【摘 要】
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针对脉冲噪声条件下利用传统广义互相关法(Generalized Cross-Correlation,GCC)进行时延(TDOA,Time Difference of Arrival)估计性能退化问题,提出一种基于最小1-范数准则的TDOA
【机 构】
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解放军信息工程大学导航与空天目标工程学院
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针对脉冲噪声条件下利用传统广义互相关法(Generalized Cross-Correlation,GCC)进行时延(TDOA,Time Difference of Arrival)估计性能退化问题,提出一种基于最小1-范数准则的TDOA参数估计算法。对于高斯噪声,传统GCC估计方法能够实现统计最优,但当噪声的统计分布为非高斯分布时,利用传统GCC参数估计方法的估计精度和鲁棒性急剧下降。利用最小1-范数准则,提出一种存在α-稳定分布重尾脉冲噪声环境下的TDOA估计算法。系统仿真实验与结果分析表明,与传统G
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