 相 关 函 数 Rik(τ)[ 5] 为 :
Abstract :The time delay estimation is most important in locating of sound source adopting time difference , its precision affects directly the accuracy of location .Generalized cross -correlation between the reverberation and unreverberation is developed in this paper .Time delay estimation under different noise and reverberation conditions is investigated through the experiment .The experiment results show that the algorithm has a better performance in the unreverberant and little reverberant circumstances than that in strong reverberation . Key words :generalized cross correlation ;time delay estimation ;reverberant signal
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Ａｂｔａｔ Ｆｃｓｄｏ ｅａｐｉａｏ ｆ ｅｇｎｒｌｅ ＲＳ ｃｒ ｌｉ （ Ｃ ｓ ｃ： ｏｕｅ ｎｔ ｐｌ ｔｎｏ ｅｅ ｉ ｄＣＯＳ ｏｒ ａｏ Ｇ Ｃ）ｔ ｅｄｌ ｓ— ｒ ｈ ｃｉ ｈ ｔ ａｚ ｅ ｔｎ ｉ ｅ ｙｅｔ ｍ ａ ｉ ｍａｏ （ Ｄ ）ａ ｏｔｍ ｉ ｅ ａ ｃ ｐｏｅａｒ ｅｏｓ ｇｓｓ ｍ， Ｃ Ｄ ｌｏｔｍｉ ａ— ｔｎ Ｔ Ｅ ｌ ｒ ｔ ｒ ｒ ｈｎ ｒ ｙｄｎｉｎ ｔ Ｇ ＣＴ Ｅａ ｒｈ ｎ ｉ ｇｉ ｈ ｎｈ ｃ ｍｉｏ ａ ｉ ｙｅ ｇｉ ｓ
是一类最基本 的时延估计方法 ， 其基本思想是利用信号 的广义相关 函数来估计时间延迟 ， 其计算量小 ， 在许 多实 时 系统 中得到 了较多 的应 用 ． 文 只针对 汽车环 境下语 音 去噪 的应用 ， 本 对广 义相关 法 与基 于 高 阶累积量 的时延估计方法在不 同加性噪声模型下 ， 了比较详尽的研究． 作 最终得 出了广义相关时延法更
适 合 应用 于 汽车去 噪系 统 的结 论 ．
收 稿 日期 ： ０ ６ ０ —３ ２ ０ — １１
基金项 目： 辽宁省教育厅基金资助项 目（０ ４ ８ ８ ２０ Ｄ １ ） 作者简介 ： 张丽艳 （９ ４一）女 ， 师， 士在 读 ． １７ ， 讲 博
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ：ｉ ｌｙ ｅ ｔ ｔｏ ｇ ｎｅ ａｉｅ ｒ ｓ ｏ ｅａｉｎ； ｉｈ ｒ ｎ ｕ ｄ ｔｍｅ ｄｅａ ｓｉ ｉ ｎ； ｅ ｒ ｌ ｄ ｃ ｏ ｓ ｃ ｒ ｌｔｏ ｈ ｇ ａ ｋ ｃ ｍｕｌｔｏ ｍａ ｚ ａｉｎ
