CN114157538A - 一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统 - Google Patents
一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114157538A CN114157538A CN202111387093.4A CN202111387093A CN114157538A CN 114157538 A CN114157538 A CN 114157538A CN 202111387093 A CN202111387093 A CN 202111387093A CN 114157538 A CN114157538 A CN 114157538A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- antenna
- preset time
- time period
- array
- signal data
- 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.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 47
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 22
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 22
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 13
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 67
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 39
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 13
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 10
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 claims description 5
- 230000007480 spreading Effects 0.000 claims description 5
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 claims description 3
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000013524 data verification Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 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
- H04L25/022—Channel estimation of frequency response
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B17/00—Monitoring; Testing
- H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
- H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
- H04B17/318—Received signal strength
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
- H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
- H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
- H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
-
- 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)
- Quality & Reliability (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Variable-Direction Aerials And Aerial Arrays (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统,所述方法包括:利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。本发明提供的技术方案,通过稀疏重构的方式,对无线信号的到达角进行估计,可以减少所需的接收机数量,有效降低设备的成本与功耗。
Description
技术领域
本发明涉及无线测向领域,具体涉及一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统。
背景技术
现有的天线阵列信号处理算法中,最具代表性的是MUSIC算法及一系列衍生算法。该算法通过计算采样周期内接收数据的平均相关矩阵,基于数据的统计特征,对无线信号的到达角做出估计。但是该算法具有以下缺点:1)其估计结果依赖于数据的统计特性,需要在信道参数稳定的状态下进行高频次的采样,对设备成本要求较高;2)难以处理复杂环境,无法对多径进行辨识,需要先假定多径数量后再进行估计功耗较大。因此,亟需提出一种低成本、低功耗的无线信号的到达角估计方法及系统。
发明内容
本申请提供一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统,以至少解决相关技术中无线信号的到达角估计中成本及功耗高的技术问题。
本申请第一方面实施例提出一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法,所述方法包括:
利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;
基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;
对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;
将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。
本申请第二方面实施例提出一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计系统,其特征在于,所述系统包括:
接收模块,用于利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;
估计模块,用于基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;
筛选模块,用于对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;
确定模块,用于将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。
本申请第三方面实施例提出一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现如本申请第一方面的预测方法。
本申请第四方面实施例提出一种非临时性计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面的预测方法。
本申请的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果:
本发明提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统,所述方法包括:利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。本发明提供的技术方案,通过稀疏重构的方式对无线信号的到达角进行估计,可以减少所需的接收机数量,有效降低设备的成本与功耗。
