La fonctionnalité de recherche est en construction.
La fonctionnalité de recherche est en construction.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

A New Subsample Time Delay Estimation Algorithm for LFM-Based Detection Un nouvel algorithme d'estimation du délai de sous-échantillon pour la détection basée sur LFM

Cui YANG, Yalu XU, Yue YU, Gengxin NING, Xiaowu ZHU

  • Vues en texte intégral

    1

  • Citer

Résumé:

Cet article a étudié un algorithme d'estimation du délai de sous-échantillon (STE) basé sur l'amplitude de la fonction de corrélation croisée pour améliorer la précision de l'estimation. Dans cet article, une estimation approximative du retard est appliquée sur la base d'un corrélateur croisé traditionnel, et une estimation fine est obtenue en rapprochant la séquence de corrélation croisée échantillonnée de l'amplitude de la fonction de corrélation croisée théorique pour le signal de modulation de fréquence linéaire (LFM). Les résultats de simulation montrent que l'algorithme proposé surpasse les méthodes existantes et peut améliorer efficacement la précision de l'estimation du délai avec une complexité comparable à la méthode traditionnelle de corrélation croisée. La limite théorique de Cramér-Rao (CRB) est dérivée et les simulations démontrent que les performances du STE peuvent s'approcher de la limite. Finalement, quatre paramètres importants ont été discutés dans la simulation pour explorer l'impact sur l'erreur quadratique moyenne (MSE).

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E106-A No.3 pp.575-581
Date de publication
2023/03/01
Publicisé
2022/09/09
ISSN en ligne
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2022EAP1025
Type de manuscrit
PAPER
Catégories
Ultrasons

Auteurs

Cui YANG
  South China University of Technology
Yalu XU
  South China University of Technology
Yue YU
  the E Surfing Internet of Things Technology Company Limited
Gengxin NING
  South China University of Technology
Xiaowu ZHU
  Lands and Resource Department of Guangdong Province

Mots-clés

Table des matières