CN107529687B - 一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法 - Google Patents
一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107529687B CN107529687B CN201710852951.5A CN201710852951A CN107529687B CN 107529687 B CN107529687 B CN 107529687B CN 201710852951 A CN201710852951 A CN 201710852951A CN 107529687 B CN107529687 B CN 107529687B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- time delay
- entropy
- column
- joint entropy
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 239000000654 additive Substances 0.000 claims description 2
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 claims description 2
- PHEDXBVPIONUQT-RGYGYFBISA-N phorbol 13-acetate 12-myristate Chemical compound C([C@]1(O)C(=O)C(C)=C[C@H]1[C@@]1(O)[C@H](C)[C@H]2OC(=O)CCCCCCCCCCCCC)C(CO)=C[C@H]1[C@H]1[C@]2(OC(C)=O)C1(C)C PHEDXBVPIONUQT-RGYGYFBISA-N 0.000 claims description 2
- 230000001934 delay Effects 0.000 claims 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004064 recycling Methods 0.000 abstract description 3
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 4
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 4
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 230000000116 mitigating effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明属于循环平稳信号处理技术领域，提供了一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法，该方法能够在非高斯噪声下，利用数字调制信号的循环平稳特性对其进行分析处理，完成对两列同步数字调制信号进行时间延迟估计。该方法包括：1)获取两列长度相同的同步数字调制信号；2)计算两列信号的互循环相关熵；3)找到互循环相关熵函数的峰值，计算得到两列信号的时间延迟估计值。实验证明本发明算法性能良好，在真实的工程应用中，能够实现对两列同步数字调制信号的时间延迟估计。
Description
技术领域
本发明属于循环平稳信号处理技术领域，涉及到信号时间延迟估计方法，特别涉及到一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法。
背景技术
在当前的复杂电磁环境下，脉冲噪声与同频干扰信号共存。传统的时间延迟估计方法都是基于高斯噪声的假设，在alpha稳定分布描述的脉冲噪声下性能退化严重。为了解决脉冲噪声环境中传统时延估计算法性能退化的问题，研究工作者提出了基于相关熵的时间延迟估计方法，但是无法解决同频干扰信号存在环境下的时延估计问题。
研究表明：数字调制信号是一类特殊的非平稳信号，它们的非平稳特性表现为一定的周期性，即其统计特性随时间呈周期或多周期变化，此类信号称为循环平稳信号。利用循环平稳特性对循环平稳信号进行分析、处理的方法具有信号选择性的优点，能抑制同频带干扰信号的影响。因此，本文首先利用循环相关熵，提出了一种基于基于循环相关熵的时间延迟估计方法，有效地解决在脉冲噪声与同频干扰并存条件下的数字调制信号的时间延迟估计问题。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，本发明提供一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法,该方法是一种适应脉冲噪声与同频干扰并存条件下的时间延迟估计方法，能够实现对数字调制信号进行准确地时间延迟估计。
本发明的技术方案：
一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法，步骤如下：
第一步，获取两列同步信号
两列同步信号的表达式为：x(t)＝A1s(t)+w(t)+n1(t)，y(t)＝A2s(t-D1)+w(t-D2)+n2(t)，其中，s(t)为感兴趣的信号；n1(t)、n2(t)为加性噪声，w(t)表示为与s(t)循环频率不同的同频带干扰信号；D1,D2为信号到达传感器的时间延迟；为了便于分析，假设接收信号模型中各个信号间统计独立，并令传播因子A1＝A2＝1；
第二步，计算待估计的两列同步信号的循环相关熵函数
2.1)由相关熵公式Vxy(t；τ)＝E[κσ(x(t)-y(t+τ))],其中，κσ(·)表示高斯核函数，其定义式为：x(t)、y(t)为接收到的两列同步信号，计算信号x(t)，y(t)的互相关熵Vxy(τ)；
