【摘 要】
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稀疏傅里叶变换时延估计具有较低的运算时间复杂度,但在低信噪比时无法准确估计出时延。针对稀疏傅里叶变换时延估计在噪声干扰下时延估计精度下降的缺点,提出了基于小波降噪
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃省高精度北斗定位技术工程实验室,甘肃省无线电监测及定位行业技术中心
【基金项目】
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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）, 兰州交通大学校青年基金（2015008）
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稀疏傅里叶变换时延估计具有较低的运算时间复杂度,但在低信噪比时无法准确估计出时延。针对稀疏傅里叶变换时延估计在噪声干扰下时延估计精度下降的缺点,提出了基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法。算法利用小波降噪方法处理接收到的信号,再对降噪后的信号进行稀疏傅里叶变换广义相关,通过检测相关函数的谱峰得到估算的时延值。实验仿真以及对实测数据的验证均表明,在低信噪比条件下,基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法在保证数据高处理速度的同时,具有较好的抗噪性以及较高的时延估值精确度。
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