一、基于互相关函数的频域实现时延估计器（论文文献综述）
李世龙[1]（2021）在《基于宽孔径声阵的被动测向方法研究》文中研究说明
于悦[2]（2020）在《基于LFM信号互相关函数的子样本时延估计算法研究》文中提出随着无损检测技术在生产生活中所占比重日益升高,超声探测由于设备简单可操作性强、穿透性强、对人体无害等优点在工业探伤、精密仪器探测、水下超声定位、医学检测等领域具有较为广泛的应用。而其中以时延估计为代表的参数估计算法则是超声探测中极其重要的技术领域之一。由香农定理可知,大时宽-带宽积的信号具有较高信号抗噪能力,较大信号占空比,较好的信息携载效率。因此在超声探测领域中采用时宽-带宽积较大的线性调频信号（LFM,Linear Frequency Modulation）作为探测信号是一种发展趋势。LFM信号最常用的回波检测方法是匹配滤波,匹配滤波法本质上是基于互相关函数。但是在数字化的回波检测中,离散化的采样过程会带来一定互相关函数峰值的离散化估计误差。经数学建模发现,LFM的互相关函数是sinc函数,因此本文基于该sinc函数对收发信号的互相关函数峰值点进行时延精估计,提出了基于LFM相关函数的子样本时延估计算法。本文主要工作包括:1.研究分析现有的基于时域、频域基本相关函数法的时延估计算法,进行性能仿真对比。分析基本相关法存在离散峰值估计误差,无法获得比采样间隔更小的子样本时延的原因。2.对探测信号为LFM信号的超声回波检测算法进行建模。利用LFM信号互相关函数模函数为sinc函数的本质,将收发信号得到的相关序列与理论sinc函数在幅度上进行最小二乘逼近,从而进行子样本时延求解,找到离散相关函数真正的峰值,提出了基于互相关幅度逼近的子样本时延估计算法（Amplitude-based Subsample Time-delay Estimation,ASTE）。3.基于LFM信号互相关函数的相位,将收发信号得到的相关序列与理论相关函数在相位上进行最小二乘逼近,从而进行子样本时延求解,找到离散相关函数真正的峰值,提出了基于互相关相位逼近的子样本时延估计法（Phase-based Subsample time-delay Estimator,PSTE）。4.利用MATLAB进行实验仿真,以时延估计均方误差作为算法性能评估标准,分析信噪比、采样率、子样本时延、参与最小二乘计算点数范围△n及信号样本点数N等参数对算法性能的影响,并将所提出的两个算法与现有基于基本相关法的时延估计算法进行对比。仿真结果表明本文算法ASTE、PSTE在计算量与基本相关法可比的情况下,时延估计精度有较大提升。
张晓光,吕海峰,吕传茂,王普浩,韩冬,陈龙虎[3]（2020）在《四元十字麦克风阵声源定位算法研究》文中提出为对声源进行精确定位,该文设计一种基于广义互相关法时延估计的四元十字麦克风阵的声源定位算法。推导目标声源的方位角、俯仰角以及距离的计算公式,搭建实验和仿真平台,将该算法运用于平面声源定位中进行验证。采用LabVIEW软件进行算法的三维空间仿真实验,通过对各麦克风采集信号进行相关分析和处理,实现声源的定位,测试该系统在实际应用中的性能。二维平面定位实验结果声源距离的误差范围在0.01～0.02 m之间,距离偏差百分比误差范围在5.5%之内,仿真结果坐标与实际声源坐标的结果误差范围在10%～15%,该系统的坐标偏差误差在7%之内,距离偏差百分比误差范围在4%之内。搭建实验平台进行三维空间定位测试,实验结论表明,距离偏差百分比低于9%,表明该系统对声源定位速度较快,误差在合理范围内,精度理想,能够比较准确地对声源进行定位。
张添翼[4]（2019）在《深空探测数字终端与信号处理关键技术研究》文中研究指明在过去的几十年间,深空探测技术发展迅速,对太阳系内的行星天体探测取得了惊人的成果。地面深空探测站利用无线电跟踪测量技术,通过无线电链路实现对深空探测器的精确定轨和射电天文科学实验,是深空探测工程的关键技术之一。深空探测数字终端（Digital Back-end,DBE）系统和信号处理技术是深空探测无线电系统的重要组成,其性能直接决定深空探测系统的测量能力,具有重要的研究意义。本文针对深空探测DBE系统和信号处理技术展开了深入研究,重点研究了DBE系统设计、原子钟频率稳定度测量系统以及针对无线电跟踪测量技术的窄带参数估计处理和宽带干涉相关处理的算法与实现技术。本文首先讨论了深空探测应用对DBE系统的要求,简要介绍了设计所使用的硬件平台,针对深空探测应用设计了称为SEU-RSR-1G接收机的DBE系统。完成了包括GSps采样速率下的模数转换器（Analog to Digital Converter,ADC）接口、基于多相混频滤波结构的多通道GSps实时数字下变频（Digital Down Converter,DDC）单元和能够保证通道间严格同步的系统复位控制单元等算法与逻辑设计。SEU-RSR-1G接收机ADC采样频率为1.152 GHz,具有4路模拟中频输入通道、8路严格同步的基带通道和多种基带带宽和量化位数模式,支持宽窄带交替观测。实验室测试和实际深空探测器实验结果表明系统完全达到了设计要求。