传感器阵列的信号处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113326650B

    公开(公告)日:2023-08-22

    申请号:CN202011606972.7

    申请日:2020-12-30

    Abstract: 本发明实施例公开了一种传感器阵列的信号处理方法、装置、设备及存储介质,其中,所述传感器阵列的信号处理方法,包括:真实阵列分布分配;真实阵列规模设置;虚拟阵列生成;差分合成阵列生成;设置目标函数;阵列优化。由信号频谱虚拟出有效阵元,使得无需设置阵元间距为半波长也能保证阵列对伪峰的抑制能力,有效降低阵元间的互耦效应;同时,由于从信号带宽虚拟出有效阵元,在形成差分合成阵列时,极大提升了合成阵列的规模,继而提升了合成阵列的自由度与对到达角的分辨能力;通过优化阵列位置,实现了合成阵列方向图性能的提升,改善了对信号二维到达角估计的性能。

    传感器阵列的信号处理方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN113326650A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202011606972.7

    申请日:2020-12-30

    Abstract: 本发明实施例公开了一种传感器阵列的信号处理方法、装置、设备及存储介质,其中,所述传感器阵列的信号处理方法,包括:阵列分布分配;阵列规模设置;虚拟阵列生成;差分合成阵列生成;设置目标函数;阵列优化。由信号频谱虚拟出有效阵元,使得无需设置阵元间距为半波长也能保证阵列对伪峰的抑制能力,有效降低阵元间的互耦效应;同时,由于从信号带宽虚拟出有效阵元,在形成差分合成阵列时,极大提升了合成阵列的规模,继而提升了合成阵列的自由度与对到达角的分辨能力;通过优化阵列位置,实现了合成阵列方向图性能的提升,改善了对信号二维到达角估计的性能。

    基于宽带信号的阵列OTA阵形校准方法及校准系统

    公开(公告)号:CN113114390A

    公开(公告)日:2021-07-13

    申请号:CN202110481830.0

    申请日:2021-04-30

    Inventor: 王敏 王海明 刘超

    Abstract: 本发明公开了一种基于宽带信号的阵列OTA阵形校准方法及校准系统,该校准方法采用已知的宽带OFDM信号作为阵列测试信号,主要包括如下步骤:(1)若干已知方位上的阵列宽带OTA测试;(2)待校准阵列系统误差建模;(3)归一化阵列流形波程差因子的频域去噪,即中心频点上阵元波程差误差的估计;(4)在中心频点执行窄带有源阵形校准算法。本方案利用阵元位置的频率无关特性和OFDM信号子载波频率的等差特性,将归一化阵列流形的波程差因子在频域取平均作为其在中心频点上估计值,以降低噪声影响,提高了阵形校准的精度。相比于传统的窄带阵形校准方法,该方法可利用频域去噪替代时域去噪和空间域去噪方法,大大降低了阵列测试成本和校准算法计算量。

    二维到达角估计方法、装置、设备、介质和程序产品

    公开(公告)号:CN118311499A

    公开(公告)日:2024-07-09

    申请号:CN202410164387.8

    申请日:2024-02-02

    Abstract: 本申请涉及一种二维到达角估计方法、装置、设备、介质和程序产品。该方法包括:获取目标阵列接收到的原始接收信号,并确定原始接收信号对应的协方差矩阵;根据协方差矩阵进行角度估计,得到估计出的到达角角度,在原始接收信号中剔除到达角角度对应的接收信号,得到残余接收信号;迭代根据残余接收信号确定残余接收信号对应的残余协方差矩阵,并根据残余协方差矩阵得到新的到达角角度,直到满足停止条件为止,根据估计出的到达角角度得到估计出的目标角度集合。采用本方法进行角度估计,通过不断迭代将估计出的角度对应的接收信号剔除,避免了在接收信号中强弱信号同时存在时,强信号对弱信号估计产生的干扰,提高了到达角估计的精度。

    无线信道建模方法、计算机设备和存储介质

    公开(公告)号:CN116208277A

    公开(公告)日:2023-06-02

    申请号:CN202310209283.X

    申请日:2023-03-06

    Abstract: 本申请涉及一种无线信道建模方法、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取小尺度信道矩阵样本;生成第一分布矩阵;第一分布矩阵为独立同分布的复正态随机矩阵;根据小尺度信道矩阵样本,生成第一定值矩阵、第二定值矩阵和第二分布矩阵;第一定值矩阵用于反映视距分量能量耦合能力,第二定值矩阵用于反映散射分量能量耦合能力,第二分布矩阵的各元素为相互独立的广义伽马分布随机变量的幂次;根据第一定值矩阵、第二定值矩阵、第一分布矩阵、第二分布矩阵和小尺度信道矩阵样本,获取目标信道矩阵。采用本方法能够实现普遍适用于任意应用场景的GBSM和CBSM统计特性上的等价。

