CN114726697B - 信息处理方法、装置、终端及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种信息处理方法、装置、终端及可读存储介质。该方法包括：接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号是由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者所述第二终端发送的第二发射信号，所述反射信号和所述第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；对所述目标信号进行时频变换，得到频域信号；对所述频域信号进行自相关运算，获取所述导频子载波上的第一导频信号；根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息。本发明能够实现基于导频的主被动感知，这样感知到的对象和环境信息更加全面，从而能够提升后续基于感知信息进行相关行为决策的准确性。
Description
技术领域
本发明实施例涉及无线信号处理技术领域，尤其涉及一种信息处理方法、装置、终端及可读存储介质。
背景技术
现有的一体化融合方式主要有时分复用、空分复用和基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)的信号共用三种方式。相比于时分复用和空分复用，基于OFDM的信号共用具有通信与感知之间的互干扰低，资源利用率高，设备负载小等优势已经成为目前最为主流的一体化融合方式。
现有基于OFDM的时频资源结构的一体化共用信号多基于雷达体制的一体化信号设计。将传统的单脉冲OFDM雷达信号的单脉冲改变为连续OFDM通信信号的形式，在一个脉冲中携带多个通信信息，使用雷达收发机并以雷达的半双工模式作为工作模式。通过对每个脉冲中OFDM信号的解调获取通信信息，通过对反射的脉冲信号进行匹配滤波处理获取感知信息。现有的基于雷达体制的一体化信号只能通过对自身发射信号到达目标表面后的反射信号进行处理实现主动感知，缺乏被动感知能力，即感知到的对象和环境信息不够全面，带来了后续基于感知信息进行的行为决策的准确性低的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种信息处理方法、装置、终端及可读存储介质，以解决现有基于调制符号域的感知处理方式无法兼顾感知精度和处理时延的问题。
为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的：
第一方面，本发明的实施例提供了一种信息处理方法，应用于第一终端，包括：
接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号是由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者所述第二终端发送的第二发射信号，所述反射信号和所述第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；
对所述目标信号进行时频变换，得到频域信号；
对所述频域信号进行自相关运算，获取所述导频子载波上的第一导频信号；
根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息。
其中，所述目标信号携带的通信数据包括连续多个资源组中数据子载波上的通信数据和导频子载波所在位置映射的通信数据，其中，每个所述资源组包括M个OFDM符号，每个所述OFDM符号包括第一数量的数据子载波和第二数量的导频子载波。
其中，所述根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息，包括：
将所述第一导频信号和所述本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵的行向量和列向量；
对所述距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与所述第二终端相关的感知信息。
其中，所述对所述距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与所述第二终端相关的感知信息，包括：
对所述距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端到第一终端的距离值；
对所述距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度。
其中，所述对所述距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端到第一终端的距离值，包括：
对所述距离多普勒矩阵的列向量进行分段处理，得到L段列向量，其中L为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶逆变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第一谱函数进行谱峰搜索，得到L个所述第二终端到所述第一终端的距离估值；
基于L个所述第二终端到所述第一终端的距离估值，确定第一先验搜索域；
按照所述第一先验搜索域，对由所述距离多普勒矩阵的列向量构成的第一伪谱函数进行谱峰搜索，得到所述第二终端到第一终端的距离值。
其中，所述基于所述L个所述第二终端到所述第一终端的距离估值，确定第一先验搜索域，包括：
根据L个所述距离估值，计算得到第一判定范围；
根据第一集合，确定所述第一先验搜索域，所述第一集合包括L个所述距离估值中位于所述第一判定范围内的距离估值。
其中，所述根据第一集合，确定所述第一先验搜索域，包括：
获取半个采样间隔映射的距离；
根据所述第一集合中的最小值、最大值和所述半个采样间隔映射的距离，确定所述第一先验搜索域的边界。
