CN107250836A - 用于估计到达时间的系统和方法 - Google Patents

用于估计到达时间的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107250836A
CN107250836A CN201680011327.6A CN201680011327A CN107250836A CN 107250836 A CN107250836 A CN 107250836A CN 201680011327 A CN201680011327 A CN 201680011327A CN 107250836 A CN107250836 A CN 107250836A
Authority
CN
China
Prior art keywords
waveform
signal
noise
point
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201680011327.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107250836B (zh
Inventor
拉比·查拉贝斯
B·弗兰诺维奇
D·斯洛克
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nextner France
Original Assignee
Nestor Weaver Joint Stock Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nestor Weaver Joint Stock Co filed Critical Nestor Weaver Joint Stock Co
Publication of CN107250836A publication Critical patent/CN107250836A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107250836B publication Critical patent/CN107250836B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0205—Details
    • G01S5/0218—Multipath in signal reception
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S11/00—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation
    • G01S11/02—Systems for determining distance or velocity not using reflection or reradiation using radio waves
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/0205—Details
    • G01S5/0221—Receivers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S5/00—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations
    • G01S5/02—Position-fixing by co-ordinating two or more direction or position line determinations; Position-fixing by co-ordinating two or more distance determinations using radio waves
    • G01S5/06—Position of source determined by co-ordinating a plurality of position lines defined by path-difference measurements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/336—Signal-to-interference ratio [SIR] or carrier-to-interference ratio [CIR]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
  • Discrete Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)

Abstract

提供了一种用于估计作为脉冲被发射并且作为脉冲之和被接收的信号的到达时间的技术。使用将所述接收信号的前期旁瓣降低到噪声水平的新型滤波器来对所述接收信号进行滤波。在所述经滤波的接收信号的主瓣的一点处标识第一能量上升点，在所述点处能量高出噪声一预定水平。从标识所述第一能量上升点开始，经由曲线匹配来估计所述到达时间，其中，所述经滤波的接收信号的形状与由在时间和能量两方面上均偏移的一个或多个参考曲线之和组成的形状相匹配。通过将与应用于所述接收信号相同的滤波器应用于所述发射信号来发现所述参考曲线。

