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公开(公告)号：CN106501800A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201610960285.2
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S13/66
CPC classification number: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及一种基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪方法，首先初始化，产生初始粒子序列，形成初始的粒子-代价集合；计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值；利用重采样权值，选取重采样粒子，形成新的粒子-代价集合；从新的粒子-代价集合中产生第k＝k+1时刻的粒子；跳转至计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值的步骤执行，循环至k＝K，得到每一时刻的代价状态。本发明通过利用目标状态估计值与真实值之间的误差计算得到粒子代价，进而得到粒子权重，实施粒子滤波，无需动态系统的统计特性，在动态特性未知的情况下仍能进行目标的检测和估计，经仿真试验验证，其检测跟踪性能明显优于传统的粒子滤波算法。
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公开(公告)号：CN106488557A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610970018.3
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/006
Abstract: 本发明涉及一种基于WiFi信号的LDCC-PDF分级时延估计方法，首先采用Wi-Fi标准信号作为定位信号，建立多径环境下的时域信道模型，经过室内无线多径信道传播，得到时域接收信号；采用基于前沿检测的互相关进行粗时延估计，再利用不同数据子载波收发相位差线性拟合技术得到精时延估计，进而结合二者结果得到最终时延估计结果。本发明无需更改现有无线局域网配置，应用便捷、成本低，有效解决了目前采用超宽带、蓝牙、射频标签等信号进行高精度室内定位成本高、不易部署的弊端，具备较高的实用价值，对实现和推广高精度室内定位产品和服务具有实际意义。
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公开(公告)号：CN106291541A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610960284.8
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非均匀子阵划分的MIMO雷达阵列设计方法，首先，建立MIMO雷达信号模型，包含发射阵列、接收阵列，其中，发射阵列包含M个发射阵元，接收阵列包含N个接收阵元；然后，将发射阵列按照非均匀划分规则划分为K个非均匀子阵Aj，非均匀子阵Aj包含mj个发射阵元，每个非均匀子阵孔径不相等。本发明通过非均匀子阵划分将发射阵列划分为多个不同孔径的非均匀子阵，获得更低的副瓣电平，且在最小方差无畸变响应波束形成下，零陷更深，输出SINR更高，具有更稳健的抗干扰能力更强。
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公开(公告)号：CN106488557B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610970018.3
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于WiFi信号的LDCC‑PDF分级时延估计方法，首先采用Wi‑Fi标准信号作为定位信号，建立多径环境下的时域信道模型，经过室内无线多径信道传播，得到时域接收信号；采用基于前沿检测的互相关进行粗时延估计，再利用不同数据子载波收发相位差线性拟合技术得到精时延估计，进而结合二者结果得到最终时延估计结果。本发明无需更改现有无线局域网配置，应用便捷、成本低，有效解决了目前采用超宽带、蓝牙、射频标签等信号进行高精度室内定位成本高、不易部署的弊端，具备较高的实用价值，对实现和推广高精度室内定位产品和服务具有实际意义。
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公开(公告)号：CN107863997A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711008796.5
申请日：2017-10-25
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: H04B7/0426 , G01S7/42
Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达系统多目标位置估计的功率优化方法，包含：以最小化雷达系统发射功率为目标函数，在多目标不同位置估计精度要求和雷达发射功率上限的约束下，建立发射功率优化模型；将功率分配的非凸优化问题通过SPCA算法松弛为凸优化问题，求解功率分配的近似解；采用启发式搜索算法对功率分配结果进一步优化，得到最优的功率分配结果。本发明能够在满足多目标不同位置估计要求的条件下，最大化资源利用率，消耗最少的功率资源；本发明能够使用更少的系统总功率，在提高资源利用率的同时，降低系统计算量；通过控制目标个数和位置估计精度要求，目标跟踪精度要求越高，本发明性能越稳定，个数越多，优势越明显，具有较好的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106154245A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610461077.8
