公开(公告)号：CN116340719A

公开(公告)日：2023-06-27

申请号：CN202310129434.0

申请日：2023-02-17

Applicant: 宁波大学

Inventor： 田野 ,  张智诚

IPC: G06F17/18 ,  G01S7/02 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及一种基于线性伸缩系数两步差分的信源数估计方法，其包括：S1:基于阵列天线输出数据计算样本采样协方差矩阵及其特征值；S2:利用特征值构建线性伸缩系数并基于线性伸缩系数间的最大差值完成初始信源数估计；S3:在初始信源数估计周围构建一个权值，并基于加权差分技术完成改进的信源数估计。本发明方法对大规模阵列下的多种条件场景均具有广泛的适用性且计算非常高效，和当前主流信源数方法相比，可以提供更高的估计精度并对具备对大信源数估计的良好能力。

公开(公告)号：CN117743755A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311340525.5

申请日：2023-10-17

Applicant: 宁波大学

Inventor： 张智诚 ,  田野 ,  任佳基 ,  赵鸿运

IPC: G06F18/10 ,  G06F17/16 ,  G06F17/15

Abstract: 本发明涉及一种基于自适应对角加载的信源数估计方法，其包括：S1:基于阵列天线输出数据计算样本采样协方差矩阵及其特征值；S2:在v个假定信源下利用天线数、样本数和特征值自适应地计算对角加载量；S3:利用加载后的特征值计算k(≤v)个假定信源下的线性伸缩系数；S4:构建基于线性伸缩系数的二阶差分算子，并通过寻找使差分算子大于零的最大v值完成信源数估计。和当前主流信源数方法相比，本发明方法不仅计算高效、噪声鲁棒性好，而且对大规模阵列下的多种样本场景和多种信号功率场景均有更优的适用性，同时，它还能够提供改进的信源数估计性能。