基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法。其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途。仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求。

非整数时延相位补偿的时域平均技术

从时域平均中误差的产生、相位累积误差原理等方面对已有的时域平均算法进行了深入的分析,在此背景下,提出了一种可以在理论上彻底避免相位累积误差的方法——非整数时延相位补偿。在提出该方法之初,对非整数时延在离散信号处理中的物理含义进行了详细的分析,进而给出了有限长序列的非整数时延的实现方法以及序列周期延拓带来的截断误差机理分析。然后,在已有时域平均算法的基础上,通过引入非整数时延相位补偿的方法避免了相位误差,得到了无相位误差的时域平均算法。最后,通过仿真对比实验,证明了这种有限长非整数时延的时域平均算法在理论上可以获得比现有时域平均更好的性能。

非整数倍路径时延下的OMP信道估计方法

正交匹配追踪(OMP)算法是一种基于压缩感知的稀疏信道估计方法,本文对OMP算法的终止条件进行研究,针对非整数倍路径时延环境中路径能量泄露导致路径总数增多且难以确定的问题,给出了一种基于噪声方差的终止准则,其中噪声方差可以通过估计获得。这种基于噪声方差的OMP算法(NV-OMP)能够检测信道路径个数,并获得有效的信道估计。仿真结果表明,与基于稀疏度已知的OMP算法相比,NV-OMP算法在非整数倍路径时延环境下的信道估计性能更加鲁棒,因而更适合于实际应用。文章同时仿真分析了噪声方差对NV-OMP算法性能的影响。

一种改进的非整数自适应时延估计方法

针对基于时延估计的机电设备故障声定位中的低信噪比和脉冲噪声情况,用α稳定分布建模噪声,改进了非整数自适应时延估计方法。共变相关法对观测序列进行时延估计粗测,将得到的估计值作为非整数自适应时延估计器的初值;将共变相关法中共变序列作为时延估计器的输入信号,在最小平均p范数准则下迭代得到非整数时延估计值。共变序列保留了原始序列间的时延信息,削弱了不相关的噪声。计算机仿真对比实验验证了改进的方法在脉冲环境和低信噪比条件下有更好的性能。

低信噪比下互相关时延估计器的FPGA实现

在时延估计算法中,相关法是一种经典的算法。时域互相关法可用来进行整数倍和非整数倍采样周期的时延估计,即使是在极低的信噪比(SNR)条件下,利用较多的数据也能获得准确和稳定的估计结果。为提高时延估计分辨率,给出了一种采用sinc函数对信号进行非整数倍采样周期延时的相关估计算法,通过仿真比较了未插值、两倍插值法和sinc函数延时法的估计精度和计算量,证明sinc函数延时法性能最优。基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现的改进型互相关时延估计器能够实现在低信噪比下时延差的准确估计。