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

Applicant: 长安大学

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

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

Abstract: 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：CN118282808A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410287207.5

申请日：2024-03-13

Applicant: 长安大学

Inventor： 王威 ,  孙郁哲 ,  王雨凡

IPC: H04L25/02 ,  H04B17/345 ,  H04B17/391

Abstract: 本发明公开一种Robust变分Tensor信道估计及干扰定位方法及系统，方法包括：进行信道Tensor空间构造，得到三维Tensor；进行信道Tensor中的干扰交替先验假设；根据干扰项种类进行多维度的分层稀疏性诱导先验假设；构建不同干扰类型的先验假设，对不断改变的Tensor变分贝叶斯的处理维度，分别对不同类型的干扰进行估计；对Robust变分贝叶斯中因子矩阵和噪声精度进行先验假设；基于三维Tensor的数据结构，迭代进行Robust变分贝叶斯推断，估计所述先验假设中的超参数；对λ的后验分布进行多径消除操作；估计求得因子矩阵，并求解得到谐波参数[θ,φ,τ]值；解决在真实信道干扰下传统信息论方法对于秩估计的失效问题，解决由于干扰先验假设不具有物理实际意义的问题，实现参数估计与干扰时频定位。