针对时差估计(TDE)易受噪声影响产生模糊的问题,推导了单频信号、线性调频(LFM)信号以及二进制相移键控(BPSK)信号的互相关(CC)函数表达式,以最小二乘(LS)曲线拟合细化CC函数的幅度谱,获取精确的时差估计。首先对CC函数的幅度谱进行谱...针对时差估计(TDE)易受噪声影响产生模糊的问题,推导了单频信号、线性调频(LFM)信号以及二进制相移键控(BPSK)信号的互相关(CC)函数表达式,以最小二乘(LS)曲线拟合细化CC函数的幅度谱,获取精确的时差估计。首先对CC函数的幅度谱进行谱峰搜索,得到时差的粗估计,然后对CC函数的幅度谱以时差的粗估计为界,根据脉内调制类型,选择相应的一次或二次曲线,进行LS曲线拟合,降低噪声项对信号项的影响,可有效排除伪峰和局部最大,获得时差的精确估计。仿真结果显示,在信噪比大于6 d B时,BPSK信号的时差估计均方根误差接近零。展开更多
文摘针对时差估计(TDE)易受噪声影响产生模糊的问题,推导了单频信号、线性调频(LFM)信号以及二进制相移键控(BPSK)信号的互相关(CC)函数表达式,以最小二乘(LS)曲线拟合细化CC函数的幅度谱,获取精确的时差估计。首先对CC函数的幅度谱进行谱峰搜索,得到时差的粗估计,然后对CC函数的幅度谱以时差的粗估计为界,根据脉内调制类型,选择相应的一次或二次曲线,进行LS曲线拟合,降低噪声项对信号项的影响,可有效排除伪峰和局部最大,获得时差的精确估计。仿真结果显示,在信噪比大于6 d B时,BPSK信号的时差估计均方根误差接近零。