摘要：针对脉冲噪声条件下利用传统广义互相关法（Generalized Cross-Correlation,GCC）进行时延（TDOA,Time Difference of Arrival）估计性能退化问题,提出一种基于最小1-范数准则的TDOA参数估计算法。对于高斯噪声,传统GCC估计方法能够实现统计最优,但当噪声的统计分布为非高斯分布时,利用传统GCC参数估计方法的估计精度和鲁棒性急剧下降。利用最小1-范数准则,提出一种存在α-稳定分布重尾脉冲噪声环境下的TDOA估计算法。系统仿真实验与结果分析表明,与传统GCC方法和分数低阶矩（Fractional Lower Order Moments,FLOM）方法相比,该算法在鲁棒性和估计精度方面均有明显改善。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 信息科技> 电信技术
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关键词：脉冲噪声 广义互相关 参数估计 分数低阶矩
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