Abstract
There are several methods for estimating the time delay between incoming signals to two sensors. Among them, the GCC-PHAT (Generalized Cross Correlation-Phase Transform) method, which estimates the relative delay from the signal whitening and the cross-correlation between the different signal inputs to the two sensors, is a traditionally well known method for achieving stable performance. In this paper, we have identified a part of GCC-PHAT that can improve the periodicity. Also, we apply the auto-correlation method that is widely used as a method to improve the periodicity. Comparing the proposed method with the GCC-PHAT method, we show that the proposed method improves the mean square error performance by 5 dB ~ 15 dB at the SNR above 0 dB for white Gaussian signal source and also show that the method improves the mean square error performance up to 15 dB at the SNR above 2 dB for the color signal source.
두 개 센서에 도래하는 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그중에서 두 센서에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관과 신호 백색화로부터 상대적인 지연을 추정하는 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 본 논문에서는 GCC-PHAT의 연산 과정 중에서 주기성을 이용하여 잡음을 제거할 수 있는 부분을 파악하였다. 그리고 파악된 부분에 자기상관을 적용하였다. 제안한 방법을 기존의 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원인 경우 신호 대 잡음비 0 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차 5 dB ~ 15 dB까지의 향상이 있음을 보이고, 유색 신호원에서도 신호 대 잡음비 2 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차가 성능 개선되어 15 dB까지의 성능 개선 효과가 있음을 보인다.