Description

用于估计到达时间的系统和方法
技术领域
本发明在其一些实施例中涉及信号处理，并且更具体地涉及用于确定到达时间(TOA)的系统和方法。
背景技术
到达时间估计是对无线电信号从信号发射机到远程信号接收机的行进时间的估计。行进时间可以采用时间单位或距离单位来表示，如可以通过使到达时间乘以无线电波的已知速度来容易地计算发射机与接收机之间的距离。
如图1中所示出的，估计到达时间的困难由无线电波具有从发射机10到接收机12的多条路径的事实引起。第一路径14是从发射机到接收机的直接路径，并且是TOA估计设法标识的路径。然而，由接收机12响应于接收到无线电信号而生成的波形的形状是组合波形，所述组合波形包括噪声以及第一到达波形(对应于第一路径14)与对应于接收机12在稍后时间处接收的其他路径(例如，16、18和20)的众多波形之和。每条路径被滤波成期望的带宽，因为参考波形不存在于此带宽外。
如图2中所见，带宽滤波使每个波形具有前期旁瓣和后期旁瓣。前期旁瓣干扰与先前(较短)路径相对应的波形，并且后期旁瓣干扰与随后(较长)路径(回波或多径)相对应的波形。在图2中，已经经由第一路径14行进并且已经在时间τ0处到达的无线电波脉冲(抽头)22具有通过带宽滤波生成的第一波形24。第一波形24具有前期旁瓣26和后期旁瓣28。类似地，在对第二接收无线电波脉冲32进行带宽滤波之后生成的第二波形30(所述波形如经过第二路径16)具有第二前期瓣34和第二后期瓣36。
通常，带宽滤波器对每个脉冲的脉冲响应在时域中具有sinc或类似低通波形，如由图2中的波形的形状所见。因此，由接收机接收的组合波形具有包括由前期瓣和后期瓣位于旁侧的主瓣的形状。图3和图4示出了通过两个天线无线电信号的带宽滤波输出响应获得的两个组合波形。通过对如由两个对应天线接收的无线电波(多个脉冲)进行带宽滤波生成波形40和42。波形40和42非常不同于与参考波形相对应的波形44(所述波形是经滤波的发射波形，即，由发射机发射并由现有技术滤波器滤波的多径波形)。因此，难以使用简单的信号处理通过将参考波形34与经滤波的波形进行比较来发现准确的到达时间。
一些用于从这种波形中提取到达时间的技术是已知的。然而，这些技术或者处理简单并不准确，或者像最大似然(ML)算法那样准确但非常处理密集并且因此昂贵。
发明内容
脉冲响应形状通常是sinc、升余弦或围绕原点对称的相对慢衰减波形。对称的原因是频域匹配滤波器创建在时域中对称的零相位信号。匹配滤波器是优化噪声环境中的符号检测所必要的(结合均衡器使用)。在此问题中，所有抽头携带信息。
然而，发明者已经发现，为了估计TOA(其中，信息仅由第一抽头携带，并且其相位在这种情况下不具有相关性)，匹配滤波器不必是正确的策略。因此，本发明的一些实施例涉及使用确保第一抽头不被随后抽头干扰(或较少干扰)的近因果滤波器(在原点之前接近零能量)。以这种方式对信号进行滤波使得容易标识第一抽头，并且因此容易计算TOA。
(1)一种用于估计信号的到达时间的方法，所述信号由发射设备生成为发射脉冲并由接收设备接收为接收信号，所述接收信号经由近因果滤波器滤波，以便生成指示经滤波的接收信号的第一波形，其中：所述近因果滤波器的脉冲响应的形状具有具备在所述形状内的最大功率的主瓣、位于所述主瓣之前的前期旁瓣、以及位于所述主瓣之后的后期旁瓣。所述前期旁瓣具有接近所述第一波形的噪声水平的峰值。所述主瓣的所述最大功率与所述前期旁瓣中位于离所述主瓣期望距离内的最高前期旁瓣的第二最大功率之比为至少13dB。所述主瓣的斜率接近所述sinc滤波器的脉冲响应的所述主瓣的斜率。所述主瓣的宽度大于sinc滤波器的脉冲响应的主瓣的宽度，同时保持接近所述sinc滤波器的主瓣的所述宽度。所述方法包括：(i)如果所述第一波形在频域中，则将第一波形移动至时域；(ii)估计所述时域中的所述第一波形开始之前的前期样本中的噪声水平；(iii)标识所述时域中的所述第一波形上的第一能量上升点，其中，能量上升到相对于估计的噪声水平的预定阈值之上；(iv)从第一能量上升点开始，跟随所述时域中的所述第一波形的主瓣的上升曲线；以及(v)根据预定义决策技术标识所述时域中的所述第一波形内的第一脉冲的位置。
(2)在所述用于估计信号的到达时间的方法的变体中，所述滤波器的频率响应接近平坦。
(3)在所述用于估计信号的到达时间的方法的另一个变体中，将第一波形移动到时域包括对所述第一波形应用快速傅里叶逆变换(iFFT)。
(4)在所述用于估计信号的到达时间的方法的进一步变体中，所述预定阈值超过所述估计的噪声大约10dB。
(5)在所述用于估计信号的到达时间的方法的另一个变体中，跟随所述时域中的所述第一波形的所述主瓣的上升曲线包括对所述第一波形进行过采样。
(6)在所述用于估计信号的到达时间的方法的又另一个变体中，经由逆DFT(离散傅里叶变换)、经由CZT(Chirp-Z变换)或者经由iFFT来执行过采样。
(7)在进一步变体中，所述用于估计信号的到达时间的方法包括，在步骤(iii)与步骤(iv)之间：确定性质，所述性质包括以下各项中的至少一项：所述时域中的所述第一波形的信噪比(SNR)、信道长度、以及功率延迟分布；选择与所述性质匹配的多个预定近因果滤波器之一，当应用于具有相应性质的信号时，预计算所述预定近因果滤波器以便使得能够更好地估计到达时间；以及将所述选择的近因果滤波器应用于所述接收信号。
(8)在所述方法的又进一步变体中，所述预定义决策技术包括：选择所述第一波形上的所述第一能量上升点处或之上的第一点，并计算所述第一点附近的SNR；以及使用查找表将所述SNR与所述第一点与待接收的第一脉冲的波形之间的预定时间偏移进行匹配。
(9)在所述用于估计信号的到达时间的方法的变体中，经由以下各项中的至少一项确定所述预定时间偏移：一次或多次理论考虑、一次或多次仿真、预先获得的实验数据。
(10)在所述用于估计信号的到达时间的方法的另一个变体中，所述预定义决策技术包括：将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；计算所述至少两个连续点之间的区段的形状与所述参考波形的形状之间的匹配；沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点来发现所述第一波形与所述参考波形之间的匹配；根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的实例；以及确定所述操作点与所述参考波形的所述构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计。
(11)在所述用于估计信号的到达时间的方法的又另一个变体中，所述操作为以下各项之一：发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的最小二乘误差的点；所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的最小二乘误差低于第一预定阈值的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上；发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的加权最小二乘误差的点，所述最小的加权最小二乘误差被表示为
Y′＝a1X′1+N′
其中，Y’和X’(t1)是包含分别从所述第一波形和所述参考波形中获得的2或N个连续点的复向量，a1是复标量，并且t1是所述参考波形的时间偏移，X’1是与待接收的第一脉冲的波形相对应的复向量，C是来自信号加噪声的一般模型的2或N点噪声向量N’的噪声协方差矩阵，并且N’是Y’减去所述第一到达脉冲(第一路径)的波形之后剩余的所述噪声；以及加权最小二乘误差低于所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的预定误差的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上。
(12)在所述用于估计信号的到达时间的方法的进一步变体中，所述预定义决策技术包括：将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；计算第一波形的形状与所述参考波形的实例中的至少两个之和的形状之间的最小二乘误差|Y′-∑aiX′(ti)|2，最小化公式为，其中，Y’和X’(ti)为包含分别从所述第一波形和参考波形的第i个实例中获得的2或N个连续点的复向量，ai是复标量，ti是所述参考波形的第i个实例的时间偏移，并且i≥2；沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点处发现所述最小二乘误差被最小化或所述最小二乘误差低于某个阈值；根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的i个实例；确定所述操作点与所述参考波形的所述第一构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计。
(13)在所述用于估计信号的到达时间的方法的又进一步变体中，所述加权最小二乘误差被最小化或低于预定义阈值的所述操作点，所述加权最小二乘误差为：(Y′-∑aiX′(ti))HC-1(Y′-∑aiX′(ti))其中，C是来自信号加噪声的一般模型的2或N点噪声向量的噪声协方差矩阵，并且是在减去与前i个到达路径相对应的i个波形之后剩余的所述噪声，将考虑希望考虑所述前i个到达路径对所述第一路径的影响(i≥2，并且包括所述第一路径)。
(14)在变体中，所述用于估计信号的到达时间的方法包括，在步骤(i)之前：结合低通滤波器，将所述近因果滤波器应用于时域中的所述接收信号。
(15)在另一个变体中，所述方法进一步包括在应用所述近因果滤波器之后对所述第一波形进行以下各项中的至少一项：下采样、导频解扰、累积和整合。
(16)在又另一个变体中，所述方法包括在步骤(i)之前：将所述接收信号转换成频域信号；对所述频域信号进行解扰；将所述因果应用于所述频域中的所述频域信号滤波器，以便生成所述频域中的第一波形；以及将经滤波的在所述频域中的所述第一波形转换成所述时域中的所述第一波形。
(17)在进一步变体中，所述用于估计信号的到达时间的方法包括在步骤(i)之前：对所述时域中的所述接收信号进行下采样、导频解扰、累积和整合中的至少一项，以便生成相关的接收波形；将所述相关的接收波形转换成频域信号；将所述因果应用于所述频域中的所述相关的接收波形，以便生成所述频域中的第一波形；以及将经滤波的在所述频域中的所述第一波形转换成所述时域中的所述第一波形。
(18)在又进一步变体中，所述方法包括在应用所述近因果滤波器之前构造所述近因果滤波器。
(19)在所述用于估计信号的到达时间的方法的变体中，构造所述近因果滤波器包括：在所述频域中将所述滤波器定义为K维向量X，并且在所述时域中定义为N维向量x，其中，X＝Fx，F是具有K乘N大小的傅里叶变换矩阵，其中将矩阵A定义为A＝W+V，其中，V是具有元素Vk，k的频域对角矩阵，而w是时域对角矩阵，在所述时域对角矩阵中，在非因果区域中选择强权重wn，n，并且在其他地方放宽wn，n，并且W是w的托普利兹矩阵；选择Vk，k和wn，n的值；将G定义为表示滤波器的理想频域响应的向量，其中，并且在其他情况下；将定义为对角矩阵，在所述对角矩阵中对角Gk,k元素与所述向量G的Gk元素相对应；将P定义为任意频域相位旋转对角矩阵；将定义为由矩阵PH的对角元素形成的向量；解出的通过使用确定X；通过使用X＝Fx来确定x；如果必要，调整vk，k和wn，n，以便获得满意的向量X和x。
