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公开(公告)号：CN111381226B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010397950.8
申请日：2020-05-12
申请人： 长安大学
IPC分类号： G01S11/06
摘要： 本发明公开了一种基于多频段接收信号强度的测距增强方法，首先布置发射节点、目标节点，针对选择的N个特定频带，使用射频接收机对信道进行测量，收集每个频带上的接收功率，并记录发射机—接收机真实距离，并分别构建可视距场景、非可视距场景下的样本集；分别针对所述样本集估计对应场景下每个子频带的路径损耗指数，计算N个频带上所得的阴影衰落效应的协方差矩阵；估计发射机与接收机之间的距离，本发明考虑到频率因素对路径损耗指数的影响，利用多频带测距，采用与频率相关的路径损耗指数，并结合多个频带阴影衰落的协方差矩阵，估计目标与发射端的距离，减小模型不匹配带来的精度下降的问题，克服接收功率变化较大的缺点，提高测距精度。
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公开(公告)号：CN116366406A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310395171.8
申请日：2023-04-14
申请人： 长安大学
IPC分类号： H04L25/02 , H04B17/309
摘要： 本发明公开基于阵列空间先验的变分Tensor密集多径参数估计方法和装置，涉及数字信号处理及无线通信技术领域，包括：根据收发端天线阵列进行Tensor信道矩阵的构造；基于阵列空间的先验假设施加空间相关性；对变分贝叶斯参数进行高层先验假设；通过平均场理论进行变分贝叶斯的迭代，推断所需估计超参数的后验分布，进行秩的消减与参数的估计；抵达变分迭代终止条件时迭代终止。本发明自动进行了秩的消减与参数的估计；抵达变分迭代的终止条件。本发明的算法估计性能与Tensor已知秩CP算法重合，且优于传统Tensor变分方法。
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公开(公告)号：CN111600665B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010399019.3
申请日：2020-05-12
申请人： 长安大学
IPC分类号： H04B17/309 , H04B17/364 , H04B17/391 , H04W24/08
摘要： 本发明公开了一种基于ARIMA滤波器的SAGE信道参数估计方法，包括以下步骤：信道参数初始化；初始化漫散射分量的ARIMA滤波器，使用测量数据减去初始化时估计得到的可视距分量和强反射/散射分量，从而对漫散射分量进行初始化；建立漫散射分量的ARIMA模型；基于漫散射分量的ARIMA模型，设计ARIMA滤波器；采用基于ARIMA滤波器的SAGE信道估计方法依次计算每条路径的参数，使用ARIMA滤波器对测量信号进行滤波处理，使用SAGE算法基于滤波后的信号进行迭代优化，估计每条路径的信道参数，对ARIMA滤波器的参数也进行更新，估计漫散射分量，仿真结果表明与传统的SAGE算法相比，在真实电波传播环境下本发明方法可以更准确的估计出可视距分量、强反射分量以及漫散射分量的信道参数。
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公开(公告)号：CN111381226A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN202010397950.8
申请日：2020-05-12
申请人： 长安大学
IPC分类号： G01S11/06
摘要： 本发明公开了一种基于多频段接收信号强度的测距增强方法，首先布置发射节点、目标节点，针对选择的N个特定频带，使用射频接收机对信道进行测量，收集每个频带上的接收功率，并记录发射机—接收机真实距离，并分别构建可视距场景、非可视距场景下的样本集；分别针对所述样本集估计对应场景下每个子频带的路径损耗指数，计算N个频带上所得的阴影衰落效应的协方差矩阵；估计发射机与接收机之间的距离，本发明考虑到频率因素对路径损耗指数的影响，利用多频带测距，采用与频率相关的路径损耗指数，并结合多个频带阴影衰落的协方差矩阵，估计目标与发射端的距离，减小模型不匹配带来的精度下降的问题，克服接收功率变化较大的缺点，提高测距精度。
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公开(公告)号：CN116366406B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202310395171.8
申请日：2023-04-14
申请人： 长安大学
IPC分类号： H04L25/02 , H04B17/309
摘要： 本发明公开基于阵列空间先验的变分Tensor密集多径参数估计方法和装置，涉及数字信号处理及无线通信技术领域，包括：根据收发端天线阵列进行Tensor信道矩阵的构造；基于阵列空间的先验假设施加空间相关性；对变分贝叶斯参数进行高层先验假设；通过平均场理论进行变分贝叶斯的迭代，推断所需估计超参数的后验分布，进行秩的消减与参数的估计；抵达变分迭代终止条件时迭代终止。本发明自动进行了秩的消减与参数的估计；抵达变分迭代的终止条件。本发明的算法估计性能与Tensor已知秩CP算法重合，且优于传统Tensor变分方法。
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公开(公告)号：CN115114571A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210731975.6
申请日：2022-06-26
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开一种基于核主成分分析增强无监督学习的非视距识别方法，涉及无线通信与定位导航技术领域，包括：S1，设计并开展室内信道测量活动，收集视距和非视距传播条件下的信道状态信息；S2，通过快速傅里叶逆变换将频域的信道状态信息转换为时域的信道脉冲响应；S3，基于信道脉冲响应提取出8种无线信道特征参数；S4，利用皮尔逊相关系数计算出不同特征之间的相关性；S5，基于核主成分分析方法获取主成分，找到所有特征的最优子集；S6，将S5得到的最优子集作为k‑means、GMM和FCM聚类算法的输入进行LOS和NLOS识别。本发明利用核主成分分析提取出最优的特征子集，寻找最优特征子集，减少了工作量，降低了输入特征的维度，识别的精度显著提高。
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公开(公告)号：CN111600665A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010399019.3
申请日：2020-05-12
申请人： 长安大学
IPC分类号： H04B17/309 , H04B17/364 , H04B17/391 , H04W24/08
摘要： 本发明公开了一种基于ARIMA滤波器的SAGE信道参数估计方法，包括以下步骤：信道参数初始化；初始化漫散射分量的ARIMA滤波器，使用测量数据减去初始化时估计得到的可视距分量和强反射/散射分量，从而对漫散射分量进行初始化；建立漫散射分量的ARIMA模型；基于漫散射分量的ARIMA模型，设计ARIMA滤波器；采用基于ARIMA滤波器的SAGE信道估计方法依次计算每条路径的参数，使用ARIMA滤波器对测量信号进行滤波处理，使用SAGE算法基于滤波后的信号进行迭代优化，估计每条路径的信道参数，对ARIMA滤波器的参数也进行更新，估计漫散射分量，仿真结果表明与传统的SAGE算法相比，在真实电波传播环境下本发明方法可以更准确的估计出可视距分量、强反射分量以及漫散射分量的信道参数。
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