本申请附加的方面以及优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面以及优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是根据本申请一个实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法的流程图;
图2是根据本申请一个实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计系统的结构图;
图3是根据本申请一个实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计系统中估计模块的结构图;
图4是根据本申请一个实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计系统中筛选模块的结构图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本申请,而不能理解为对本申请的限制。
本申请提出的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统,所述方法包括:利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。本发明提供的技术方案,通过稀疏重构的方式,对无线信号的到达角进行估计,可以减少所需的接收机数量,有效降低设备的成本与功耗。
实施例1
图1为本公开实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法的流程图,如图1所示,所述方法包括:
步骤1:利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;
步骤2:基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;
在本公开实施例中,所述基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱,包括:
步骤2-1:利用所述预设时段内各轮天线信号数据确定所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形;
步骤2-2:基于所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形分别确定所述相关矩阵对应的一维向量及所述天线阵列预设时段对应的阵列流形与单位阵的Kronecker积;
步骤2-4:采用牛顿梯度下降法对所述目标函数进行迭代优化,得到所述天线阵列预设时段对应的天线信号入射强度谱;
其中,为相关矩阵对应的一维向量,p为所述天线阵列预设时段对应的阵列流形Sv与单位阵的Kronecker积,并将对角线元素对应的行的元素值减半,得到所述天线阵列预设时段对应的矩阵,为预设时段内所述多天线的强度投影对应的复数矩阵B的元素沿列向量方向展开得到复数矩阵B对应的一维向量,g为所述复数矩阵B所有行向量的模的累和,λ为惩罚系数,为所述相关矩阵进行稀疏重构后的重构误差,其中,为了实现更好的收敛性能,经过大量数据验证,最终惩罚系数λ取值0.1,并且在生成p时,对角线上的元素的权重只有50%。
需要说明的是,所述相关矩阵对应的一维向量的获取过程包括:
步骤F1:获取预设时段内各轮天线信号数据中两两天线间的互相关和单个天线间的自相关;
步骤F2:根据预设时段内各轮天线信号数据中两两天线间的互相关和单个天线间的自相关确定预设时段内各轮天线信号数据对应的相关矩阵;
示例的,若某时刻(即某轮)获得天线数据a=[a0,a1,a2,a3]T,则该时刻对应的相关矩阵为:
在本实施例中,由于使用了双通道接收机,因此只能同时获得两根天线的接收数据,对于4天线阵列,一组完整的测量数据应该包含次测量,分别为a0,1,a0,2,a0,3,a1,3,a2,3,其中ai,j=[ai,aj]T,同时有因此根据6次不同天线组合的测量结果,在信道短时间保持稳定的近似假设下,可以获得该时刻对应的相关矩阵。
步骤F3:对预设时段内各轮天线信号数据对应的相关矩阵求平均值,得到所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵Ry;
需要说明的是,所述天线阵列预设时段对应的阵列流形的获取过程包括:
基于预设的空间分辨率和多天线阵列的天线阵元确定所述天线阵列预设时段对应的阵列流形。
步骤3:对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;
在本公开实施例中,所述对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列,包括:
筛选出在预设角度范围内的所述天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度;
将所述筛选出的角度按照降序进行排序形成角度序列。
步骤4:将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。
结合上述基于深度学习的发电设备异常检测方法对本申请的具体方法进行举例说明:
以下以产品所用的四天线阵列+双通道接收机为例。该设备在一个测量周期内共进行6轮测量,每轮遍历6种天线组合。将同一轮次测量的数据近似视为同时测量,获得的数据可以表示为:D={φu(te)|u=0..5,e=0..5},u∈[1,...,N-1],e∈[1,...,K-1],N为每轮的天线组合数,K为一个测量周期内测量的轮数。对于每一个时刻对应的数据,可以分别计算出两两天线之间的互相关以及单个天线的自相关,得到对应的相关矩阵,再对6个时刻的相关矩阵求平均,得到最后的Ry。
进一步的,空间分辨率选择以1°为间隔等分[-90°,90°],即θ=[-90°,-89°,-88°..90°],天线阵元n=4,载波频率记为f,则阵列流形表示为Sv=exp(1i*[0,1,2,3]T*sinθ),将Ry的元素沿列向量方向展开,并将对角线对应元素减半,得到
计算Sv矩阵与大小为4的单位阵的Kronecker积,并将对角线元素对应的行(1,6,11,16)的元素值减半,得到矩阵p。
至此上述目标函数中的参量与变量都构建完成,使用随机初值对矩阵B初始化后,即可采用牛顿梯度下降法对目标函数进行优化。
至优化收敛后,由矩阵B所有行向量的模组成的向量spec[181],即为所求的信号入射强度谱。根据已知的先验经验,对强度谱进行后处理,如:强度低于一定阈值的角度视为无信号;超出一定范围的角度对应的强度置为0等。
最后遍历处理后的强度谱,将谱峰对应的角度按照峰值降序排序,即为计算出的对到达角的估计值。
综上所述,本实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法,通过稀疏重构的方式,对无线信号的到达角进行估计,可以减少所需的接收机数量,有效降低设备的成本与功耗。
实施例2
图2为本公开实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计系统的结构图,如图2所示,所述系统包括:
接收模块,用于利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;
估计模块,用于基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;
筛选模块,用于对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;
确定模块,用于将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。
在本公开实施例中,如图3所示,所述估计模块,包括:
第一确定单元,用于利用所述预设时段内各轮天线信号数据确定所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形;
第二确定单元,用于基于所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形分别确定所述相关矩阵对应的一维向量及所述天线阵列预设时段对应的阵列流形与单位阵的Kronecker积;
优化单元,用于采用牛顿梯度下降法对所述目标函数进行迭代优化,得到所述天线阵列预设时段对应的天线信号入射强度谱;
