CN113542162B - 基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法 - Google Patents
基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113542162B CN113542162B CN202110612636.1A CN202110612636A CN113542162B CN 113542162 B CN113542162 B CN 113542162B CN 202110612636 A CN202110612636 A CN 202110612636A CN 113542162 B CN113542162 B CN 113542162B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- matrix
- block
- remote radio
- signals
- sparse
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000004891 communication Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 230000008447 perception Effects 0.000 title claims abstract description 13
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 67
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims abstract description 25
- 230000004044 response Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 3
- 125000004122 cyclic group Chemical group 0.000 claims description 3
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 3
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 claims description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 3
- 238000005192 partition Methods 0.000 claims description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 claims description 3
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 4
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000003111 delayed effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
- H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
- H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
- H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L27/00—Modulated-carrier systems
- H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
- H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Radio Transmission System (AREA)
Abstract
本发明公开了基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法,将OFDM技术与压缩感知算法结合,首先是将数字基带信号通过PSK或QAM调制成数据符号,对数据符号进行空间预编码,经过对采样数进行IFFT后将时域信号发送给各个射频单元。其次通过射频单元的阵列响应向量确定频域信道矩阵;通过信道矩阵和时域信号确定射频单元中上/下行链路的接收和发射信号;建立稀疏表示类on‑grid延迟量化模型;然后确定块稀疏信号,将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题;最后利用快速边缘化快稀疏贝叶斯学习算法进行参数估计。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域,涉及一种基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法。
背景技术
在当前越来越复杂的电磁环境中,传统的单一电子对抗的设备己经不是主流发展方向了,雷达通信一体化系统的研究变得越来越重要,电子对抗设备需要同时具有通信功能、雷达功能和信号处理功能等等,目前像这样的,即需要雷达的探测定位功能,又需要通信传送消息的功能的应用场合越来越多。雷达通信一体化系统的研究,涉及到雷达电子对抗领域和通信电子对抗领域,就需要研究雷达信号处理系统和通信信号处理系统的关系。
自通信感知一体化的概念被提出以来,先后出现了多种一体化设计的方法,现在以基于线性调频(LFM)和基于正交频分复用(OFDM)用途最为广泛,在基于线性调频上有学者提出了分数阶傅里叶变换的改进设计方法,提高了一体化信号的通信速率;在基于OFDM上有学者将多输入多输出(MIMO)与OFDM相结合,提高了频带利用率。但是,目前关于一体化信号的参数估计的研究偏少,对一体化信号的感知性能的测试还不够具体。
发明内容
为解决上述问题,本发明技术方案包括以下步骤:
S1:利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上,并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上;
S2:通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量aM(σ);
S3:通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中,在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵Hn;
S5:将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题,得到Yt以及块稀疏信号,通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值。