    基于宽带信号的阵列OTA阵形校准方法及校准系统

    公开(公告)号:CN113114390B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202110481830.0

    申请日:2021-04-30

    Inventor: 王敏 王海明 刘超

    Abstract: 本发明公开了一种基于宽带信号的阵列OTA阵形校准方法及校准系统,该校准方法采用已知的宽带OFDM信号作为阵列测试信号,主要包括如下步骤:(1)若干已知方位上的阵列宽带OTA测试;(2)待校准阵列系统误差建模;(3)归一化阵列流形波程差因子的频域去噪,即中心频点上阵元波程差误差的估计;(4)在中心频点执行窄带有源阵形校准算法。本方案利用阵元位置的频率无关特性和OFDM信号子载波频率的等差特性,将归一化阵列流形的波程差因子在频域取平均作为其在中心频点上估计值,以降低噪声影响,提高了阵形校准的精度。相比于传统的窄带阵形校准方法,该方法可利用频域去噪替代时域去噪和空间域去噪方法,大大降低了阵列测试成本和校准算法计算量。

    多径时延确定方法、装置、设备、存储介质

    公开(公告)号:CN116094895A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202310107445.9

    申请日:2023-02-07

    Inventor: 马捷 朱勇 王海明

    Abstract: 本申请涉及一种多径时延确定方法、装置、设备、存储介质。所述方法包括:获取接收端接收到的接收信号,并根据接收信号确定接收信号的时延谱向量,根据时延谱向量的实部和虚部确定待输入向量,将待输入向量输入目标模型,得到接收信号的时延谱预测向量;目标模型根据接收信号样本和发送信号样本的真实时延谱向量对初始模型进行训练得到,接收信号样本为对初始接收信号样本叠加不同信噪比下的噪声后得到的样本,接收信号样本为发送端发送发送信号样本后接收端接收到的信号样本,根据时延谱预测向量,确定接收信号包括的各簇的多径时延。采用本方法能够提高多径时延确定的效率。

    一种非线性放大三维信号调制解调方法及装置

    公开(公告)号:CN115801526B

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202211437603.9

    申请日:2022-11-17

    Applicant: 东南大学

    Inventor: 王海明 范敏

    Abstract: 本发明公开了一种非线性放大三维信号调制解调方法及装置。该方法利用无线传输系统实现具有斯托克斯约束的三维调制,发射端由三维调制产生的两路信号分别独立正交通过工作在非线性放大的功率放大器和天线进行信号发射。接收端通过极化正交的天线或单天线获取存在非线性畸变的接收信号。利用两路调制符号的斯托克斯约束关系,对接收信号幅度和相位的非线性畸变进行估计和补偿。本发明可应用于单载波频域均衡无线传输系统,利用具有斯托克斯约束的三维调制进行信息传输。即使功率放大器工作在非线性区甚至于饱和放大区,所提方法使得无线接收机仍然实现高性能接收,从而显著提升无线通信系统的功率效率。

    一种机器学习辅助的片上变压器自动综合方法

    公开(公告)号:CN119227514A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411247100.4

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明公开了一种机器学习辅助的片上变压器自动综合方法,首先设定片上变压器电参数目标和工艺约束;使用逆向人工神经网络快速预测得到一组结构参数作为初始解;接着对结构参数进行随机采样,其中一部分样本空间为初始解周围浮动得到,并进行全波电磁仿真获取样本;将样本全波仿真数据进行压缩,进而引入片上变压器先验知识训练GPR代理模型,使得模型的维度降低且预测准确度更高;然后进行全局优化,通过初始解约束优化范围,并进一步采用不同置信下限常数带来的多路径优化增强算法的收敛性和探索性。本发明采用逆向网络和正向优化相结合的算法,在保证准确度的同时具有更低的计算成本和更高的优化速度,推动了片上无源器件设计的自动化和智能化。

    一种基于多路径的机器学习辅助天线设计方法

    公开(公告)号:CN113609677B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202110895938.4

    申请日:2021-08-05

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多路径的机器学习辅助天线设计方法,该方法利用深度高斯过程回归机器学习算法对多保真度训练集数据进行学习,得到代理模型;基于置信下界预筛分的方法,提出多路径的策略,在利用进化算法对代理模型进行全局最优值预测时,不同的置信下界常数动态权衡算法的收敛性和探索性,以多条路径进行全局最优解的搜索。该方法保证算法收敛速度的同时具体有鲁棒性。

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