基于最大相关熵准则的时延估计

资 源 简 介

基于最大相关熵准则的时延估计

详 情 说 明

在信号处理领域，时延估计是一个经典问题，广泛应用于雷达、声纳、通信等系统中。传统的时延估计方法通常基于最小均方误差准则，然而当噪声服从对称稳定分布（如脉冲噪声）时，这些方法的性能会显著下降。

最大相关熵准则（Maximum Correntropy Criterion, MCC）为解决这一问题提供了新思路。相关熵是一种衡量信号相似性的局部准则，对脉冲噪声等非高斯噪声具有更强的鲁棒性。其核心思想是通过最大化输出信号与参考信号之间的相关熵来估计时延，而非传统的最小化均方误差。

在对称稳定分布噪声环境下，MCC通过调整核函数宽度参数，能够有效抑制噪声中的大幅度脉冲干扰。这种方法在保留信号主要特征的同时，显著提升了时延估计的准确性。其计算过程通常涉及非线性优化，但可以通过迭代算法实现高效求解。

相比传统方法，基于最大相关熵的时延估计不仅对重尾噪声更具适应性，还能保持对高斯噪声场景的良好估计性能，体现了更强的环境鲁棒性。这一特性使其在复杂噪声环境下的定位、同步等应用中具有重要价值。