优选地,所述利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上,并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上,为首先通过正交幅度调制将数字基带信号调制成数据符号,然后对数据符号进行空间预编码,通过预编码,为接收端提供功率增益,和降低接收端的信号处理难度;然后对频域采样数据进行快速傅里叶逆变换,转换为时域数据;再把生成的复合时域信号x(t)分配给相应的远距射频单元。
优选地,所述通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量aM(σ),为假设信号传播中存在平面波前,则有M个天线的均匀线性阵列(ULA)的导向矢量由下式给出:
aM(σ)=[1,ejπsinσ,…,ejπ(M-1)sinσ]T (1)
其中,M是阵列天线个数,σ是到达角或离开角。
优选地,所述通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中,在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵Hn,令第l条多径的到达角或离开角分别表示为χl和σl,在有M1个发射天线和M2个接收天线的时域基带信号冲击响应为:
其中,bl是振幅值,τl是传播延迟,fD,l是相关的传播延迟;将接收到的信号被转换到频域进行处理,对于第t个OFDM块的第n个子载波处的频域信道矩阵由下式给出:
优选地,所述确定上下行链路中远距射频单元的接收和发射信号yn,t,建立稀疏表示类on-grid测向方法量化延迟后的模型为假设一共存在Q个远距射频单元,对于下行链路感知,每个远距射频单元从自身和其他Q-1个远距射频单元接收到反射的下行链路信号,其在第t个OFDM块的第n个子载波处的第q个远距射频单元处的接收信号可以表示为:
其中xq,n,t是第q个远距射频单元在第t个OFDM块的第n个子载波处的发射信号,bq,l,τq,l,χq,l,σq,l分别为第q个远距射频单元在第l个多径的复值振幅,传播时延,到达角和离开角;且其中
xn,t=(x1,n,t,…,xO,n,t)T (7)
同理,上行链路感知时远距射频单元的接收信号为:
其中bk,l,τk,l,χk,l,σk,l和fD,k,l分别为第k个远距射频单元在第l个多径的复值振幅,传播时延,到达角,离开角和多普勒频移;
然后考虑延迟量化后的on-grid稀疏模型,用K代表上行链路或下行链路中的发射端,即移动台或远距射频单元;用MT用于接收信号的阵元数量;用M表示用于接收的阵元数量,
优选地,所述将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题,得到Yt以及块稀疏信号,通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值,为将(10)重新写为:
其中W为感知矩阵,其第n行为已知信号 为块稀疏矩阵,由于块稀疏矩阵中只有L个元素不为零,将该块稀疏矩阵称为L-sparsity,L称为稀疏度;此时参数估计问题被转化为多测量矢量的块稀疏问题,观察矩阵为Yt,感知矩阵为W,块稀疏矩阵为/>
由于块稀疏矩阵为L-sparsity块稀疏矩阵,则其只有在第l(l∈L)个分块上不为零,所以可得
通过计算Bl,k行列之间的互相关可得到到达角或离开角的估计值,
本发明至少具有如下有益效果:本发明针对通信感知一体化信号的雷达感知功能,提出了一种利用稀疏贝叶斯算法估计传感参数的方案,该方案通过基站和移动台之间的频域信道矩阵以及天线的阵列响应向量确定一体化信号的发射和回波信号,并且采用on-grid测向方法,假设信号无误差的落在网格之上,从而可以直接运用稀疏表示类方法通过重构稀疏信号来实现对信号来向的估计。然后我们使用块稀疏贝叶斯学习重构算法对信号的离开角、到达角、多普勒频移等参数进行估计。最后的仿真结果证明了在接收信噪比足够高的情况下,估计是相当稳健和准确的。
附图说明
图1为本发明实施例基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法的均匀线性阵列示意图;
图2为本发明实施例基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法的流程示意图;
图3为本发明实施例基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法的上行链路到达角的仿真示意图;
图4为本发明实施例基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法的下行链路到达角仿真示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
相反,本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步,为了使公众对本发明有更好的了解,在下文对本发明的细节描述中,详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。
参见图1是本发明均匀线性阵列(ULA)示意图。其中三角表示均匀线性阵列中的射频单元,用于发射和接收信号;箭头表示接收到的多径信号中的其中一条多径信号;θ表示到达角AoA。
参见图2是本发明设计流程示意图,针对现有技术在一体化的参数感知方面的缺失,申请人针对通信感知一体化信号的雷达感知功能,提出了一种利用块稀疏贝叶斯算法估计传感参数的方案,该方案通过基站和移动台之间的频域信道矩阵以及天线的阵列响应向量确定一体化信号的发射和回波信号,并且采用网格上(on-grid)测向方法,即我们对源信号到达方向作网格采样,假设信号无误差的落在网格之上,从而可以直接运用稀疏表示类方法通过重构稀疏信号来实现对信号来向的估计。然后我们使用块稀疏贝叶斯学习重构算法对信号的离开角、到达角、多普勒频移等参数进行估计。最后的仿真结果证明了在接收信噪比足够高的情况下,估计是相当稳健和准确的。
本发明基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方案包括以下几个步骤:
S1:利用OFDM多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上。并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上。
该步骤首先通过QAM调制将数字基带信号调制成数据符号,然后对数据符号进行空间预编码,通过预编码,可以为接收端提供功率增益(power gain),另一方面也可以降低接收端的信号处理难度;然后对频域采样数据进行IFFT,转换为时域数据;然后把生成的复合时域信号x(t)分配给相应的远距射频单元。
S2:通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达(ULA)确定发射和接收天线的阵列响应向量aM(σ)。
假设信号传播中存在平面波前,则有M个天线的均匀线性阵列(ULA)的导向矢量由下式给出:
aM(σ)=[1,ejπsinσ,…,ejπ(M-1)sinσ]T (1)
其中M是阵列天线个数,σ是到达角(AoA)或离开角(AoD)。
S3:通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵Hn。
我们让第l条多径的到达角(AoA)或离开角(AoD)分别表示为χl和σl,在有M1个发射天线和M2个接收天线的时域基带信号冲击响应为:
其中bl是振幅值,τl是传播延迟,fD,l是相关的传播延迟。将接收到的信号被转换到频域进行处理。对于第t个OFDM块的第n个子载波处的频域信道矩阵由下式给出:
假设一共存在Q个远距射频单元,对于下行链路感知,每个远距射频单元从自身和其他Q-1RRU接收到反射的下行链路信号。其在第t个OFDM块的第n个子载波处的第q个远距射频单元处的接收信号可以表示为:
其中xq,n,t是第q个远距射频单元在第t个OFDM块的第n个子载波处的发射信号,bq,l,τq,l,χq,l,σq,l分别为第q个远距射频单元在第l个多径的复值振幅,传播时延,到达角和离开角;且其中
xn,t=(x1,n,t,…,xO,n,t)T (7)
同理,上行链路感知时远距射频单元的接收信号为:
其中bk,l,τk,l,χk,l,σk,l和fD,k,l分别为第k个远距射频单元在第l个多径的复值振幅,传播时延,到达角,离开角和多普勒频移;
然后考虑延迟量化后的on-grid稀疏模型,此时用K代表上行链路或下行链路中的发射端,即移动台或远距射频单元;用MT用于接收信号的阵元数量;用M表示用于接收的阵元数量。
S5:将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题,得到观察矩阵Yt以及块稀疏信号,通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值。
将(10)重新写为:
其中W为感知矩阵,其第n行为已知信号 为块稀疏矩阵,由于块稀疏矩阵中只有L个元素不为零,所以我们将该块稀疏矩阵称为L-sparsity,L称为稀疏度。此时参数估计问题被转化为多测量矢量的块稀疏问题,观察矩阵为Yt,感知矩阵为W,块稀疏矩阵为/>
由于块稀疏矩阵为L-sparsity块稀疏矩阵,则其只有在第l(l∈L)个分块上不为零,所以可得
通过计算Bl,k行列之间的互相关可得到到达角(AoA)或离开角(AoD)的估计值。
图3和图4分别是是本发明上行链路到达角和下行链路到达角仿真示意图。假设该系统具有4个远距射频单元(RRU),通过多用户MIMO向4个用户提供连接。每个RRU有4根天线,每个移动台有1根天线。载频为2.35gHz,信号带宽为100mHz,λ=c/2.35gHz。每个RRU/MS的多径信号是按照偏移为[-75,75]度,距离为[50,180]米,移动速度为[-40,40]米每秒的均匀分布生成的,模拟来自对象的反射信号。在图3和图4中,加号和圆分别表示估计值和实际值。我们可以看出,使用该方法估计出的多径信号到达角的估计值和实际值在50米到150米时符合较好,在150米以上有误差但仍然可以接受。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上,并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上;
S2:通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量aM(σ);
S3:通过接收端和发射端的阵列响应向量确定在具有L个多径信号的信道中,在第t个OFDM符号上对应的第n个子载波上的频域信道矩阵Hn;
S5:将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题,得到Yt以及块稀疏信号,通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值;
其中,M是阵列天线个数,σ是到达角或离开角,Yt为观察矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用多载波调制技术将基带信号调制到不同的子载波上,并将调制后的时域信号分配到不同的基站远距射频单元上,为首先通过正交幅度调制将数字基带信号调制成数据符号,然后对数据符号进行空间预编码,通过预编码,为接收端提供功率增益,和降低接收端的信号处理难度;然后对频域采样数据进行快速傅里叶逆变换,转换为时域数据;再把生成的复合时域信号x(t)分配给相应的远距射频单元。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述通过每个远距射频单元的均匀线性阵列雷达确定发射和接收天线的导向矢量aM(σ),为假设信号传播中存在平面波前,则有M个天线的均匀线性阵列(ULA)的导向矢量由下式给出:
aM(σ)=[1,ej(sinσ,…,ej((M-1)sinσ]T (1)
其中,M是阵列天线个数,σ是到达角或离开角。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定上下行链路中远距射频单元的接收和发射信号yn,t,建立稀疏表示类on-grid测向方法量化延迟后的模型具体为假设一共存在Q个远距射频单元,对于下行链路感知,每个远距射频单元从自身和其他Q-1个远距射频单元接收到反射的下行链路信号,其在第t个OFDM块的第n个子载波处的第q个远距射频单元处的接收信号可以表示为:
其中xq,n,t是第q个远距射频单元在第t个OFDM块的第n个子载波处的发射信号,bq,l,τq,l,xq,l,σq,l分别为第q个远距射频单元在第l个多径的复值振幅,传播时延,到达角和离开角;且其中
xn,t=(x1,n,t,…,xQ,n,t)T (7)
同理,上行链路感知时远距射频单元的接收信号为:
其中bk,l,τk,l,xk,l,σk,l和fD,k,l分别为第k个远距射频单元在第l个多径的复值振幅,传播时延,到达角,离开角和多普勒频移;
然后考虑延迟量化后的on-grid稀疏模型,用K代表上行链路或下行链路中的发射端,即移动台或远距射频单元;用MT表示用于接收信号的阵元数量;用M表示用于接收的阵元数量,
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述将参数估计问题转化为MMV块稀疏问题,得到Yt以及块稀疏信号,通过快速边缘化块稀疏贝叶斯学习算法得到参数的估计值,具体为将(10)重新写为:
其中W为感知矩阵,其第n行为已知信号为块稀疏矩阵,由于块稀疏矩阵中只有L个元素不为零,将该块稀疏矩阵称为L-sparsity,L称为稀疏度;此时参数估计问题被转化为多测量矢量的块稀疏问题,观察矩阵为Yt,感知矩阵为W,块稀疏矩阵为/>
由于块稀疏矩阵为L-sparsity块稀疏矩阵,则其只有在第l(l∈L)个分块上不为零,所以可得
通过计算Bl,k行列之间的互相关可得到到达角或离开角的估计值,
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110612636.1A CN113542162B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110612636.1A CN113542162B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113542162A CN113542162A (zh) | 2021-10-22 |
CN113542162B true CN113542162B (zh) | 2023-05-23 |
