In this paper, a computationally efficient time delay and doppler estimation algorithm is proposed for active sonar with Linear Frequency Modulated (LFM) signal. To reduce the computational burden of the conventional estimation algorithm, an algebraic equation is used which represents the relationship between the time delay and doppler in cross-ambiguity function of the LFM signal. The algebraic equation is derived based on the Fast maximum Likelihood (FML) method. Using this algebraic relation, the time delay and doppler are estimated with two 1-D search instead of the conventional 2-D search. The estimation errors of the proposed algorithm are analyzed for various SNR's. The simulation result demonstrates the good performance of the proposed algorithm.
Time delay estimation between two acoustic sensors is widely used in room acoustics and sonar for target position estimation, tracking and synchronization. A cross-correlation based method is representative for the time delay estimation. However, this method does not have enough consideration for the noise added to the receiving acoustic sensors. This paper proposes a new time delay estimation method considering the added noise on the receiver acoustic sensors. From comparing with the existing GCC (Generalized Cross Correlation) method, and adaptive eigen decomposition method, we show that the proposed method outperforms other methods for a colored signal source in the white Gaussian noise condition.
In this paper, a new time delay estimation algorithm, WTD-LMSTDE was proposed. This method has great improvement in convergence rate relative to the time domain approach by decreasing the eigen value spread of input signal autocorrelation matrix. The performance of the algorithm was evaluated for the cases of time invariant time delay and time varying time delay. In the case of time invariant time delay, the estimation accuracy of WTD-LMSTDE was better than that of LMSTDE from 3.3% to 12.5% with respect to SNR. In the case of time varying time delay, the mean error power of WTD-LMSTDE in linear increased delay environment was decreased about 2.4dB compared to that of LMSTDE under noise-free condition. As a result, we showed that the performance of WTD-LMSTDE is better than of LMSTDE.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.9
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pp.2218-2230
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2012
In this paper, we propose an efficient channel delay estimation method for orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems, especially over doubly-selective fading channels which are selective in both the symbol time domain and subcarrier frequency domain. For the doubly-selective fading channels in single frequency network (SFN), long and strong echoes exist and thus the conventional discrete Fourier Transform (DFT) based channel delay estimation system often fails to produce the exact channel delay profile. Based on the analysis of the discrete-time frequency response of the channel impulse response (CIR) coefficients in the DFT-based channel delay estimation system, we develop a method to effectively extract the true CIR from the aliased signals by employing a simple narrow-band low-pass filter (NB-LPF). The performance of the proposed system is verified using the COST207 TU6 SFN channel model.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.12
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pp.1013-1020
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2013
In this paper the super-resolution time delay estimation algorithms based on eigen-analysis are developed for spread spectrum signals along with their comparative performance analysis. First, we shall develop super-resolution time delay estimation algorithms using the representative eigen-analysis based AOA (angle-of-arrival) estimation algorithms such as MUSIC, Minimum-Norm, and ESPRIT, and apply them to the ISO/IEC 24730-2.1 real-time locating system (RTLS) employing a direct sequence spread spectrum (DS-SS) technique to compare their performances in RTLS environments. Simulation results illustrate that all the three algorithms can resolve multipath signals whose delay differences are even smaller than the Rayleigh resolution limit. Simulation results also show that MUSIC and Minimum-Norm provide a similar performance while ESPRIT is inferior to both algorithms in RTLS environments.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.6
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pp.568-576
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2010
It is widely known that the leak locating of underground plastic pipelines is much more difficult than that of cast iron pipelines. The precision of the leak locating depends upon the speed of leak signal and the time delay estimation between the two sensors on the pipeline. In this paper, six different windowing filters are considered to improve the time delay estimation especially for the plastic pipelines. The time delay is usually estimated from the peak time of cross-correlation functions. The filtering windows including rectangle, Roth, Wiener, SCOT, PHAT and maximum likelihood are applied to derive the generalized cross-correlation function and compared each other. Experimental results for the actual plastic underground water supply pipeline show that the introduction of the filtering windows improved the precision of time delay estimation. Some window functions provide excellent leak locating capability for the plastic pipe of 98 m long, which is less than 1 % of the pipe lengths. Also a new probabilistic approach that the combinations of all results from each filtering window is suggested for the better leak locating.
Time-delay estimation between two receivers is a technique that has been applied in a variety of fields, from underwater acoustics to room acoustics and robotics. There are two types of time delay estimation techniques: one that estimates the amount of time delay from the correlation between receivers, and the other that parametrically models the time delay between receivers and estimates the parameters by system recognition. The latter has the characteristic that only a small fraction of the system's parameters are directly related to the delay. This characteristic can be exploited to improve the accuracy of the estimation by methods such as Lasso regularization. However, in the case of Lasso regularization, the necessary information is lost. In this paper, we propose a method using Elastic Net that adds Ridge regularization to Lasso regularization to compensate for this. Comparing the proposed method with the conventional Generalized Cross Correlation (GCC) method and the method using Lasso regularization, we show that the estimation variance is very small even for white Gaussian signal sources and colored signal sources.
For the requirement of accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Because of the complexity of humanoid robot dynamics, the TDC (time-delay control) is practical because it does not require a dynamic model. However, there occurs a considerable error due to discontinuous non-linearities. To solve this problem, the TDC-FLC (fuzzy logic compensator) is applied to humanoid robots. The applied controller contains three factors: a TDE (time-delay estimation) factor, a desired error dynamic factor, and FLC to suppress the TDE error. The TDC-FLC is easy to execute because it does not require complicated humanoid dynamic calculations and the heuristic fuzzy control rules are intuitive. TDC-FLC is implemented on the whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the TDC-FLC for humanoid robots.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.5
no.1
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pp.94-100
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2004
Ionospheric time delay is the biggest error source for single-frequency DGPSapplications, including time transfer and Wide Area Differential GPS (WADGPS).Currently, there are many attempts to develop real-time ionospheric time delayestimation techniques to reduce positioning error due to the ionospheric time delay.Klobuchar model is now widely used for ionosphehc time delay calculation forsingle-frequency users. It uses flat surface at night time and cosine surface atdaytime[1], However, the model was developed for worldwide ionosphere fit, it isnot adequate for local area single-frequency users who want to estimateionospheric time delay accurate1y[2]. Therefore, 3-D ionosphere model usingtomographic estimation has been developed. 3-D tomographic inversion modelshows better accuracy compared with prior a1gorithms[3]. But that existing 3-Dmodel still has problem that it requires many coefficients and measurements forgood accuracy. So, that algorithm has Umitation with many coefficients incontinuous estimation at the small region which is obliged to have fewermeasurements.In this paper, we developed an modified 3-D ionosphehc time delay modelusing tomography, which requires only fewer coefficients. Because the combinationsof our base coefficients correspond to the full coefficients of the existing model, ourmodel has equivalent accuracy to the existing. We confirmed our algorithm bysimulations. The results proved that our modified algohthm can perform continuousestimation with fewer coefficients.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.5
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pp.630-635
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1998
The objective of this paper is to propose a new efficient technique for the estimation of time-delay parameters using wavelet theory and third-order cumulants, yielding good performance even in the case of low SNR. In particular, band-limited non-Gaussian signals with non-zero skewness and spatially correlated Gaussian noises are considered here. The approach is based on the fact that the effects of spatially correlated Gaussian noises on time-delay estimation can be reduced by using the projection sequences (based on the redundant wavelet decomposition) of given measurements in the higher-order cumulant domain. Finally, the performance of the proposed approach is demonstrated using simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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