摘要
本发明涉及通信信号处理领域,具体为一种分布式系统下多天线信号间时延差估计的方法、系统、设备及介质。通过在广义二次相关算法(GSCC)的基础上引入稀疏傅里叶变换(SFT),本发明能够处理时频域具有稀疏性的信号,有效降低计算信号傅里叶变换的复杂度,并在低信噪比环境下显著提升传统基于互相关函数的时延差估计性能。本发明分析了传统加权函数的不足,提出一种改进的广义加权函数,能够综合考虑两路信号的影响,有效克服因相关函数峰值拓宽导致的多峰值现象,尤其适用于低功率信号的处理。相比传统方法,本发明在提升时延估计精度和计算效率的同时,具有更强的适应性与通用性,适用于多种分布式信号处理任务。
技术关键词
差估计方法
稀疏傅里叶变换
分布式系统
时延
信息数据处理终端
分布式信号处理
广义
稀疏特征
傅里叶变换处理
复杂度
存储计算机程序
滤波
功率
多天线
处理器
算法
重构
系统为您推荐了相关专利信息
性能调优方法
时延
操作系统
检测网络连通性
数据吞吐量
深度确定性策略梯度
辅助机器人
服务器
决策
卸载方法
资源受限设备
联邦学习方法
剪枝模型
联邦学习系统
掩码矩阵