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公开(公告)号：CN117499194A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311506822.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态信息估计采样频率偏移的方法及装置，涉及Wi‑Fi感知技术领域，包括以下步骤：信号发送端发送Wi‑Fi帧给信号接收端；获取各个帧的CSI；提取CSI，计算其相位斜率并组成序列；根据CSI校正各帧的精确到达时间并组成序列；将相位斜率序列以及精确接收时间序列进行拟合，计算出粗糙的SFO平均值；扫描粗糙的SFO平均值附近的可能值，取谱分析的峰值作为精确的SFO估计值；将精确的SFO估计值作为追踪段的初始值，使用粒子滤波法，得到SFO随时间变化的序列。本发明可以在不修改硬件设备及帧结构的情况下，实现高精度的SFO估计，提高Wi‑Fi感知的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114760173A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210410241.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法，包括以下步骤：S1、通过Wi‑Fi信号接收端接收Wi‑Fi信号发送端发送的Wi‑Fi帧，处理得到每个Wi‑Fi帧的CSI；S2、通过Wi‑Fi信号接收端对每个Wi‑Fi帧的CSI的相位数据插值，并进行周期化处理得到相位时序数据；S3、通过LSP算法对相位时序数据进行谱分析，进而进行超分辨率谱分析得到谱分析结果的峰值响应及其对应频率；S4、根据谱分析结果的峰值响应及其对应频率完成载波频率偏移的估计。本方法通过零号子载波的使用规避了CSI中其它误差因素的影响；通过运用LSP及MUSIC算法实现在Tx非均匀发送或丢包情况下对CFO误差的鲁棒估计。
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公开(公告)号：CN117376069B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311399553.4
申请日：2023-10-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本申请公开了一种载波频率偏移的追踪方法及装置，接收多个含有自定义标志位的Wi‑Fi帧，得到相位序列和接收时间序列，根据自定义标志位确定训练段和追踪段，然后根据相位序列计算出训练段相邻帧的相位差序列，根据时间序列计算出训练段的差分时间序列，进行一阶线性拟合得到训练段的CFO估计值，最后根据训练段的CFO估计值对无迹卡尔曼滤波器进行初始化，通过初始化的无迹卡尔曼滤波器和训练段的CFO估计值预测修正追踪段的CFO估计值，输出CFO长期测量值序列，来对信道状态信息的载波频率偏移进行长期追踪，通过无迹卡尔曼滤波器还能到达精度高、实现简单、鲁棒性较强、适用于广泛应用场景的效果。
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公开(公告)号：CN117320040B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311290479.2
申请日：2023-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态信息的载波频偏误差长期动态估计方法，包括如下步骤：发送端向接收端发送若干Wi‑Fi帧，接收端对各帧的信道状态信息进行DC号子载波插值，并划分为训练段帧和追踪段帧，获得两者对应的相位序列和时间序列；通过plomb功率谱估计算法和MUSIC算法对训练段帧的相位序列进行谱估计得到训练段帧载波频率偏移的估计值；通过训练段帧载波频率偏移的估计值构建出追踪段帧的预测重构序列，校准该预测重构序列得到校准重构序列，并通过该校准重构序列得到追踪段帧的估计重构序列和重构残差序列，最后将重构残差序列补偿到估计重构序列得到追踪段帧的动态估计序列。本发明通过补偿机制实现对CFO的长期动态估计，大幅提高估计精确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117640316A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311368409.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于信道状态信息中载波频偏追踪的粒子滤波方法，包括如下步骤：通过ESPRIT算法对训练段帧相位序列进行谱估计得到训练段帧的载波频率偏移估计值；构建用于载波频率偏移追踪的粒子滤波器的状态向量,所述状态向量包括4个状态变量，通过状态转移函数分别计算4个状态变量在t状态的先验粒子集合；通过先验粒子集合与相位序列计算粒子权重集合；通过粒子权重集合对先验粒子集合重采样，构建4个状态变量的后验粒子集合；通过后验粒子集合的期望作为4个状态变量的后验预测值。本发明采用ESPRIT算法，并进行粒子滤波得到载波频率偏移估计值序列,具有高鲁棒、低计算开销以及估计值精确度高的有益效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117640316B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202311368409.