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当信噪比（signal—to—noiseratio，SNR）较低时基于数据处理的多径估计算法的估计性能显著降低。提出了基于Kalman滤波和Teager-Kaiser（TK）算子／最小二乘（1eastsquare，LS）相结合的多径估计算法，简称KTK／KLS算法。该算法通过Kalman滤波消除低SNR的高斯噪声对相关输出的影响，然后将滤波后的相关输出用于TK算子／LS估计直接信号时间延迟或多径参数。KTK／KLS算法有效解决了仅使用TK算子和Ls算法进行参数估计时对噪声比较敏感的问题，保留了二者对多径比