一种大规模多输入多输出频分双工系统下行信道估计方法

    公开(公告)号:CN115001910A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210731685.1

    申请日:2022-06-25

    申请人: 复旦大学

    摘要: 本发明属于通信技术领域,具体一种大规模多输入多输出频分双工系统下行信道估计方法。本发明方法是基于深度学习技术的,设计两个深度神经网络,分别用于将上行信道信息映射成多径信息,将上行多径信息映射成上行多径信息;具体步骤包括:建立基于正交频分复用的多输入多输出频分双工系统模型,初始化上行信道以及下行信道;建立上行路径信息和下行路径信息之间的映射;对接受信号进行预处理,通过上行信道数据与上行信道路径矩阵数据训练更新神经网络权重,使基站能从上行信道得到上行信道路径矩阵;经过结构参数优化,得到经训练的网络模型,用于下行信道估计。本发明可避免压缩感知法所带来的复杂度爆炸问题,实现下行信道快速准确估计。

    一种基于毫米波伪随机调相连续波雷达的二维角度估计方法

    公开(公告)号:CN118244225A

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202410305837.0

    申请日:2024-03-18

    申请人: 复旦大学

    摘要: 本发明属于信号处理技术领域,具体为一种基于毫米波伪随机调相连续波雷达的二维角度估计方法。本发明包括采用单基地L型均匀天线阵列,发送端采用相同伪随机码经过外部码变换形成相互正交的发射信号;接收端将阵元接收数据与发射信号进行匹配滤波和累积,提取存在目标位置信息的数据,经过傅里叶变换提取目标速度信息的数据,然后通过发送端的外部码信息构建虚拟矩阵,并划分子空间阵列,子空间阵列的行数根据匹配滤波和傅里叶变换结果决定;最后采用ESPRIT算法,估计目标方位角和俯仰角。本发明可避免复杂度较高的谱峰搜索,提高运算效率,满足实时性要求;同时有效防止目标距离、速度与方位角、俯仰角以及方位角和俯仰角之间配对错误。

    一种大规模多输入多输出频分双工系统下行信道估计方法

    公开(公告)号:CN115001910B

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202210731685.1

    申请日:2022-06-25

    申请人: 复旦大学

    摘要: 本发明属于通信技术领域,具体一种大规模多输入多输出频分双工系统下行信道估计方法。本发明方法是基于深度学习技术的,设计两个深度神经网络,分别用于将上行信道信息映射成多径信息,将上行多径信息映射成上行多径信息;具体步骤包括:建立基于正交频分复用的多输入多输出频分双工系统模型,初始化上行信道以及下行信道;建立上行路径信息和下行路径信息之间的映射;对接受信号进行预处理,通过上行信道数据与上行信道路径矩阵数据训练更新神经网络权重,使基站能从上行信道得到上行信道路径矩阵;经过结构参数优化,得到经训练的网络模型,用于下行信道估计。本发明可避免压缩感知法所带来的复杂度爆炸问题,实现下行信道快速准确估计。