随后,本文研究了实时高精度深空探测窄带参数估计算法,提出了序贯解调频（Sequential De-chirp,Seq-De-chirp）算法,将下行窄带信号在短时近似为线性调频模型,通过基于实时频谱估计和DDC处理的自适应频率跟踪处理实现了信号检测与频率跟踪,降低了后续需要处理的数据量。序贯参数估计器通过解调频、加权频率差分处理和频谱细化（Spec-zooming）处理得到高精度的频率相位估计,有效地降低了调频率估计的运算量,且1秒积分时间下的频率估计精度优于5 mHz。文中使用“嫦娥3号”月球着陆器和“朱诺号”木星探测器的实测数据对算法进行了测试,频率估计误差分别为4.770mHz和81.610 mHz。在DBE系统和Seq-De-chirp算法研究的基础上,本文还设计了基于时频分析的高精度原子钟频率稳定度测量系统。该系统使用SEU-RSR-1G接收机实现了全数字式双混频结构,并在Seq-De-chirp算法研究的基础上提出了多级频谱细化算法,以可接受的运算量得到高精度频率相位估计,进而通过重叠阿伦方差计算实现频率稳定度测量。测试结果表明该系统千秒测量能力优于10-16,可满足氢原子钟频率稳定度测量与分析的需要,观测站不再需要配备专用仪器即可实现对原子钟性能的测量分析。上述Seq-De-chirp算法通过软件在高性能计算机上完成窄带参数估计处理,但在许多应用场合,如星载或月基多普勒接收机等应用中,则需要结构紧凑的星载窄带参数估计处理系统。本文针对星载电子系统的性能和硬件平台的要求,实现了Seq-De-chirp算法和基带频率转换处理在拥有FPGA和ARM架构处理器的硬件平台上的硬件集成实现方法,完成了算法的硬件映射方案以及算法各模块的软硬件实现。针对关键Spec-zooming处理单元设计了折叠结构频域卷积Chirp-Z变换结构,采用了折叠技术、查表技术和块浮点算法,可节约超过70%的硬件资源。使用深空探测器的实测数据测试结果表明,硬件集成实现设计的频率估计结果与浮点精度运算相比差异不超过±0.5 mHz,大部分相位估计结果差异不超过±2×10-5周。硬件集成实现处理1秒积分时间200 kHz带宽的基带信号仅需2.2 ms,较软件实现加速了28倍,处理延时仅为130?s,且对星地数据通信链路的带宽需求也大大降低,能够满足实时窄带参数估计处理的需要。甚长基线干涉（Very Long Baseline Interferometry,VLBI）技术是一种重要的宽带无线电跟踪测量技术,需要通过宽带干涉相关处理得到2个观测站基带信号的互功率谱估计,根据其相位获得高精度的差分群时延估计。本文在详细地讨论了宽带干涉相关处理算法原理的基础上,针对联合VLBI观测中的异构基带数据干涉相关处理问题进行了深入研究,提出了2种异构基带数据干涉相关处理方法:数据参数统一转换器（Data Parameter Unify Converter,DPUC）和异构直接FX（Heterogeneous Direct FX,HDFX）型相关机。DPUC采用统一的信号处理结构实现多种异构数据间数据格式和信号参数的转换统一,配合普通FX型相关机可获得差分群时延估计。HDFX型相关机则不需要参数转换,通过频谱对齐、可变点数离散傅里叶变换等处理可直接得到异构基带数据的互功率谱估计。通过数值仿真和实测射电源VLBI数据进行了测试与验证,证明了2种算法的有效性。在VLBI观测中,预测时延模型对干涉测量结果有很大的影响。为了使宽带干涉相关处理摆脱对预测时延模型精度的严苛要求,本文研究并提出了2种无预测时延模型条纹搜索算法:扩展FFT条纹搜索算法和互模糊函数-小波提升（Cross Ambiguity Function-Wavelet Boosting,CAF-W）条纹搜索算法。扩展FFT条纹搜索算法通过二维搜索网格解决了现有FFT条纹算法搜索范围过窄的问题。CAF-W条纹搜索算法基于CAF实现时延-时延变化率的联合估计,通过Wavelet Boosting算法消除了搜索平面的基底干扰,显着提高了条纹搜索的稳健性。CAF-W算法解决了扩展FFT条纹搜索算法在算法参数不合适时的伪峰干扰问题,成功实现了在无预测时延模型情况下多条基线的射电源与“嫦娥3号”探测器的高精度条纹搜索。CAF-W算法的搜索窗仅在时延方向进行滑动,单个搜索窗范围远大于FFT条纹搜索,因此处理速度比扩展FFT条纹搜索算法快1000倍。综上所述,本文从信号处理算法及软硬件实现技术等方面对深空探测DBE系统和信号处理等关键技术进行了深入研究,提出的算法与实现设计均通过射电源或深空探测器的实测数据测试验证,可满足深空探测无线电跟踪测量和射电天文科学实验的需要。
饶源[5]（2019）在《脉冲星导航时延估计与智能滤波算法研究》文中认为脉冲星是宇宙中一种高速自转且具有极其稳定周期的信号源,其辐射的脉冲信号经信号分析和处理后,可为航天器提供精确的导航信息。在脉冲星辐射频段中,X射线集中了脉冲星的绝大部分能量,更易被小型探测器捕获,因此一种基于X射线脉冲星自主导航（XNAV）的新兴导航技术应运而生。脉冲到达时间（TOA）作为XNAV的基本测量参数,它通过对脉冲星的观测和标准脉冲轮廓做时延估计处理获取,高精度的时延估计算法是保证XNAV准确性的关键。另一方面,航天器的当前状态信息通过XNAV滤波算法获取,XNAV滤波算法与航天器的状态估计的精度直接相关。因此,提高滤波算法的估计精度,对航天器状态的精确估计也极为重要。作为XNAV中的一种经典时延估计算法,广义加权互相关算法（GCC）考虑了信号与噪声之间可能相互关联性,利用加权函数改进互相关算法（CC）。虽然该算法对平稳信号有着较好的处理结果,但是脉冲星自行现象和多普勒效应等导致脉冲信号不是绝对的平稳信号,使得该算法时延估计效果不佳。同时,由于X射线脉冲星辐射脉冲的不稳定、宇宙背景噪声复杂和航天器自身的抖动等原因,X射线脉冲星的噪声统计特性不是一成不变的。然而传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法无法针对上述变数对噪声矩阵进行调整,采用与真实状态下相差甚远的噪声方差进行状态估计,会产生较大误差。针对上述两个XNAV中的实际问题,本文从脉冲星信号时延估计算法和导航滤波算法入手,研究提高航天器导航精度的有效方法:（1）提出了一种基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的广义加权互相关XNAV时延估计算法。该算法将分数阶傅里叶变换这一非平稳信号处理的数学工具引入到GCC中,首先将X射线脉冲星标准脉冲轮廓和观测脉冲轮廓变换到噪声抑制效果最优的FRFT变换域中,然后在该FRFT域中对脉冲信号做相关性处理获取基于FRFT的信号互功率谱函数,最后将基于FRFT的互功率谱函数变换回时域来确定XNAV时延估计的估计值。该方法在确保XNAV时延估计性能的前提下,可以获得比原有方法更高精度的时延估计值。（2）提出了一种基于PEKF的XNAV滤波算法。该算法结合传统的XNAV滤波算法和人工智能算法,将粒子群优化算法（PSO）引入到XNAV导航定位算法中,构建一种基于PSO的X射线脉冲星自主导航定位模型。利用PSO算法的寻优能力,对EKF中的系统状态噪声矩阵和测量噪声矩阵进行实时的更新和优化,确保导航滤波算法中系统状态噪声和测量噪声的统计特性和实际噪声情况相近,以解决XNAV中的系统状态噪声和测量噪声统计特性发生不确定变化时滤波精度下降的问题。
孙英棣[6]（2018）在《基于三元阵的被动测向方法研究》文中研究说明潜艇是水下作战的主要武器之一,其舷侧三元阵被动声纳作为主战声纳一直倍受人们关注。随着各国军备竞争及海军装备的升级换代,对现代声纳系统提出了更高的要求,弱目标的检测、识别、定位和跟踪等也显得尤为重要。现有的舷侧阵被动测向系统主要采用常规预成多波束算法获得空间增益,子阵间波束互相关获得时间增益来实现目标测向。本文基于常规测向系统处理方法,针对宽带噪声目标,对阵处理算法进行了改进。本文主要研究内容包括:1、详细阐述三元阵声纳测向的具体实现流程,论述其物理基础、几何原理、波束形成原理及时延估计原理等。2、在测向过程中,本艇自噪声与主动力装置噪声会在固定角度形成强干扰,这对弱目标的检测与测向十分不利。通过Bartlett波束零陷算法设计时域波束零陷权,使波束在固定角度形成指向性零点,将强干扰及其旁瓣进行抑制,提高强干扰下被动测向系统对弱目标的检测性能。3、宽带噪声目标在进行常规预成多波束处理时,由于其各频点波束主瓣宽度不一致,信号从波束非主轴方向入射,高频部分能量会存在泄漏,影响测向系统整体的检测性能。通过设计二阶锥规划方法下的恒束宽波束权值与FIR滤波器系数,保证在时域阵处理后宽带信号能量不损失,波形无失真,提高系统整体检测性能。
阚阅[7]（2018）在《基于多基阵传声器阵列的被动式声源定位研究》文中研究表明基于传声器阵列的被动式声源定位系统只有接收装置,靠接收目标无意或有意辐射的声信号来确定其距离和方位。被动式声源定位具有隐蔽性强、成本低、安全性高、不易被发现等独特优点,因此是目前声源定位研究的热点。基于传声器阵列的被动式声源定位技术主要分两步完成:第一步,由传声器阵列采集声源目标信号,基于传声器阵列几何结构建立含有时延差值参数的定位方程组;第二步,由于传声器阵列中每个传声器位置坐标不同,使得到达传声器的信号之间存在时间差值,估计此时延差值代入定位方程组即可获得声源位置参数估计值。基于传声器阵列的被动式声源定位中,传声器阵列几何结构和时延差值估计是影响声源定位精度两个重要因素。但是,由于声场环境复杂性,使其存在精度低、运算量大、实时性低等问题。众多研究人员致力于既可提高定位精度又可减少运算时间的定位算法的研究。本文针对室内人机交互或大型视频会议应用,存在反射声波、互相关噪声和采样频率对时延估计精度的影响,及其单基阵传声器阵列定距误差较大等问题,研究如何提高定位精度的同时,兼顾提出方法的简单性与实时性。本文深入分析传声器阵列空间结构,基于最优四元单基阵建立多个基阵联合定位的传声器阵列结构,在提高定位精度同时兼顾定位实时性能。在此基础上,结合最优极值算法研究数据融合方法以获得高精度的声源位置参数值。定位过程中时延差值参数估计,则运用广义互相关函数法结合多级内插增采样方法,提高低采样率下时延估计以及定位精度。同时,基于斯奈尔声波反射定律建立虚拟传声器阵列结构,结合小波阈值滤波方法对采集的信号进行滤波处理,进而改善噪声环境下声源目标定位精度。本文具体研究内容主要包括以下几个方面:分析不同单基阵传声器阵列结构（空间几何结构、阵元间距离和阵元个数）,建立了一种多个单基阵联合定位的传声器阵列结构,相较于单基阵传声器阵列结构具有更广定位范围和更高定位精度。