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于信道状态信息中载波频偏追踪的粒子滤波方法，包括如下步骤：通过ESPRIT算法对训练段帧相位序列进行谱估计得到训练段帧的载波频率偏移估计值；构建用于载波频率偏移追踪的粒子滤波器的状态向量,所述状态向量包括4个状态变量，通过状态转移函数分别计算4个状态变量在t状态的先验粒子集合；通过先验粒子集合与相位序列计算粒子权重集合；通过粒子权重集合对先验粒子集合重采样，构建4个状态变量的后验粒子集合；通过后验粒子集合的期望作为4个状态变量的后验预测值。本发明采用ESPRIT算法，并进行粒子滤波得到载波频率偏移估计值序列,具有高鲁棒、低计算开销以及估计值精确度高的有益效果。
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公开(公告)号：CN117478469A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311412342.X
申请日：2023-10-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本申请公开了一种载波频率偏移追踪方法及装置，首先接收发送端发送的Wi‑Fi帧，对信道状态信息测量得到相位序列及接收时间序列，区分训练段帧和追踪段帧，然后采用plomb功率谱估计算法与多重信号分类算法对相位序列及接收时间序列进行处理得到训练段帧的CFO估计值，在追踪段帧中对卡尔曼滤波器进行初始化，并根据训练段帧的CFO估计值、解卷绕后的DC号子载波相位以及接收时间序列的帧间隔得到状态描述参数，根据状态描述参数计算后验预测值和后验估计协方差矩阵，最后更新先验预测协方差矩阵，对追踪段帧进行循环运算得到多个后验预测值，完成对CFO的长期追踪，通过结合谱估计算法、多重信号分类算法、卡尔曼滤波器对CFO动态追踪，具有一定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117320040A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311290479.2
申请日：2023-10-08
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态信息的载波频偏误差长期动态估计方法，包括如下步骤：发送端向接收端发送若干Wi‑Fi帧，接收端对各帧的信道状态信息进行DC号子载波插值，并划分为训练段帧和追踪段帧，获得两者对应的相位序列和时间序列；通过plomb功率谱估计算法和MUSIC算法对训练段帧的相位序列进行谱估计得到训练段帧载波频率偏移的估计值；通过训练段帧载波频率偏移的估计值构建出追踪段帧的预测重构序列，校准该预测重构序列得到校准重构序列，并通过该校准重构序列得到追踪段帧的估计重构序列和重构残差序列，最后将重构残差序列补偿到估计重构序列得到追踪段帧的动态估计序列。本发明通过补偿机制实现对CFO的长期动态估计，大幅提高估计精确度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114760173B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210410241.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于谱分析优化的载波频偏估计方法，包括以下步骤：S1、通过Wi‑Fi信号接收端接收Wi‑Fi信号发送端发送的Wi‑Fi帧，处理得到每个Wi‑Fi帧的CSI；S2、通过Wi‑Fi信号接收端对每个Wi‑Fi帧的CSI的相位数据插值，并进行周期化处理得到相位时序数据；S3、通过LSP算法对相位时序数据进行谱分析，进而进行超分辨率谱分析得到谱分析结果的峰值响应及其对应频率；S4、根据谱分析结果的峰值响应及其对应频率完成载波频率偏移的估计。本方法通过零号子载波的使用规避了CSI中其它误差因素的影响；通过运用LSP及MUSIC算法实现在Tx非均匀发送或丢包情况下对CFO误差的鲁棒估计。
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公开(公告)号：CN117499194B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202311506822.2
申请日：2023-11-13
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 本发明公开了一种基于信道状态信息估计采样频率偏移的方法及装置，涉及Wi‑Fi感知技术领域，包括以下步骤：信号发送端发送Wi‑Fi帧给信号接收端；获取各个帧的CSI；提取CSI，计算其相位斜率并组成序列；根据CSI校正各帧的精确到达时间并组成序列；将相位斜率序列以及精确接收时间序列进行拟合，计算出粗糙的SFO平均值；扫描粗糙的SFO平均值附近的可能值，取谱分析的峰值作为精确的SFO估计值；将精确的SFO估计值作为追踪段的初始值，使用粒子滤波法，得到SFO随时间变化的序列。本发明可以在不修改硬件设备及帧结构的情况下，实现高精度的SFO估计，提高Wi‑Fi感知的鲁棒性。
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