基于门限的TOA估计方法

基于能量检测的TOA计算法：最大能法Energy，MES）选择最大的能量块所在的位置对应的时刻为估计的，常选择能量块的央作为TOA的计值：

MES

maxb最大能量块所在的位置经常并非直达信号所在的位置。特别的，在环境，直达经所在的能量块经常在最大能量块之前。门限法接收信号的能量块

较，第一个超过该门限的能量块对应的时刻即为估计的TOA。通常采用的是归一化的门限

。有了归一化的门限后，在接收端根据最大能量块与norm最小能量块就可以计算出门限二者关系为：

norm所以问题就变成如何设定合适的门限，特别是在多径NLOS环下。

TC

b1>固定门限Fixed-Threshold，）最简单的归一化门限法。门限是一个固定值。2>基于峭度的归一化门限估计法根据信号样本的峭度与优化的归一化门限之间的关系该归一化的门限从而估计信号的。复杂度低、采样率低。3>基于最大能量和最小能量的联合归一门限估计法。门限与信噪比的关系。该方法存在的问题：信噪比很难估计，所以合适的门限很难选择。仅仅使用信噪比很难反应出真正全面的信道特征。接收信积分能量块的统计特性K个立的标准正态分布变量的和服从自由度为K的卡方分布。如果接收信号中只包含噪声而无UWB信，则信号的幅度服从标准正态分布，所以如果接收信号中即包含噪声也有UWB信，则所以噪声与信号的均值和方差分别如下：

。0

,

0

F,Feen/

tt

是第个积分块信号的能量为由，

；为号带宽。1>度峭度（Kurtosis）是描述积分能量块分布态陡缓程度的统计量，标准正态分布的峭度为3，所以峭度经常被定义为峭，称为超额峭度Excess超额峭度（k）的意义：kkk0

时：与正态分布的陡缓程度相同；时：比正态分布的高峰更加陡峭，即尖顶峰；时：比正态分布的高峰平稳，即平顶峰。将峭度的概念用于估计门限选区中，

k

N

b

1

i

i

为

为

对于只有噪声没有UWB信的高斯分布，所以；对于既有噪声又有UWB信的

足大的时候k也增大。最优的归一化的门限与k之间的关系积分步长为时

0.673

0.75log

0.154e

积分步长为时

2

TOA估的平均绝对误差Absolute，MAE如下：MAE

1NNi

tiit

i

是第i次真时的真实值；i

是第i次真时的估计值。2>度偏（描积分能量块分布形态的统计量描述的是总体取值分布的对称性。定义如下：

N

b

1

i

i00

时：分布形态与正态分布的偏斜程度相同；时：其数据分布形态比正态分布相比为正偏或右偏，即有一条长尾巴托在右边，/

数据右端有较多的极端值；

时：其数据分布形态比正态分布相比为负偏或左偏，即有一条长尾巴托在左边，数据左端有较多的极端值；偏度的绝对值数值越大表示其分布状态的偏斜程度越大。对于只有噪声没有UWB信或者很的

足够大的时候，

s=0,随着信噪比的增大，也大。3>方差均方差Error，）成为标准差Deviation,各数据偏离平均数的距离的平均数，他是离均差平方和平均后的方根，标准差如下：

表示。

i

ib

4>大斜度峭度与偏度不能反映信号延迟或传播时延的特性，所以需要分析能量块的斜率。所有能量块被分为

b

组，每组里有M个能量块。每组斜率的计算使用的是基于最小二乘法的直线拟合，所以最大斜率为：Mmax15>.数的统计特征在不同的信道下一参数随着同信噪比的走势基本相同峭度与偏度随着S