基于经验模态分解重构的二次相关时延估计

• 作者: 周卓伟 孙山林 李云 申静文 陈庞森
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 时延估计 经验模态分解 二次相关 声音定位
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 562-567
• 页数: 6页
• 分类号: TN971.1
• 字数: 4957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893x.2016.05.015

摘要

针对低信噪比情况下的时延估计，将二次相关( SC)时延估计与经验模态分解( EMD)算法结合，提出了EMD重构二次相关时延估计方法。该方法针对EMD重构时本征模态函数的选择，将倒谱法和谱减法相结合，提出新的本征模态函数中有用信号主导分量和噪声主导分量的区分方案。研究结果表明：EMD重构二次相关法较传统二次相关法抗噪性能更优，更能锐化二次相关峰值；在非高斯有色噪声和高斯白噪声情况下，分别将准确估计时延的信噪比降低了4 dB和2 dB。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙山林	桂林航天工业学院电子与信息自动化学院	38	89	6.0	8.0
2	李云	桂林航天工业学院电子与信息自动化学院	39	85	5.0	7.0
3	陈庞森	桂林电子科技大学信息与通信学院	3	20	2.0	3.0
4	周卓伟	桂林电子科技大学信息与通信学院	1	2	1.0	1.0
5	申静文	桂林航天工业学院电子与信息自动化学院	1	2	1.0	1.0