同时,该系统每两个单基阵共用一个传声器,减少了使用的传声器个数,简化了阵列结构,并减少了处理数据量,进而减少了定位运算时间。基于此新型多基阵传声器阵列结构,结合最优极值算法获得高精度声源位置参数估计值。分析信号采样频率与基于广义互相关函数法时延估计值和定位结果误差关系,提出多级内插增采样与广义互相关时延估计相结合方法,间接提高信号采样率,改善低采样率下声源定位精度。基于仿真实验和统计学方法,针对不同信号采样频率选择多级内插增采样方法最优总内插因子,进而计算所选总内插因子的所有分解组合方案定位计算时间和运算量,选出一个最佳总内插因子分解方案,既有效提高了定位精度又减少定位运算时间。分析半自由声场环境下声源传播模型,根据斯奈尔声波反射定律提出虚拟传声器阵列结构,修正真实传声器阵列定位方程组,求解此方程组获得声源位置参数,减小半自由声场中单路径反射声噪声对定位精度影响。同时,分析小波系数变化规律提出一种改进的自适应阈值,提高小波阈值滤波去噪效果。在此基础上,结合广义互相关函数方法进行时延差值估计,进而提高相关噪声条件下非平稳声源信号定位精度。最后,搭建了一套简单易行的声源定位系统,基于此系统完成了室内声源定位实验。应用提出的多基阵联合传声器阵列采集声源目标信号（采样频率8k Hz）,采集的信号经过多级内插增采样、虚拟传声器阵列结构和小波阈值滤波处理后,进行数据融合获得较为精确的声源位置参数值,通过与其它文献中定位结果比较证明本文提出的改进定位精度方法的有效性。
姜彦玲[8]（2017）在《时延误差的高精度估计与补偿方法研究》文中指出在信号处理领域中,时间延迟是表征信号特征的重要参量。准确、迅速地估计同源信号之间的时间延迟,对距离、速度等相关参量的确定具有十分重要的意义。随着时延估计在很多领域的广泛应用,时延估计方法需要更多地考虑各种实际因素,对该技术的研究也呈现出多样性。在时延估计领域,时延精度控制和运算复杂度一直以来是众多研究者改进时延估计算法的重要方向。针对传统相关法、最小均方（LMS）等算法的估计精度仅能达到采样单元的整数倍,而通过插值来提高精度又面临运算量大等核心问题。本论文提出一种基于自适应控制技术的时延估计新方法。该时延估计新方法通过将时延变量转化为源信号与时延信号的样本值差,进而采用LMS自适应迭代实现时延变量的高精度估计。该方法能够在较少的迭代次数条件下,达到分数阶采样单元级的估计精度,同时对噪声具有较好的稳健性。仿真数据的处理结果验证了本文方法的有效性。为验证本文提出的算法的实用性,本文在阐述了彩色套印背景下光电检测系统读出套印误差的原理及过程的基础上,通过实地研究采集大量套印误差真实数据。针对实测数据,将提出的基于自适应控制的时延估计方法应用到基于真实数据的套印误差检测,并对检测到的实时误差进行校准。为彩色印刷套准误差的精度控制提供了新的方向。
余文晶,何琳,崔立林,李瑞彪,吴倩[9]（2016）在《声源定位中的时延估计方法研究进展》文中研究说明在研究大量国内外时延估计文献的基础上,对现有的时延估计方法进行了分类论述,主要介绍了基于二阶统计量的时延估计算法、基于高阶统计量的时延估计方法和非平稳环境下的时延估计方法,分析和比较了各种方法的特点和性能,在此基础上指出了时延估计算法进一步的研究方向。
乔振岳[10]（2014）在《最小均方误差自适应时延估计算法研究》文中研究指明无源时差定位以其作用距离远、隐蔽性好等特点在电子战系统中占有越来越重要的地位。无源时差定位的精度直接由时延估计的性能决定。自适应时延估计较少依赖信号与噪声的统计先验知识,更加适用于无源时差定位的环境。因此,对自适应时延估计方法的研究具有重要的理论意义与实用价值。本文研究最小均方误差准则下一般自适应时延估计方法与基于信号循环平稳性的自适应时延估计方法应用于二相编码信号时的性能。在分析一般自适应时延估计方法的估计精度、收敛速度以及时间复杂度的基础上,重点研究基于信号循环平稳性的自适应时延估计方法。针对二相编码信号的带限非平稳特性,在传统型信号循环平稳性算法基础上,本文提出了一种基于信号循环平稳性的约束型自适应时延估计算法,以解决传统型循环平稳算法不能直接估计整数时延与应用插值法导致的复杂度高的问题。理论分析与仿真结果表明,本文所提出的基于信号循环平稳性的约束型自适应时延估计算法在不损失估计精度与收敛速度的前提下,其时间复杂度是最低的,是现存循环平稳约束型算法的一半。针对一般的自适应时延估计方法与基于信号循环平稳性的自适应时延估计方法中涉及到的约束型算法存在局部最优点问题,本文通过传统型算法估计整数时延为约束类算法提供初值的方法,避免约束型算法收敛到局部最优点。
二、基于互相关函数的频域实现时延估计器（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于互相关函数的频域实现时延估计器（论文提纲范文）
（2）基于LFM信号互相关函数的子样本时延估计算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 超声探测理论 |
| 1.3 线性调频信号 |
| 1.4 线性调频信号时频分析方法 |
| 1.5 本文的主要工作及章节安排 |
| 第二章 时延估计算法 |
| 2.1 时延估计思想 |
| 2.2 基于互相关的时延估计算法 |
