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公开(公告)号：CN109194594B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201810988949.5
申请日：2018-08-28
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于连续载波聚合的相位噪声抑制方法。本发明设计了一种利用信道稀疏特性抑制相位噪声的方法。该发明首先对接收信号做频域变换，然后从中提取导频的接收信号，初步估计信道冲激响应，接着利用信道冲激响应(CIR)的稀疏特性设计一种时域滤波器，对其做进一步估计，然后通过FFT运算得到信道频域响应进而估计出传输数据。本发明联合信道估计和CPE校正得到的信道冲激响应解决了CPE不能从CIR分离出来的问题，并且在不具有信道先验信息的情况下对由相位噪声引起的两种失真——共同相位误差(CPE)和载波间干扰(ICI)同时进行了抑制，弥补了传统方法在CPE和ICI抑制方面的不足。
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公开(公告)号：CN109194594A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810988949.5
申请日：2018-08-28
申请人： 电子科技大学 , 电子科技大学广东电子信息工程研究院
CPC分类号： H04L25/0224 , H04L25/0212 , H04L25/022 , H04L25/03012 , H04L25/03159 , H04L25/03821
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于连续载波聚合的相位噪声抑制方法。本发明设计了一种利用信道稀疏特性抑制相位噪声的方法。该发明首先对接收信号做频域变换，然后从中提取导频的接收信号，初步估计信道冲激响应，接着利用信道冲激响应(CIR)的稀疏特性设计一种时域滤波器，对其做进一步估计，然后通过FFT运算得到信道频域响应进而估计出传输数据。本发明联合信道估计和CPE校正得到的信道冲激响应解决了CPE不能从CIR分离出来的问题，并且在不具有信道先验信息的情况下对由相位噪声引起的两种失真——共同相位误差(CPE)和载波间干扰(ICI)同时进行了抑制，弥补了传统方法在CPE和ICI抑制方面的不足。
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公开(公告)号：CN110471036A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910782201.4
申请日：2019-08-23
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于信号与信息处理技术领域，涉及一种用于大阵列近场聚焦中的假目标清扫方法。本发明首先利用深度学习算法估计目标个数，然后将其作为清扫算法的迭代次数。在进行近场距离-方位维聚焦成像后，迭代开始，每次寻找当前图像中峰值最大的点并重构位于该点处目标的成像结果，然后从图像域中去掉计算出来的结果得到新的图像。迭代结束后最终得到的图像就是清扫后的结果。本发明联合基于深度学习的目标个数估计对假目标清扫算法建立门限判定准则，避免了每次迭代计算门限的繁琐步骤，提高了计算精度，解决了传统优化布阵所无法解决的大阵列近场聚焦成像上由于随机阵高旁瓣造成的假目标问题。
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公开(公告)号：CN110208751A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910541393.X
申请日：2019-06-21
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/295
摘要： 本发明属于雷达信号处理技术领域，涉及一种基于GPU加速的雷达信号旁瓣对消实现方法。本发明利用GPU的高速并行计算能力，对算法进行并行优化，使之能够适用GPU的高速并行计算能力；在GPU运算中使用共享内存方法，减少内存访问量，提高运算速度；实现了对主副通道数可变的回波信号的旁瓣对消，利用GPU并行处理，满足实时性要求。在GPU显存充足的情况下，可以支持多脉冲的信号旁瓣对消处理，并保持运算时间满足实时性要求。
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公开(公告)号：CN110865339A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911196754.8
申请日：2019-11-29
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/02
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种超稀疏广域分布式阵列的栅瓣抑制方法。本发明提出了一种视场范围内无栅瓣的超稀疏广域分布式阵列栅瓣抑制技术，特征在于同时发射两个频率信号首先根据天线阵列模型得到天线阵列流型公式，然后计算两个频点的相位差，接着计算在保证不产生栅瓣情况下的信号频差范围，得到信号频差范围后，在发射端同时发射两个频率信号，使两信号载频的差值在此频差范围之内，这样双频情况下计算阵列加权输出将得到没有栅瓣的波束图。本发明利用两个频点间的偏差确保不出现相位模糊，解决了超稀疏广域分布式天线阵列出现的栅瓣问题，突破了现有栅瓣抑制方法技术风险大与优化效果差的缺点。
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公开(公告)号：CN110865339B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN201911196754.8
申请日：2019-11-29
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/02
摘要： 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种超稀疏广域分布式阵列的栅瓣抑制方法。本发明提出了一种视场范围内无栅瓣的超稀疏广域分布式阵列栅瓣抑制技术，特征在于同时发射两个频率信号首先根据天线阵列模型得到天线阵列流型公式，然后计算两个频点的相位差，接着计算在保证不产生栅瓣情况下的信号频差范围，得到信号频差范围后，在发射端同时发射两个频率信号，使两信号载频的差值在此频差范围之内，这样双频情况下计算阵列加权输出将得到没有栅瓣的波束图。本发明利用两个频点间的偏差确保不出现相位模糊，解决了超稀疏广域分布式天线阵列出现的栅瓣问题，突破了现有栅瓣抑制方法技术风险大与优化效果差的缺点。
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公开(公告)号：CN110471036B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201910782201.4
申请日：2019-08-23
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明属于信号与信息处理技术领域，涉及一种用于大阵列近场聚焦中的假目标清扫方法。本发明首先利用深度学习算法估计目标个数，然后将其作为清扫算法的迭代次数。在进行近场距离‑方位维聚焦成像后，迭代开始，每次寻找当前图像中峰值最大的点并重构位于该点处目标的成像结果，然后从图像域中去掉计算出来的结果得到新的图像。迭代结束后最终得到的图像就是清扫后的结果。本发明联合基于深度学习的目标个数估计对假目标清扫算法建立门限判定准则，避免了每次迭代计算门限的繁琐步骤，提高了计算精度，解决了传统优化布阵所无法解决的大阵列近场聚焦成像上由于随机阵高旁瓣造成的假目标问题。
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