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公开(公告)号：CN118837872A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410861399.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种任意阵列双基地MIMO雷达的DOD和DOA联合估计方法，包括以下步骤：构建包含智能反射面的任意阵列双基地MIMO雷达系统模型；利用步骤S1中雷达系统获得接收信号后，通过建立信号模型、定义方向矢量与通道矩阵，获得接收信号匹配滤波后的协方差矩阵；利用传播算子算法估计2D‑DOD角度；结合传播算子算法所得的2D‑DOD角度，获得2D‑DOA角度估计。本发明提出了一种由智能反射面辅助下任意阵列双基地MIMO雷达的波离角和波达角联合估计方法，发射天线阵列和接收天线阵列都是任意阵列流型，智能反射面可以在信号被障碍物遮挡的情况下使得信号能到达接收阵列。
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公开(公告)号：CN118191811A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410280483.9
申请日：2024-03-12
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种低复杂度单基地EMVS‑MIMO雷达角度估计算法，包括以下步骤：建立单基地EMVS‑MIMO雷达系统；利用电磁矢量传感器提取并处理电磁波的方向和极化信息；信号向量化和堆叠以及形成波形矩阵；将Rx阵列接收的信号进行降复杂度处理；利用旋转不变性对角度进行粗略估计；消除空域响应矩阵的影响，运用电磁矢量传感器唯一确定2D‑DOA；利用旋转不变性和矢量叉积方法估计出的角度来进行精细估计。本发明通过利用构造选择矩阵、空间旋转不变性以及矢量叉乘技术，解决了在大规模阵列配置下进行二维角度估计时所面临的计算复杂度问题以及实用性问题，在保持准确性的同时降低整体计算负担，为共置EMVS‑MIMO雷达领域提供了一种更为可行且实用的解决方案。
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公开(公告)号：CN116148757A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211538226.8
申请日：2022-12-02
Applicant: 三峡大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明涉及阵列信号处理技术领域，提供一种基于阵列信息改进的多径环境下2D‑DOA和极化联合估计方法，包括阵列流型由平行的阵列构成的接收天线，每个阵元均由完备的电磁矢量传感器（Electro‑Magnetic Vector Sensor，EMVS）构成，发射阵列由个EMVS组成URA阵列几何结构，EMVS间距分别为，其中为远场信号波长，和为大于或者等于1的整数；采用上述装置进行2D‑DOA和极化联合估计包括如下步骤：S1、对原有模型的输出数据进行重新排列，构造无秩亏效应的数据模型：并对重排的数据的协方差矩阵进行特征值分解，得到信号子空间；S2、结合矢量叉乘技术和最小二乘技术获得2D‑DOA和极化联合估计。本发明通过采用矩阵重构的方法解决由相干源造成的缺秩问题。
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公开(公告)号：CN119577309A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411610418.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种基于相位补偿的任意阵列MIMO雷达角度估计方法及系统，涉及雷达定位技术领域。包括从接收端的阵列匹配滤波后的信号模型出发，计算信号的协方差矩阵，将获得的协方差矩阵进行分块，求得置换矩阵，用置换矩阵和单位矩阵构造一个矩阵，将该矩阵进行分块运算，获得阵元的初始相位差矩阵，利用相邻传感器阵元间距小于半波长的相位差矩阵，粗略估计出无模糊低精度的相位差矩阵，再进行求解模糊度，补偿到有模糊的初始相位差矩阵中，获得无模糊高精度的相位差矩阵，最终准确估计出二维波离角2D‑DOD和二维波达角2D‑DOA的方位角和俯仰角；避免了相位模糊，提高了估计的准确性，并降低了计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115767566B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211463816.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供了无线传感器覆盖与路由联合优化的多目标差分进化方法，首先设计一种三维球体无线传感器节点感知模型用于表征节点的感知范围；然后建立包括覆盖率、连通性、成本等目标的覆盖质量评价模型；其次，在此基础上提出一种节约能耗型的节点路由转发策略并由此形成覆盖与路由联合优化模型；最后提出一种高维多目标差分进化算法来优化评价模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115767566A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211463816.9
