基于VMD的广义二次互相关时延估计方法

摘要

针对广义互相关(GCC:Generalized Cross-Correlation)时延估计方法在低信噪比的情况下会产生较大误差的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)结合广义二次互相关(GSCC:Generalized Second Cross-Correlation)进行时延估计的方法。该方法首先对两路信号分别进行变分模态分解,分离有效模态和噪声模态,使用豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance)优选模态并重构信号,然后运用广义二次互相关对处理后的信号进行时延估计。理论分析和仿真实验结果表明,与广义二次互相关方法、小波去噪结合广义二次互相关(WT-GSCC:Wavelet-GSCC)方法比较,该方法能有效提升估计精度,具有良好的抗噪性能。