时延估计(自适应处理).ppt

6 时延估计n引言 n相关函数法 n互功率谱法 n广义互相关法 n自适应法 n频谱压缩法6.1 引言1.时延估计为基础算法,用途广泛 l声阵列定位：空气声中的被动声定位、水声中的 被动声纳、地震源定位 l超声测量：流量、浓度、料位、距离 l医学检测 l工业管道故障检测定位6.1.1 时延估计的意义2.对时延估计算法的一般要求 l利用有限长度信号，通常为数千点 l精确，对于声定位问题最好误差在0.1us以下 l计算量少，实时、快速 l稳健，抗噪能力强 6.1.2 时延估计的基本原理1.信号的相关性 l信号x1(n)与x2(n)的相关性就是指两个信号在波形 上的相似性，可以用两信号的总总能量误误差来表示 l两信号的总总能量误误差可以表达为为:l满足以下方程的a 可使两能量误差最小，即两信 号最相似:l计算可得l此时的总能量误差为l相对误差为l定义两信号的相关系数相关系数值越大，总能量误差越小，两信号在波 形上越相似 2.信号的相关函数及其与时延估计的关系 l设设信号x2(n)经过经过 延时时m得到信号x2(n+m)，则则信 号x1(n)与信号x2(n+m)的相关系数为l可见见，这样这样 的两个信号的相关系数成了延时时量 m的函数，即相关函数。

l相关函数的最大值处值处 在时间轴时间轴 m处处 l在实际计实际计 算中，由于两个信号在频谱频谱 上的不完 全一致性，使得两信号的相关系数不再是一个固 定的值值，但仍保持最大值处值处 在延时时m处这处这 一特 性可以通过过找相关函数的最大值对应的m来检 测两个信号的时间延时量6.2 相关函数法 信号x1(n)与x2(n)的（互）相关函数定义义：通过过找Rx1x2(m)的最大值对应值对应 的m可检测检测 两个信 号的时时延量 缺点：计算量大与卷积运算的计算量相当 6.3 互功率谱法信号x1(n)与x2(n)的相关函数的付里叶变换变换 可 以用这这两个信号各自的付里叶变换变换 的共轭轭相 乘得到为了避免卷积运算，可以先求得信号x1(n)与x2(n) 的付里叶变换，在利用上式计算得到Rx1x2(m)的付 里叶变换式，再反变换得到Rx1x2(m)6.4 广义互相关时延估计算法 6.4.1 互功率谱法计算相关系数存在的问题 在实际问题中，传声器阵列所接收到的信号除了来 自被监测目标的有用信号外，还有来自于其它目标 的声音信号，以及环境噪声和检测电路噪声传感器s1处被监测目标信号、其它目标信 号和背景噪声信号 被监测信号、其它目标信号、背景京噪声信 号到达传感器s1、s2的时差 假定不同种类声源发出的声音不具有相似性，其 自相关系数为0，则 自相关系数：信号x1(n)与x2(n)的相关系数等于两传传声器接收到同一种类类声音 的相关系数之和。

噪声改变变了信号的相关系数值值，使得相关计计 算结结果受噪声影响，因而要选择选择 算法使噪声的影响最小根据卷积与付里叶变换的关系可得互功率谱为如果近似认为同一信号传递到两相邻传声器的信 号不会发生畸变，即幅度没有发生变化，只是有 了延时，则有 计算两个信号的互功率谱，再反变换计算出相关函数的方 法可得出相关函数的峰，但是背景噪声和其它点声源干扰 声音会使相关函数出现多个峰6.4.2 广义互相关法计算相关系数采用各种形式的频域滤波器对互相关函数进行 处理，以使相关函数的峰更尖锐这种方法被称为 广义互相关法互功率谱经滤波后的形式如下 : 最佳的滤波器为信号自功率谱的倒数，即 最佳的滤波器为信号自功率谱的倒数，即 利用该滤波器后，两路信号的互功率谱为对该式右边进行反变换后的相关函数有一 个冲击函数，即相关波形将在信号时延处 出现尖锐的相关峰 可以用实际测量得到的一路信号的自功率 谱来近似代替（称为ROTH函数 ）：或还可以用两路信号的自功率谱之积作近似滤波器（ 称为SCOT权函数），即 还可以取其它权函数 作 业l写一篇关于时延估计的综合报告，有算法描 述、仿真实验及结果分析 l仿真数据可以用matlab产生，也可以采用实 测数据。

l方法选择可多样，除了已讲述的各种方法外 ，也可以选择其他方法（很多，自行查阅） l也可以综合多种方法，并给出对比研究。