본 논문에서는 웨이브렛 변환을 이용한 새로운 시지연 추정방법인 WTD-LMSTDE을 제안하였다. 이 방법은 시평면에서 입력 신호 자기상관 행렬의 고유치 분포를 줄임으로서 수렴속도를 향상시켰다. 이 알고리즘의 성능을 시불변과 시변인 경우에 대해서 평가하였다. 결과로서 시불변 시지연의 경우에, WTD-LMSTDE의 추정 정확도가 LMSTDE보다 SNR에 따라서 3.3%에서 12.5%까지 개선되었다. 시변 시지연의 경우에는, 선형적으로 증가하는 자연 환경에서 WTD-LMSTDE의 평균 오차 전력이 잡음이 없는 상태에서 LMSTDE와 비교하여 2.4dB정도 감소하였다. 결론적으로 WTD-LMSTDE의 성능이 LMSTDE보다 우수함을 확인할 수 있었다.
In this paper, a new time delay estimation algorithm, WTD-LMSTDE was proposed. This method has great improvement in convergence rate relative to the time domain approach by decreasing the eigen value spread of input signal autocorrelation matrix. The performance of the algorithm was evaluated for the cases of time invariant time delay and time varying time delay. In the case of time invariant time delay, the estimation accuracy of WTD-LMSTDE was better than that of LMSTDE from 3.3% to 12.5% with respect to SNR. In the case of time varying time delay, the mean error power of WTD-LMSTDE in linear increased delay environment was decreased about 2.4dB compared to that of LMSTDE under noise-free condition. As a result, we showed that the performance of WTD-LMSTDE is better than of LMSTDE.
