基于改进VMD的时延估计算法研究

摘要

cqvip:针对广义互相关方法(GCC)在高混响和相关噪声的场合时延估计误差较大的问题,本文提出了一种变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、豪斯多夫距离与GCC结合来提高时延估计准确度的算法。本算法先对采集的各路信号进行VMD分解,得到K个IMF,利用豪斯多夫距离优选有效模态重构信号,利用GCC来计算两路信号的时延值。仿真结果表明本算法能够提高实验估计的准确性。