吉林大学学报(信息科学版) ›› 2021, Vol. 39 ›› Issue (3): 260-266.
李 宏a, 田 雷a, 路敬祎b,c, 刘庆强a
LI Honga, TIAN Leia, LU Jingyib,c, LIU Qingqianga
摘要: 针对广义互相关(GCC: Generalized Cross-Correlation)时延估计方法在低信噪比的情况下会产生较大误差的问题, 提出一种基于变分模态分解( VMD: Variational Mode Decomposition) 结合广义二次互相关( GSCC: Generalized Second Cross-Correlation)进行时延估计的方法。 该方法首先对两路信号分别进行变分模态分解, 分离有效模态和噪声模态, 使用豪斯多夫距离(HD: Hausdorff Distance)优选模态并重构信号, 然后运用广义二次互相关对处理后的信号进行时延估计。 理论分析和仿真实验结果表明, 与广义二次互相关方法、 小波去噪结合广义二次互相关(WT-GSCC: Wavelet-GSCC)方法比较, 该方法能有效提升估计精度, 具有良好的抗噪性能。
中图分类号: