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公开(公告)号：CN113267746A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110708110.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种基于组稀疏的加权宽带波达方向估计方法，通过采集各通道的接收数据；构建组稀疏下的观测模型；利用L1SVD方法处理所得组稀疏模型；引入加权操作，通过MUSIC算法的谱峰值构造的加权系数；获得最终宽带DOA估计结果；首先，采取去相关操作，之后引入正则化参数λ，得到加权的目标函数，再将其转化为二阶锥优化问题，求解后得到稀疏信号S，从而获得DOA估计结果；该种基于组稀疏的加权宽带波达方向估计方法，充分利用了组稀疏特性，有效降低了样本数量，提高了压缩性能及实时性能。该方法引入加权操作，保证了解的稀疏性，能够有效提升分辨率和估计精度。
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公开(公告)号：CN113093093A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110375800.1
申请日：2021-04-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于线性阵列波达方向估计的车辆定位方法，通过在已知道路宽度为b的道路上，贴近道路两侧对称放置线性阵列；计算各阵列接收车辆信号X的协方差矩阵R；构建协方差匹配模型，并利用非凸算法求解，得到最优解相应的无噪协方差矩阵利用角度估计方法恢复出角度即为车辆来向；结合阵列G、J分别得到的车辆来向及阵列G、J在道路上的位置，并利用三角函数求解车辆坐标。该方法充分利用了非凸算法的快速收敛性及稀疏线性阵列的高自由度，能够有效降低无网格类方法的计算复杂度和定位多于阵元数量的车辆，提高定位方法对高速、高密度行车场景的适应性，能够用于高密度、高速行车场景。
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公开(公告)号：CN109917329A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910297336.1
申请日：2019-04-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差匹配准则的L型阵列波达方向估计方法，方法首先在接收端构建L型阵列：利用不同预设数量的阵元分别建立阵元间距均为入射窄带信号波长一半的第一阵列x和第二阵列y，并以垂直形式叠加第一阵列x和第二阵列y；随后计算第一阵列x和第二阵列y的互相关矩阵，同时对互相关矩阵做矢量化操作得到虚拟阵列接收信号；然后再基于虚拟阵列接收信号根据协方差匹配准则构建优化模型，求解最优化模型得到最优解，并建立最优解的协方差矩阵；最后根据重构协方差矩阵通过多重信号分类方法估计得到入射信号的仰角和方位角大小，完成波达方向的估计操作；本发明可降低波达方向估计过程中噪声对估计结果的影响，提升分辨率和估计精度。
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公开(公告)号：CN114509729B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210148788.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种平面阵列下双基地MIMO雷达的高效无网格角度估计方法，通过建立双基地MIMO雷达平面阵列结构；利用建立的双基地MIMO雷达平面阵列结构接收信号，并对接收机采集到的接收信号x(t)建模；构造匹配滤波器，并将其作用于一个脉冲重复间隔内接收信号X，进而建立滤波后的阵列输出数据Y；构造原子集建立原子范数最小化优化问题并求解，重构二级Toeplitz矩阵；获得接收角DOA和发射角DOD；该方法不需要角度的预估计，有效避免阵列受到影响，能够突破网格划分的局限性，获得较高的精度，同时具有较低的计算复杂度，实时定位的计算效率高，可用于目标定位和目标探测。
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公开(公告)号：CN119030829A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410975708.2
申请日：2024-07-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 在多输入多输出通信系统中，可重构智能表面被认为是提高系统性能的关键技术之一。当系统在极高的频率(如太赫兹)下工作时，信道参数的稀疏性成为一个显著特征。为了有效地恢复这些信道参数，我们引入了一种基于原子范数的优化方法，利用角域中的稀疏特性来精确估计信道状态信息。在混合可重构智能表面场景下，随机激活元素的选择旨在降低可重构智能表面部署的成本，同时保持信道估计和定位的性能。仿真实验表明，该方法能够实现超分辨率信道估计，性能优于现有的正交匹配追踪方法。对各种性能指标的比较表明，所提出的方法具有明显的优势。这一优势对于在复杂环境中实现精确的定位服务至关重要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118938118A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410976507.4
