到达时间差的噪声抑制：使用平均信号和逆滤波器的广义互相关方法性能评估
信号处理
2025-12-08 v1 音频与语音处理
摘要
本文提出了一种新的广义互相关(GCC)方法，称为GCC-MSIF，以提高噪声环境下的到达时间差(TDOA)估计精度。传统GCC方法在低信噪比(SNR)条件下经常出现性能下降，尤其是在信号带宽未知时。GCC-MSIF引入了从多通道输入估计的“平均信号”和“逆滤波器”来虚拟重建源信号，从而实现对带外噪声的自适应抑制。模拟小型阵列的数值仿真表明，GCC-MSIF在低SNR区域显著优于GCC-PHAT和GCC-SCOT等传统方法，并实现了与最大似然(GCC-ML)方法相当或更优的稳健性。此外，估计精度随阵列阵元数量的增加而可扩展地提高。这些结果表明，GCC-MSIF是实际盲环境中稳健无源定位的一种有前景的解决方案。
引用
@article{arxiv.2512.05355,
title = {Noise Suppression for Time Difference of Arrival: Performance Evaluation of a Generalized Cross-Correlation Method Using Mean Signal and Inverse Filter},
author = {Hirotaka Obo and Yuki Fujita and Masahisa Ishii and Hideki Moriyama and Ryota Tsuchiya and Yuta Ohashi and Kotaro Seki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.05355},
year = {2025}
}