(20)在所述方法的另一个变体中：所述非因果区域是所述的所述前期旁瓣的区域，并且在因果区域中wn,n>>l，并且在其他地方wn,n被放宽；或者所述因果区域由所述信道(PDP)的长度确定，所述非因果区域长度被设置为等于或略长于所述信道的长度并且使用变化的权重水平wn,n限定，并且在所述因果区域中放宽wn,n。
(21)在所述方法的又另一个变体中，构造所述近因果滤波器包括：在所述频域中将所述滤波器定义为K维向量X，并且在所述时域中定义为N维向量x，其中x＝FHX，并且F是具有K乘N大小的傅里叶变换矩阵，其中在所述频域中将|X|选择为期望的振幅响应，通过使用X＝|X|e-iH{log|X|}计算X，其中，H为希尔伯特变换；通过使用x-FHX计算x；以及如果必要，调整|X|以便获得满意的向量X和x。
(22)在进一步变体中，一种用于估计由发射设备生成为发射脉冲的信号的到达时间的系统，所述系统包括：(a)接收设备，所述接收设备被配置用于接收所述发射脉冲，并且响应于所述发射脉冲生成接收信号；(b)处理单元，所述处理单元被配置用于通过以下方式处理所述接收信号：(i)将近因果滤波器应用于所述接收信号以便生成第一波形，所述近因果滤波器具有脉冲响应波形，其中：所述近因果滤波器的脉冲响应的形状具有具备在所述形状内的最大功率的主瓣、位于所述主瓣之前的前期旁瓣、以及位于所述主瓣之后的后期旁瓣；所述前期旁瓣具有接近所述第一波形的噪声水平的峰值；所述主瓣的所述最大功率与所述前期旁瓣中位于离所述主瓣期望距离内的的最高前期旁瓣的第二最大功率之比为至少13dB；所述主瓣的斜率接近所述sinc滤波器的脉冲响应的所述主瓣的斜率；所述主瓣的宽度大于sinc滤波器的脉冲响应的主瓣的宽度，同时保持接近所述sinc滤波器的主瓣的所述宽度；
(ii)如果所述第一波形在频域中，则将第一波形移动至时域；(iii)估计所述时域中的所述第一波形开始之前的前期样本中的噪声水平；(iv)标识所述时域中的所述第一波形上的第一能量上升点，其中，能量相对于所述估计的噪声水平上升到预定阈值之上；(v)从第一能量上升点开始，跟随所述时域中的所述第一波形的主瓣的上升曲线；并且(vi)根据至少一种预定义决策技术标识与所述时域中的所述第一波形内的第一接收脉冲相对应的位置，并且确定所述已标识位置的时间坐标以便计算所述到达时间；(vii)通过使用所述已标识位置的所述时间坐标来计算所述到达时间数据，并输出所述到达时间；(c)存储器单元，所述存储器单元与所述处理单元通信，并且被配置用于存储指示以下各项的数据：所述非因果滤波器、用于处理所述接收信号的计算机可读指令、用于处理所述接收信号以及用于执行所述至少一种预定义决策技术的计算机可读指令。
(23)在所述用于估计由发射设备生成的信号的到达时间的系统的变体中：所述存储器单元被配置用于存储指示对所述近因果滤波器的多次适配的数据，每次适配与相应接收信号相对应，并且被配置用于对所述相应接收信号进行滤波以便增大在对所述接收信号进行滤波之后估计所述到达时间的准确度，所述相应接收信号具有与所述时域中的所述接收信号的信噪比(SNR)、信道长度以及功率延迟分布中的至少一项有关的至少一个对应性质；并且在应用所述近因果滤波器之前，所述处理单元被配置用于提取所述接收信号的所述至少性质的值，并选择与所述经提取的值相对应的适配。
(24)在所述用于估计由发射设备生成的信号的到达时间的系统的变体中：所述处理单元被配置用于通过以下方式标识与第一接收脉冲相对应的位置：选择所述第一波形上的所述第一能量上升点处或之上的第一点，并计算所述第一点附近的SNR；使用查找表将所述SNR与所述第一点与待接收的第一脉冲的波形之间的预定时间偏移进行匹配，所述偏移为所述时间坐标；并且所述存储器单元被配置用于存储所述查找表，所述查找表包括与对应一个或多个滤波器相对应的一个或多个列表，每个列表具有SNR值的子列表以及时间偏移值的相应子列表，每个时间偏移值与对应SNR值相对应。
(25)在所述系统的另一个变体中：所述处理单元被配置用于通过以下方式标识与第一接收脉冲相对应的位置：将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；计算所述至少两个连续点之间的区段的形状与所述参考波形的形状之间的匹配；沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点处发现所述第一波形与所述参考波形之间的匹配，其中，所述操作点是所述已标识位置；所述处理单元被配置用于通过以下方式计算所述到达时间数据：根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的实例；并且确定所述操作点与所述参考波形的所述构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计；并且所述存储器单元被配置用于存储指示所述发射信号的数据。
(26)在所述系统的进一步变体中，所述操作为以下各项之一：发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的最小二乘误差的点；所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的最小二乘误差低于第一预定阈值的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上；发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的加权最小二乘误差的点，所述最小的加权最小二乘误差被表示为
Y′＝a1X′i+N′
其中，Y’和X’(t1)是包含分别从所述第一波形和所述参考波形中获得的2或N个连续点的复向量，a1是复标量，并且t1是所述参考波形的时间偏移，X’1是与待接收的第一脉冲的波形相对应的复向量，C是来自信号加噪声的一般模型的2或N点噪声向量N’的噪声协方差矩阵，并且N’是Y’减去所述第一到达脉冲(第一路径)的波形之后剩余的所述噪声；加权最小二乘误差低于所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的预定误差的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上。
(27)在所述系统的又进一步变体中：所述来理单元被配置用于通过以下方式标识与第一接收脉冲相对应的位置：将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；计算第一波形的形状与所述参考波形的实例中的至少两个之和的形状之间的最小二乘误差|Y′-∑aiX′(ti)|2，最小化公式为，其中，Y’和X’(ti)为包含分别从所述第一波形和参考波形的第i个实例中获得的2或N个连续点的复向量，ai是复标量，ti是所述参考波形的第i个实例的时间偏移，并且i≥2；沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点处发现所述最小二乘误差被最小化或所述最小二乘误差低于某个阈值，所述操作点为所述已标识位置；所述处理单元被配置用于通过以下方式计算所述到达时间数据：根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的i个实例；确定所述操作点与所述参考波形的所述第一构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计；并且所述存储器单元被配置用于存储指示所述发射信号的数据。
(28)在所述系统的变体中，所述加权最小二乘误差被最小化或低于预定义阈值的所述操作点，所述加权最小二乘误差为：
(Y′-∑aiX′(ti))HC-1(Y′-∑aiX′(ti))
其中，是来自信号加噪声Y′＝∑aiX′i+N′的一般模型的2或N点噪声向量的噪声协方差矩阵，并且是在减去与前i个到达路径相对应的i个波形之后剩余的所述噪声，将考虑希望考虑所述前i个到达路径对所述第一路径的影响(i≥2，并且包括所述第一路径)。
(29)在所述系统的另一个变体中：所述存储器单元被配置用于存储指示对所述近因果滤波器的多个第二适配的数据，每个第二适配与相应第一波形相对应，并且被配置用于对所述相应接收信号进行滤波以便增大在对所述接收信号进行滤波之后估计所述到达时间的准确度，所述第一波形具有与所述时域中的所述第一波形的信噪比(SNR)、所述时域中的所述第一波形的信道长度以及所述时域中的所述第一波形的功率延迟分布中的至少一项有关的至少一个对应性质；在应用所述近因果滤波器之后，所述处理单元被配置用于：分析所述第一波形并从中提取所述至少一个波形性质的至少一个值，并且如果可用则选择与所述提取的值相对应的第二适配；并且将所述第二适配应用于所述接收信号，以便生成新的第一波形来替代所述先前生成的第一波形。
根据结合以举例的方式示出根据本发明的实施例的特征的附图所进行的以下详细描述，本发明的其他特征和方面将变得显而易见。发明内容不旨在限制本发明的范围，本发明仅由所附权利要求书限定。
附图说明
参照附图根据一个或多个不同实施例详细地描述本发明。附图只为了说明的目的而提供，并且仅描绘本发明的典型的或示例实施例。这些附图被提供来帮助读者对本发明的理解并且不应被认为是对本发明的宽度、范围或适用性的限制。应指出，为了说明的清楚和容易，这些附图不必按比例绘制。具体地，许多脉冲响应图上的dB标度应当被假设为不具有绝对方式下的特定意义的相对标度。SNR(信噪比)值是相对的，并且因此适当地按比例表示。
本文中所包括的附图中的一些附图从不同视角展示本发明的各个实施例。尽管所附描述性文本可以涉及如“顶部”、“底部”或“侧面”视角等视角，但是这种参考仅是描述性的，并不暗指或要求本发明以特定空间取向实施或使用，除非另有明确陈述。
图1是示意图，展示了无线电波从天线行进到接收机所采用的不同路径；
图2是图示，示出了多个单独脉冲(抽头)的脉冲响应，所述脉冲响应通过经由现有技术已知的sinc滤波器对每个脉冲进行带宽滤波获得；
图3是图示，展示了指示由两个天线实验性地接收的多个抽头的脉冲形状，所述数据通过经由现有技术中已知的sinc滤波器对天线的输出进行带宽滤波获得；
图4是图示，其中，示出并扩大了图3的图示的部分并添加参考脉冲形状；
图5是图示，其中，第一波形表示本发明的近因果滤波器的脉冲响应，并且第二波形表示本领域已知的sinc滤波器的脉冲响应；
图6和图7是本发明的近因果滤波器的脉冲响应的相位vs频率表示以及功率vs频率表示
图8至图10是三个流程图，展示了用于在时域系统中实施本发明的滤波器的不同方法，如GPS(全球定位系统)。
图11是流程图，展示了根据本发明的一些实施例的用于估计TOA的方法；
图12和图13是实验性获得的功率vs距离图示，展示了根据本发明的一些实施例的用于估计TOA的2或N点决策方法；
图14和图15是实验性获得的功率vs距离图示，展示了根据本发明的一些实施例的近ML决策方法；
图16和图17是实验性获得的功率vs距离图示，展示了针对由现有技术sinc滤波器以及本发明的近因果滤波器滤波的接收信号的噪声加剩余多径上的第一路径的经测量的SNR；
图18和图19是图示，表示由本发明的近因果滤波器以及由sinc滤波器滤波的信号的TOA估计误差的累积分布函数；并且
图20是框图，展示了根据本发明的一些实施例的被配置用于估计TOA的计算机化处理系统。
附图并不意在穷举或将本发明限制在所公开的精确形式。应理解的是，可以通过修改和变更来实践本发明，并且本发明仅由权利要求书及其等效物限制。
具体实施方式
在本文中不时地根据示例实施例描述本发明。提供了根据这些环境的描述，以便允许在示例性应用的情况下描绘本发明的各种特征和实施例。在阅读本说明书之后，本领域普通技术人员将很清楚如何在不同环境以及替代性环境中实现本发明。
