当超声波在介质中的传播距离固定不变时，由于应力不同，如果发射波的信号完 全重合，接收波信号时间会出现偏移，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[29]、 基于分数低阶统计量的时间延迟估计方法[30]、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。81345

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K nappy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。如果噪声有效信号的瞬时相关能量值比它的瞬时相关能量的峰值低，此时会 误认为噪声到达的时间是有效信号到达的时间，因此会使时间延迟估计出现错误。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。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。但其前提是必须将非周期时间序列扩充成为以序 列长度为周期的周期序列，如果序列本身含有周期的分量，则这个分量的周期不能和 原序列长度成倍数关系。

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、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-LM STDE）、基于四阶累 积量的约束类时间延迟估计算法（FOC-ETDE）。FOC-LM STDE算法适在信噪比不是 很低的情况或者信号和噪声功率是常数的情况下使用，但是该算法只能估计整数的时间延迟，当信号和功率改变时，算法的系统性能有大大的衰弱。在信噪比是时变的情 况下，FOC-ETDE不但能直接估计整数时间延迟，也能直接对非整数的时间延迟进行 估计。基于高阶统计量的时间延迟估计方法是利用高阶统计量处理信号，在相关噪声 条件能够有效的减小非高斯和高斯有色噪声的影响提高信号的信噪比，从而获得更佳 优秀的时间延迟性能与广义相关法相比较。论文网

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N ikias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。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。

对于窄带信号，沙岚[31]提出了一种算法：基于连续小波变换的波形比较TDE算法 这种算法从连续小波变换时移不变性的角度解释了其合理性，扩大了连续小波变换在 TDE算法中的应用范围；继承了连续小波变换具有抗噪性能高和波形比较法适用于窄 带信号时间延迟估计的双重优点。