MATLAB实现的TDOA信号时延估计算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了高效的TDOA（到达时间差）信号时延估计系统。通过处理多传感器接收信号，计算精确的时间差，支持信号源定位与传播分析。采用优化算法确保计算效率与准确性。

详 情 说 明

基于TDOA的短代码信号时延估计算法实现与验证

项目介绍

本项目实现了一个精简高效的TDOA（到达时间差）信号时延估计系统。通过采集多个传感器接收的相同信号，计算信号到达不同传感器的时间差，从而实现对信号源的定位或信号传播特性的分析。系统采用优化算法确保代码简洁，同时经过严格验证保证计算精度。

功能特性

• 高精度时延估计：采用互相关时延估计算法与广义互相关相位变换（GCC-PHAT）方法
• 抗噪声能力强：通过峰值检测与插值优化技术提升低信噪比环境下的估计精度
• 灵活的参数配置：支持自定义采样频率、传感器位置、信号带宽等参数
• 结果可视化：提供互相关函数曲线和峰值位置的可视化展示
• 可靠性评估：输出时延估计结果的置信度指标

使用方法

基本调用方式

% 准备输入数据 signal_data = ... % N×M信号矩阵（N:采样点数，M:传感器数量） fs = ... % 采样频率（Hz） sensor_pos = ... % M×2或M×3传感器坐标矩阵

% 执行时延估计 [time_delays, correlation_results, confidence, fig_handle] = main(signal_data, fs, sensor_pos);

高级参数配置

% 设置可选参数 options.signal_bandwidth = 4000; % 信号带宽（Hz） options.snr_threshold = 10; % 信噪比阈值（dB） options.algorithm_flag = 'GCC-PHAT';% 算法选择（'Basic'或'GCC-PHAT'）

% 带参数调用 [time_delays, correlation_results, confidence, fig_handle] = main(signal_data, fs, sensor_pos, options);

输出结果说明

• time_delays：各传感器相对于参考传感器的时间差向量（单位：秒）
• correlation_results：各传感器对的互相关函数曲线数据
• confidence：时延估计结果的可靠性评分（0-1范围）
• fig_handle：可视化结果的图形句柄

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：≥4GB RAM（推荐8GB）
• 存储空间：≥100MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的时延估计流程，包含信号预处理、互相关计算、峰值精确定位和结果可视化等核心功能。该文件实现了多通道信号的对齐处理，通过先进的插值技术提升时间分辨率，并采用自适应阈值检测确保峰值识别的准确性，最终生成详细的时延分析报告和直观的图形展示。