除非另外限定，否则本文中所使用的所有技术和科技术语具有本发明所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。本文中所涉及的所有专利、申请、公开申请以及其他出版物通过引用以其全部结合。如果本节内容中所阐述的定义与通过引用结合在此的申请、公开申请以及其他出版物中所阐述的定义相反或另外地不一致，则本文档中所阐述的定义胜过通过引用结合在此的定义。
现在参照图5至图7，图5是图示，其中，第一波形100表示由本发明的本发明的滤波器滤波的参考信号，并且第二102波形表示由本领域已知的sinc滤波器滤波的参考信号。图5的图示是表示为功率vs距离的时域图。图6是与波形100相对应的频域图，并且表示为相位vs频率。图7是与波形100相对应的频域图，并且表示为功率vs频率。
给出由天线响应于天线接收多个抽头组成的无线电信号而生成的输入信号(接收信号或接收波形)，经由本发明的滤波器对输入信号进行滤波以便生成经滤波的波形。用于对输入信号进行滤波的滤波器是因果或近因果滤波器，其中，时域中的滤波器的脉冲响应的形状具有以下特性：
(i)具备在所述形状内的最大功率的主瓣、位于所述主瓣之前的前期旁瓣、以及位于所述主瓣之后的后期旁瓣；
(ii)所述前期旁瓣具有接近所述输入信号的噪声水平的峰值；
(iii)所述主瓣的所述最大功率与所述前期旁瓣中位于离所述主瓣期望距离内的最高前期旁瓣的第二最大功率之比为至少13dB；
(iv)所述主瓣的斜率接近所述sinc滤波器的脉冲响应的所述主瓣的斜率；
(v)主瓣的开始与主瓣的峰值之间的宽度大于sinc滤波器的主瓣的开始与sinc滤波器的主瓣的峰值之间的sinc滤波器的脉冲响应的相应宽度，同时保持接近sinc滤波器的脉冲响应的相应宽度；例如，以上提及的本发明的滤波器的脉冲响应的宽度可以大于sinc滤波器的脉冲响应的相应主瓣至多42％；并且
(vi)主瓣的最大功率与在混叠发生(由于频域中的下采样)的位置处的后期瓣中的最高后期瓣的第三大功率之比为至少-30dB；
(vii)可选地，本发明的滤波器的频率响应是接近平坦的。
通过比较波形100和波形102，可以看出，由本发明的滤波器获得的第一波形100中的前期瓣中的每一个比第二波形102的前期瓣小得多(缺乏能量)。从前期瓣中最后的前期瓣到第一波形100中的中瓣的中心的斜率接近第二波形102的主瓣的斜率。本文档中稍后将示出，急剧上升是帮助标识到达时间的重要元素。
在继续到下一部分之前，应注意的是，在本文档中，由大写字母表示的向量指示频域中的向量，而由小写字母表示的向量指示时域中的向量。然而，有时，为了更简单的标注，在频域和时域中可以可交换的使用同一公式，并且在两个域中可以使用同一标注。在任何情况下，频域和时域仅是相对于彼此的基础变化。
一个域中的对角矩阵转换成另一个域中的托普利兹矩阵。而且，按元素的乘积是另一个域中的卷积。
I.构造滤波器
应注意的是，尽管本发明的滤波器可以以多种不同方法获得，但是本发明的范围包含实际滤波器以及滤波器已经在由天线响应于多个无线电波脉冲而生成的输入信号上的效果。以下部分A到D描述了用于构造滤波器的方法。这些方法仅是示例，并不限制本发明的范围。
A.约束或权重方法
由K x N大小的F表示傅里叶变换矩阵，其中，K是频率空间的维度，并且N是时间空间的维度，并且使用元素(假设K≤N，并且在重排序后行k>K移动)，n和k分别是时间和频率指数。时域中的向量和矩阵用小写字母写，并且相应频域量用大写字母写。时域和频域中的滤波器的脉冲响应是
X＝Fx
(并且x＝FHX，仅当K＝N时有效)。滤波器的期望的频域响应是向量G。在变体中，G是发射波形。在另一个变体中，对k≤K而言，Gk＝1，并且其他情况下，Gk＝0。对TOA估计而言，我们感兴趣的滤波器脉冲响应的种类Gk是实数(零相位)，或者如果其具有相位，则相位不重要。
创建近因果滤波器的一个解决方案是对滤波器的脉冲响应设置时间和频率约束，如
|xn|2＜en|Xk|2-|Gk|2＜ek
其中，en和εk分别是时域和频域误差函数。例如，在时域的非因果区域en<<1，其他情况下放宽en。对于所有k，εk<<1。
频域约束暗示相位误差不重要。附加或替代加权最小二乘约束被给出为
xHωx＜e′(PX-G)HV(PX-G)＜E′其中，w和V分别是仔细选择用于获得期望的脉冲响应形状的时域和频域对角权重矩阵。在第一非限制性示例中，在时域的非因果区域中选择强权重wn,n>>1，并且在其他地方，放宽wn,n。在另一个非限制性示例中，非因果区域长度(或前期旁瓣区域的长度)由信道(PDP)的长度确定。非因果区域长度等于或略大于信道长度，以便保证没有遭受来自随后多径的干扰。可以使用变化的权重水平wn,n来限定非因果区域长度，以便考虑后期多径趋于更弱。可以延伸前期旁瓣区域的长度以便允许仅具有噪声的区域(没有多径以及弱旁瓣)。在所述扩展的区域中，可以相对精确地估计噪声。对于所有k，Vk,k是近似恒定的。P是为了最佳结果而确定的任意频域相位旋转对角矩阵。P还可以应用一些振幅校正。参数e’和ε’分别是相对于矩阵w和V中的元素的值的小值。在一些优化循环中手动地或自动地调整参数e’和ε’，以便获得期望的脉冲响应形状或期望的到达时间估计参数(如针对给定信道模型获得的估计误差的期望的累积分布函数)。
存在对受限的二次优化的解。但是，可以通过以下不受限的最小二乘最小化来获得更简单且更快速的解，其中，调整权重w和V以及相位旋转(使用振幅校正)P直到发现如下解：
我们可以将时域xHwx量转换成频域XHWX，其中，W是非对角托普利兹矩阵。因此，方程(1)可以写为
使A＝W+V，G是由G的(实)向量形成的矩阵，并且是由矩阵PH的对角P*k,k形成的向量。注意，PH和V是对角矩阵。因此，方程(2)可以写为
是复标量XHPHVG的实部。通过关于X来解出二次型(3)，获得以下：
通过将解(4)代入方程(3)，将获得
其中，矩阵B＝GVA-1VG已知。的解是最强特征向量(SEV)。最后，从方程(4)处获得X，并且x＝FHX。如果解不令人满意，则将权重w和V调整成期望的，并且重新迭代过程。
可选地，的元素(模数)可以折叠至恒定值(如1)来抑制图3的功率vs频率图的振动，以便将图3的图示转换成方波形。在变体中，在折叠的模数之后，执行附加相位搜索得到接近折叠的模数的精细值，例如，经由梯度下降或任何其他优化方法来发现局部最大或最小值(取决于我们所使用的公式)。
由于算法收敛问题(尤其当存在多个解中产生的若干相等的特征值时)，定义权重矩阵可能是复杂的。在一些情况下，发明者已经观察到，时域权重不应是对称的，以便实现收敛。针对长期演进(LTE)10MHz信号(K＝601子载波，N＝1024样本)生成图5至图7的示例，表I中给出了高信噪比(SNR)情况下的权重。使用同一方法，表II中给出了针对低SNR生成的近因果滤波器。
表I
表II
B.使用希尔伯特变换的最小相位滤波器设计
从频域|X|中的期望的振幅响应开始，可以经由希尔伯特变换获得相应最小相位滤波器的相位H，
并且因此，可以获得频域和时域中的脉冲响应，
存在选择|X|的许多可能性。在不具有信息(发射机通常在允许的带外不发射任何信息)的阻带中其应当为0。但是，在通带中，其可以是平坦的，可以稍微振动，或者可以单调减小或增大。其可以是升余弦、梯形、汉明窗等。每种可能性导致具有优点和缺点的不同时域脉冲响应。因此，可以为不同输入信号选择合适的滤波器，取决于信号的特征。使用本发明的滤波器与使用本领域已知的滤波器之间的折衷是：
(a)本发明的滤波器的主瓣的峰值具有相对于本领域已知的匹配滤波器(典型地零相位sinc滤波器)的通常更低的能量。如果损耗是显著的，则区别主瓣与前期瓣和噪声(低至介质SNR)的能力降低。因此，应当构造本发明的滤波器以便确保主峰值功率的损耗不降低区别主瓣与前期旁瓣的能力。
(b)本发明的滤波器的主瓣的宽度通常比本领域已知的匹配滤波器的主瓣的宽度更宽。主瓣越宽，到主瓣的峰值的上升越浅。如果主瓣太宽，则可能很难区别主瓣与覆盖的多径。因此，应当构造本发明的滤波器以便确保主瓣的宽度功率不降低区别主瓣与覆盖的多径的能力。
(c)抑制/减少前期瓣。这称为因果抑制。然而，因果抑制对主瓣起较少作用，降低主瓣的峰值处的功率。另一方面，弱因果抑制导致与前期瓣和噪声的混淆，对主瓣的峰值起很少作用。另一方面，强因果抑制明显地大大降低前期瓣的功率，使得能够清楚地估计噪声，但是也降低主瓣的峰值的功率。
最小相位滤波器设计方法非常易于在计算机化信号处理中实现，并且希尔伯特变换快速计算；但是可能很难发现最佳|X|。在变体中，可以将|X|选择为sinc滤波器的缩短版本。因此，唯一参数限定滤波器，所述参数是已经在时域中被截断之后sinc滤波器的长度。对于这种类型的滤波器，发明人已经观察到sinc滤波器越长，频域的振动越小，因果抑制越大，但是主瓣越弱且越宽。折衷取决于平均SNR或路径的第一簇的SNR。给出解的速度以及其对唯一参数的潜在依赖性，其非常适合用于自动参数优化循环。
在另一个变体中，最小相位滤波器设计方法可以用于与以上所描述的约束或权重方法结合。例如，一种方法为另一种方法提供初始脉冲响应，并且可以执行两种方法之间的迭代以便达到适合的解。一种方法还可以使用两种方法之间的迭代为另一种方法提供振幅或相位响应。
C.在时域中使用多径处理类似色噪声来最大化SNR
在频域中，在多径和噪声之前，发射波形由向量G表示。如果噪声是白色的(无颜色)，则噪声协方差矩阵V是单位矩阵。传统匹配滤波器(MF)XMF的脉冲响应，最大化为
并且解为XMF＝V-1G。
传统匹配滤波器同样地处理所有多径。其非常适合最大化由多径中的所有路径捕获的能量例如用于数据解码。但是，其不是最适合从多径中的剩余路径中提取第一路径(或某条路径)。
因此，本发明的旨在简化对第一路径的标识的滤波器被设计以使得除了第一路径之外的所有路径被认为是时域中的色噪声或色干扰。注意，多径通常是统计独立的。实际上，多径呈现使用发射波形G卷积的类似普通噪声(通常高斯)，所述噪声可以通常是频域带通中的所有噪声。即，普通噪声与多径之间通常不存在区别，除了其功率电平。构造本发明的滤波器的模型本质上是时域中的噪声加干扰功率电平在第一路径到达之后突然增大。
噪声着色现在可以表示为
其中，Wi是路径i(不包括此总和中的第一路径)的期望功率电平，Pi是用于将路径i移位其时间偏移ti的频域中的对角相位斜坡或时域中的时间偏移。通过在时域进行过采样、限制多径位置以便对时间偏移进行过采样并且将wi设置成零(在此处我们不期望任何多径)，噪声加多径着色的协方差矩阵可以简化为
V+ΓWΓH
其中，在频域中，Γ是向量G的对角矩阵，并且W是时域权重(或功率电平)wi的对角矩阵的傅里叶变换。W是托普利兹矩阵并且可以经由一次快速傅里叶变换(FFT)随后是每行的指数移位来有效地计算。
现在通过最大化以下方程给出本发明的滤波器X
并且解是X＝(V+ΓWΓH)-1G。
在定义信道的期望的功率延迟分布(PDP)(即多径分布)之后，可以容易地设计X。时域脉冲响应x是图5中的波形100，并且X通常具有如图6和图7的波形的形状。由发射波形G乘以X，在接收机侧获得参考波形。即，其是在不存在噪声和多径的情况下接收的波形。
可以示出，如果存在附近第二路径，则参考波形(针对第一路径)的每个点上的有效SNR是噪声和多径的函数，并且在最佳操作点处最大化，所述操作点是通常在参考波形的峰值之前的点。最佳操作点是在尽可能高的高于噪声但是尽可能早的远离随后多径之间的折衷。尽管传统匹配滤波器在多径不存在的情况下最大化SNR，但是其未能在多径存在的情况下最大化SNR。本发明的滤波器能够在多径存在的情况下最大化SNR。图16和图17中清楚地看到这一点。