| 2.2.1 基本互相关时延估计算法 |
| 2.2.2 广义互相关时延估计算法 |
| 2.2.3 二次相关时延估计算法 |
| 2.3 基于相位谱的时延估计算法 |
| 2.3.1 相位参数时延估计算法 |
| 2.3.2 广义相位谱时延估计算法 |
| 2.4 时频分析时延估计算法 |
| 2.4.1 基于分数阶傅里叶变换的时延估计算法 |
| 2.4.2 基于小波变换的时延估计算法 |
| 2.5 自适应时延估计算法 |
| 2.6 一些其他时延估计算法 |
| 2.7 本文算法涉及的数学工具 |
| 2.7.1 最小二乘法 |
| 2.7.2 泰勒展开 |
| 2.7.3 卡丹公式与盛金公式 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 基于互相关幅度逼近的子样本时延估计算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基本互相关时延估计法 |
| 3.3 基于幅度逼近的子样本时延估计算法 |
| 3.4 算法仿真 |
| 3.4.1 仿真条件 |
| 3.4.2 信噪比SNR对算法性能的影响 |
| 3.4.3 分数级时延t_α对算法性能的影响 |
| 3.4.4 采样率F_s对算法性能的影响 |
| 3.4.5 最小二乘点数范围△n对算法性能的影响 |
| 3.4.6 信号样本点数N对算法性能的影响 |
| 3.4.7 与现有时延估计算法的性能对比 |
| 3.5 复杂度比较 |
| 3.6 多重回波问题分析 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 基于互相关相位逼近的子样本时延估计算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于相位的时延估计算法 |
| 4.2.1 基于峰值点的相位子样本时延估计算法 |
| 4.2.2 基于多点的相位子样本时延估计算法 |
| 4.3 算法仿真 |
| 4.3.1 信噪比SNR对算法性能的影响 |
| 4.3.2 分数级时延t_α对算法性能的影响 |
| 4.3.3 采样率F_s对算法性能的影响 |
| 4.3.4 信号样本点数N对算法性能的影响 |
| 4.3.5 与现有时延估计算法性能对比 |
| 4.4 复杂度比较 |
| 4.5 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 答辩委员签名答辩决议书 |
（4）深空探测数字终端与信号处理关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略语表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 科学应用背景 |
| 1.1.2 深空探测数字终端与信号处理技术 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 深空探测DBE系统研究现状 |
| 1.2.2 深空探测信号处理研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作与内容安排 |
| 第2章 深空探测数字终端系统研究设计 |
| 2.1 深空探测DBE系统的主要要求 |
| 2.2 系统功能与指标要求 |
| 2.3 系统硬件平台介绍 |
| 2.4 FPGA算法与逻辑设计 |
| 2.4.1 ADC接口单元 |
| 2.4.2 多通道DDC单元 |
| 2.4.3 系统复位控制单元 |
| 2.5 系统控制软件设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 深空探测窄带参数估计算法研究 |
| 3.1 下行窄带信号模型 |
| 3.2 深空探测窄带参数估计研究现状 |
| 3.3 序贯解调频(Seq-De-chirp)算法 |
| 3.3.1 自适应频率跟踪器(AFT) |
| 3.3.2 序贯参数估计器(SPE) |
| 3.3.3 实测探测器数据测试 |
| 3.4 基于窄带时频分析的原子钟频率稳定度测量系统 |
| 3.4.1 频率稳定度分析基本原理 |
| 3.4.2 基于窄带时频分析的测量系统 |
| 3.4.3 实际测量结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 实时窄带参数估计的硬件集成实现 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 Seq-De-chirp算法硬件集成实现设计 |
| 4.2.1 总体方案 |
| 4.2.2 FPGA算法模块设计 |
| 4.2.3 MPU算法软件设计 |
| 4.3 硬件验证与性能分析 |
| 4.3.1 测试条件与环境 |
| 4.3.2 实测探测器数据测试 |
| 4.3.3 硬件资源开销分析 |
| 4.3.4 运算加速性能 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 深空探测宽带干涉相关处理研究 |
