指数形式的二次相关GCC-PHAT-β时延估计算法

摘要：

针对现有的时延估计算法在低信噪比下精度低、时延估计误差大的问题,提出一种指数形式的广义互相关-相位变换(generalized quadratic cross-correlation phrase transformation-β,GCC-PHAT-β)算法.通过构造加有高斯白噪声的两路单频正弦波信号,分别在不同信噪比下对GCC-PHAT-β算法、二次相关GCC-PHAT-β算法以及改进算法进行实验仿真,验证三种算法在不同信噪比下的峰值凸出程度;进一步选用男声音频作为信号源,比较3种算法在进行时延估计时所产生的误差大小.仿真结果表明:信噪比为-10～10 dB时,改进算法的相关函数的最大峰值明显凸出于GCC-PHAT-β算法和二次相关GCC-PHAT-β算法,其时延估计误差相较于其他两种算法也显著减小.可见指数形式的二次相关GCC-PHAT-β算法在信噪比为-10～10 dB时具有一定的优势.

关键词：时延估计、低信噪比、改进广义二次相关算法、凸出峰值、指数运算

所属期刊栏目：22

分类号：TN912

资助基金：中国博士后科学基金;陕西省重点产业创新链基金

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：14779-14785