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超声波在介质中的传播距离固定不变，当初始信号的起始时间相同一样时，回波信号的时间会出现偏移，这就是时间延迟。

目前有很多计算时间延迟方法，如：基于相关分析的时间延迟估计方法、基于高阶统计量的时间延迟估计方法、基于分数低阶统计量的时间延迟估计方法[37]、小波变换计算时间延迟、基于时频分析的延迟估计方法、阈值法、互相关函数法和多谱法。86841

1基于相关分析的时间延迟估计方法

相关分析是比较两个信号在时间域内的相似程度的基本方法。基于这种方法的TDE方法有广义相关法、基本相关法、循环相关法等。Hero和Knappy[38]等人在这个基础上提出了时间延迟估计的广义相关法，它对基本相关法进行了改进，先对噪声信号进行白化处理，提高其信噪比，再对计算时间延迟进行计算。此方法当信噪比较低时较为准确。此时，广义相关法计算的结果就会不精确。为了解决此问题，尹成、李大卫等人依据周期序列相关的原理和离散时间序列长度的有限性提出循环相关法[39]。此方法可以有效抑制高斯噪声的干扰，在信噪比较低和大延迟的情况下，计算得到的结果的均方根误差和时差分辨力都比广义相关法要好。论文网

2基于高阶统计量的时间延迟估计方法

高阶统计量的时间延迟方法包括二阶矩TDE方法、基于三阶统计量的TDE方法、互双谱TDE方法、基于三阶统计量的自适应时变TDE方法[40]、了基于四阶统计量的TDE方法、基于四阶累积量的自适应时变时间延迟估计算法(FOC-LMSTDE)、基于四阶累积量的约束类时间延迟估计算法(FOC-ETDE)。

3基于分数低阶统计量的时间延迟估计方法

超声波在实际应用中往往会遇到一些具有明显尖峰脉冲性的信号，比如地震勘测、雷达、在水声和生物医学信号处理中遇到的非高斯噪声。通常用分数低阶α稳定FLOA分布来描述这类脉冲性噪声，参数α用于描述这类噪声的脉冲强度，α的取值范围为(0，2)，α值越小，脉冲特性越显著。前面介绍的基于二阶和高阶统计量的时间延迟估计在FLOA分布噪声下性能显著退化。因此Ma和Nikias提出了一系列的基于分数低阶统计量的TDE方法。

4小波变换计算时间延迟

小波变换是一种多分辨率分析方法，常常是用做处理非平稳信号[41]。此方法利用基小波在不同尺度下的频谱对功率谱密度函数进行加权，然后再用小波对互相关函数进行加权，去除噪声对估计精度的影响。这种方法能很好地提高有色噪声条件下的非平稳信号的时间延迟计算精度。

5基于时频分析的延迟估计方法

时频分析法是一种全新的信号分析的方法。随着近年来被人们的熟知得到越来越广泛的应用。它是基于超声波固有的时频特征以及分离的性质，使得本来只能局限于时间和频谱的一维信号的处理能够扩展到二维的时和频平面，使得信号的时、频的特征能够得到分离，此时相应的时-频滤波也会变得更为简单、直白，因此进行心好饿分析可以具体到信号的特定频率和时间。

6阈值法

阈值法[42]指的是当信号达到某一时间t时，即信号的幅值达到预先设定值时，就可以认为信号就已经了到达该传感器，那么时间t的值就是信号到达时刻 阈值法计算信号间时间差原理图

有着同一记时的起点的两个传感器所接收到的信号的时间差就是两个信号间时间的延迟。阈值法只有在当噪声很小或着没有噪声的前提下才能够进行时间延迟的计算。