申请日：2016-06-22
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/42
CPC classification number: G01S7/42
Abstract: 本发明涉及一种基于等效阵列方向图的集中式MIMO雷达阵列设计方法，首先依据性能指标刻画出系统等效虚拟阵列多项式，将阵列设计转换为多项式分解问题；对多项式进行标准化处理；再按照自变量的不同幂次，由韦达定理的推广进行一次因式提取，根据牛顿插值法确定多项式的高次因式，直至多项式被完全分解；最后根据多项式分解的结果确定阵元排布。本发明解决现有技术中阵列设计适用受限的问题，广泛适用于收发分置/复用、系统等效接收阵列均匀/非均匀条件下的阵列设计。
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公开(公告)号：CN102164370A
公开(公告)日：2011-08-24
申请号：CN201010172650.6
申请日：2010-05-12
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
Abstract: 一种分布式多入多出正交频分复用系统及多维资源分配方法，包括：小区内用户分别根据得到的信道状态的数据计算小区内各个端口为其提供的最大速率，根据得到的结果选择通信端口；网络侧根据确定为通信端口的端口下属的全部用户的用户数情况，将功率按比例分配至各端口；网络侧根据功率平均分配的原则，计算所述端口下属的全部用户中各用户在该端口内的各子信道上的速率，将子信道分配给速率最大的用户，完成该用户与分配后的子信道进行绑定；网络侧对绑定的所述用户与分配后的子信道进行注水功率分配，完成资源分配。应用本发明，解决了当前复杂度较低的多维资源分配中存在容量性能较低的问题。
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公开(公告)号：CN107192985B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201710530452.4
申请日：2017-06-29
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明涉及一种分布式MIMO雷达系统多目标速度估计的资源联合优化方法，包含：指定目标，以最小化重点目标速度估计误差为目标函数，建立包含发射阵元、接收阵元、发射功率和信号时长四个优化变量的资源联合优化模型；将该优化问题转化为二阶锥规划问题，采用循环最小化算法依次对四个优化变量进行求解；在算法收敛后，终止循环，将阵元选取变量二元化，选取最优阵元，并再次分配发射功率和信号时长，得到资源联合分配的结果。本发明对跟踪目标个数具有较大灵活性，能够在满足多目标不同速度估计的要求下，选取最少的发射阵元，提高重点目标跟踪性能并达到多目标整体跟踪精度误差最小的效果，具有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN106526569B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610962239.6
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S7/42
Abstract: 本发明属于MIMO雷达波形设计领域，具体涉及一种基于交替迭代的宽带MIMO雷达稀疏频谱波形设计方法，包括1、将期望频谱矩阵P作为待优化的辅助变量，综合考虑最小化发射波形频谱与期望频谱之间的均方误差以及积分旁瓣电平为目标函数，以发射波形恒模和期望频谱幅度满足上、下界约束为条件建立联合优化模型；2、在循环迭代的算法框架下，迭代过程是通过固定其中两个变量，求解第三个变量；3、待算法收敛后终止循环迭代，得到MIMO雷达稀疏频谱波形。本发明能够有效解决宽带MIMO雷达面临的工作频段拥塞和电磁干扰问题；本发明利用了循环迭代的算法框架，通过FFT实现主要运算，计算效率高；本发明权重因子可以根据实际电磁环境进行合理设置，提高了波形设计方法的灵活性和适应性。
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公开(公告)号：CN106501800B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610960285.2
申请日：2016-10-28
Applicant: 中国人民解放军信息工程大学
IPC: G01S13/66
Abstract: 本发明涉及一种基于代价参考粒子滤波的MIMO雷达目标检测前跟踪方法，首先初始化，产生初始粒子序列，形成初始的粒子‑代价集合；计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值；利用重采样权值，选取重采样粒子，形成新的粒子‑代价集合；从新的粒子‑代价集合中产生第k＝k+1时刻的粒子；跳转至计算k时刻的所有粒子的风险和重采样权值的步骤执行，循环至k＝K，得到每一时刻的代价状态。本发明通过利用目标状态估计值与真实值之间的误差计算得到粒子代价，进而得到粒子权重，实施粒子滤波，无需动态系统的统计特性，在动态特性未知的情况下仍能进行目标的检测和估计，经仿真试验验证，其检测跟踪性能明显优于传统的粒子滤波算法。
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