其中，所述对所述距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度，包括：
对所述距离多普勒矩阵的行向量进行分段处理，得到G段行向量，其中G为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第二谱函数进行谱峰搜索，得到G个所述第二终端的运动速度估值；
基于G个所述第二终端的运动速度估值，确定第二先验搜索域；
按照所述第二先验搜索域，对由所述距离多普勒矩阵的行向量构成的第二伪谱函数进行谱峰搜索，得到所述第二终端的运动速度。
其中，所述基于G个所述第二终端的运动速度估值，确定第二先验搜索域，包括：
根据G个所述运动速度估值，计算得到第二判定范围；
根据第二集合，确定所述第二先验搜索域，所述第二集合包括G个所述运动速度估值中位于所述第二判定范围内的速度估值。
其中，所述根据第二集合，确定所述第二先验搜索域，包括：
获取半个采样间隔映射的速度；
根据所述第二集合中的最小值、最大值和所述半个采样间隔映射的速度，确定所述第二先验搜索域的边界。
其中，所述目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过所述第二终端反射的反射信号；
接收来自第二终端的目标信号之前，所述方法还包括：
将待发送数据通过调制、串并转换和导频插入，得到中间OFDM信号，其中，所述导频插入的方式采用索引调制方式；
对所述中间OFDM信号进行时频变换，得到第一发射信号；
发送所述第一发射信号。
其中，对所述目标信号进行时频转换处理，得到频域信号之后，所述方法还包括：
对所述频域信号进行导频子载波位置检测，得到导频子载波所在位置映射的通信数据；
对所述频域信号进行解调处理，得到数据子载波上的通信数据。
第二方面，本发明的实施例还提供了一种信息处理装置，包括：
接收模块，用于接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者所述第二终端发送的第二发射信号，所述反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；
第一处理模块，用于对所述目标信号进行时频变换，得到频域信号；
第二处理模块，用于对所述频域信号进行自相关运算，获取所述导频子载波上的第一导频信号；
第三处理模块，用于根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息。
第三方面，本发明实施例还提供了一种终端，所述终端为第一终端，包括处理器和收发器，所述收发器在处理器的控制下接收和发送数据，所述处理器用于执行以下操作：
通过收发器接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者所述第二终端发送的第二发射信号，所述反射信号和所述第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；
对所述目标信号进行时频变换，得到频域信号；
对所述频域信号进行自相关运算，获取所述导频子载波上的第一导频信号；
根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息。
第四方面，本发明实施例还提供了一种终端，所述终端为第一终端，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的信息处理方法的步骤。
第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的信息处理方法的步骤。
本发明实施例的上述方案中，通过接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号包括为第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者第二终端发送的第二发射信号，反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；对目标信号进行时频变换，得到频域信号；对频域信号进行自相关运算，获取导频子载波上的第一导频信号；根据第一导频信号和本地导频信号，获取与第二终端相关的感知信息，由于目标信号中含有导频，利用导频信号的自相关性可以提取接收到的目标信号中的导频信号，从而实现基于导频的主被动感知，这样感知到的对象和环境信息更加全面，从而能够提升后续基于感知信息进行相关行为决策的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的信息处理方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的一体化信号的结构示意图；
图3为本发明实施例的一体化信号系统架构示意图；
图4为本发明实施例的方法应用于智能交通网络的示意图；
图5为本发明实施例的信息处理装置的模块示意图；
图6为本发明实施例提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，为本发明实施例提供的信息处理方法的流程示意图。该方法应用于第一终端。需要说明的是，本发明实施例的方法在应用于智能交通场景下，第一终端为行驶车辆或者路边单元。其中，路边单元以智能路灯、智能检测仪为代表。下面就该图具体说明该方法的具体实施过程。
步骤101，接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号是由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者第二终端发送的第二发射信号，反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号。
其中，反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的OFDM信号，具体的是带有导频的时域基带信号。
当目标信号是由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号时，对应于第一终端基于导频的主动感知模式，即通过自身发送的第一发射信号经过第二终端发射的反射信号，主动感知第二终端的相关信息。
当目标信号是第二终端发送的第二发射信号时，对应于第一终端基于导频的被动感知模式，即通过第二终端发送的第二发射信号，被动感知第二终端的相关信息。
步骤102，对目标信号进行时频变换，得到频域信号；
这里，主要对目标信号进行模数转换和FFT变换，得到频域信号，其目的是为了从中提取导频子载波上的导频信号，从而实现基于导频的主被动感知，同时也方便解调出通信信息。
需要说明的是，若在生成目标信号的过程中加上了循环前缀(Cyclic Prefix，CP)，则可选地，本步骤具体包括：对目标信号进行模数转换、去CP和FFT变换，得到频域信号。
步骤103，对频域信号进行自相关运算，获取导频子载波上的第一导频信号。
本发明实施例的方法之所以基于导频实现主被动感知，是因为导频序列具有良好的自相关性，通过对频域信号的自相关运算可以从频域信号中提取出导频子载波上的第一导频信号。
步骤104，根据第一导频信号和本地导频信号，获取与第二终端相关的感知信息。
可选地，可通过第一导频信号和本地导频信号，采用基于调制符号的处理方式，获取与第二终端相关的感知信息。其详细实现过程可参见实施例一。
本发明实施例的方法能够实现对目标的主被动感知功能，这样感知到的对象和环境信息更加全面，从而能够提升后续基于感知信息进行相关行为决策的准确性。
可选地，目标信号携带的通信数据包括连续多个资源组中数据子载波上的通信数据和导频子载波所在位置映射的通信数据，其中，每个资源组包括M个OFDM符号，每个OFDM符号包括第一数量的数据子载波和第二数量的导频子载波。
也就是说，本发明实施例的反射信号和发射信号均称为一体化信号。
具体参见图2，每M个OFDM符号作为一个资源组(也可称为处理单元)，每个OFDM符号包含N个子载波，N个子载波中Np个子载波代表导频子载波(图中斜线框部分)和Nd个子载波代表数据载波，N＝Np+Nd。
其中，NP个导频子载波的位置在每个资源组中各不相同，由索引调制进行映射。也就是在生成目标信号之前的导频子载波插入过程中采用索引调制方式，通过导频索引映射通信数据，如此能够补偿导频插入对通信传输性能的影响，传输更多通信信息，实现大容量通信需求。
在一种可能的实现方式中，在目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号的情况下，在步骤101之前，本发明实施例的方法还包括：
S1：将待发送数据通过调制、串并转换和导频插入，得到中间OFDM信号，其中，导频插入的方式采用索引调制方式。
可选地，待发送数据为待发送二进制数据。
其中，索引调制具体过程如下：
将待发送的Q比特信息分为L组，每组包含P比特信息，将P比特信息分割为P1和P2，其中P1比特用于映射为导频子载波的索引位置，P2比特调制在数据子载波上，将比特映射后的L组子载波调制为OFDM信号，即本实施例中的中间OFDM信号。
需要说明的是，在导频子载波插入过程中使用索引调制技术，将N个子载波分为L组(对应上述将待发送的Q比特信息分为L组)，每组子载波称为子载波块(参见图2所示)，每个子载波块中包含Nr＝N/L个子载波，用ρ代表导频OFDM信号中的导频密度，则每个子载波块中分配的导频子载波数目为Np＝ρNr，数据子载波数目为Nd＝(1-ρ)Nr。
这里，P1比特用于映射为导频子载波的索引位置，代表导频子载波映射的比特数，P2比特调制在数据子载波上，代表数据子载波携带的比特数。则：
对导频子载波使用索引调制技术后，每个子载波块可以额外传输P2 bit的通信数据，也就是通过导频索引映射通信数据，能够补偿导频插入对通信传输性能的影响，传输更多通信信息，实现大容量通信需求。
S2：对中间OFDM信号进行时频变换，得到第一发射信号。
这里，主要对中间OFDM信号进行快速傅里叶逆变换(Inverse Fast FourierTransform，IFFT)变换和数模转换，得到第一发射信号。这里，第一发射信号是中间OFDM信号对应的带有导频的时域基带信号。
循环前缀可以消除信号的多径传播造成的符号间干扰和载波间干扰，可选地，本步骤具体包括：对中间OFDM信号进行IFFT变换、加CP和数模转换，得到第一发射信号。
S3：发送第一发射信号。
具体的，第一发射信号可以表示为：
其中，D表示数据子载波集合，P表示导频子载波集合，Dm,n表示第m个OFDM符号第n个数据子载波上的通信数据，Pm,n表示导频数据。
实施例一
在一种可能的实现方式中，本发明实施例方法步骤104包括：
步骤1041，将第一导频信号和本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵的行向量和列向量。
具体的，第一导频信号可表示为：
其中，Pm,n代表本地导频信号，具体表示对应于第m个OFDM符号，第n个导频子载波上传输的导频数据，且n∈P，用Np代表导频子载波的个数；Ym,n代表第一导频信号；Fk表示幅度响应；fc表示子载波中心频率；Ts表示每个OFDM符号的持续时间，Ts＝1/Δf；Vk表示第k路速度，Rk表示第k路距离，wm,n表示噪声。
本步骤具体可包括：将第一导频信号和本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵Z。
具体的，距离多普勒矩阵Z表示为：
其中，
忽略wm,n的影响，距离多普勒矩阵可以表示为：
用colm(p)表示矩阵的列向量，在同一列中对应的OFDM符号相同，每一列向量都有相同的多谱勒频常数项，在对列向量进行频谱分析时影响相同，故列向量表示为：
同理，行向量rown(q)可以表示为：
