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1、时延估计简介及国内外研究现状1时延估计简介12国内外时延估计现状21时延估计简介 时间延迟估计是表征信号的一个基本参量，生活中人们所谓的时延是指从说话人开始讲话到受话人听到所说的内容的时间。一般人能忍受小于250ms的时延，若时延太长，会使通信双方都不舒服。自1976年，Knapp和Carter关于广义相关的时延估计的论文发表以来，对时间延迟及其有关参量的估计一直是信号处理领域中活跃的研究方向。时间延迟估计在雷达、声纳、语音信号处理、地球物理勘探、故障诊断和生物医学工程等领域都有广泛的应用。它主要指利用信号处理的理论和方法对不同接收器所接收信号的时间差进行估计，来确定其它相关参量，如信源的距离
2、、方位、速度和移动方向等。根据不同的测量环境、测量要求和不同信号的特性，分别有不同的时延估计方法，通常用到的时延估计方法有相位法、双谱法、相关法、自适应滤波器参数模型法等。随着信号处理方法不断发展和完善，现代信号处理的各种算法引入到时延估计方法中，对多径时延、可变时延提高时延估计的精度、减小了计算量。下图分别为目前国际上对时延估计的学术关注度和用户关注度，充分的显示了人们对时延估计的理解和应用情况。图1 学术关注度图2 用户关注度2国内外时延估计现状目前国际上主要的基本时延估计方法有相关法、广义加权相关时延估计算法、相关函数和功率谱密度函数、自适应时延估计算法等不同的方法。在时延估计算法中，相
3、关法是最经典的时延估计方法，它通过信号的自相关函数滞后的峰值估计信号之间延迟的时间差。这种方法简单易懂，容易实现，但它的不足之处是要求信号和噪声、噪声和噪声互不相关，对非平稳信号和可变时延估计的估计误差大，甚至不能估计。广义加权相关时延估计算法(GCC)。GCC在作相关之前对接收信号进行预白处理，增强了信号中信噪比较高的频率成分，提高了信噪比，从而提高了时延估计精度。由于广义相关法是相关法的一种扩展，它仍然是统计学意义上的相关，实现起来有一定的难度，所以广义加权相关法一般用有限时间的函数值代替统计学上的时延真值，作为相关函数的估值进行时延估计。相关函数和功率谱密度函数是一对傅立叶变换对，信号的
4、相似性既可由相关函数在时域比较，也可由功率谱密度函数在频域比较，所以时延估计也可在频域实现。时延D通过傅立叶变换在频域上表现为功率谱密度函数的相位函数，从而通过相位函数对时延进行估计。B.Widrow提出了自适应时延估计算法。这种算法不需要获得信号和噪声的统计先验知识，可以通过调整自身参数，跟踪时变的时延。但当滤波器阶数高时，存在计算量大，收敛速度慢等缺点，它是通过牺牲估计速度来放松对信号和噪声统计先验知识要求的。随着时延估计算法的不断发展，又涌现了很多新的算法。利用信号相位匹配原理估计的线谱相位数据时延估计和广义相关时延估计相结合的时延估计方法;把离散时间序列扩充为周期序列，然后根据周期序列的相关原理，用循环相关法进行时间延迟估计；通过窄带信号的二次抽样的互协方差函数的最大化来进行时间延迟估计；基于遗传算法的时延估计方法，利用遗传算法的特性，进行多点搜索最优解，将之与LMS算法结合起来进行时延估计，减少了计算量，克服了过早收敛的问题，特别适合于野外恶劣的环境。
