基于高阶统计量的时延估计matlab代码

高阶统计量时延估计是一种利用高阶统计量来估计信号时延的方法。在Matlab中，可以通过以下代码实现基于高阶统计量的时延估计：

% 生成接收信号和发送信号
N = 1000; % 信号长度
delay = 5; % 信号时延
snr = 10; % 信噪比
x = randn(1, N); % 发送信号
y = [zeros(1, delay), x(1:end-delay)]; % 接收信号
y = awgn(y, snr, 'measured'); % 添加高斯白噪声

% 计算高阶统计量
order = 4; % 统计量阶数
[mu, sigma, gamma] = statmoments(y, order); % 计算高阶统计量

% 时延估计
c = zeros(1, N); % 相关函数
for i = 1:N
    r = xcorr(x(1:end-i), y(i:end), 'unbiased'); % 计算自相关函数
    c(i) = r(N); % 取自相关函数最大值
end
[~, index] = max(abs(c)); % 找到最大值对应的位置
estimated_delay = N - index; % 估计的时延

% 显示结果
disp(['真实时延：', num2str(delay)]);
disp(['估计时延：', num2str(estimated_delay)]);

在这段代码中，首先生成了发送信号和接收信号，并添加了高斯白噪声。然后使用`statmoments`函数计算了接收信号的高阶统计量。接下来，通过计算自相关函数并找到最大值对应的位置来进行时延估计。最后将真实时延和估计时延进行对比并显示结果。这段代码实现了基于高阶统计量的时延估计。