(3.234.221.162) 您好！臺灣時間：2021/04/14 02:44

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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.
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