其中,为相关矩阵对应的一维向量,p为所述天线阵列预设时段对应的阵列流形Sv与单位阵的Kronecker积,并将对角线元素对应的行的元素值减半,得到所述天线阵列预设时段对应的矩阵,为预设时段内所述多天线的强度投影对应的复数矩阵B的元素沿列向量方向展开得到复数矩阵B对应的一维向量,g为所述复数矩阵B所有行向量的模的累和,λ为惩罚系数,为所述相关矩阵进行稀疏重构后的重构误差。
需要说明的是,所述相关矩阵对应的一维向量的获取过程包括:
获取预设时段内各轮天线信号数据中两两天线间的互相关和单个天线间的自相关;
根据预设时段内各轮天线信号数据中两两天线间的互相关和单个天线间的自相关确定预设时段内各轮天线信号数据对应的相关矩阵;
对预设时段内各轮天线信号数据对应的相关矩阵求平均值,得到所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵Ry;
需要说明的是,所述天线阵列预设时段对应的阵列流形的获取过程包括:
基于预设的空间分辨率和多天线阵列的天线阵元确定所述天线阵列预设时段对应的阵列流形。
在本公开实施例中,如图4所示,所述筛选模块,包括:
筛选单元,用于筛选出在预设角度范围内的所述天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度;
排序单元,用于将所述筛选出的角度按照降序进行排序形成角度序列。
综上所述,本实施例提供的一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计系统,通过稀疏重构的方式,对无线信号的到达角进行估计,可以减少所需的接收机数量,有效降低设备的成本与功耗。
实施例3
为了实现上述实施例,本公开还提出一种计算机设备。
本实施例提供的计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时,实现实施例1中的方法。
实施例4
为了实现上述实施例,本公开还提出一种非临时性计算机可读存储介质。
本实施例提供的计算机设备,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现实施例1中的方法。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外,在不相互矛盾的情况下,本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本申请的限制,本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法,其特征在于,所述方法包括:
利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;
基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;
对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;
将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱,包括:
利用所述预设时段内各轮天线信号数据确定所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形;
基于所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形分别确定所述相关矩阵对应的一维向量及所述天线阵列预设时段对应的阵列流形与单位阵的Kronecker积;
采用牛顿梯度下降法对所述目标函数进行迭代优化,得到所述天线阵列预设时段对应的天线信号入射强度谱;
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述天线阵列预设时段对应的阵列流形的获取过程包括:
基于预设的空间分辨率和多天线阵列的天线阵元确定所述天线阵列预设时段对应的阵列流形。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列,包括:
筛选出在预设角度范围内的所述天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度;
将所述筛选出的角度按照降序进行排序形成角度序列。
6.一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计系统,其特征在于,所述系统包括:
接收模块,用于利用双通道接收机接收多天线阵列预设时段内各轮天线信号数据;
估计模块,用于基于所述预设时段内各轮天线信号数据和稀疏重构的最优化算法对接收的多天线阵列对应的天线信号入射强度谱进行估计,得到所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱;
筛选模块,用于对所述预设时段内各轮天线信号数据对应的天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度进行筛选,并将筛选后的角度按照降序进行排序形成角度序列;
确定模块,用于将所述角度序列作为无线信号到达角的估计值。
7.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述估计模块,包括:
第一确定单元,用于利用所述预设时段内各轮天线信号数据确定所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形;
第二确定单元,用于基于所述天线阵列预设时段对应的相关矩阵及阵列流形分别确定所述相关矩阵对应的一维向量及所述天线阵列预设时段对应的阵列流形与单位阵的Kronecker积;
优化模块,用于采用牛顿梯度下降法对所述目标函数进行迭代优化,得到所述天线阵列预设时段对应的天线信号入射强度谱;
8.如权利要求6所述的系统,其特征在于,所述筛选模块,包括:
筛选单元,用于筛选出在预设角度范围内的所述天线信号入射强度谱的谱峰对应的角度;
排序单元,用于将所述筛选出的角度按照降序进行排序形成角度序列。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111387093.4A CN114157538B (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111387093.4A CN114157538B (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114157538A true CN114157538A (zh) | 2022-03-08 |
CN114157538B CN114157538B (zh) | 2023-06-06 |
Family
ID=80457223
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111387093.4A Active CN114157538B (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114157538B (zh) |
Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104020438A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-09-03 | 西安电子科技大学 | 基于稀疏表示的波达方向角估计方法 |
CN104537249A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-22 | 西安电子科技大学 | 基于稀疏贝叶斯学习的波达方向角估计方法 |
CN104749552A (zh) * | 2015-03-21 | 2015-07-01 | 西安电子科技大学 | 基于稀疏重构的互质阵列波达方向角估计方法 |
CN105242237A (zh) * | 2015-09-09 | 2016-01-13 | 电子科技大学 | 一种基于压缩感知的电磁矢量阵列参数估计方法 |
CN106324558A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-11 | 东北大学秦皇岛分校 | 基于互质阵列的宽带信号doa估计方法 |