| 5.1 VLBI测量原理 |
| 5.2 下行宽带信号模型 |
| 5.3 宽带干涉相关处理算法 |
| 5.3.1 计算预测时延模型 |
| 5.3.2 宽带干涉相关处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 异构基带数据干涉相关处理算法研究 |
| 6.1 异构基带数据处理难点 |
| 6.2 异构基带数据处理研究现状 |
| 6.3 数据参数统一转换器(DPUC)研究 |
| 6.3.1 DPUC研究与设计 |
| 6.3.2 数值仿真实验结果 |
| 6.3.3 实测射电源数据测试 |
| 6.4 异构直接FX(HDFX)型相关机研究 |
| 6.4.1 HDFX型相关机研究与设计 |
| 6.4.2 数值仿真实验结果 |
| 6.4.3 实测射电源数据测试 |
| 6.5 异构基带数据处理方法对比 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 无预测时延模型条纹搜索算法研究 |
| 7.1 预测时延模型问题与条纹搜索研究现状 |
| 7.1.1 条纹搜索技术研究现状 |
| 7.2 扩展FFT(e FFT)条纹搜索算法 |
| 7.2.1 条纹搜索范围的计算方法 |
| 7.2.2 FFT条纹搜索算法原理 |
| 7.2.3 eFFT条纹搜索算法 |
| 7.2.4 实测射电源VLBI数据测试 |
| 7.3 基于互模糊函数和小波提升技术(CAF-W)的条纹搜索算法 |
| 7.3.1 CAF-W条纹搜索算法原理 |
| 7.3.2 实测VLBI数据测试 |
| 7.4 两种算法的对比分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（5）脉冲星导航时延估计与智能滤波算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 脉冲星导航研究现状 |
| 1.2.2 脉冲星时延估计算法研究现状 |
| 1.2.3 脉冲星导航滤波算法研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 XNAV时延估计及导航滤波算法 |
| 2.1 脉冲星导航基础理论 |
| 2.1.1 X射线脉冲星及其物理特性和参数 |
| 2.1.2 XNAV系统组成 |
| 2.1.3 X射线脉冲星时间相位模型 |
| 2.1.4 X射线脉冲星几何定轨原理 |
| 2.2 X射线脉冲星时延估计相关研究 |
| 2.2.1 X射线脉冲星脉冲轮廓模型 |
| 2.2.2 XNAV时延估计原理 |
| 2.2.3 传统X射线脉冲星时延估计方法 |
| 2.2.4 基于广义互相关的时延估计方法 |
| 2.3 XNAV滤波算法相关研究 |
| 2.3.1 轨道动力学模型 |
| 2.3.2 观测模型 |
| 2.3.3 基于EKF的导航滤波算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于FRFT的广义加权互相关的XNAV时延估计 |
| 3.1 广义加权互相关时延估计方法 |
| 3.1.1 XNAV的广义加权互相关时延估计算法基本框架 |
| 3.1.2 加权函数 |
| 3.2 分数阶傅里叶变换 |
| 3.2.1 FRFT简介 |
| 3.2.2 FRFT定义 |
| 3.2.3 FRFT性质 |
| 3.3 基于FRFT的广义加权互相关时延估计算法 |
| 3.3.1 时延估计数学模型 |
| 3.3.2 算法流程 |
| 3.4 实验仿真及结果分析 |
| 3.4.1 脉冲轮廓的Wigner-Ville分布 |
| 3.4.2 最佳α值得选取 |
| 3.4.3 精确度 |
| 3.4.4 运行时间 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于PEKF的 X射线脉冲星导航滤波算法 |
| 4.1 智能算法 |
| 4.1.1 智能算法介绍 |
| 4.1.2 粒子群算法及其应用 |
| 4.2 基于PEKF的 X射线脉冲星导航滤波算法 |
| 4.2.1 基于PEKF的脉冲星导航滤波算法的数学模型 |
| 4.2.2 基于PEKF的脉冲星导航滤波算法的算法流程 |
| 4.3 实验仿真及结果分析 |
| 4.3.1 仿真条件 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A (攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录) |
| 附录 B (攻读硕士学位期间所参与的学术科研活动) |
| 致谢 |
（6）基于三元阵的被动测向方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文背景及研究意义 |
| 1.2 研究历史及发展现状 |
| 1.2.1 被动声纳发展概述 |
| 1.2.2 干扰抑制及恒束宽波束形成技术发展概述 |
| 1.2.3 时延估计的方法及发展概述 |
| 1.3 论文主要工作内容 |
