公开(公告)号：CN117651246A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311396952.5

申请日：2023-10-26

Applicant: 宁波大学

Inventor： 田野 ,  舒仕祺 ,  王烁同 ,  罗凡

IPC: H04W4/02 ,  H04W4/029 ,  H04W4/40 ,  H04W64/00

Abstract: 本发明涉及一种基于单快拍到达角和功率估计的车辆协作定位方法，包括利用三个协作基站中的均匀线阵接收智能车辆定位信号，在单快拍场景下确定各基站天线阵列下的DOA估计信号形式；通过GAMP算法获得DOA估计结果；基于DOA估计结果细划空间网格，通过加权l1范数最小化方法获得功率估计结果。构造判决函数，利用各基站获得的功率估计结果和DOA估计结果所有DOA估计结果进行优选，最后通过优选的DOA估计结果基于三角定位法获得智能车辆的位置信息。和已有技术方法相比，本发明方法不仅复杂度低，而且可以提供更高的分辨率和定位精度。

公开(公告)号：CN117590326A

公开(公告)日：2024-02-23

申请号：CN202311456520.9

申请日：2023-11-03

Applicant: 宁波大学

Inventor： 田野 ,  任佳基 ,  段晨康 ,  王烁同

IPC: G01S5/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种Toeplitz和稀疏先验下基于深度神经网络的车辆定位方法，其包括：利用呈直角三角形布置的三个协作基站中的大规模均匀线阵接收车辆定位信号，确定各协作基站天线阵列下的到达角(DOA)估计信号形式；计算各协作基站天线阵列接收数据的协方差矩阵，并依次通过线性收缩估计和稀疏向量表示后，利用深度卷积网络获得DOA估计；基于获得的三协作基站的DOA估计结果，基于预判平均准则和交叉定位原理完成车辆的可靠定位。和已有的技术方案相比，本发明方法不仅计算复杂度低，而且对空间间距很近的车辆具有明显改进的分辨率和车辆定位精度。

公开(公告)号：CN117590326B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202311456520.9

申请日：2023-11-03

Applicant: 宁波大学

Inventor： 田野 ,  任佳基 ,  段晨康 ,  王烁同

IPC: G01S5/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及一种Toeplitz和稀疏先验下基于深度神经网络的车辆定位方法，其包括：利用呈直角三角形布置的三个协作基站中的大规模均匀线阵接收车辆定位信号，确定各协作基站天线阵列下的到达角(DOA)估计信号形式；计算各协作基站天线阵列接收数据的协方差矩阵，并依次通过线性收缩估计和稀疏向量表示后，利用深度卷积网络获得DOA估计；基于获得的三协作基站的DOA估计结果，基于预判平均准则和交叉定位原理完成车辆的可靠定位。和已有的技术方案相比，本发明方法不仅计算复杂度低，而且对空间间距很近的车辆具有明显改进的分辨率和车辆定位精度。

公开(公告)号：CN119293626A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411120169.0

申请日：2024-08-15

Applicant: 宁波大学

Inventor： 王烁同 ,  田野

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/21 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明涉及一种基于线性伸缩系数修正差分运算的信源数估计方法，该方法首先利用阵列样本协方差矩阵的特征值计算线性收缩系数及线性伸缩系数的一阶差分值；其次，在假定信源数k下通过寻找最大一阶差分值完成初始信源数的估计值；再次，在初始信源数估计值周围构建基于新假定信源数k的线性伸缩系数的二阶差分值，并基于二阶差分值构建修正因子；最后，通过寻找使一阶差分值和修正因子的和值最大的k值完成最终的信源数估计。本发明方法对大规模阵列配置下的多种场景均具有普适性，和现有主流信源数估计方法相比，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。