CN109582919A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-05 | 四川九洲电器集团有限责任公司 | 一种基于均匀线性阵列的空时参数估计方法 |
CN110109051A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-09 | 天津大学 | 基于频控阵的互耦阵列doa估计方法 |
CN110208735A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-09-06 | 西北工业大学 | 一种基于稀疏贝叶斯学习的相干信号doa估计方法 |
CN110261841A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-09-20 | 南京信息工程大学 | 基于迭代加权近端投影的mimo雷达单测量矢量doa估计方法 |
CN110412499A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-05 | 北京工业大学 | 基于压缩感知理论下的rss算法的宽带doa估计算法 |
WO2020080333A1 (ja) * | 2018-10-19 | 2020-04-23 | 株式会社村田製作所 | 到来角度検知装置、通信システム、レーダ、車両および到来角度検知方法 |
-
2021
- 2021-11-22 CN CN202111387093.4A patent/CN114157538B/zh active Active
Patent Citations (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN104020438A (zh) * | 2014-06-20 | 2014-09-03 | 西安电子科技大学 | 基于稀疏表示的波达方向角估计方法 |
CN104537249A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-04-22 | 西安电子科技大学 | 基于稀疏贝叶斯学习的波达方向角估计方法 |
CN104749552A (zh) * | 2015-03-21 | 2015-07-01 | 西安电子科技大学 | 基于稀疏重构的互质阵列波达方向角估计方法 |
CN105242237A (zh) * | 2015-09-09 | 2016-01-13 | 电子科技大学 | 一种基于压缩感知的电磁矢量阵列参数估计方法 |
CN106324558A (zh) * | 2016-08-30 | 2017-01-11 | 东北大学秦皇岛分校 | 基于互质阵列的宽带信号doa估计方法 |
WO2020080333A1 (ja) * | 2018-10-19 | 2020-04-23 | 株式会社村田製作所 | 到来角度検知装置、通信システム、レーダ、車両および到来角度検知方法 |
CN109582919A (zh) * | 2018-11-28 | 2019-04-05 | 四川九洲电器集团有限责任公司 | 一种基于均匀线性阵列的空时参数估计方法 |
CN110109051A (zh) * | 2019-04-09 | 2019-08-09 | 天津大学 | 基于频控阵的互耦阵列doa估计方法 |
CN110208735A (zh) * | 2019-06-12 | 2019-09-06 | 西北工业大学 | 一种基于稀疏贝叶斯学习的相干信号doa估计方法 |
CN110412499A (zh) * | 2019-07-16 | 2019-11-05 | 北京工业大学 | 基于压缩感知理论下的rss算法的宽带doa估计算法 |
CN110261841A (zh) * | 2019-07-26 | 2019-09-20 | 南京信息工程大学 | 基于迭代加权近端投影的mimo雷达单测量矢量doa估计方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
M.A.G. AL-SADOON等, 《LAPC 2017》 * |
谭伟杰,冯西安: ""基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法"", 《系统工程与电子技术》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114157538B (zh) | 2023-06-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN104698433B (zh) | 基于单快拍数据的相干信号doa估计方法 | |
CN109471082B (zh) | 基于信号子空间重构的阵元缺损mimo雷达角度估计方法 | |
CN107015213B (zh) | 基于music算法的双基地mimo雷达角度估算方法 | |
CN104991236B (zh) | 一种单基地mimo雷达非圆信号相干源波达方向估计方法 | |
CN108363049A (zh) | 非平稳噪声下相干信源mimo雷达角度估计方法 | |
WO2009032649A1 (en) | System and method for blind source separation of signals using noise estimator | |
CN104035069B (zh) | 基于部分矫正对称均匀线阵的窄带近场信号源定位方法 | |
Xu et al. | A novel unitary PARAFAC algorithm for joint DOA and frequency estimation | |
JPWO2018154748A1 (ja) | レーダ装置 | |
CN110244258B (zh) | 用于双平行阵二维测向中扩展doa矩阵方法 | |
CN102694588A (zh) | 一种基于共轭扩展的波达方向估计方法 | |
CN101268632B (zh) | 到达方向估算方法及其装置 | |
Qi et al. | Time-frequency DOA estimation of chirp signals based on multi-subarray | |
CN109212467A (zh) | 幅相误差下基于部分校准嵌套阵列的欠定波达方向估计方法 | |
CN109471078B (zh) | 一种基于图像熵的双基地mimo雷达阵元缺损诊断方法 | |
CN105203989B (zh) | 一种l型阵列相干信号波达方向的估计方法 | |
Chan et al. | Underdetermined direction-of-departure and direction-of-arrival estimation in bistatic multiple-input multiple-output radar | |
JP2019144077A (ja) | 方位推定方法および装置 | |
CN114157538A (zh) | 一种基于双通道接收机的无线信号到达角估计方法及系统 | |
Getu et al. | Multi-linear subspace estimation and projection for efficient RFI excision in SIMO systems | |
Zhang et al. | Estimation DOAs of the coherent sources based on SVD | |
CN110888106B (zh) | 一种角度与频率联合估计的增广doa矩阵方法 | |
Al-Sadoon et al. | The selected samples effect on the projection matrix to estimate the direction of arrival | |
Chen et al. | Robust MIMO Radar Adaptive Beamforming with Coprime Array under Mismatch Scenarios | |
CN104375116B (zh) | 一种基于无线传感器阵列的到达方向检测方法 |
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 |