在图16和图17中，考虑具有10MHz带宽以及5dB输入SNR的蜂窝型信道ETU(扩展典型城市)。传输系统是具有导频的1子帧的4G(LTE)。在图16中，曲线110展示噪声加用于由现有技术sinc滤波器滤波的接收信号(经滤波的接收信号由曲线112展示)的剩余多径上的第一路径的经测量的SNR(有时表示为SINR)。在图17中，曲线114是噪声加用于经由本发明的滤波器(所述滤波器已经通过最大化SNR确定)滤波的同一接收信号的剩余多径上的第一路径的经测量的SNR(有时表示为SINR)。曲线116表示经滤波的接收信号。可以看出，在本发明的滤波器中，如果接收信号经由本发明的滤波器滤波，则最佳操作点(稍后将讨论对所述操作点的标识)更强8dB。这增大了操作点的帮助对操作点进行检测的功率。
D.M路径匹配滤波器
代替单独隔离第一路径(如以上部分C中完成的)，可以通过隔离数量M条预先选择的路径来构造滤波器。问题与先前部分相同，除了M条预先选择的路径从分母中移除同时保留所有剩余不期望路径的事实。
例如，当通过考虑M＝2条路径来执行近ML(近最大似然)以便匹配波形同时将剩余路径定义为噪声时，这是有用的。如果单独考虑第一路径所构造的滤波器的脉冲响应X与考虑第一M条路径(用于联合近ML匹配)所构造的滤波器的脉冲响应X不同，则可以提高第一M个参考波形与输入信号之间的匹配。当M＝2时，通过不太由第二路径的接近度约束而放宽最佳操作点(最大SNR)。将与第一路径联合地估计第二路径，并且不将第二路径假设为色噪声。
相对于传统非常高复杂度的ML估计(其中，许多路径干扰第一路径并且不得不考虑)，本专利申请中提供的M路径匹配滤波器方法显著减少对第一路径造成干扰的路径的数量(至0，1或更少)，并且通过考虑进行联合估计的非常少的多径来允许进行鲁棒的近ML估计。
M路径匹配滤波器的第二用途是最后路径匹配滤波器，所述最后路径匹配滤波器使得能够更好的检测最后路径，例如用于信道长度估计。
另一种用途可以是用于一个接一个地隔离不同路径，迭代地估计路径(以及它们的对应位置)，从第一路径开始，例如，减去它，并且然后移动到第二路径上等等。如果确定一些或所有路径的到达位置的需要和期望发生，则这可以是有用的。可以迭代地发现所述路径；使用第一路径匹配滤波器或M路径匹配滤波器，检测第一或M条路径，然后从经滤波的接收信号中减去所述第一或M条路径。然后发现下一条路径或下一个M’条路径，直到检测到并考虑所有路径。
在描述用于构造滤波器的以上四种方法之后，应注意的是，使用因果滤波不阻碍以混合方式使用其他技术(如超分辨率技术或ML)。超分辨率技术可以包含MUSIC、根MUSIC、非高斯方法(如独立分量分析(ICA))等。
现在参照图8至图10，三个流程图展示了用于在时域系统中实施本发明的滤波器的不同方法，如GPS(全球定位系统)。在图8中，展示了用于时域系统的第一方法，例如，在CDMA(码分多址)或GPS系统中。因果滤波首先应用于时域中的接收信号，通常与应用低通滤波移除带外噪声和干扰的时间相同。因果滤波操作因此与低通滤波操作合并。因果滤波器可以采用接近期望的因果滤波器的FIR或IIR滤波器的形式应用。在到达估计TOA的最后步骤之前，此操作之后是可选的下采样、导频解扰、可选的芯片累积或整合。在所述阶段，脉冲响应看起来是因果的，并且帮助从随后路径中检测第一路径。
在图9中，我们提供用于频域系统(如OFDMA(正交频分多址))的等效方法。FFT或不同算子经常用于这些系统中以便将输入信号转换成频域信号，并且因此通过乘以因果权重因果滤波可以很容易在频域中应用。在应用因果滤波器之后，将逆FFT(iFFT)应用于经滤波的信号，以便将其转换到时域并估计TOA。
在图10中，提供了用于时域系统的另一种方法(如CDMA或GPS)。相关的第一阶段结合常见低通滤波、解扰和累积。在所述点处，因果滤波可以经由FFT、因果权重以及然后iFFT应用于频域。图8和图10之间的区别是因果滤波所应用的时间：在第一种情况下，因果滤波应用于低通滤波内的前期，而在第二种情况下，因果滤波经由FFT/iFFT应用于解扰和累积之后的后期。
在图8中，因果滤波器可以包括在时域中产生伪因果脉冲响应的非常长的有限脉冲响应(FIR)滤波器或无限脉冲响应(IIR)滤波器。使用FIR通常在移动电话中不能接受，因为因果滤波器通常很长，并且每个输出样本需要太多乘法器。
IIR可以具有最小相位类型滤波器或尽可能紧密地匹配以上部分A和B中设计的期望的响应的滤波器。IIR可以被设计用于通过调整其系数或者例如通过最小化IIR与期望的响应之间的误差(min B,A|B-AX|2)来紧密匹配所述响应，其中Z变换中的IIR由X(z)＝B(z)/A(z)给出，并且期望的响应在单位圆上(频域)。例如，Matlab的invfreqz函数可以用于这种IIR设计。
图9和图10展示了使用快速傅里叶变换(FFT)和逆快速傅里叶变换(iFFT)的方法。在图9中，可以在FFT之后执行解扰。在图10中，在FFT之前进行解扰，这可以受益于时域中的加扰序列(+/-1)以及现有实施方式。如果已知峰值的近似位置，则使用线性Chirp-Z变换(CZT)代替iFFT允许在兴趣区域以低复杂度进行过采样。
II.估计TOA
在构造滤波器以及滤波器在输入信号上的应用之后，需要处理经滤波的信号以便估计到达时间。
图11是流程图200，展示了用于估计经由本发明的滤波器滤波的接收(输入)信号的到达时间的方法。
在202处，如果经滤波的波形在频域中，则将经滤波的波形移动到时域中，在所述时域中可以更自然地观察第一路径。可选地，对经滤波的波形执行iFFT以便将所述波形移动到时域中。
时域中所产生的脉冲响应包含新参考波形(由本发明的滤波器滤波的发射波形)加上其回波和噪声。由于随后多径的前期旁瓣被本发明的滤波器衰减，因此第一路径很少受随后多径的影响。目标现在是基于此新时域脉冲响应确定到达时间。
在204处，在(因果)信号开始之前(即，在第一路径之前)的前期样本中估计噪声水平。噪声可以包含一些混叠的信号，所述混叠的信号现在可以考虑为噪声。可以通过对被确定为没有有用信号(在第一路径到达之前)的区域中的一些样本的功率(或功率的近似值)求平均来执行噪声功率(或方差)估计。其可以可替代地通过测量所述区域中的一些峰值的峰值功率电平并且然后将那些峰值映射为与噪声功率电平兼容的一些电平值来执行。
在206处，然后定位第一能量/功率和上升。在变体中，在相对于噪声在阈值之上(例如，高于噪声10dB到12dB)的第一样本中标识第一能量上升。第一能量上升可以替代性地是在阈值之上的用于对能量上升进行改善的检测的一系列相邻样本(例如，高于噪声7dB到9dB的一些相邻样本)。可选地，这些样本不应携带相关的噪声，即，它们通常不应当是最近的邻居。
可选地，在208处，SNR被更准确地测量。在变体中，还可以更准确地测量信道长度或信道统计(功率延迟分布(PDP))。SNR被测量为已知包含预估计的噪声功率之上的有用信号的一些样本的功率(或近似功率)的累积。如果样本发生在第一路径之后，则已知样本包含有用信号，并且其是高于噪声功率的一些电平。新SNR可以被计算为紧随能量上升的区域(样本)中的局部SNR而不是整体SNR，所述局部SNR受遥远且非干扰路径簇的影响。基于此信息，可以在210处选择来自本发明的多个预定滤波器的更适合的滤波器来代替先前选择的滤波器，并应用于接收信号。预计算多个预定滤波器以便匹配不同类型的信道模型和/或SNR电平，进而使得当接收到这种信号时能够更好/更容易地估计TOA。在本文档的部分III中详细解释了根据信号的特性对滤波器进行选择。
从第一能量上升点开始，在212处通过例如经由逆DFT(离散傅里叶变换)、经由CZT(圆形Z变换)或经由常见逆FFT计算更多样本(更高过采样)来向上跟随主瓣的上升曲线。
随着跟随主瓣的上升曲线，在214处经由以下决策方法执行对第一脉冲的标识(并且因此对到达时间的估计)。
A.时域中的一点决策
根据上升曲线上充分高于噪声的所选点(例如，第一能量上升点或比第一能量上升点略高的点)并且基于时域中经滤波的接收信号的近似SNR电平(优选地在所选点处)，经由预定查找表预测到第一路径的时间偏移。可以经由仿真和/或理论考虑和/或经由从操作点到参考信号的中心的经测量的偏移的平均值(将在以下部分B中详细解释此最后方法)来生成查找表。给出SNR电平以及充分高于噪声(以便降低噪声)并且足够早(以便降低来自随后多径的干扰)的检测到的信号值，从这一点到真实第一峰值(即，到第一路径到达)的平均时间偏移可以通过仿真或理论上确定。很容易测量接收到的经滤波的信号的SNR、噪声水平和信号值。基于这些测量，在查找表上发现相应时间偏移。可以在两个查找表条目之间执行插值法，以便微调所述电平并且因此所述时间偏移。此方法是鲁棒的并且能够检测弱第一路径(在非视线(NLOS)条件下)。
B.时域中的2或N点匹配决策
在接收曲线上使用2或N个连续点(或区段)而不是1个点来与参考波形X’进行匹配。
X’＝ΓX＝ΨG＝XG，
其中，发射波形G已经由X滤波以便获得X’；Γ是G的对角矩阵，并且Ψ是X的对角矩阵。同样地，接收信号Y由X滤波以便获得Y’＝ΨY＝XY。
在时域中在一些连续样本上执行此部分中的曲线匹配(或拟合)。
可以根据任何已知形状匹配技术来完成匹配。在非限制性示例中，通过最小化最小二乘(LS)公式来完成匹配：
其中，Y’和X’(t1)为包含分别从经滤波的接收波形和参考波形中获得的2或N个连续点的复向量，a1是复标量并且t1是参考波形的时间偏移；确定两个参数从而使得我们最小化最小二乘(LS)准则。由于跟随曲线的上升，因此LS公式的残余误差通常应当减小。在本发明的一些实施例中，当达到具有低于预定阈值的误差的高于噪声的预定最小高电平时，停止跟随曲线的上升。阈值取决于信号和噪声水平的一个或多个特性，并且可以经由查找表预计算并与信号的经测量的特性匹配或者根据对(多个)这种信号特性的测量来在线计算。在本发明的一些实施例中，当残余误差开始增大时，停止跟随曲线的上升，这可以标志被分析的点超出峰值或存在开始感觉到其影响的附近多径。停止跟随曲线的点(被称为操作点)与参考曲线的一些已知时间偏移t1相对应。此时间偏移是对第一路径的位置的估计。此方法可以在随后路径太靠近时导致更准确的结果。
应注意的是，如果使用针对LS的阈值，则阈值可以经由仿真或理论考虑被确定为某个电平，在低于所述电平处存在已经实现正确匹配的期望的概率。根据这种情况以及用户的需求，用户可以选择期望的概率，并且使用所选概率来经由仿真或理论考虑寻找相应阈值。
图12和图13是实验性获得的功率vs距离图示，展示了2或N点决策方法。图13是添加了参考波形的图12的细节图。
在图12中，第一波形300和第二波形302是经由本发明的滤波器滤波的两个接收信号的波形。作为对两个发射信号由对应发射天线发射的响应，每个接收信号由同一接收天线输出。发射天线位于同一位置处。接收天线在高层，在所述高层处第一抽头(脉冲)显著强于随后抽头。
在图13中，将接收到的经滤波的波形300和302与参考波形304进行比较。可以看出波形300和302两者的主瓣的上升紧密匹配参考信号的主瓣的上升。通过跟随每个波形300和302的上升并最小化每个波形300和302与参考波形304之间的残余LS误差，发现波形300和302的操作点306。接收到的经滤波的波形在操作点(或操作区段)的区域中的形状允许构造完整的参考波形；以及因此其在(绿色波形的)中心处的到达时间。应注意的是，即使波形302和304不同，但是其操作点或操作区段是近似相同的，因为它们相对于接收天线源自同一位置。
C.近ML决策
如果第二路径接近导致有噪声的测量值，则2-路径LS准则(近最大似然(ML))应用如下：
通过从接收信号中减去分别位于假设位置t1和t2的第一和第二路径两者。t1和t2的搜索面积很小(假设与第一路径相对应的时间近似已知)，因此，此方法不是计算密集的。第三路径对第一路径的上升沿的影响可能很小。因此，通过仅考虑第一和第二路径来实现近ML估计。
可选地，可以如以上考虑第3或更多路径，即
