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公开(公告)号：CN106130671A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610439972.X
申请日：2016-06-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/309
CPC classification number: H04B17/309
Abstract: 本发明实施例提供了一种非整数倍多径时延的估计方法。所述方法包括：获取信道冲激响应后，当信道中存在发生色散的多径时，确定发生色散的位置m；确定色散径中能量最大的一径；以所述色散径中能量最大的一径为第一中心，根据色散的范围，设定匹配窗口，获取测量样本点集合；以所述色散径中能量最大的一径对应的时延为第二中心，前后预订数量的采样周期T作为时延遍历范围；在所述时延遍历范围，以预订精度为步进进行遍历；根据所述匹配窗口以及遍历时延点，通过sinc函数获取一组本地样本点集合；按照所述测量样本点集合和所述本地样本点集合进行相关匹配，遍历完成后，获取归一化后的相关峰值为最大时的遍历步数k；根据所述位置m、所述遍历步数k、所述采样周期T，计算得到发生色散的多径时延τ。
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公开(公告)号：CN105553585A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510947348.6
申请日：2015-12-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明实施例提供了一种多天线系统的大尺度衰落模型的构建方法和装置。所述多天线系统的大尺度衰落模型的构建方法，包括：根据多天线系统的传播环境和当前蜂窝系统的覆盖面积，来选取参考位置；根据所述参考位置，获取所述多天线系统的天线阵列中各个阵元相对于所述多天线系统的各个用户天线的离开角；根据参考位置和各个阵元的离开角，生成所述各个阵元的发射功率与所述各个用户天线的接收功率之间的比值；根据所述各个阵元的发射功率与所述各个用户天线的接收功率之间的比值，生成多天线系统的大尺度衰落矩阵；根据多天线系统的信道矩阵和所述大尺度衰落矩阵，生成所述多天线系统的级联衰落信道矩阵。本发明提供一种更为精确的信道衰落模型。
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公开(公告)号：CN101883412B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201010217080.8
申请日：2010-07-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04W48/16
Abstract: 本发明提出了一种LTE在高速移动条件下初始小区搜索方法，包括：获取接收序列中主同步信号位置及小区ID号；进行频偏估计并补偿，将主同步信号数据解调至频域；利用主同步信号数据信息进行信道估计；根据小区ID号，主同步信号信道估计结果，对辅同步信号进行相干解调，获得小区ID组号。在高速移动特定场景下，通过本方法，简单快速的获得下行同步，并可估计频偏。虽然有一些限定条件，但这些条件在特定场景下是可以满足的，而且可以有效的降低算法复杂度。
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公开(公告)号：CN106130671B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201610439972.X
申请日：2016-06-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/309
Abstract: 本发明实施例提供了种非整数倍多径时延的估计方法。所述方法包括:获取信道冲激响应后,当信道中存在发生色散的多径时,确定发生色散的位置m;确定色散径中能量最大的径;以所述色散径中能量最大的径为第中心,根据色散的范围,设定匹配窗口,获取测量样本点集合;以所述色散径中能量最大的径对应的时延为第二中心,前后预订数量的采样周期T作为时延遍历范围;在所述时延遍历范围,以预订精度为步进进行遍历;根据所述匹配窗口以及遍历时延点,通过sinc函数获取组本地样本点集合;按照所述测量样本点集合和所述本地样本点集合进行相关匹配,遍历完成后,获取归化后的相关峰值为最大时的遍历步数k;根据所述位置m、所述遍历步数k、所述采样周期T,计算得到发生色散的多径时延τ。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104618045B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201510041414.3
申请日：2015-01-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于采集数据的无线信道传播模型的建立方法和系统。该方法主要包括：通过信息采集系统采集测试区域的信道信息，所述信息采集系统包括地理信息系统；利用分布式计算系统对所述测试区域的信道信息进行无线信道分析处理，得到所述测试区域的无线信道传播模型；根据所述测试区域的无线信道传播模型，构建所述测试区域的地理环境信息与无线信道特性信息之间的相关关系。本发明实施例通过利用海量数据进行数据挖掘，通过分布式计算系统对海量的信道相关数据进行无线信道分析处理，分析海量的信道相关数据中的相关关系，得到测试区域的无线信道传播模型，提高了无线信道传播模型和无线信道预测的精准性。
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公开(公告)号：CN104618045A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510041414.3
申请日：2015-01-27
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391 , G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于采集数据的无线信道传播模型的建立方法和系统。该方法主要包括：通过信息采集系统采集测试区域的信道信息，所述信息采集系统包括地理信息系统；利用分布式计算系统对所述测试区域的信道信息进行无线信道分析处理，得到所述测试区域的无线信道传播模型；根据所述测试区域的无线信道传播模型，构建所述测试区域的地理环境信息与无线信道特性信息之间的相关关系。本发明实施例通过利用海量数据进行数据挖掘，通过分布式计算系统对海量的信道相关数据进行无线信道分析处理，分析海量的信道相关数据中的相关关系，得到测试区域的无线信道传播模型，提高了无线信道传播模型和无线信道预测的精准性。
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公开(公告)号：CN105553585B
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201510947348.6
申请日：2015-12-17
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04B17/391
Abstract: 本发明实施例提供了一种多天线系统的大尺度衰落模型的构建方法和装置。所述多天线系统的大尺度衰落模型的构建方法，包括：根据多天线系统的传播环境和当前蜂窝系统的覆盖面积，来选取参考位置；根据所述参考位置，获取所述多天线系统的天线阵列中各个阵元相对于所述多天线系统的各个用户天线的离开角；根据参考位置和各个阵元的离开角，生成所述各个阵元的发射功率与所述各个用户天线的接收功率之间的比值；根据所述各个阵元的发射功率与所述各个用户天线的接收功率之间的比值，生成多天线系统的大尺度衰落矩阵；根据多天线系统的信道矩阵和所述大尺度衰落矩阵，生成所述多天线系统的级联衰落信道矩阵。本发明提供一种更为精确的信道衰落模型。
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公开(公告)号：CN102932738A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210429784.0
申请日：2012-10-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了无线通信和无线网络定位技术领域，特别涉及一种改进的基于分簇神经网络的室内指纹定位方法。其技术方案是，离线阶段，用参考点处采集的指纹信息构建指纹数据库；利用聚类算法对指纹数据库中的指纹进行分类；再利用人工神经网络模型对各参考点的指纹与位置信息进行训练，得出最优的网络模型。在线阶段，将采集的实时指纹信息与指纹数据库中的类中心进行类匹配，确定初步定位区域；并将初步定位区域中包括的实时指纹信息作为参考点的神经网络模型的输入端，从而获取最终的精确位置估计。本发明的有益效果是，保障分簇人工神经网络指纹定位法较低的计算与存储开销，提高分簇人工神经网络指纹定位法的定位精度，为用户提供准确位置信息。
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