【摘 要】
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在基于到达时间差（TDOA）的无源定位研究中,利用互相关算法估计站间时延被广泛采用.相关算法计算量较大,算法复杂度为O（N~2）.随着研究深入,有学者提出了基于傅里叶变换的互相关算
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在基于到达时间差（TDOA）的无源定位研究中,利用互相关算法估计站间时延被广泛采用.相关算法计算量较大,算法复杂度为O（N~2）.随着研究深入,有学者提出了基于傅里叶变换的互相关算法,由于使用快速傅里叶变换（FFT）算法,处理速度得到较大提升,算法复杂度由平方级降低至亚线性级,即O（N·log N）.在一些实时性较强的环境,当采样点数较大时,传统FFT算法仍很难满足要求.本文借鉴稀疏傅里叶变换（SFT）算法,引入稀疏信号的映射和重构思想,优化互相关计算过程,以进一步提高时延估计的速度,改进算法的
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