t1提供对第一路径的TOA的估计。如果在LS与M条路径匹配之后残余误差很小(如以上所解释的低于某个阈值)，则残余误差低于某个阈值的点被认为是操作点，并且不需要尝试M+1条路径。在检查者分析的一些实验情况下，已经发现阈值为-20dB。然而，此值可以根据噪声和信号的特性变化。
应注意的是，即使具有M条路径，近ML决策通常也没有现有技术ML计算密集，在现有技术ML中，需要考虑更多路径，因为其经由其前期旁瓣与第一路径之间的非因果干扰。
图14和图15是实验性获得的功率vs距离图示，展示了近ML决策方法。图14是添加了前两个参考波形的图13的细节图。
在图14中，第一波形310和第二波形312是经由本发明的滤波器滤波的两个接收信号的波形。作为对两个发射信号由对应发射天线发射的响应，每个接收信号由同一接收天线输出。发射天线位于同一位置处。接收天线在低层，在所述低层第一抽头(脉冲)以及随后抽头的比例功率未知，因为发射天线与接收天线之间没有视线。
在图15中，图示包括分别与第一和第二路径相对应的第一参考波形314和第二参考波形316。参考波形具有沿着空间轴和功率轴两者移位的同一形状，以便仿真具有不同功率以不同时间到达的两个抽头。很容易发现针对第一和第二参考波形的适当的能量和时间，因为它们接近根据2或N点匹配决策估计的初始参考波形的能量和时间。当每个波形310和312与参考波形314和316之间的残余LS误差低于某个阈值或开始上升时，发现每个波形310和312的操作点318。如果必要，可以添加第三波形。
D.经由加权最小二乘(WLS)进行噪声白化
可以通过使用加权LS(WLS)公式来更加改进以上基于LS的决策公式中的所有公式，以便当过采样速率很高时白化色噪声。常见公式变成
其中，C是来自以下信号加噪声的一般模型的2或N点噪声向量N’的噪声协方差矩阵：
Y′＝∑aiX′i+N′
即，N’是在减去所有路径i之后剩余的噪声，我们希望考虑所述所有路径i对第一路径的影响(1条或多条路径，包括第一路径)。
E.具有WLS匹配问题的近ML的常见解
模型和WLS公式的常见且紧凑表达被给出为
Y′＝XA+N′
其中，向量A是复标量ai的垂直连接，并且矩阵X是向量X’(ti)(i＝1..M)的水平连接，所述向量X’(ti)包括第一路径(i＝1)以及像考虑其对第一路径的影响所期望或需要的那样多的附近多径。向量A的解为估计量
并且对于X＝(X’(t1)，X’(t2)...X’(tM))，即对于X′(ti)，即对于ti，我们得到
即：
我们可以表示为
以上给出了具有N乘N的矩阵M，并且取决于假设对于对ti集的给定假设，矩阵M是恒定的并且可以预计算和预存储。对所包括的多径的任何数量M以及匹配点的任何数量N以及所述点之间的任何间距而言，不存在好的解通常，M<N，并且N个点之间的间距应当足够大以便减少它们之间的相关。
可以采用若干方式对以上方法的实施方式进行加速。
F.通过预计算矩阵M的高效实施方式
可以预计算矩阵M的一些可能值，每个假设集一个值。例如，对于2条路径(第一路径和第二路径)，我们可以具备针对假设以及因此M的2x 2＝4，或3x 3＝9个可能值。选择最大化的值。
可选地，然后，梯度下降或任何优化方法可以用于微调围绕初始预存储的值的值。但是这可能需要重新计算M或一些等效方法。
III.参数优化
对所有以上方法而言，可以每种类型的信道调整阈值和滤波器选择，例如，基于延迟扩展、基于路径的第一簇的能量(相对于噪声，即第一簇的SNR)。我们期望分析和均衡的是第一簇。第一簇可以被定义为检测到能量的第一些样本。可以采用两种不同方式设置阈值：峰值检测阈值(即，当发现峰值时，在低SNR处有用)，或能量检测阈值(即，当能量上升到噪声之上时，在高SNR处有用)。在前一种情况下，可以假设TOA比检测到的峰值更早一些样本发生。在后一种情况下，可以假设TOA比首先检测到能量时更后期一些样本发生。插值法、外推法、曲线拟合等还可以用于在检测到能量上升位置之后定位峰值。
A.使用2个阈值(基于峰值&本底噪声)
在本发明的一些实施例中，可以使用时域信道脉冲响应上的移动平均值来估计本底噪声。可以使用移动平均滤波器中的最大和最小滤波器来估计SNR，并且所述SNR可以用于选择供选择的决策方法。替代性地，基于本底噪声、峰值功率和/或峰值平均功率的阈值可以用于调整决策方法的参数。
B.适配阈值和因果滤波器
在本发明的一些实施例中，可以使用具有最小过采样(例如，针对601个载波的1kFFT)的因果滤波器来做出对TOA的初始估计。随后，使用线性Chirp-Z变换(CZT)计算更高分辨率的信道脉冲响应(CIR)。对此高过采样CIR而言，可以基于所估计的SNR(以及信道类型)应用不同频率窗口滤波器。这可以是因果滤波器或具有更窄的脉冲响应以便帮助峰值检测的非因果滤波器。
C.波形匹配
在检测第一簇之后，波形匹配可以应用于单独的独立抽头。在以上部分II中描述了波形匹配的示例。
D.自动化和优化
发明者已经观察到可以通过相当小的参数集来对TOA估计问题进行建模。这些参数包括滤波器设计(例如，权重)、阈值电平、过采样、插值参数、偏移值、窗口搜索位置、平均SNR、路径的第一到达簇的局部SNR、信道模型等。从最小化成本函数的意义上来说，可以使用各种优化技术对这些参数进行优化以便实现最佳结果。
在一些实施例中，信道模型用于优化参数和/或阈值。信道模型可以是信道模型的混合(以及视线(LOS)和非视线(NLOS)情况下的混合)。给定信道类型，运行仿真以便确定滤波器的最佳参数和/或阈值。可选地，第一参数和/或阈值集被用作开始点，并且根据此第一集运行仿真。使用比第一集中的参数和/或阈值稍有变化的第二参数和/或阈值集再次运行仿真。如果结果改善，则通过沿着从第一集到第二集的参数和/或阈值的变化的梯度进一步改变参数和/或阈值来选择新参数和/或阈值集。如果结果退化，则通过沿着从第一集到第二集的参数和/或阈值的变化的梯度进一步改变参数和/或阈值来选择新参数和/或阈值集。在本发明的一些实施例中，优化进一步包括从进一步参数和/或阈值集处重新开始，并且重复以上过程，直到存在某种信心：已经发现已经具有成本函数的全局最小值。
成本函数可以基于TOA误差度量的CDF(累积分布函数)。目标可以是最小化此曲线上的离群值(例如，95％具有最低可能误差)或最大化平均性能(例如，70％具有最低可能误差，或平均误差是所有信道实例的最低可能性)。
现在参照图18和图19，考虑具有10MHz带宽，-13dB、-3dB和12dB的SNR，具有1个接收机天线和6个相干地组合的PRS子帧(定位参考信号)的LTE信号。
以30.72Msps对波形进行采样。针对困难信道ETU(扩展典型城市)信道(图18)调整第一路径检测阈值。在信道EVA(扩展车辆A)(图19)上不改变地重新测试相同阈值，即使这些阈值可以适配到每种信道类型。在两种情况下，假设0Hz多普勒。针对sinc和近因果滤波器中的每种滤波器并且在每个SNR电平处独立地调整阈值，从而使得最小化误差概率。图5中示出了在-3dB和12dB SNR处使用的近因果滤波器。我们在-13dB处使用的近因果滤波器较不严格(参照表II)，在原点处具有降低的损耗。根据以上描述的约束或权重方法获得图18和图19中所使用的滤波器。
图18和图19中给出了使用5000ETU和5000EVA信道实例进行的TOA估计的仿真结果。根据米级误差绘制累积分布函数。可以看出，通过最小化误差概率，通过使用本发明的因果或近因果滤波器进行的TOA估计产生所有情况下的低误差的更高概率。
F.在应用优化之前调整信道模式
可以针对给定信道模型执行参数优化，但这可能是误导。除非进行大型现场测量，否则典型理论信道模型不得不适配成考虑NLOS和其他影响。例如，简单选择扩展步行者A(EPA)信道模型可能是有问题的，因为可以优化sinc滤波器(非因果)的参数来实现可接受的性能。但是，当第一路径很弱(NLOS)时这种参数将无效。
相反，EPA可以是经调整的模型，从而使得第一路径要强或要弱+10dB、0dB、-10dB和-20dB(使用每种情况的给定比例的混合)，以便对近LOS和NLOS情况进行建模。如以上部分III(D)中所描述的，优化阈值和参数。如图13和图14中所见，使用本发明的因果滤波器可以帮助在NLOS情况下估计TOA。
虽然以上已经描述了本发明的各个实施例，但是应当理解的是，这些实施例仅通过示例而非限制的方式来呈现。同样，不同图可以描绘本发明的示例架构或其他配置，完成这一点以便帮助对可以包括在本发明中的特征和功能性的理解。本发明不限于所展示的示例架构或配置，但是所希望的特征可以使用各种替代架构和配置实施。确实，本领域技术人员将认识的是，替代功能、逻辑、或物理分区和配置可以被如何地实施以便实施本发明的所希望的特征。同样，除在此描绘的那些之外，众多不同构成模块名称可以应用到不同分区。此外，关于流程图、操作说明、以及方法权利要求，其中，除非本文另有规定，否则在此给出步骤的顺序并不应要求所实施的不同实施例必须以相同顺序来执行所述功能性。
IV.用于估计TOA的系统
以上关于滤波器构造、滤波器选择以及TOA估计而描述的所有技术需要被执行的处理系统。因此，本发明的一些实施例涉及用于估计TOA的系统。
图20中展示了用于估计TOA的系统400。所述系统包括接收设备402、处理单元404、存储器单元406以及输入/输出接口408。
通常，系统400用于在线TOA估计，并且可以不被需要用于生成以上所描述的因果滤波器。相反，系统400可以分析接收信号、从中提取一个或多个性能、并使用所述一个或多个性能来将接收信号的所述一个或多个性能与相应预计算的滤波器进行匹配。在本发明的一些实施例中，单个预计算的滤波器可用于被应用于输入信号。
接收设备402可以是能够检测发射信号的任何类型的检测器。在发射信号是无线电信号的情况下，接收设备是在无线电频率内操作的任何类型的已知天线。接收设备402被配置用于响应于接收发射信号而生成接收信号。
接收信号由将如以上所描述的近因果滤波器应用于接收信号的处理单元404接收以便生成第一波形。处理单元404通过使用以上所描述的决策方法中的任何一种决策方法跟随图11的方法来估计TOA。当完成TOA估计时，处理单元404可以向输入/输出接口408输出所估计的TOA值，所述输入/输出接口将向用户传达所述值和/或将所估计的值存储在存储器单元406中，以便稍后使用和/或进一步处理。
优选地，在应用滤波器之前，处理单元404提取与关于时域中的接收信号的信噪比(SNR)、信道长度以及功率延迟分布中的至少一项的至少一个性能有关的至少一个值。在本发明的一些实施例中，存储器单元406包括近因果滤波器的多个预计算的实例/适配，每个实例与一个或多个性能的对应值相对应。处理单元404选择近因果滤波器的与所提取的值相对应的预计算的适配。预计算的滤波器被配置用于对匹配接收信号进行滤波，以便使得能够通过进一步处理经滤波的接收信号(第一波形)来更准确和/或更容易地进行TOA估计。
可选地，跟随对近因果滤波器的应用，处理单元被配置用于分析第一波形，以便检查近因果滤波器的更好的实例是否可以应用于接收信号。以此方式，近因果滤波器可以优化到接收信号。
存储器单元406是与处理单元通信的非易失性类型的计算机存储器，并且被配置用于存储指示以下各项的数据：所述非因果滤波器或其多次适配、用于处理所述接收信号的计算机可读指令、用于处理所述接收信号以及用于执行所述至少一种预定义决策技术的计算机可读指令。
输入/输出接口408是将处理单元与输入设备和或输出设备连接以便使得能够在处理单元与用户之间通信的任何类型的接口。
处理单元包括在功耗、大小、处理速度、存储器容量以及用于执行装置的功能中的所有功能的其他因素的基础上选择的微处理器、微控制器、定制ASIC和/或分立电路系统。
系统400可以包括蜂窝电话、智能电话、平板计算机、膝上型计算机、台式计算机或任何类似计算/通信电子设备。

