基于经验模态分解重构的二次相关时延估计

来源：电讯技术杂志2016年第5期北京时间：

作者：周卓伟,孙山林,李云,陈庞森,申静文

单位：(桂林电子科技大学 信息与通信学院，广西 桂林 541004;桂林航天工业学院 电子与信息自动化学院，广西 桂林 541004)

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。

关键词：时延估计；经验模态分解；二次相关；声音定位；

基金资助：广西科学研究与技术开发计划项目（桂科攻1598008-29）;基于OFDM的无线-光网络用户端上变频技术研究（ZD2014146）