申请日：2022-11-22
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供了无线传感器覆盖与路由联合优化的多目标差分进化方法，首先设计一种三维球体无线传感器节点感知模型用于表征节点的感知范围；然后建立包括覆盖率、连通性、成本等目标的覆盖质量评价模型；其次，在此基础上提出一种节约能耗型的节点路由转发策略并由此形成覆盖与路由联合优化模型；最后提出一种高维多目标差分进化算法来优化评价模型。
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公开(公告)号：CN119861330A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510055929.2
申请日：2025-01-14
Applicant: 三峡大学 , 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司
IPC: G01S3/14
Abstract: 本申请涉及一种基于传感器阵列的波达方向估计方法、装置、计算机设备、介质和产品。所述方法包括：建立源信号与传感器阵列的信号模型，并根据信号模型确定信号子空间，确定第一选择矩阵和第二选择矩阵，通过第一选择矩阵对信号子空间进行子矩阵划分，根据划分得到的第一子矩阵，获取参考方向余弦，通过第二选择矩阵对信号子空间进行子矩阵划分，根据划分得到的第二子矩阵，获取模糊方向余弦，通过参考方向余弦对模糊方向余弦进行相位补偿，得到目标方向余弦，根据目标方向余弦，确定源信号的二维达到方向。采用本方法能够充分利用阵列输出的空间响应和极化响应信息，实现高精度的二维达到方向估计。
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公开(公告)号：CN119247262A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411468107.9
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网湖北省电力有限公司宜昌供电公司 , 三峡大学
Abstract: 本申请涉及一种基于非均匀线阵的DOA估计方法、装置、计算机设备、介质和产品。所述方法包括：建立源信号与非均匀线阵的信号模型，根据阵元间的间距关系，将非均匀线阵划分成多个子阵列，并按照预设采样顺序，依次采集采样顺序对应的目标子阵列的子阵信号，根据信号模型和所有子阵信号建立信号协方差矩阵，对信号协方差矩阵中的每个元素进行近似处理，得到近似协方差矩阵，确定近似协方差矩阵的索引位置，根据所有的索引位置对近似协方差矩阵进行求解，得到目标协方差矩阵，对目标协方差矩阵进行特征分解，并基于特征分解的结果进行DOA估计。采用本方法能够更准确地从噪声背景下提取出信号的方向信息，提高DOA估计的准确性。
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公开(公告)号：CN117970232A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410094887.9
申请日：2024-01-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明提供一种基于EMVS‑MIMO雷达相干目标2D‑DOA估计算法，包括以下步骤：建立单基地EMVS‑MIMO雷达信号模型；获取Tx阵列、Rx阵列空间响应和RCS系数矩阵；连接Tx阵列和Rx阵列空间响应与RCS系数矩阵；结合空间旋转不变性以及矢量叉乘技术获得2D‑DOA的粗略估计；消除噪声子空间中的偏振信息，并基于粗略估计，利用噪声特征向量与信号向量之间的正交性获得2D‑DOA的精细估计。本发明解决了在MIMO雷达在测向方面现有技术中，难以实现复杂度和精度之间平衡的问题和存在阵列几何形状限制的问题，可以在保证考虑发射和散射回波偏振精度的同时，获得的高精度2D‑DOA估计，此外，也解决了相干目标通信中的多径效应造成的秩亏问题。
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公开(公告)号：CN120050710A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510235864.X
申请日：2025-02-28
Applicant: 三峡大学
IPC: H04W28/06 , H04W28/084 , H04W28/08
Abstract: 本发明提供一种移动边缘网络优化的多目标进化深度确定性策略梯度方法，包括以下步骤：步骤1，构建一个集成的多目标优化模型，该模型旨在最小化无人机辅助的移动边缘计算网络的时延和能耗，同时最大化无人机的任务完成数量，以确保网络的整体性能；步骤2，提出一种多目标进化深度确定性策略梯度方法，该方法结合了多目标进化算法与深度确定性策略梯度算法，对步骤1建立的模型进行优化求解。本发明通过无人机辅助的移动边缘计算网络为用户提供高效的通信服务，显著提升了移动边缘计算网络的综合性能。这一发明不仅为移动边缘计算网络的发展提供了新的思路和技术支持，也为未来无人机等移动设备在移动边缘计算网络中的应用开辟了广阔的前景。
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