Claims (29)

1.一种用于估计信号的到达时间的方法，所述信号由发射设备生成为发射脉冲并且由接收设备接收为接收信号，所述接收信号经由近因果滤波器滤波，以便生成指示经滤波的接收信号的第一波形，其中：
所述近因果滤波器的脉冲响应的形状具有具备在所述形状内的最大功率的主瓣、位于所述主瓣之前的前期旁瓣、以及位于所述主瓣之后的后期旁瓣；
所述前期旁瓣具有接近所述第一波形的噪声水平的峰值；
所述主瓣的所述最大功率与所述前期旁瓣中位于离所述主瓣期望距离内的最高前期旁瓣的第二最大功率之比为至少13dB；
所述主瓣的斜率接近所述sinc滤波器的脉冲响应的所述主瓣的斜率；
所述主瓣的宽度大于sinc滤波器的脉冲响应的主瓣的宽度，同时保持接近所述sinc滤波器的主瓣的宽度；
所述方法包括：
(i)如果所述第一波形在频域中，则将第一波形移动至时域；
(ii)估计所述时域中的所述第一波形开始之前的前期样本中的噪声水平；
(iii)标识所述时域中的所述第一波形上的第一能量上升点，其中，能量相对于估计的噪声水平上升到预定阈值之上；
(iv)从第一能量上升点开始，跟随所述时域中的所述第一波形的主瓣的上升曲线；以及
(v)根据预定义决策技术标识所述时域中的所述第一波形内的第一脉冲的位置。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述滤波器的频率响应接近平坦。
3.如权利要求1所述的方法，其中，将第一波形移动到时域包括：对所述第一波形应用快速傅里叶逆变换(iFFT)。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述预定阈值超过所述估计的噪声大约10dB。
5.如权利要求1所述的方法，其中，跟随所述时域中的所述第一波形的所述主瓣的上升曲线包括：对所述第一波形进行过采样。
6.如权利要求5所述的方法，其中，经由逆DFT(离散傅里叶变换)、经由CZT(Chirp-Z变换)或者经由iFFT来执行过采样。
7.如权利要求1所述的方法，进一步包括在步骤(iii)与步骤(iv)之间：
确定性质，所述性质包括以下各项中的至少一项：在所述时域中的所述第一波形的信噪比(SNR)、信道长度、以及功率延迟分布；
选择与所述性质匹配的多个预定近因果滤波器之一，当应用于具有相应性质的信号时，预计算所述预定近因果滤波器以便使得能够更好地估计所述到达时间；
将选择的近因果滤波器应用于所述接收信号。
8.如权利要求1所述的方法，其中，所述预定义决策技术包括：
选择所述第一波形上的所述第一能量上升点处或之上的第一点，并计算所述第一点附近的SNR；
使用查找表将所述SNR与预定时间偏移进行匹配，所述预定时间偏移介于所述第一点与待接收的第一脉冲的波形之间。
9.如权利要求8所述的方法，其中，经由以下各项中的至少一项确定所述预定时间偏移：一次或多次理论考虑、一次或多次仿真、预先获得的实验数据。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述预定义决策技术包括：
将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；
选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；
计算所述至少两个连续点之间的区段的形状与所述参考波形的形状之间的匹配；
沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点处发现所述第一波形与所述参考波形之间的匹配；
根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的实例；
确定所述操作点与所述参考波形的所述构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述操作为以下各项之一：
发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的最小二乘误差的点；
所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的最小二乘误差低于第一预定阈值的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上；
发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的加权最小二乘误差的点，所述最小的加权最小二乘误差被表示为
Y′＝a1X′1+N′
其中，Y’和X’(t1)是包含分别从所述第一波形和从所述参考波形中获得的2或N个连续点的复向量，a1是复标量，并且t1是所述参考波形的时间偏移，X’1是与待接收的第一脉冲的波形相对应的复向量，C是来自信号加噪声的一般模型的2或N点噪声向量N’的噪声协方差矩阵，并且N’是从Y’中减去第一到达脉冲(第一路径)的波形之后剩余的所述噪声；
加权最小二乘误差低于所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的预定误差的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上。
12.如权利要求1所述的方法，其中，所述预定义决策技术包括：
将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；
选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；
计算第一波形的形状与所述参考波形的实例中的至少两个之和的形状之间的最小二乘误差|Y′-∑aiX′(ti)|2，最小化公式为，其中，Y’和X’(ti)为包含分别从所述第一波形和从参考波形的第i个实例中获得的2或N个连续点的复向量，ai是复标量，ti是所述参考波形的第i个实例的时间偏移，并且i≥2；
沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点处所述最小二乘误差被最小化或所述最小二乘误差低于某个阈值；
根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的i个实例；
确定所述操作点与所述参考波形的所述第一构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计。
13.如权利要求12所述的方法，其中，所述加权最小二乘误差被最小化或低于预定义阈值的所述操作点，所述加权最小二乘误差为：
(Y′-∑aiX′(ti))HC-1(Y′-∑aiX′(ti))
其中，C是来自信号加噪声Y′-∑aiX′i+N′的一般模型的2或N点噪声向量N′的噪声协方差矩阵，并且N′是在减去与前i个到达路径相对应的i个波形之后剩余的所述噪声，将考虑希望考虑所述前i个到达路径对所述第一路径的影响(i≥2，并且包括所述第一路径)。
14.如权利要求1所述的方法，进一步包括在步骤(i)之前：
结合低通滤波器，将所述近因果滤波器应用于时域中的所述接收信号。
15.如权利要求14所述的方法，进一步包括在应用所述近因果滤波器之后对所述第一波形进行以下各项中的至少一项：下采样、导频解扰、累积和整合。
16.如权利要求1所述的方法，包括在步骤(i)之前：
将所述接收信号转换成频域信号；
对所述频域信号进行解扰；
将所述因果应用于所述频域中的所述频域信号滤波器，以便生成所述频域中的第一波形；以及
将经滤波的在所述频域中的所述第一波形转换成所述时域中的所述第一波形。
17.如权利要求1所述的方法，包括在步骤(i)之前：
对所述时域中的所述接收信号进行下采样、导频解扰、累积和整合中的至少一项，以便生成相关的接收波形；
将所述相关的接收波形转换成频域信号；
将所述因果应用于所述频域中的相关的接收波形，以便生成所述频域中的第一波形；以及
将经滤波的在所述频域中的所述第一波形转换成所述时域中的所述第一波形。
18.如权利要求14所述的方法，包括在应用所述近因果滤波器之前构造所述近因果滤波器。
19.如权利要求18所述的方法，其中，构造所述近因果滤波器包括：
在所述频域中将所述滤波器定义为K维向量X，并且在所述时域中定义为N维向量x，其中，X＝Fx，F是具有K乘N大小的傅里叶变换矩阵，其中
将矩阵A定义为A＝W+V，其中，V是具有元素Vk，k的频域对角矩阵，而w是时域对角矩阵，在所述时域对角矩阵中，在非因果区域中选择强权重wn,n，并且在其他地方放宽wn，n，并且W是w的托普利兹矩阵；
选择Vk，k和wn，n的值；
将G定义为表示所述滤波器的理想频域响应的向量，其中，对k≤K而言，Gk＝1，并且在其他情况下Gk＝0；
将G定义为对角矩阵，在所述对角矩阵中，对角Gk,k元素与所述向量G的Gk元素相对应；
将P定义为任意频域相位旋转对角矩阵；
将定义为由矩阵PH的对角元素形成的向量；
解出的
通过使用来确定X；
通过使用X＝Fx来确定x；
如果必要，调整Vk,k和wn,n以便获得满意的向量X和x。
20.如权利要求19所述的方法，其中：
所述非因果区域是所述的所述前期旁瓣的区域，并且在所述因果区域中wn,n>>l，在其他地方Wn，m被放宽；或者
所述因果区域由所述信道(PDP)的长度确定，所述非因果区域长度被设置为等于或略长于所述信道的长度并且使用变化的权重水平wn,n来限定，并且在所述因果区域中放宽wn,n。
21.如权利要求18所述的方法，其中，构造所述近因果滤波器包括：
在所述频域中将所述滤波器定义为K维向量X，并且在所述时域中定义为N维向量x，其中x＝FHX，并且F是具有K乘N大小的傅里叶变换矩阵，其中
在所述频域中将|X|选择为期望的振幅响应，
通过使用X＝|X|e-iH{log|X|}计算X，其中，H为希尔伯特变换；
通过使用x＝FHX计算x；以及
如果必要，调整|X|以便获得满意的向量X和x。
22.一种用于估计由发射设备生成为发射脉冲的信号的到达时间的系统，所述系统包括：
(a)接收设备，所述接收设备被配置用于接收所述发射脉冲，并且响应于所述发射脉冲生成接收信号；
(b)处理单元，所述处理单元被配置用于通过以下方式处理所述接收信号：
(i)将近因果滤波器应用于所述接收信号以便生成第一波形，所述近因果滤波器具有脉冲响应波形，其中：
所述近因果滤波器的脉冲响应的形状具有具备在所述形状内的最大功率的主瓣、位于所述主瓣之前的前期旁瓣、以及位于所述主瓣之后的后期旁瓣；
所述前期旁瓣具有接近所述第一波形的噪声水平的峰值；
所述主瓣的所述最大功率与所述前期旁瓣中位于离所述主瓣期望距离内的最高前期旁瓣的第二最大功率之比为至少13dB；
所述主瓣的斜率接近所述sinc滤波器的脉冲响应的所述主瓣的斜率；
所述主瓣的宽度大于sinc滤波器的脉冲响应的主瓣的宽度，同时保持接近所述sinc滤波器的所述主瓣的所述宽度；
(ii)如果所述第一波形在频域中，则将第一波形移动至时域；
(iii)估计所述时域中的所述第一波形开始之前的前期样本中的噪声水平；
(iv)标识所述时域中的所述第一波形上的第一能量上升点，其中，能量相对于估计的噪声水平上升到预定阈值之上；
(v)从第一能量上升点开始，跟随所述时域中的所述第一波形的主瓣的上升曲线；并且
(vi)根据至少一种预定义决策技术标识与所述时域中的所述第一波形内的第一接收脉冲相对应的位置，并且确定已标识位置的时间坐标以便计算所述到达时间；
(vii)通过使用所述已标识位置的所述时间坐标来计算所述到达时间数据，并输出所述到达时间；
(c)存储器单元，所述存储器单元与所述处理单元通信，并且被配置用于存储指示以下各项的数据：所述非因果滤波器、用于处理所述接收信号的计算机可读指令、用于处理所述接收信号以及用于执行所述至少一种预定义决策技术的计算机可读指令。
23.如权利要求22所述的系统，其中：
所述存储器单元被配置用于存储指示对所述近因果滤波器的多次适配的数据，每次适配与相应接收信号相对应，并且被配置用于对所述相应接收信号进行滤波以便增大在对所述接收信号进行滤波之后估计所述到达时间的准确度，所述相应接收信号具有与所述时域中的所述接收信号的信噪比(SNR)、信道长度以及功率延迟分布中的至少一项有关的至少一个对应性质；
在应用所述近因果滤波器之前，所述处理单元被配置用于提取所述接收信号的所述至少性质的值，并选择与所述经提取的值相对应的适配。
24.如权利要求22所述的系统，其中：
所述处理单元被配置用于通过以下方式标识与第一接收脉冲相对应的位置：
选择所述第一波形上的所述第一能量上升点处或之上的第一点，并计算所述第一点附近的SNR；
使用查找表将所述SNR与预定时间偏移进行匹配，所述预定时间偏移介于所述第一点与待接收的第一脉冲的波形之间，所述偏移为所述时间坐标；
并且
所述存储器单元被配置用于存储所述查找表，所述查找表包括与对应一个或多个滤波器相对应的一个或多个列表，每个列表具有SNR值的子列表以及时间偏移值的相应子列表，每个时间偏移值与对应SNR值相对应。
25.如权利要求22所述的系统，其中：
所述处理单元被配置用于通过以下方式标识与第一接收脉冲相对应的位置：
将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；
选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；
计算所述至少两个连续点之间的区段的形状与所述参考波形的形状之间的匹配；
沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点处发现所述第一波形与所述参考波形之间的匹配，其中，所述操作点是所述已标识位置；
所述处理单元被配置用于通过以下方式计算所述到达时间数据：
根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的实例；并且
确定所述操作点与所述参考波形的所述构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计；
并且
所述存储器单元被配置用于存储指示所述发射信号的数据。
26.如权利要求25所述的系统，其中，所述操作为以下各项之一：
发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的最小二乘误差的点；
所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的最小二乘误差低于第一预定阈值的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上；
发现所述第一波形的形状与所述参考波形的相应部分的形状之间最小的加权最小二乘误差的点，所述最小的加权最小二乘误差被表示为
Y′＝a1X′1+N′
其中，Y’和X’(t1)是包含分别从所述第一波形和从所述参考波形中获得的2或N个连续点的复向量，a1是复标量，并且t1是所述参考波形的时间偏移，X’1是与待接收的第一脉冲的波形相对应的复向量，C是来自信号加噪声的一般模型的2或N点噪声向量N’的噪声协方差矩阵，并且N’是Y’减去所述第一到达脉冲(第一路径)的波形之后剩余的所述噪声；
加权最小二乘误差低于所述第一波形的所述形状与所述参考波形的相应部分的形状之间的预定误差的点，并且所述点的能量相对于所述估计的噪声在第二预定阈值之上。
27.如权利要求22所述的系统，其中：
所述处理单元被配置用于通过以下方式标识与第一接收脉冲相对应的位置：
将所述近因果滤波器应用于所述发射信号以便生成参考波形；
选择所述第一波形上相对于所述估计的噪声在预定能量水平之上的至少两个连续点；
计算第一波形的形状与所述参考波形的实例中的至少两个之和的形状之间的最小二乘误差|Y′∑aiX′(ti)|2，最小化公式为，其中，Y’和X’(ti)为包含分别从所述第一波形和从参考波形的第i个实例中获得的2或N个连续点的复向量，ai是复标量，ti是所述参考波形的第i个实例的时间偏移，并且i≥2；
沿着所述第一波形确定一个或多个点，直到发现操作点，在所述操作点处发现所述最小二乘误差被最小化或所述最小二乘误差低于某个阈值，所述操作点为所述已标识位置；
所述处理单元被配置用于通过以下方式计算所述到达时间数据：
根据所述操作点附近的区段来构造所述参考波形的i个实例；
确定所述操作点与所述参考波形的所述第一构造的实例的中心之间的时间间隔，所述时间间隔是对所述到达时间的估计；
并且
所述存储器单元被配置用于存储指示所述发射信号的数据。
28.如权利要求27所述的系统，其中，所述加权最小二乘误差被最小化或低于预定义阈值的所述操作点，所述加权最小二乘误差为：
(Y′ ∑aiX′(ti))HC-1(Y′ ∑aiX′(ti))
其中，C是来自信号加噪声Y′＝∑aiX′i+N′的一般模型的2或N点噪声向量N′的噪声协方差矩阵，并且N′是在减去与前i个到达路径相对应的i个波形之后剩余的所述噪声，将考虑希望考虑所述前i个到达路径对所述第一路径的影响(i≥2，并且包括所述第一路径)。
29.如权利要求23所述的系统，其中：
所述存储器单元被配置用于存储指示对所述近因果滤波器的多个第二适配的数据，每个第二适配与相应第一波形相对应，并且被配置用于对所述相应接收信号进行滤波以便增大在对所述接收信号进行滤波之后估计所述到达时间的准确度，所述第一波形具有与所述时域中的所述第一波形的信噪比(SNR)、所述时域中的所述第一波形的信道长度以及所述时域中的所述第一波形的功率延迟分布中的至少一项有关的至少一个对应性质；
在应用所述近因果滤波器之后，所述处理单元被配置用于：
分析所述第一波形并从中提取所述至少一个波形性质的至少一个值，并且如果可用则选择与所述提取的值相对应的第二适配；并且
将所述第二适配应用于所述接收信号，以便生成新的第一波形来替代所述先前生成的第一波形。
CN201680011327.6A 2015-02-19 2016-02-19 用于估计到达时间的系统和方法 Active CN107250836B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/626,734 US10042037B2 (en) 2014-02-20 2015-02-19 System and method for estimating time of arrival (TOA)
US14/626,734 2015-02-19
PCT/IB2016/050919 WO2016132338A1 (en) 2015-02-19 2016-02-19 System and method for estimating time of arrival (toa)