Family
ID=78094961
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110612636.1A Active CN113542162B (zh) | 2021-06-02 | 2021-06-02 | 基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113542162B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115021864B (zh) * | 2022-04-29 | 2024-03-22 | 北京邮电大学 | 可重构智能表面信道反馈系统及其电子设备及介质 |
CN117730517A (zh) * | 2022-07-19 | 2024-03-19 | 北京小米移动软件有限公司 | 基于正交频分复用ofdm信号的参数估计方法、装置及设备 |
CN115453527A (zh) * | 2022-08-02 | 2022-12-09 | 西安电子科技大学 | 一种周期性分段观测isar高分辨成像方法 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108599820A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-09-28 | 东北大学 | 基于块结构自适应压缩采样匹配追踪算法的大规模mimo系统信道估计方法 |
CN111698182A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 武汉大学 | 一种基于压缩感知的时频分块稀疏的信道估计方法 |
CN112887233A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-01 | 中国科学技术大学 | 一种基于2维簇结构的稀疏贝叶斯学习信道估计方法 |
-
2021
- 2021-06-02 CN CN202110612636.1A patent/CN113542162B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108599820A (zh) * | 2018-05-07 | 2018-09-28 | 东北大学 | 基于块结构自适应压缩采样匹配追踪算法的大规模mimo系统信道估计方法 |
CN111698182A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-22 | 武汉大学 | 一种基于压缩感知的时频分块稀疏的信道估计方法 |
CN112887233A (zh) * | 2021-01-21 | 2021-06-01 | 中国科学技术大学 | 一种基于2维簇结构的稀疏贝叶斯学习信道估计方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
针对块稀疏信道的估计算法;吕斌等;《信号处理》;20151225(第12期);全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113542162A (zh) | 2021-10-22 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113542162B (zh) | 基于块稀疏贝叶斯算法的上下链路通信感知一体化方法 | |
Sit et al. | Direction of arrival estimation using the MUSIC algorithm for a MIMO OFDM radar | |
US9094064B2 (en) | Systems and methods for beamforming in a massive MIMO system | |
CN110824438B (zh) | 用于处理ofdm雷达信号的方法和装置 | |
US10432282B2 (en) | Device and method for testing MIMO scheme system | |
CN107836089A (zh) | 混合波束成形多天线无线系统 | |
Del Arroyo et al. | WiMAX OFDM for passive SAR ground imaging | |
CN105915473B (zh) | 一种基于压缩感知技术的ofdm系统参数化信道估计及均衡方法 | |
CN104618041B (zh) | 一种信道数据回放方法及装置 | |
Cao et al. | IRCI free colocated MIMO radar based on sufficient cyclic prefix OFDM waveforms | |
CN101414986A (zh) | 一种信道估计方法和装置 | |
CN101953128B (zh) | 用于无线电信道秩评估的方法和装备 | |
CN110166087B (zh) | Iq失衡下导频复用大规模mimo-ofdm无线通信方法 | |
Wu et al. | Joint optimization of PAPR reduction based on modified TR scheme for MIMO-OFDM radar | |
Han et al. | THz ISAC: A physical-layer perspective of terahertz integrated sensing and communication | |
CN112180320A (zh) | 一种无人机无源定位系统及方法 | |
CN102983920B (zh) | 一种无线信道探测方法及装置 | |
Jiang et al. | Sensing aided OTFS channel estimation for massive mimo systems | |
Ma et al. | Integrated waveform design for 64QAM-LFM radar communication | |
CN115396263B (zh) | 一种otfs通信感知一体化信号目标参数估计方法 | |
CN108206718B (zh) | 多输入多输出方式系统的测试装置以及测试方法 | |
Vahidi | High speed trains communication systems in 5G cellular networks | |
Xu et al. | A dual-function radar communication system with OFDM waveforms and subcarrier sharing | |
Sharma et al. | OTFS based SAR with low complexity receiver | |
CN110391820A (zh) | 一种基于dft的规避同频干扰的新型通信接收方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |