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脉冲噪声下循环平稳信号的时延估计
时延估计是信号处理领域中的一个重要问题，它在很多应用中都具有重要的作用。循环平稳信号是指在统计意义下，其概率密度函数随时间平移不变。脉冲噪声是一种突发且短暂的干扰，会对信号的时延估计造成不确定性。
时延估计是指通过一系列观测信号来估计信号从发出到被接收的时间延迟。在实际应用中，时延估计常常面临困难和挑战，特别是在存在脉冲噪声的情况下。脉冲噪声是由突然出现的高能信号引起的突发干扰，其幅度往往很大，且持续时间很短，会导致传统时延估计方法的失效。
为了解决脉冲噪声下的时延估计问题，研究者们提出了一系列的方法和算法。其中一种常用的方法是基于相关性的时延估计方法。该方法通过计算信号之间的相关性来估计信号之间的时延。然而，在脉冲噪声存在的情况下，相关性方法容易受到噪声的影响，导致估计结果不准确。
为了提高时延估计的准确性和鲁棒性，一种常用的方法是采用自适应滤波器。自适应滤波器是一种能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数的滤波器。通过对输入信号进行适当处理，自适应滤波器可以有效地抑制脉冲噪声的影响，提取出信号的有效信息。然后，利用提取出的有效信息进行时延估计，可以得到更准确的结果。
另一种常用的方法是基于小波变换的时延估计方法。小波变换是一种用于信号分析的有效工具，可以将信号分解成不同尺度和频率的成分。通过对信号进行小波变换，并对变换后的信号进行处理，可以提取出信号的时延信息。然后，利用提取出的时延信息进行时延估计，可以得到准确的结果。
此外，还有其他一些方法和算法可以用于脉冲噪声下的时延估计。例如，泛函算法、时间频率分析等。这些方法都有各自的特点和适用范围，可以根据具体情况选择合适的方法进行时延估计。
总的来说，脉冲噪声下的时延估计是一个复杂而困难的问题。在实际应用中，为了获得准确可靠的结果，需要选择合适的方法和算法，并进行适当的参数调整和信号处理。未来的研究也可以继续探索新的方法和算法，以进一步提高脉冲噪声下的时延估计的准确性和鲁棒性。
参考文献：
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[2]Liu,Y.,&Wang,Z.(2019).Timedelayestimationusingwavelettransformwithnoisereduction.IeeeAccess,7,5835-5845.