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公开(公告)号：CN109245814B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811069841.2
申请日：2018-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/08
Abstract: 基于极大似然重采样的自适应波束形成方法。现有的抑制干扰信号的影响过程中，无法去除期望信号的信息对于抑制干扰效果的影响。本发明是计算接收信号的M个快拍采样数据的协方差矩阵；利用粒子滤波器及波束空间处理方法处理估计的协方差矩阵，得到估计的噪声加干扰协方差矩阵并计算矩阵对应的极大似然估计，选出h个较大的极大似然估计及对应的噪声加干扰协方差矩阵；将h个估计进行归一化，得到噪声加干扰协方差矩阵权值；将获得的估计的噪声加干扰协方差矩阵乘以噪声加干扰协方差矩阵权值进行加和，得到最终估计的结果并带入到波束形成权矢量的计算公式中，得到波束形成权矢量。本发明方法相比于常用的标准Capon波束形成，可以减小期望信号信息对于抑制干扰效果的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107330425A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710744286.8
申请日：2017-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于压缩协方差矩阵感知的鲁棒阵列波束形成方法，本发明涉及基于压缩协方差矩阵感知的鲁棒阵列波束形成方法。本发明为了解决阵列误差建模为SIRV模型及非理想压缩感知条件下现有波束形成算法波束空间谱主旁瓣比不高，以及自适应波束形成输出SINR值低的问题。本发明包括：一：构造信号协方差矩阵Rx的表达式，利用采样协方差矩阵及信号导向矢量矩阵和干扰导向矢量矩阵，并利用波束空间法求解信号协方差矩阵Rx；二：优化并求解鲁棒自适应波束形成算法模型，得到波束形成器权值w；三：将信号协方差矩阵Rx波束形成器权值w作为初始值迭代优化，直至收敛，得到最终的波束形成器权值wopt。本发明用于智能天线技术领域。
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公开(公告)号：CN107330425B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201710744286.8
申请日：2017-08-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于压缩协方差矩阵感知的鲁棒阵列波束形成方法，本发明涉及基于压缩协方差矩阵感知的鲁棒阵列波束形成方法。本发明为了解决阵列误差建模为SIRV模型及非理想压缩感知条件下现有波束形成算法波束空间谱主旁瓣比不高，以及自适应波束形成输出SINR值低的问题。本发明包括：一：构造信号协方差矩阵Rx的表达式，利用采样协方差矩阵及信号导向矢量矩阵和干扰导向矢量矩阵，并利用波束空间法求解信号协方差矩阵Rx；二：优化并求解鲁棒自适应波束形成算法模型，得到波束形成器权值w；三：将信号协方差矩阵Rx波束形成器权值w作为初始值迭代优化，直至收敛，得到最终的波束形成器权值wopt。本发明用于智能天线技术领域。
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公开(公告)号：CN110348402B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201910637642.5
申请日：2019-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种结合特征频率的期望似然的信号检测方法，属于信号检测技术领域。本发明首先由信号的采样数据建立数据协方差矩阵，并得到该数据协方差矩阵的特征向量的傅立叶变换Wm(θk)；然后将所得Wm(θk)的频谱的峰值点所在频率定义为特征频率，计算结合特征频率的期望似然统计量，计算特征向量检测门限；再利用数值方法计算结合特征频率的期望似然统计量门限；最后由得到的新的二元假设检验公式得到检测结果。本发明解决了现有技术在低信噪比的情况下，检测概率低的问题。本发明可用于低信噪比情况下的信号检测。
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公开(公告)号：CN110348402A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910637642.5
申请日：2019-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种结合特征频率的期望似然的信号检测方法，属于信号检测技术领域。本发明首先由信号的采样数据建立数据协方差矩阵，并得到该数据协方差矩阵的特征向量的傅立叶变换Wm(θk)；然后将所得Wm(θk)的频谱的峰值点所在频率定义为特征频率，计算结合特征频率的期望似然统计量，计算特征向量检测门限；再利用数值方法计算结合特征频率的期望似然统计量门限；最后由得到的新的二元假设检验公式得到检测结果。本发明解决了现有技术在低信噪比的情况下，检测概率低的问题。本发明可用于低信噪比情况下的信号检测。
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公开(公告)号：CN109245814A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811069841.2
申请日：2018-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04B7/08
Abstract: 基于极大似然重采样的自适应波束形成方法。现有的抑制干扰信号的影响过程中，无法去除期望信号的信息对于抑制干扰效果的影响。本发明是计算接收信号的M个快拍采样数据的协方差矩阵；利用粒子滤波器及波束空间处理方法处理估计的协方差矩阵，得到估计的噪声加干扰协方差矩阵并计算矩阵对应的极大似然估计，选出h个较大的极大似然估计及对应的噪声加干扰协方差矩阵；将h个估计进行归一化，得到噪声加干扰协方差矩阵权值；将获得的估计的噪声加干扰协方差矩阵乘以噪声加干扰协方差矩阵权值进行加和，得到最终估计的结果并带入到波束形成权矢量的计算公式中，得到波束形成权矢量。本发明方法相比于常用的标准Capon波束形成，可以减小期望信号信息对于抑制干扰效果的影响。
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