| 第2章 被动声纳系统及测向原理 |
| 2.1 基阵信号假设 |
| 2.2 被动测向原理及系统模型 |
| 2.2.1 被动测向物理基础 |
| 2.2.2 被动测向几何原理 |
| 2.2.3 被动测向系统模型 |
| 2.3 时延估计原理 |
| 2.3.1 测向时延估计原理 |
| 2.3.2 后置积分处理 |
| 2.4 时域常规预成多波束测向 |
| 2.4.1 常规波束形成原理 |
| 2.4.2 常规预成多波束搭接 |
| 2.4.3 互相关处理 |
| 2.4.4 目标测向仿真 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 时域零陷预成多波束测向系统 |
| 3.1 Bartlett波束形成原理 |
| 3.1.1 宽带信号Bartlett波束零陷权 |
| 3.1.2 宽带时域波束形成方法 |
| 3.1.3 宽带信号Bartlett波束零陷权时域实现 |
| 3.1.4 宽带信号波束零陷仿真 |
| 3.2 波束零陷预成多波束搭接 |
| 3.3 目标测向仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 时域恒束宽预成多波束测向系统 |
| 4.1 基于二阶锥规划的恒束宽波束设计 |
| 4.1.1 二阶锥规划波束设计 |
| 4.1.2 恒束宽波束设计原理 |
| 4.1.3 频域恒束宽波束形成仿真 |
| 4.2 FIR波束形成器设计 |
| 4.2.1 FIR滤波器优化设计原理 |
| 4.2.2 小数时延滤波器原理 |
| 4.3 恒束宽波束形成时域实现 |
| 4.3.1 FIR滤波器分步设计原理 |
| 4.3.2 时域恒束宽波束形成仿真 |
| 4.4 恒束宽预成多波束搭接 |
| 4.5 目标测向仿真 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于多基阵传声器阵列的被动式声源定位研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 应用现状 |
| 1.2.2 传声器阵列空间几何结构研究现状 |
| 1.2.3 被动式声源定位方法研究现状 |
| 1.2.4 时延估计算法研究现状 |
| 1.3 目前存在问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第2章 多基阵联合阵列结构及其数据融合方法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 空中声源定位模型研究 |
| 2.3 新型多基阵传声器阵列结构建立 |
| 2.4 基于多基阵阵列结构的数据融合方法研究 |
| 2.4.1 最优四元单基阵定位方程组建立 |
| 2.4.2 数据融合方法研究 |
| 2.5 基于多基阵阵列结构的定位误差分析 |
| 2.5.1 定距误差分析 |
| 2.5.2 定向误差分析 |
| 2.6 仿真及结果分析 |
| 2.6.1 研究多基阵阵列结构的定位仿真实验 |
| 2.6.2 定位性能比较与分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于多级内插增采样的广义互相关方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于时延参数的广义互相关方法研究 |
| 3.2.1 广义互相关时延估计方法基本原理 |
| 3.2.2 采样频率对时延估计及定位精度影响分析 |
| 3.3 多级内插增采样方法研究 |
| 3.3.1 应用多级内插增采样方法可行性分析 |
| 3.3.2 多级内插增采样总内插因子选择方案研究 |
| 3.3.3 总内插因子最优分解方案研究 |
| 3.4 仿真与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 抑制单路径反射波及相关噪声方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 抑制单路径反射波噪声方法研究 |
| 4.2.1 半自由声场声波传播模型研究 |
| 4.2.2 半自由声场广义互相关方法研究 |
| 4.2.3 半自由声场虚拟传声器阵列结构建立 |
| 4.2.4 基于虚拟传声器阵列的定位方程组建立 |
| 4.3 小波阈值滤波方法研究 |
| 4.4 仿真与结果分析 |
| 4.4.1 抑制单路径反射波定位仿真实验 |
| 4.4.2 基于小波阈值滤波的定位仿真实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 声源定位实验及结果分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 定位系统实验平台设计 |
| 5.3 室内声源定位实验 |
| 5.3.1 针对不同噪声处理的定位实验 |
| 5.3.2 基于多级内插增采样的定位实验 |
| 5.3.3 针对不同传声器阵列间距的定位实验 |
| 5.3.4 不同定位系统实验结果对比分析 |
