摘要：時延估計是時差定位系統中的一項關鍵技術，也是影響定位精度的主要因素，對窄帶通信信號的時延估計精度不高，一直是其中的難點。本文介紹了時延估計的原理，比較了時延估計的幾種典型算法，并重點分析了其中針對窄帶通信信號的算法，最后對各種算法進行了總結，指出了時延估計算法的發展趨勢。

　　關鍵詞：無源定位；時差定位；時延估計

　　1時延估計模型及算法

　　圖1.時差定位模型

　　圖1給出了通信信號時差定位模型，其中S為輻射源，目標輻射信號位于偵察站法線方向，輻射源到各偵察站距離分別為r1，r2，r3。假設輻射源與偵察站處于同一水平面。

　　由圖1及時差定位法可得輻射源相對偵察站的方位和距離估計為：

　　2常用時延估計算法比較

　　2.1基于二階統計量的時延估計算法

　　廣義互相關算法[1]是最經典的時延估計算法。算法在信號做互相關之前通過增加窗函數的方法對信號進行預處理，以提高信號在噪聲中的比重，進而提高估計精度。由于相關函數和功率譜密度函數是一對Fourier變換，故時延信息也可以等價的通過功率譜密度函數在頻域提取，這種方法稱為廣義相位譜法[2]。頻域提取的優勢在于克服了時域中噪聲造成的互相關函數主峰不明顯的現象，并且有利于站間的數據傳輸和處理。以上兩種算法都依賴信號和噪聲的先驗信息，理論上二者估計精度相當。

　　2.2基于高階統計量的時延估計算法

　　廣義相關法與廣義相位譜法的優點是原理簡單易懂，運算量小，缺點是需要接收信號的統計特性，抗噪聲性能不好，且要求信號模型中的噪聲為相互獨立的高斯白噪聲。實際應用中，當進入接收機的信號中混有相關噪聲或非高斯的脈沖噪聲時，基于二階統計量的時延估計算法會發生退化甚至失效。針對此問題，學者們提出了利用三階統計量和四階統計量的時延估計算法。同二階統計量一樣，高階統計量法也可在頻域實現，稱為雙譜法或三譜法，頻域處理時也可通過對信號加窗進行預處理。理論上，基于高階統計量的算法在處理非高斯噪聲中的信號、高斯有色噪聲中的信號、非線性信號、非最小相位信號時會有很好的效果，但高階統計量法的局限性在于其計算量較大，需要的數據積累時間較長，受到信號相干性的制約，難以滿足系統的實時性要求，此外，運用高階統計量算法前還需預先對樣本信號進行分段平滑處理[3]。

　　3結束語

　　時延估計是現代信號處理中的一個重要問題,對其進行研究具有重要的理論意義和應用價值。隨著現代信號處理理論的不斷發展,采用新的信號分析和處理工具,實現低復雜度、穩定可靠的時延估計，盡可能滿足不同場合的需要，仍將是時延估計的研究方向。

　　參考文獻

　　[1]KnappC，CarterG.Thegeneralizedcorrelationmethodforestimationoftimedelay[J].IEEETrans.onAcoustics，SpeechandSignalProcessing，1976，24(4):320-327.

　　[2]行鴻彥,唐娟.時延估計方法的分析[J].聲學技術,2008,01:110-114.

　　[3]李雪梅,陶然,王越.時延估計技術研究[J].雷達科學與技術,2010,04:362-371.

　　作者丁琳