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107250836A true CN107250836A (zh) 2017-10-13
CN107250836B CN107250836B (zh) 2021-06-29

Family

ID=56692115

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201680011327.6A Active CN107250836B (zh) 2015-02-19 2016-02-19 用于估计到达时间的系统和方法

Country Status (4)

Country Link
US (3) US10042037B2 (zh)
EP (2) EP3869225A1 (zh)
CN (1) CN107250836B (zh)
WO (1) WO2016132338A1 (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109633538A (zh) * 2019-01-22 2019-04-16 西安电子科技大学 非均匀采样系统的最大似然时差估计方法
CN110555047A (zh) * 2018-03-29 2019-12-10 日本电气株式会社 数据处理方法和电子设备
WO2020108499A1 (zh) * 2018-11-27 2020-06-04 华为技术有限公司 一种定时测量方法及相关设备
CN111712725A (zh) * 2018-12-26 2020-09-25 北京航迹科技有限公司 激光雷达测距的多脉冲融合分析
CN111948601A (zh) * 2020-07-31 2020-11-17 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种非高斯噪声条件下的单站纯角度目标定位与跟踪方法

Families Citing this family (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2014167633A1 (ja) * 2013-04-08 2014-10-16 三菱電機株式会社 空調機管理装置及び空調機管理システム
US10042037B2 (en) * 2014-02-20 2018-08-07 Nestwave Sas System and method for estimating time of arrival (TOA)
JP6257753B2 (ja) * 2014-04-21 2018-01-10 三菱電機株式会社 測位装置
EP3176988A4 (en) * 2014-08-01 2018-03-21 LG Electronics Inc. Method for transmitting and identifying pilot sequence in wireless communication system
US10177797B2 (en) * 2015-01-09 2019-01-08 Qualcomm Incorporated Filter for use in time-of-arrival estimation in wireless communications
FR3046315B1 (fr) * 2015-12-29 2018-04-27 Thales Procede d'extraction univalente et univoque de cles a partir du canal de propagation
CN108337197B (zh) * 2017-01-17 2021-08-03 中兴通讯股份有限公司 一种直射径提取方法及装置
JP6556400B2 (ja) * 2017-02-27 2019-08-07 三菱電機株式会社 タイミング推定装置およびタイミング推定方法
EP3596484B1 (en) * 2017-05-10 2022-06-01 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and device for estimating a time of arrival of a radio signal
US10660056B2 (en) * 2017-09-08 2020-05-19 Qualcomm Incorporated Techniques for timing control with filtering in orthogonal frequency division multiplexing-based systems
US10327221B1 (en) * 2018-05-25 2019-06-18 Apple Inc. Super-resolution technique for time-of-arrival estimation
WO2019232801A1 (en) * 2018-06-08 2019-12-12 Nokia Shanghai Bell Co., Ltd. Noise floor estimation for signal detection
US11522576B2 (en) * 2018-08-07 2022-12-06 Nestwave Sas Indoor and outdoor geolocation and time of arrival estimation using wireless signals
US10880678B1 (en) * 2018-08-07 2020-12-29 Nestwave Sas Indoor and outdoor geolocation and time of arrival estimation
MX2021007051A (es) * 2018-12-19 2021-08-05 Ericsson Telefon Ab L M Posicionamiento sumado igualado diferencial.
US11041944B2 (en) * 2019-03-01 2021-06-22 Beijing Voyager Technology Co., Ltd. Constant false alarm rate detection in pulsed LiDAR systems
CN110208745B (zh) * 2019-06-26 2023-08-01 慧芯加(苏州)智能科技有限公司 一种基于自适应匹配滤波器的水声定位方法
US11082854B2 (en) * 2019-09-27 2021-08-03 Apple Inc. Signal validation for secure ranging
US11709244B2 (en) * 2019-10-21 2023-07-25 Banner Engineering Corp. Near range radar
EP3819657A1 (en) * 2019-11-07 2021-05-12 Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Methods and apparatuses for positioning in a wireless communications network
US10833800B1 (en) * 2020-04-03 2020-11-10 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Method and system for channel detection
WO2022106043A1 (en) * 2020-11-19 2022-05-27 Nestwave Sas Indoor and outdoor geolocation and time of arrival estimation using wireless signals
CN113411882B (zh) * 2021-06-15 2022-08-23 四川九洲电器集团有限责任公司 脉冲信号toa估计方法与终端定位方法及装置、终端
WO2024005921A1 (en) * 2022-06-27 2024-01-04 Qualcomm Incorporated Ue positioning with frequency domain windowing

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030081659A1 (en) * 2000-02-11 2003-05-01 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for resolving multipath components for wireless location finding
CN1656485A (zh) * 2002-04-22 2005-08-17 哈里公司 利用空间四阶累积量矩阵束的盲源分离
CN1922808A (zh) * 2003-06-20 2007-02-28 诺基亚公司 用于展现出时变通信条件的通信系统的装置和相关方法
US20090262010A1 (en) * 2008-04-22 2009-10-22 Inha-Industry Partnership Institute Uwb distance measurement system and method of driving the same
CN101662442A (zh) * 2003-07-24 2010-03-03 科达无线私人有限公司 用于在多路接入网络中通信的方法和系统
US20110286505A1 (en) * 2008-05-26 2011-11-24 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Measurement of time of arrival
US20130094620A1 (en) * 2010-06-24 2013-04-18 Cohda Wireless Pty. Ltd. Estimation of a multipath signal in a wireless communication system
CN104185869A (zh) * 2011-12-02 2014-12-03 弗兰霍菲尔运输应用研究公司 用于合并基于几何的空间音频编码流的设备和方法
CN104199025A (zh) * 2014-09-18 2014-12-10 中国科学院电子学研究所 超宽带伪随机编码雷达系统
CN104198993A (zh) * 2014-07-29 2014-12-10 北京理工大学 适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6631175B2 (en) * 1998-04-03 2003-10-07 Tellabs Operations, Inc. Spectrally constrained impulse shortening filter for a discrete multi-tone receiver
US6952446B1 (en) * 2001-12-10 2005-10-04 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Air Force Digital filter bank followed by monobit receivers for signal processing
AU2003296302B2 (en) * 2002-12-10 2007-06-21 Adapt4, Llc Radio communication system employing spectral reuse transceivers
US7564932B2 (en) * 2003-11-26 2009-07-21 Conexant Systems, Inc. Method and system for enhancing bit rate in DMT quad spectrum systems
JP2006262039A (ja) * 2005-03-17 2006-09-28 Fujitsu Ltd 伝搬路推定方法及び伝搬路推定装置
US7667649B2 (en) * 2007-12-10 2010-02-23 Trueposition, Inc. Detection of time of arrival of CDMA signals in a wireless location system
US8041336B2 (en) * 2009-05-29 2011-10-18 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Methods and apparatus for accurately determining signal time of arrival
US8831141B2 (en) * 2010-06-25 2014-09-09 Qualcomm Incorporated Leading edge detection
US10042037B2 (en) * 2014-02-20 2018-08-07 Nestwave Sas System and method for estimating time of arrival (TOA)

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030081659A1 (en) * 2000-02-11 2003-05-01 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for resolving multipath components for wireless location finding
CN1656485A (zh) * 2002-04-22 2005-08-17 哈里公司 利用空间四阶累积量矩阵束的盲源分离
CN1922808A (zh) * 2003-06-20 2007-02-28 诺基亚公司 用于展现出时变通信条件的通信系统的装置和相关方法
CN101662442A (zh) * 2003-07-24 2010-03-03 科达无线私人有限公司 用于在多路接入网络中通信的方法和系统
US20090262010A1 (en) * 2008-04-22 2009-10-22 Inha-Industry Partnership Institute Uwb distance measurement system and method of driving the same
US20110286505A1 (en) * 2008-05-26 2011-11-24 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Measurement of time of arrival
US20130094620A1 (en) * 2010-06-24 2013-04-18 Cohda Wireless Pty. Ltd. Estimation of a multipath signal in a wireless communication system
CN104185869A (zh) * 2011-12-02 2014-12-03 弗兰霍菲尔运输应用研究公司 用于合并基于几何的空间音频编码流的设备和方法
CN104198993A (zh) * 2014-07-29 2014-12-10 北京理工大学 适合参数估计的认知雷达最优波形设计方法
CN104199025A (zh) * 2014-09-18 2014-12-10 中国科学院电子学研究所 超宽带伪随机编码雷达系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
I.SHARP等: "Peak and leading edge detection for time-of-arrival estimation in band-limited positioning systems", 《IET COMMUNICATIONS》 *
韩非: "基于反卷积的超声测距的应用研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士) 工程科技Ⅱ辑》 *

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110555047A (zh) * 2018-03-29 2019-12-10 日本电气株式会社 数据处理方法和电子设备
CN110555047B (zh) * 2018-03-29 2024-03-15 日本电气株式会社 数据处理方法和电子设备
WO2020108499A1 (zh) * 2018-11-27 2020-06-04 华为技术有限公司 一种定时测量方法及相关设备
US12015470B2 (en) 2018-11-27 2024-06-18 Huawei Technologies Co., Ltd. Timing measurement method and related device
CN111712725A (zh) * 2018-12-26 2020-09-25 北京航迹科技有限公司 激光雷达测距的多脉冲融合分析
CN111712725B (zh) * 2018-12-26 2023-11-17 广州沃芽来得灵科技有限公司 激光雷达测距的多脉冲融合分析
CN109633538A (zh) * 2019-01-22 2019-04-16 西安电子科技大学 非均匀采样系统的最大似然时差估计方法
CN109633538B (zh) * 2019-01-22 2022-12-02 西安电子科技大学 非均匀采样系统的最大似然时差估计方法
CN111948601A (zh) * 2020-07-31 2020-11-17 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种非高斯噪声条件下的单站纯角度目标定位与跟踪方法
CN111948601B (zh) * 2020-07-31 2024-01-30 中国电子科技集团公司第四十一研究所 一种非高斯噪声条件下的单站纯角度目标定位与跟踪方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20200103491A1 (en) 2020-04-02
US10042037B2 (en) 2018-08-07
EP3259613A1 (en) 2017-12-27
US11079467B2 (en) 2021-08-03
EP3259613A4 (en) 2018-11-07
EP3869225A1 (en) 2021-08-25
WO2016132338A1 (en) 2016-08-25
EP3259613B1 (en) 2021-01-13
US20180313930A1 (en) 2018-11-01
US20160306027A1 (en) 2016-10-20
US10539652B2 (en) 2020-01-21
CN107250836B (zh) 2021-06-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107250836A (zh) 用于估计到达时间的系统和方法
Preisig Performance analysis of adaptive equalization for coherent acoustic communications in the time-varying ocean environment
TWI483592B (zh) 連續序列散射體評估
JP5801883B2 (ja) ワイヤレス通信システムにおけるマルチパス信号の推測
CN103716262B (zh) 基于时域参数提取的信道估计方法
US10393869B2 (en) Sub-Nyquist radar processing using doppler focusing
CN109088835A (zh) 基于时间多重稀疏贝叶斯学习的水声时变信道估计方法
CN107942322A (zh) 多径利用雷达时间反演目标距离估计方法
CN104836759B (zh) 基于联合范数优化的稳健的水声信道估计方法
CN102934365A (zh) 检测无线接收器中的干扰
CN110113279A (zh) 一种移动跳频水声通信多普勒因子估计方法
CN114785379B (zh) 一种水声janus信号参数估计方法及系统
CN106972895B (zh) 稀疏信道下基于累积相关系数的水声前导信号检测方法
CN106533394B (zh) 一种基于自适应滤波器幅频响应的高精度频率估计方法
CN110233687B (zh) 一种多路数据信号联合判决检测方法
CN112383492A (zh) 应用于短波ofdm双选天波信道估计的递归压缩感知方法及系统
CN111600665B (zh) 基于arima滤波器的sage信道参数估计方法
CN107171987A (zh) 一种适用于时变稀疏信道的估计算法
CN109525521A (zh) 一种信道估计方法
CN106371095A (zh) 基于脉冲压缩技术的距离向成像方法和距离向成像系统
JP2011205631A (ja) 超分解能ブラインドチャネルモデル化の方法
CN111431823A (zh) 一种分路径水声信道跟踪方法
Lasota et al. Transmission parameters of underwater communication channels
CN109639318A (zh) 航空通信干扰脉冲的消除方法、装置、设备及存储介质
Huang et al. Tracking channel variations in a time-varying doubly-spread underwater acoustic channel

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Rabi Charabes

Inventor after: B Fran Norwich

Inventor before: Rabi Charabes

Inventor before: B Fran Norwich

Inventor before: D. Slovakia

GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address
CP03 Change of name, title or address

Address after: Senna sur France

Patentee after: Nextner France

Patentee after: Rabi Charabes

Address before: Paris France

Patentee before: NESTWAVE S.A.S.

Patentee before: Rabi Charabes

TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20230926

Address after: Senna sur France

Patentee after: Nextner France

Address before: Senna sur France

Patentee before: Nextner France

Patentee before: Rabi Charabes