无需信源数信息的联合估计到达角-频率的方法

    公开(公告)号:CN104569920B

    公开(公告)日:2017-11-28

    申请号:CN201410648424.9

    申请日:2014-11-14

    Abstract: 本发明提供了一种无需信源数信息的联合估计多重信号到达角度(DOA)和频率的方法,通过一组联合对角化矩阵构建了两个无需信源数信息的代价函数,分别估计信号的到达角度和频率,避免了传统算法中二维搜索所带来的极大计算量,该方法只需在相应的空间域和频率域进行一维搜索便可得到DOA和频率。仿真结果证明了该方法的有效性。

    用于信号处理的收缩线性和收缩广义线性复最小二乘算法

    公开(公告)号:CN104679976A

    公开(公告)日:2015-06-03

    申请号:CN201410606028.X

    申请日:2014-10-31

    Abstract: 为了解决在实际应用中传统的固定更新步长,以及未考虑信号的非圆性时的收敛速度慢以及均方误差大等问题,本发明提出收缩线性和收缩广义线性的复最小二乘算法适用与自适应波束形成,利用了权值更新时的可变步长,使得不考虑噪声时的后验误差的瞬时平均误差最小化,并且收缩广义线性的复最小二乘算法还考虑了期望信号的非圆性。这两种方法提高了收敛速度以及大大地降低稳态均方误差。

    基于特征值的多天线盲频谱感知方法及系统

    公开(公告)号:CN103391143B

    公开(公告)日:2015-05-20

    申请号:CN201310323811.0

    申请日:2013-07-29

    Inventor: 黄磊 李蓉娴

    Abstract: 本发明适用认知无线电领域,提供了一种基于特征值的多天线盲频谱感知方法,包括以下步骤A、根据天线的输出计算样本协方差矩阵;B、利用样本协方差矩阵计算EMR盲检测统计量ξEMR;C、依据给定的虚警概率ε计算检测门限γEMR;D、根据统计量ξEMR与检测门限γEMR的关系判断主信号的有无,当ξEMR>γEMR时,则判定主信号存在,当ξEMR

    一种3轴交叉阵列的DOA估计方法

    公开(公告)号:CN104407335A

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201410577517.7

    申请日:2014-10-24

    CPC classification number: G01S3/14

    Abstract: 本发明提出了一种基于SLS-NC-ESPRIT算法的3轴交叉阵列的DOA估计方法,适用于严格二阶非圆(NC)信号的DOA的估计。不同于传统的DOA估计算法,本发明提出的方法首先利用了信号的非圆特性,扩大了阵列的虚拟空间,提高了估计精度并使得可检测信源数增加;其次利用了子阵列配置的重叠结构,考虑了信号子空间误差的重叠性,利用结构最小二乘(SLS)方法有效地解决了3个交叉阵列轴方向上的旋转不变方程;最后以增加约束条件的形式保证了3个轴方向具有近似相同的特征矢量,从而解决了当来波信号在某一轴方向有相同投影时引入的秩亏问题,保证了算法的有效性,提供了更精确的DOA估计值。

    一种3轴交叉阵列的DOA估计方法

    公开(公告)号:CN104407335B

    公开(公告)日:2017-01-18

    申请号:CN201410577517.7

    申请日:2014-10-24

    Abstract: 本发明提出了一种基于SLS-NC-ESPRIT算法的3轴交叉阵列的DOA估计方法,适用于严格二阶非圆(NC)信号的DOA的估计。不同于传统的DOA估计算法,本发明提出的方法首先利用了信号的非圆特性,扩大了阵列的虚拟空间,提高了估计精度并使得可检测信源数增加;其次利用了子阵列配置的重叠结构,考虑了信号子空间误差的重叠性,利用结构最小二乘(SLS)方法有效地解决了3个交叉阵列轴方向上的旋转不变方程;最后以增加约束条件的形式保证了3个轴方向具有近似相同的特征矢量,从而解决了当来波信号在某一轴方向有相同投影时引入的秩亏问题,保证了算法的有效性,提供了更精确的DOA估计值。

    基于贝叶斯信息准则的信源数估计方法

    公开(公告)号:CN104777449A

    公开(公告)日:2015-07-15

    申请号:CN201410607976.5

    申请日:2014-10-31

    CPC classification number: G01S3/02

    Abstract: 本发明提供了一种在贝叶斯信息准则(BIC)框架下的信源数估计方法,适用于大规模自适应天线场景,能够在广义渐近条件下,即m,n→∞,m/n→c∈(0,∞),m和n分别代表天线数和快拍数,在该条件下提供可靠的信源数目检测。本发明由对数似然函数和代价函数共同计算获得先验概率,并通过最大化先验概率,有效地得到了信源的数目。仿真结果证明本发明的信源数估计方法的优越性以及有效性。

    一种基于超几何体体积频谱感知的方法及系统

    公开(公告)号:CN103490835B

    公开(公告)日:2015-05-06

    申请号:CN201310478534.0

    申请日:2013-10-14

    Inventor: 黄磊 李蓉娴

    Abstract: 本发明适用于认知无线电领域,提供了一种基于超几何体体积频谱感知的方法,所述方法包括以下步骤:A、利用次用户端接收数据y(k)内在的相关性,构造样本协方差矩阵S,其公式:B、依据样本协方差矩阵S构成超几何体,根据超几何体体积定义检测统计量,其公式:C、根据系统给定的虚警概率取得检测门限;D、根据检测统计量与检测门限的大小关系判断主信号有无。采用超几何体体积检测不需要已知背景噪声功率,在接收天线数增加时检测复杂度不会有明显提高,且该检测方法不受噪声非均匀性的影响,对实际认知无线电网络有良好的适用性。

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