| 5.3.5 定位系统误差来源分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（8）时延误差的高精度估计与补偿方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状与发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 建立时延估计数学模型 |
| 2.1 时间延迟的基本概念与类型 |
| 2.2 时间延迟的基本问题 |
| 2.3 经典时延估计模型 |
| 2.4 时延估计数学模型的建立 |
| 2.5 主要性能指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 经典时延估计算法 |
| 3.1 传统互相关时延估计法 |
| 3.1.1 互相关时延估计法原理介绍 |
| 3.1.2 互相关时延估计法仿真 |
| 3.2 广义互相关时延估计算法 |
| 3.2.1 加权函数的介绍 |
| 3.2.2 广义互相关时延估计算法仿真 |
| 3.3 自适应时延估计算法 |
| 3.3.1 自适应时延估计原理 |
| 3.3.2 LMS自适应时延估计法 |
| 3.3.3 递归最小二乘（RLS）时延估计算法 |
| 3.4 基于插值法的分数阶时延估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 一种新的分数阶时延高精度估计方法 |
| 4.1 分数阶时延高精度估计算法原理 |
| 4.2 分数阶时延参数的自适应估计 |
| 4.3 对比实验及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 彩色印刷套准误差的检测与估计 |
| 5.1 彩色印刷套印误差来源 |
| 5.2 获取误差测量信号 |
| 5.2.1 光电系统检测原理 |
| 5.2.2 条形码的设计 |
| 5.2.3 数据采集 |
| 5.3 实测数据验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
| 致谢 |
（10）最小均方误差自适应时延估计算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 时延估计技术的发展 |
| 1.3 本论文的主要研究内容 |
| 第二章 时延估计基本方法 |
| 2.1 广义相关时延估计方法与广义相位谱法 |
| 2.1.1 广义相关时延估计方法 |
| 2.1.2 广义相位谱法 |
| 2.2 基于高阶统计量的时延估计方法与高阶谱法 |
| 2.2.1 基于高阶统计量的时延估计方法 |
| 2.2.2 高阶谱法 |
| 2.3 自适应时延估计方法 |
| 2.4 其它时延估计方法 |
| 第三章 一般最小均方误差自适应时延估计方法 |
| 3.1 自适应滤波相关理论 |
| 3.2 传统型自适应时延估计方法 |
| 3.2.1 LMSTDE算法 |
| 3.2.2 LMSTDGE算法 |
| 3.3 约束型自适应时延估计方法 |
| 3.3.1 ETDE算法 |
| 3.3.2 ETDGE算法 |
| 3.4 两类算法在二相编码信号下的性能 |
| 第四章 基于信号循环平稳性的自适应时延估计方法 |
| 4.1 信号的循环平稳理论 |
| 4.2 基于信号循环平稳性的传统自适应时延估计算法 |
| 4.3 基于信号循环平稳性的约束型自适应时延估计算法 |
| 4.3.1 CETDE算法 |
| 4.3.2 CETDGE算法 |
| 4.4 两类算法在二相编码信号下的性能 |
| 第五章 全文总结 |
| 5.1 本文的主要研究内容和结论 |
| 5.2 本文的不足之处与改进的方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、基于互相关函数的频域实现时延估计器（论文参考文献）
- [1]基于宽孔径声阵的被动测向方法研究[D]. 李世龙. 哈尔滨工程大学, 2021
- [2]基于LFM信号互相关函数的子样本时延估计算法研究[D]. 于悦. 华南理工大学, 2020
- [3]四元十字麦克风阵声源定位算法研究[J]. 张晓光,吕海峰,吕传茂,王普浩,韩冬,陈龙虎. 中国测试, 2020(02)
- [4]深空探测数字终端与信号处理关键技术研究[D]. 张添翼. 东南大学, 2019(01)
- [5]脉冲星导航时延估计与智能滤波算法研究[D]. 饶源. 湖南大学, 2019(07)
- [6]基于三元阵的被动测向方法研究[D]. 孙英棣. 哈尔滨工程大学, 2018(01)
- [7]基于多基阵传声器阵列的被动式声源定位研究[D]. 阚阅. 哈尔滨工业大学, 2018(01)
- [8]时延误差的高精度估计与补偿方法研究[D]. 姜彦玲. 长安大学, 2017(03)
- [9]声源定位中的时延估计方法研究进展[A]. 余文晶,何琳,崔立林,李瑞彪,吴倩. 2016年度声学技术学术会议论文集, 2016
- [10]最小均方误差自适应时延估计算法研究[D]. 乔振岳. 西安电子科技大学, 2014(04)