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基于奇异值分解的广义互相关时延估计

Generalized Cross Correlation Time Delay Estimation Based on Singular Value Decomposition

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【作者】 张宇严天峰杨志飞

【Author】 ZHANG Yu;YAN Tian-feng;YANG Zhi-fei;School of Electronic and Information Engineering,Lanzhou Jiaotong University;Radio monitoring and technology center of positioning industry of Gansu Province;High-precision positioning technology Compass Engineering Laboratory of Gansu Province;

【机构】 兰州交通大学电子与信息工程学院甘肃省无线电监测及定位行业技术中心甘肃省高精度北斗定位技术工程实验室

【摘要】 广义互相关法是TDOA时延估计中的一种经典方法,为了进一步提升广义互相关时延估计算法在低信噪比下的时延估值准确度,在广义互相关法的基础上,对接收到的信号进行奇异值分解,提升信号的信噪比.仿真结果表明,基于奇异值分解的广义互相关时延估计算法极大地提升了时延估计精度,具有明显的性能优势.

【Abstract】 Generalized cross-correlation method is a classical TDOA time delay estimation method.In order to further enhance the generalized cross-correlation time delay estimation algorithm at low signal-noise ratio under the delay estimation accuracy,the signal received at the receiver is singularly-valued decomposed to improve the signal-to-noise ratio of the signal on the basis of the generalized cross-correlation algorithm.The simulation results show that the improved algorithm has good effect on the accuracy of time delay estimation,which has a significant performance advantage.

【基金】 中国铁路总公司科技研究开发计划(2013G010-D);甘肃省自然科学基金(1508RJZA071);兰州交通大学青年基金(2015008)
  • 【文献出处】 兰州交通大学学报 ,Journal of Lanzhou Jiaotong University , 编辑部邮箱 ,2017年06期
  • 【分类号】TN911.23
  • 【被引频次】10
  • 【下载频次】215
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