一种基于双基地MIMO雷达的定位方法

    公开(公告)号:CN117630904A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202311519262.4

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于双基地多输入多输出雷达的定位方法,涉及雷达无线通信领域。本发明所述方法包括:构建基于双基地MIMO雷达的二维系统模型,利用多快拍将其扩展为三维张量模型;提出基于张量分解的多参数解耦的高效方法,用于简化后续参数估计;提取原子范数的重要性质,通过使用加速近端梯度,提出基于原子范数的快速迭代方法,降低计算复杂度,通过将解耦后的各参数矩阵送入该方法,准确估计出目标参数。本发明的高效定位方法,与传统算法相比提高了精度,在与采用张量分解结合内点法的原子范数最小化方法性能逼近的同时,显著降低了计算复杂度,并被证明能有效适用于大规模MIMO阵列的定位估计。

    一种超宽带紧耦合天线及紧耦合天线阵列

    公开(公告)号:CN115911837A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211254278.2

    申请日:2022-10-13

    Abstract: 本发明公开了一种超宽带双极化紧耦合天线及紧耦合天线阵列,超宽带双极化紧耦合天线包括天线辐射体、开口环结构、金属屏蔽罩、金属板结构以及固定底座:所述天线辐射体,包含水平偶极子、功分器以及巴伦三部分;所述开口环结构设置在水平偶极子上;所述金属屏蔽罩设置在所述功分器外部用于遮罩功分器;所述功分器以及巴伦印刷于垂直正交放置的介质板上,功分器与巴伦通过位于介质板上的金属化过孔进行连接;所述固定底座用于固定所述介质板;所述金属板结构呈位于功分器与水平偶极子之间。本发明在水平偶极子下方和威尔金森带状线功分器的上方加载有金属板结构,可以抑制天线的共模谐振,显著地拓展天线的带宽,同时不损耗天线的辐射效率。

    一种存在互耦时基于稀疏贝叶斯理论的到达角估计方法

    公开(公告)号:CN108957390B

    公开(公告)日:2022-03-18

    申请号:CN201810743568.0

    申请日:2018-07-09

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 陈鹏 曹振新

    Abstract: 本发明公开了一种存在互耦时基于稀疏贝叶斯理论的到达角估计方法,包括:构建存在天线阵列互耦以及到达角网格偏离时的稀疏信号模型;初始化稀疏信号模型中的未知参数;根据当前的未知参数取值,基于贝叶斯理论求解联合概率分布函数,估计出接收信号均值和协方差矩阵;通过最大化似然函数,估计噪声的方差、接收信号的方差;计算到的接收信号的空间谱;通过最大化似然函数,估计到达角的网格偏离量,更新存在网格偏离量时的字典矩阵;估计阵列天线互耦向量的方差、阵列天线的互耦向量;迭代计算直至达到设定迭代次数后停止,并输出接收信号的空间谱及求解的接收信号到达角。本发明提高对到达角的估计性能,实现了信号到达角的高精度估计。

    一种基于相位优化的深度学习测向方法

    公开(公告)号:CN111580042B

    公开(公告)日:2021-04-27

    申请号:CN202010289684.7

    申请日:2020-04-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于相位优化的深度学习测向方法,该方法具体为:构建阵列天线的接收信号模型;以阵列天线中其中一个天线的接收信号作为参考,对其他天线的接收信号进行归一化,归一化后,计算每个天线的接收信号相位;采用角度优化方法对每个天线的接收信号相位进行优化,得到优化后的相位,构建基于深度学习的神经网络模型,将优化后的相位作为所构建的神经网络模型的输入,神经网络模型的输出为估计得到的波达角。本发明通过阵列信号模型分析天线之间信号的相位关系,并通过阵列信号的相位关系调整周期性的影响,将优化后的相位关系作为深度学习神经网络的输入,通过训练学习该神经网络,最终实现在较低复杂度条件下对信号的有效测向。

    一种基于单站点的飞行器定位系统及方法

    公开(公告)号:CN108680941B

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN201810399733.5

    申请日:2018-04-27

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 傅随道 曹振新

    Abstract: 本发明公开了一种基于单站点的飞行器定位系统及定位方法,其中定位系统包括飞行器飞行控制模块、相位测量模块、惯性陀螺仪、卫星导航定位模块以及处理模块;所述相位测量模块包括位于飞行器上不同位置的两根天线;所述飞行器飞行控制模块用于控制所述飞行器沿非直线飞行;所述处理模块包括目标信号方位角计算单元和目标信号距离计算单元,所述目标信号距离计算单元根据飞行器获知的目标信号方位角以及卫星导航定位模块测量的飞行器位置,计算出飞行器距离目标信号的距离。本发明无须考虑飞行器运动造成的接收信号多普勒频偏效应,本发明在仅需单条短基线的前提下,结合飞行器现有硬件设备即可实现高精度信源定位,具有巨大的应用价值。

    一种宽带集成巴伦及天线单元

    公开(公告)号:CN110911827A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201910991663.7

    申请日:2019-10-18

    Abstract: 本发明公开了一种可一种宽带集成巴伦及天线单元,其中宽带集成巴伦包括介质基板、微带线及金属条带,所述微带线设置在所述介质基板一面,所述金属条带设置在所述介质基板另一面;所述金属条带为共面设置的第一金属条带和第二金属条带,在第一金属条带与第二金属条带之间为隔离缝隙,在形成所述隔离缝隙的第一金属条带和第二金属条带一侧均设置有齿形缝隙。本发明线单元可以实现2/3/4/5G频段(1.7-3.6GHz)±45°双极化稳定电磁辐射,具有工作频段宽、隔离度高、辐射方向图稳定的特点。

    基于卷积神经网络的卫星导航干扰信号识别装置及其方法

    公开(公告)号:CN110515096A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910772412.X

    申请日:2019-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的卫星导航干扰信号识别装置及其方法,基于CNN深度学习网络在二维数据处理上的优势,干扰信号通过多通道重复的方式,创新性地将降采样之后的一维干扰信号转换为二维图像形式,并以此为基础构建出用于干扰信号识别的卷积神经网络,所述深度学习网络包含三个卷积层,分别包含32个3 3的卷积层,16个3 3的卷积层和16个3 3的卷积层,每一个卷积层之后引入归一化层,每一个归一化层之后引入池化层,最后加上全连接层作为输出层,所述卷积层均选择ReLU作为激活函数,所述全连接层采用softmax作为激活函数,在CNN分类模型完成训练后,有效识别出卫星干扰信号并完成分选,更加的高效、快速。

    一种基于原子范数的到达角估计方法

    公开(公告)号:CN110413939A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910524166.6

    申请日:2019-06-18

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 陈鹏 曹振新

    Abstract: 本发明公开了一种基于原子范数的到达角估计方法,属于阵列信号处理技术领域,包括如下步骤:1)建立多天线构成的矢量流形和接收信号基于矢量流形的数学模型;2)构建一种存在幅相误差时的原子范数表示方法,建立基于原子范数最小化设计到达角估计的最优化问题;3)求解存在幅相误差时原子范数的对偶范数;4)基于对偶范数与Schur补,构建到达角估计的半正定规划问题;5)通过求解半正定规划问题,获得对接收信号的到达角估计。本发明针对多天线系统的接收信号,建立存在幅相误差时的接收信号模型,利用原子范数构建最优化问题,通过求解该最优化问题,可以实现对到达角的估计,通过新的原子范数可以实现稀疏信号到达角的精确估计。

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