申请日：2024-07-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于原子范数最小化的1比特低复杂度阵列结构的DOA估计方法，在接收端架构一种两级部分连接的混合模拟数字结构，并在ADC部分使用1比特ADC；利用架构的TL‑SC HAD阵列接收信号并建模；设计移相器网络初始值并得到输出信号；根据输出信号进行降维，建立原子范数最小化问题并根据恢复出的无噪分量，得到角度估计值；利用所得到的角度估计值更新移相器网络权重，重复进行角度估计，直到达到最大迭代次数或满意的估计精度，得到最终的角度估计值。该方法能够降低阵列的硬件成本和功耗，同时能够实现较高的估计精度。
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公开(公告)号：CN113541760B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202110823341.9
申请日：2021-07-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于能效的智能反射单元选择方法及使用该方法的物联网系统，信源通过在多个智能反射单元中选定的智能反射单元，实现与信宿协作通信，且选择单独工作时能量效率最大的智能反射单元作为选定的智能反射单元；信源向选定的智能反射单元发射信号，在信号到达该智能反射单元上时进行相应的反射，反射后的信号到达信宿，信宿解码出所需要的信息。该方法与随机选择相比，能够明显提高能效性能，进而提高通信质量。
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公开(公告)号：CN116774140A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310760528.8
申请日：2023-06-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于残差注意力网络的无网格信号源DOA估计方法，通过在接收端架构稀疏阵列，利用架构的稀疏阵列接收入射信号并建模；计算稀疏阵列接收信号的采样协方差矩阵，计算生成接收信号所对应的协方差矩阵张量；构造基于残差注意力网络的信号降噪重构网络CRN，将所得协方差矩阵张量输入到训练后的信号协方差降噪重构网络CRN，重构与稀疏阵列对应的均匀线性阵列的无噪协方差矩阵的首行向量的估计值；恢复无噪协方差矩阵并搜索信号源方向DOA；该方法与基于CNN的CRN相比，能够有效提高在高信噪比区域的DOA估计性能，能够使得CRN更加关注输入中的有效特征，由此，能够提升信号降噪重构网络CRN的回归性能，进一步地提高DOA估计性能。
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公开(公告)号：CN109917328B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910297320.0
申请日：2019-04-15
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于原子范数最小化的L型阵列波达方向估计方法，所述方法首先利用Nx个指定阵元构成一个阵元间距为入射窄带信号波长一半的第一阵列x，以及利用Ny个阵元构成一个阵元间距为入射窄带信号波长一半的第二阵列y，并在接收端构建由第一阵列x和第二阵列y组成的L型阵列；计算得到第一阵列x和第二阵列y的互相关矩阵，同时建立原子集合；然后，根据原子范数的定义，建立原子范数最小化问题，并根据最小化问题的最优解得到协方差矩阵；最后重构协方差矩阵，并基于重构后的协方差矩阵通过多重信号分类方法得到入射信号的仰角和方位角大小，完成波达方向的估计操作；本发明能够降低波达方向估计过程中噪声的影响，提升分辨率和估计精度。
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公开(公告)号：CN113709855B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110991626.3
申请日：2021-08-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W52/24 , H04W52/34 , H04B17/10 , H04B17/309 , H04W84/18
Abstract: 本发明提供一种基于物联网的无线通信与无线充电的双向智能反射单元选择方法，应用于物联网系统，物联网系统包括基站、用户和多个智能反射单元，基站、智能反射单元和用户以全双工模式在同一频段工作，双向选择控制器将考虑能量吸收情况下能量效率最大的智能反射单元作为选定的智能反射单元，基站与用户通过选定的智能反射单元协作通信；基站和用户同时向选定的智能反射单元发射信号，在信号到达智能反射单元上时进行相应的反射，反射后的信号到达对方节点，进而解码出所需要的信息，用户接收后将其中一部分能量分离存储用于下一次传输，另一部分能量用于译码；本发明能够显著提升物联网的无线通信性能，并提高物联网系统的无线充电性能。
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