2.2)根据互相关熵函数Vxy(τ)的周期性，进行傅里叶级数分解，得到傅里叶级数系数即为循环相关熵公式：其中，κσ(·)表示高斯核函数，其定义式为：ξ为循环频率，利用循环相关熵公式计算两列信号的互循环相关熵
第三步，根据循环相关熵计算两列信号时间延迟估计
3.1)根据互循环相关熵，获得其峰值的位置，即为两列待估计信号时间延迟点数；
3.2)根据峰值的位置乘以采样周期，即可获得两列待估计信号的延迟时间。
本发明的有益效果：本发明针对数字调制信号的时延估计问题，在脉冲噪声与同频带干扰下，针对脉冲噪声下基于二阶循环统计量的时延估计方法性能退化问题，以及基于相关熵的时延估计方法在同频带干扰存在下性能退化问题，提出基于循环相关熵的时延估计算法。该算法能够有效的抑制脉冲噪声、高斯噪声和同频带干扰信号的影响，在较低信噪比条件下得到较高准确率的时延估计，且不依赖于对噪声先验知识的了解。
附图说明
图1是本发明具体流程图。
图2(a)是第一列待估计信号波形图。
图2(b)是第二列待估计信号波形图。
图3是互循环相关熵函数图。
图4是时间延迟估计结果图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案及其优点更加清楚，下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚完整的描述，具体流程图如图1所示：
第一步，获取两列同步信号。
1)通过采集实际信号或通过仿真的方式得到两列同步的信号，且两列同步信号满足x(t)＝A1s(t)+w(t)+n1(t)，y(t)＝A2s(t-D1)+w(t-D2)+n2(t)。
2)通过截断等处理方式，使两列信号的长度相同，得到的信号波形图如图2(a)和图2(b)所示。
第二步，计算待估计的两列同步信号的循环相关熵函数。
1)由相关熵公式Vx(t；τ)＝E[κσ(x(t)-y(t+τ))]计算信号x(t)，y(t)的互相关熵Vxy(τ)。
2)根据互相关熵函数Vxy(τ)的周期性，可以进行傅里叶级数分解，得到傅里叶级数系数即为循环相关熵公式：利用循环相关熵公式计算两列信号的互循环相关熵获得其互循环相关熵函数的图像如图3所示。
第三步，根据循环相关熵计算两列信号时间延迟估计。
1)根据互循环相关熵，获得其峰值的位置，即为两列待估计信号时间延迟点数。
2)根据峰值的位置乘以采样周期，即可获得两列待估计信号的延迟时间，如图4所示。
Claims (1)
1.一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法，其特征在于，步骤如下：
第一步，获取两列同步信号
两列同步信号的表达式为：x(t)＝A1s(t)+w(t)+n1(t)，y(t)＝A2s(t-D1)+w(t-D2)+n2(t)，其中，s(t)为感兴趣的信号；n1(t)、n2(t)为加性噪声，w(t)表示为与s(t)循环频率不同的同频带干扰信号；D1,D2为信号到达传感器的时间延迟；为了便于分析，假设接收信号模型中各个信号间统计独立，并令传播因子A1＝A2＝1；
第二步，计算两列同步信号的循环相关熵函数
2.1)由相关熵公式Vxy(t；τ)＝E[κσ(x(t)-y(t+τ))],其中，κσ(·)表示高斯核函数，其定义式为：x(t)、y(t)为接收到的两列同步信号，计算信号x(t)，y(t)的互相关熵Vxy(τ)；
2.2)根据互相关熵函数Vxy(τ)的周期性，进行傅里叶级数分解，得到傅里叶级数系数即为循环相关熵公式：ξ为循环频率，利用循环相关熵公式计算两列同步信号的互循环相关熵
第三步，根据循环相关熵计算两列同步信号时间延迟估计
3.1)根据互循环相关熵，获得其峰值的位置，即为两列同步信号时间延迟点数；
3.2)根据峰值的位置乘以采样周期，即可获得两列同步信号的延迟时间。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710852951.5A CN107529687B (zh) | 2017-09-20 | 2017-09-20 | 一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710852951.5A CN107529687B (zh) | 2017-09-20 | 2017-09-20 | 一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107529687A CN107529687A (zh) | 2018-01-02 |
| CN107529687B true CN107529687B (zh) | 2019-05-14 |
Family
ID=60766320
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710852951.5A Active CN107529687B (zh) | 2017-09-20 | 2017-09-20 | 一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107529687B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109002798B (zh) * | 2018-07-19 | 2021-07-16 | 大连理工大学 | 一种基于卷积神经网络的单导视觉诱发电位提取方法 |
| CN111191515B (zh) * | 2019-12-05 | 2024-08-09 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于深度学习的高精度频谱识别方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105024771A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-11-04 | 西安电子科技大学 | 一种Alpha稳定分布噪声下频谱感知方法 |
| CN105302940A (zh) * | 2015-09-16 | 2016-02-03 | 大连理工大学 | 一种基于循环相关熵的载频估计方法 |
