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研究生:陳興逸
研究生(外文):CHEN, SHING YI
論文名稱:利用高階統計及適應性方法作時間延遲估測之研究
論文名稱(外文):Time Delay Estimation Using Higher Order Statistics and Adaptive Methods
指導教授:陳元堭
指導教授(外文):CHEN, YUAN HWANG
學位類別:碩士
校院名稱:國立中山大學
系所名稱:電機工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
論文頁數:55
中文關鍵詞:時間延遲估測高階統計適應性
外文關鍵詞:time delay estimationhigher order statisticsadaptive
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估測兩個分開的接收器(receivers)間的時間延遲(time delay),在聲納
(sonar),雷達(radar),地球物理(geophysics)及生物醫學(
biomedicine)等等工程應用上是很重要的。例如:在聲納系統中,藉著時
間延遲的估測,我們可以知道被測訊號的位置與速度。有很多的方法已被
提出來處理估測時間延遲的問題,最基本的解決方法就是計算兩個訊號的
互相關函數 (cross correlation function)。而後再從互相關函數找到
尖峰(peak),即可斷定時間延遲。其他的方法如利用高階統計(higher
order statisti- cs)可以消除空間 相關性高斯雜訊的效應。利用高階統
計作適應性(adapt- ive)運算必須耗費相當的時間。利用最小均方法(
Least Mean Square)可作快速的運算(與高階統計作比較)。故適合利用此
法作追蹤。在此訊號是靜態的(stationary)或是非靜態的(
nonstationary)而且雜訊之間為相關性或是非相關性的雜訊。我們將討論
用高階統計與以最小均方法(LMS)為基礎的適應性時間延遲估測。

Estimating the time delay between two separate receivers is
very important in the applications of the fields, such as
sonar, radar , geophysics,and biomedicine, etc. For example,
knowing the time delay estimation, we can get the position and
velocity of the estimated signal. Many methods have been
forwarded to solve the problem of time delay estimation. The
basic method is just to compute the cross correlation function
between two received signals. While finding the peak in the
cross correlation function , we can get ready to know the time
delay estimation. One method describes that the use of higher
order statistics can suppress the effect of spatially
correlated Gaussian noise. Making use of higher order
statistics to compute adaptively must consume a lot of time.
The use of Least Mean Square in adaptive computation can be
calculated much more rapidly than the use of higher order
statistics. So, Least Mean Square method is well suited for
tracking. Here, signals are stationary or nonstationary. Noises
may be spatially correlated or uncorrelated. We will discuss
how to use higher order statistics and Least Mean Square-based
methods in estimating the time delay.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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