基于PHAT加权时间延迟估计的车辆测距方法

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为了避免车辆碰撞以及满足智能交通的组网需求,车辆测距的实时性、准确度的要求越来越高。本文以广义互相关延时估计方法作为基础,引入PHAT加权函数,提出了一种基于PHAT加权时间延迟估计来实现车辆测距的算法。通过求取信号沿不同路径传播的到达时延,找出最小到达时延差,从而确定车辆的直线距离,故本算法的关键在于时延估计的准确性和实时性。设定实际时延为0.02s,运用MATLAB仿真十次后时延估计的实验值为0.182s,即在误差允许范围内满足要求。结果表明:基于PHAT加权时间延迟估计的车辆测距方法具有较强的实用性。此外该算法运行时间较短,实时性较高。 In order to avoid vehicle collision and meet the needs of intelligent transportation networking, vehicle ranging requirements of real-time, accuracy is getting higher and higher. In this paper, based on the generalized cross-correlation delay estimation method, PHAT weighting function is introduced and an algorithm based on PHAT weighted time delay estimation is proposed to realize vehicle ranging. By calculating the arrival delay of the signal propagating along different paths and finding the minimum delay difference, the linear distance of the vehicle can be determined. Therefore, the key of this algorithm lies in the accuracy and real-time of the delay estimation. Set the actual delay of 0.02s, the use of MATLAB simulation ten times the delay estimation of the experimental value of 0.182s, that is, within the allowable error to meet the requirements. The results show that the method of vehicle ranging based on PHAT weighted time delay estimation is more practical. In addition, the algorithm runs for a short time, high real-time.
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