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摘要：本发明公开了一种演化可调指数分数低阶协方差的时延估计方法及系统，涉及无线通信技术领域。本发明的技术要点包括：获取信号发射端和接收端采样数据；建立可调指数分数低阶协方差时延估计模型；初始化量子云雀群位置和量子速度并设定参数；对初代量子云雀群的位置进行适应度计算，得到量子云雀群的局部最优位置以及全局最优位置；进行量子速度更新，并通过更新后量子速度完成位置更新；更新量子云雀群的局部最优位置，同时找到全局最优位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出可调节指数分数低阶协方差的最优参数，根据接收信号进行时延估计。本发明通过量子演化与云雀群寻优，设计时延估计值均方根误差为适应度函数，提高了时延估计效果。

主权项：1.演化可调指数分数低阶协方差的时延估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取信号发射端和接收端采样数据；信号发射端采样数据表示为：xt＝st+v1t，信号接收端采样数据表示为：yt＝st-T+v2t，其中st表示t时刻的目标信号，T为时延真值，v1t和v2t表示t时刻的Alpha稳定分布噪声；步骤二、建立可调指数分数低阶协方差时延估计模型；所述可调指数分数低阶协方差时延估计模型表示为： 式中，Rxyτ表示信号发射端采样信号xt和信号接收端采样信号yt+τ的演化可调指数分数低阶协方差，τ表示计算两路信号分数低阶协方差时对yt的平移量，Rxyτ＝E[[xt]f[xt][yt+τ]f[yt+τ]]，a和b为常数；函数Ac＝|A|csignA，步骤三、初始化量子云雀群的位置和量子速度并设定参数；具体步骤包括：设置种群规模为n，在D维空间中搜索，最大迭代次数为G，迭代数标号为g，g∈[1,G]；在第g次迭代中，第i只量子云雀的位置为i＝1,2,…,n，第i只量子云雀的第d维位置d＝1,2,…,D，第i只量子云雀的量子速度为i＝1,2,…,n，第i只量子云雀至第g代为止搜索到的局部最优位置记为i＝1,2,…,n；整个量子云雀种群至第g代为止最优量子云雀位置记为当g＝1时，量子云雀的位置的每一维随机初始化为0或1，量子云雀的量子速度的每一维随机初始化为[0,1]之间的随机数；步骤四、对初代量子云雀群的位置进行适应度计算，得到量子云雀群的局部最优位置，以及量子云雀群的全局最优位置；具体步骤包括：将初代量子云雀的位置作为初代量子云雀群的局部最优位置i＝1,2,…,n；再将初代第i只量子云雀的位置的维数D均分成两段，根据二进制与十进制转换关系将两端映射成i＝1,2,…,n，其中每个对应着可调指数分数低阶协方差时延估计模型中不同的a，b的值；将时延估计值误差值作为其映射点的适应度函数：记录其中适应度最小的量子个体为初代量子云雀种群的全局最优位置步骤五、进行量子速度的更新，并通过更新后的量子速度完成位置的更新；具体步骤包括：量子云雀根据其量子旋转角进行位置更新，第i只量子云雀的第d维的量子速度更新方式为：其中为[0，1]之间的随机数，abs·表示取绝对值函数；第i只量子云雀的量子旋转角第d维更新方式为：其中e1为量子云雀的个体学习系数，e2为量子云雀的群体学习系数，e3为量子云雀的随机个体的学习系数，为随机选择第g代中第k只量子云雀的第d维的位置；对量子云雀的量子速度进行测量，得到量子云雀的位置，第i只量子云雀的位置第d维的更新公式为：其中为[0,1]之间的随机数，d＝1,2,…,D，i＝1,2,…,n；步骤六、更新量子云雀群的局部最优位置，同时找到全局最优位置；具体步骤包括：将更新后的第i只量子云雀的位置的维数D均分成两段，根据二进制与十进制转换关系将两端映射成计算映射点的适应度值更新量子云雀群的局部最优位置：若则否则再更新全局最优位置：若更新后的局部最优位置的映射点的适应度值比至第g代为止所得的全局最优位置的映射点的适应度值小，则否则i＝1,2,…,n；步骤七、判断是否达到最大迭代次数，若未达到返回步骤五；若达到则终止迭代循环，输出可调节指数分数低阶协方差的最优参数，根据接收信号进行时延估计。

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百度查询： 哈尔滨工程大学 一种演化可调指数分数低阶协方差的时延估计方法及系统