| CN105933259A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-07 | 大连理工大学 | 一种基于压缩感知重建的循环相关熵谱的载频估计方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2004026133A2 (en) * | 2002-09-19 | 2004-04-01 | Ramot At Tel Aviv University Ltd. | Method, apparatus and system for characterizing sleep |
-
2017
- 2017-09-20 CN CN201710852951.5A patent/CN107529687B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105024771A (zh) * | 2015-07-20 | 2015-11-04 | 西安电子科技大学 | 一种Alpha稳定分布噪声下频谱感知方法 |
| CN105302940A (zh) * | 2015-09-16 | 2016-02-03 | 大连理工大学 | 一种基于循环相关熵的载频估计方法 |
| CN105933259A (zh) * | 2016-04-21 | 2016-09-07 | 大连理工大学 | 一种基于压缩感知重建的循环相关熵谱的载频估计方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107529687A (zh) | 2018-01-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Napolitano | Cyclostationarity: New trends and applications | |
| Wang et al. | Selection of window length for singular spectrum analysis | |
| CN106597408B (zh) | 基于时频分析和瞬时频率曲线拟合的高阶pps信号参数估计方法 | |
| CN105302940B (zh) | 一种基于循环相关熵的载频估计方法 | |
| CN107529687B (zh) | 一种基于循环相关熵的时间延迟估计方法 | |
| CN104360251B (zh) | 一种变压器局部放电的超声波信号时延估计方法 | |
| CN105572473B (zh) | 高分辨率线性时频分析方法 | |
| CN103338177B (zh) | 一种抵抗单频干扰的帧同步方法 | |
| CN101944926A (zh) | 基于压缩采样的脉冲超宽带信号到达时间估计方法 | |
| CN110046323B (zh) | 同步压缩变换与重构的快速计算方法 | |
| CN104007421A (zh) | 基于全变差和压缩感知的罗兰c被动雷达toa估计方法 | |
| Cherkassky et al. | Blind synchronization in wireless sensor networks with application to speech enhancement | |
| Djukanović et al. | Aliasing detection and resolving in the estimation of polynomial-phase signal parameters | |
| CN108957416B (zh) | 脉冲噪声环境下的线性调频信号参数估计方法 | |
| CN111263321A (zh) | 一种提高toa室内超宽带定位精度的方法 | |
| CN105445705B (zh) | 一种认知mtd雷达波形设计的方法 | |
| Yi-Jia et al. | Modeling and estimation of the space-time varying channels | |
| JP2015036628A (ja) | パッシブレーダ装置 | |
| CN107517173B (zh) | 基于广义循环相关熵的无线电信号载波频率估计方法 | |
| Meller | Fast clutter cancellation for noise radars via waveform design | |
| Jichuan et al. | Direct path wave purification for passive radar with normalized least mean square algorithm | |
| Wang | Direct signal recovery and masking effect removal exploiting sparsity for passive bistatic radar | |
| Fuchs et al. | Time-of-Arrival Estimation for Positioning in Bandwidth-Limited Dense Multipath Channels | |
| Oh et al. | An effective pre-filtering method with a propagator for TOA-based range estimation using chirp signal | |
| KR20160027698A (ko) | 통신 신호에 대한 tdoa/fdoa 정보 추정 장치 및 방법 |
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 | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |