為了提高低信噪比環(huán)境下信號傳輸時間延遲的估計性能,將RLS自適應(yīng)濾波算法與廣義互相關(guān)時延估計算法相結(jié)合,提出了一種基于RLS自適應(yīng)濾波的廣義互相關(guān)時延估計（RLS-GCC）方法。該方法先對信號進行濾波預(yù)處理以提高信噪比,然后通過廣義互相關(guān)運算實現(xiàn)時延估計。通過改變RLS自適應(yīng)濾波算法中的參數(shù)大小,分析了RLS自適應(yīng)濾波算法中濾波階數(shù)、遺傳因子等參數(shù)對RLS-GCC算法的影響,并通過與廣義互相關(guān)算法、二次相關(guān)算法的對比時延實驗,研究了RLS-GCC的時延估計性能。仿真結(jié)果表明,在低信噪比環(huán)境下,RLS-GCC方法比廣義互相關(guān)算法和二次相關(guān)算法具有更高的時延估計準確率和更低的估計誤差。 

【文章來源】：組合機床與自動化加工技術(shù). 2020,(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

RLS-GCC流程圖

RLS濾波結(jié)果圖

為了在同一濾波階數(shù)下獲得更優(yōu)的時延估計性能,對不同遺傳因子λ情況下的時延估計性能進行分析。取濾波器階數(shù)為10,信號添加噪聲后的信噪比為SNR=-10dB。由于遺傳因子是一個小于1并且接近于1的常數(shù),因此在0.93≤λ<1時的時延估計分析結(jié)果如圖4所示。可以看出,隨著遺傳因子的逐漸增大,時延估計的誤差值開始增大,正確率也在逐漸減小,時延估計的性能有所下降,相反,當(dāng)遺傳因子λ較小時則具有更好的時延估計性能。通過上述分析可得,當(dāng)信號環(huán)境處在較低的信噪比情況下時,在保證RLS濾波算法性能的情況下,應(yīng)盡量選擇相對較小的遺傳因子可以得到更好的時延估計性能。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3601953