公开(公告)号：CN111770528B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202010587975.4

申请日：2020-06-24

申请人： 长安大学

发明人： 刘鑫一 ,  王威 ,  谢景丽 ,  侯俊 ,  庞继龙 ,  徐志麟 ,  贾爱琳 ,  畅田田 ,  李岩

IPC分类号： H04W24/08 ,  H04B17/309

摘要： 本发明公开了一种基于信道参数萃取方法的视距与非视距识别方法及装置，方法具体为：对测量得到的信道信息，进行处理获得信道状态信息CSI；对信道状态信息进行傅里叶反变化，得到对应的信道冲击响应CIR；基于有限带宽信道冲击响应估计多径数目；使用高分辨率信道参数萃取算法估计得出每条路径的时延tau,复振幅amp；定义第一条路径功率和其他路径功率总和的比值为K‑值；根据萃取出的复振幅amp与时延tau计算RMS延迟扩展；根据K‑值和RMS延迟扩展2维散点图判别当前传播条件为可视距环境或者非可视距环境；使用SAGE/ESPRIT算法对信道的相关参数精准估计，采用两个特征来视距/非视距识别，相比较单一特征，增加了识别的准确率。

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

发明人： 王威 ,  姜苏英 ,  侯俊 ,  刘鑫一 ,  张旭 ,  贾爱琳 ,  畅田田

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。

公开(公告)号：CN111770528A

公开(公告)日：2020-10-13

申请号：CN202010587975.4

申请日：2020-06-24

申请人： 长安大学

发明人： 刘鑫一 ,  王威 ,  谢景丽 ,  侯俊 ,  庞继龙 ,  徐志麟 ,  贾爱琳 ,  畅田田 ,  李岩

IPC分类号： H04W24/08 ,  H04B17/309

摘要： 本发明公开了一种基于信道参数萃取方法的视距与非视距识别方法及装置，方法具体为：对测量得到的信道信息，进行处理获得信道状态信息CSI；对信道状态信息进行傅里叶反变化，得到对应的信道冲击响应CIR；基于有限带宽信道冲击响应估计多径数目；使用高分辨率信道参数萃取算法估计得出每条路径的时延tau,复振幅amp；定义第一条路径功率和其他路径功率总和的比值为K-值；根据萃取出的复振幅amp与时延tau计算RMS延迟扩展；根据K-值和RMS延迟扩展2维散点图判别当前传播条件为可视距环境或者非可视距环境；使用SAGE/ESPRIT算法对信道的相关参数精准估计，采用两个特征来视距/非视距识别，相比较单一特征，增加了识别的准确率。

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

发明人： 王威 ,  畅田田 ,  姜苏英 ,  李馨 ,  侯俊 ,  刘鑫一 ,  陈鹏 ,  王雨凡 ,  吉彪彪

IPC分类号： G06F17/14 ,  G06F17/15 ,  G06F17/16 ,  G06K9/62

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。

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

发明人： 王威 ,  姜苏英 ,  侯俊 ,  刘鑫一 ,  张旭 ,  贾爱琳 ,  畅田田

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。