移动通信已无处不在． 在飞驰的汽车内接听手机 ， 不论是手持还是带耳机接听 ， 都存在着一定 的安 全 隐患． 因此使用语音命令来拨号或接 听成为最佳的选择． 但实际上在汽车环境中存在着如汽车的引擎
于高阶累积量的时延估计方法作了比较分析． 出了两种方 法在不 同信 号模 型中 的仿 真结果 ， 给 结果表 明：
广义相关法时延估计更适 用于汽车去噪系统 ． 关键词 ：时延估 计 ； 高阶累积量 ； 广义互相关 中图分类 号： Ｎ １ Ｔ ７３ 文 献标 识码 ： Ａ
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ ｏ ｐ ｉ ｔ ｆＧＣＣ ｃ ｏ ＴＤＥ ｇ ｒｔ ｍ ｎ Ｃａ ｎ ｉｉ ｇ Ｓ ｓｅ Ａｌｏ ｉ ｈ ｉ ｒＤｅ ｏｓｎ ｙ ｔｍ
文章 编号 ：１０ １７ （０ ６ ０ —０ １０ １０ —６０ ２０ ）３０ ５ —４ ３
广 义 相 关 时延估 计 算 法在 汽 车去 噪 系统 中的应 用
张丽艳 ， 洁 ， 曾 李桂林 ， 宇明 郭
（ 大连交通大学 电气信 息学院， 宁 大连 １６ ２ ） 辽 １０ ８
摘 要： 针对汽车环境 中麦克风阵列语音去噪系统的应用 ， 对广义相关时延 估计方法进 行了仿真 ， 并与基
声 、 胎 与地 面的磨擦 声 、 轮 风声 、 其他 的 吵杂声等 噪声 ， 重 干扰着 使 用者 所 下 达 的命 令 ， 严 而造 成辨 识 错 误 ， 响使 用 的实用 性和便 利性 ， 于此 问题 必 须加 以有 效地 解决 ． 内外许 多 学 者提 出 了汽车 内语 音 影 对 国 增 强 系统 … ． 系统既 可 以作 为 车载 电话 的一个 语 音 交互 的组 成 部分 ， 可 以作 为类 似耳 机 的外 接 部 该 也 件 固定在 汽车 内部 ． 系统 减小 了因环 境 噪声对 移动 电话 接 收 的语 音质 量影 响及 保证 语 音命 令 的正 确 该 辨识． 同时又如 照 明灯一样 操作 简单 ． 因此 可在 某种程 度上 减少交 通事 故 ． 证 司机 与他人 的安全 ． 保 在各 种基 于麦 克风 阵列 的汽车语 音增 强 系统 中 ， 间延迟估 计是 一个 关键 问题 ． 多语 音增强算 法 时 许 需要对麦克风接收到的数据进行时延补偿 ． ２ 即各路语音信号保持同步是进行后续处理 的一个前提条 Ｊ 件． 因此 时延 估计 的准确 与否 直接关 系着 语音增 强 系统 的性能 ． 近 年来 ， 随着信 号处 理技 术 的发 展 ， 已提 出 了许 多时 延 估计 的方 法 ， 些 方 法 主要 包 括 Ｊ广 义 相 这 ３： 关 时延法 、 高阶统计 量 时延 法 Ｊ广 义 相位 谱 时延 法 Ｊ 自适 应 时延 法 Ｊ其 中广 义 相 关 时延 估计 法 、 、 ．
Ｚ ＨＡＮＧ Ｌ －ａ Ｚ ＮＧ Ｊｅ Ｌ ｉｌ ＧＵＯ Ｙｕ ｍｉｇ ｉｙ ｎ， Ｅ ｉ ， ＩＧｕ－ ｎ， ｉ － ｎ
（ ｃ ｏｌ ｆ ｌｃ ｃｌ ｎｉｅｒ ｇＤ ｉ ａ ｏ ｇＵ ｉ ｒｔ， ａ ａ １０ ８ Ｃ ａ Ｓｈｏ ｏ ｅｔ ａ Ｅ ｇｎｅｉ ， ａ ａ Ｊ ｏＴ ｎ ｎ ｅｓｙ Ｄ ｉｎ１６ ２ ，Ｍｎ ） Ｅ ｒ ｉ ｎ ｌ ｎｉ ｖ ｉ ｌ
维普资讯
第２ ７卷
第 ３期
大 连 铁 道 学 院 学 报
Ｊ ＲＮＡＬ ＯＦ ＤＡ ＡＮＯＵ Ｕ ＲＡ Ｌ ＡＹ Ｉ ｒＴ Ｅ ＩＷ Ｎ ｒＩＵＴ ｓ
Ｖ０． ７ Ｎｏ ３ １２ ． Ｓｐ２ ０ ｅ ．０６
２０ ０ ６年 ９月