由上式可知，第二终端到第一终端的距离和第二终端的速度(即与第二终端相关的感知信息)存在于矩阵的行向量和列向量中，且二者存在正交性，所以可以通过下述步骤1042的频谱分析得到与第二终端相关的感知信息。
步骤1042，对距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与第二终端相关的感知信息。
具体的，采用分段频域相关方式对距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行处理，得到与第二终端相关的感知信息。
可选地，步骤1042包括：
S11，对距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到第二终端到第一终端的距离值。
S12，对距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到第二终端的运动速度。
在一种可能的实现方式中，步骤S11包括：
步骤S111，对距离多普勒矩阵的列向量进行分段处理，得到L段列向量，其中L为大于或者等于2的正整数。
步骤S112，分别对每段列向量进行快速傅里叶逆变换，得到L个第一谱函数。
这里，将长度为Np的列向量分成L段，则对每段列向量进行IFFT变换，得到的第一谱函数可以表示为：
步骤S113，分别对每个第一谱函数进行谱峰搜索，得到L个第二终端到第一终端的距离估值。
当2ΔfRkNp/Lc0＝h时第一谱函数出现峰值，则可以估计出距离为Rk＝Lc0h/2ΔfNp。
这里，对每段列向量进行IFFT变换，得到的第一谱函数分别进行谱峰搜索得到L个第二终端到第一终端的距离估值，可以用集合表示为：Ω1＝{R1,R2,...,RL}。
步骤S114，基于L个第二终端到第一终端的距离估值，确定第一先验搜索域。
需要说明的是，经过上述对距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到的距离估值受噪声影响严重，非理想信噪比条件下容易产生噪声伪峰，影响感知估计精度。本发明实施例中将估值受噪声影响与实际值有较大误差的估值视作离群值，离群值的存在将会使先验估计产生较大误差，进而对后续处理产生影响。为了避免影响感知估计精度，在一种可能的实现方式中，步骤S114包括：
i)根据L个距离估值，计算得到第一判定范围。
可选地，本步骤包括：计算L个距离估值的平均值和标准差，基于L个距离估值的平均值和标准差，计算得到第一判定范围。
其中，用AVE(Ω1)表示L个距离估值的平均值，用于SD(Ω1)表示L个距离估值的标准差，其中：
则将[AVE(Ω1)-2SD(Ω1),AVE(Ω1)+2SD(Ω1)]确定为第一判定范围。
ii)根据第一集合，确定第一先验搜索域，第一集合包括L个距离估值中位于第一判定范围内的距离估值。
这里，若L个距离估值中存在超出第一判定范围的目标距离估值，则将目标距离估值剔除，得到第一集合；若L个距离估值均位于第一判定范围内，则将L个距离估值组成第一集合。
在一种可能的实现方式中，本步骤包括：将第一集合中的最小值、最大值确定为第一先验搜索域的边界。其中，第一集合用表示，第一集合中的最小值表示为/>和/>
需要说明的是，经典频域算法的感知精度受采样频率限制，为了避免边界效应，在另一种可能的实现方式中，本步骤包括：
获取半个采样间隔映射的距离；根据第一集合中的最小值、最大值和半个采样间隔映射的距离，确定第一先验搜索域的边界。
由Rk＝Lc0h/2ΔfNp可知，半个采样间隔所产生的距离差为ΔR＝Lc0/4ΔfNp。本实现方式中，第一先验搜索域可表示为：
Γ1＝[leftR-ΔR,rightR+ΔR]
＝[leftR-Lc0/4ΔfNp,rightR+Lc0/4ΔfNp]
步骤S115，按照第一先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的列向量构成的第一伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端到第一终端的距离值。
可选地，采用多重信号分类算法，基于第一先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的列向量构成的第一伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端到第一终端的距离值。
具体的，设K维衰落系数向量X和K径谐波叠加的列向量col’m(p)分别表示为：
X＝[A0,A1,...AK-1]T
对于包含有Np个导频子载波的目标信号(也称作一体化信号)，其频率响应向量可以表示为：
Y1＝[col’m(0),col’m(1),...,col’m(Np-1)]T
取K维参数向量H1和距离估计向量α(R^)表示为：
H1＝[α(R0),α(R1),...,α(Rk-1)]
通过以上公式，可得到如下关系式：
Y1＝H1X+W1
W1＝[w(0),w(1),...,w(Np-1)]T
利用频率响应向量构造Np*Np维的协方差矩阵如下，其中RXX为衰落系数的协方差矩阵，I代表Np*Np维的单位矩阵：
RYY＝E(Y1Y1 H)
＝E((H1X+W1)(H1X+W1)H)
＝H1RXXH1 H+σ2I
在上式中故而H1RXXH1 H有K个K径非零特征值和Np-K个零特征值，则满秩矩阵RYY的Np个特征值可以表示如下，由K个H1RXXH1 H非零特征值和噪声特征值的和以及Np-K个噪声特征值组成：
进而对矩阵RYY进行SVD奇异值分解，并对其特征值按从大到小进行排列，其中Np-K个数值相等且最小的特征值为噪声特征值，利用其对应的特征向量构造噪声子空间用Unoise表示，剩余K个特征值为信号特征值，利用其对应的特征向量构造信号子空间用Usignal表示，由SVD分解的原理可知，Unoise中的任意向量均与Usignal相正交，即HUH noise＝0，则可以得到第一伪谱函数：
其中，利用第一搜索域作为R^的搜索范围，即R^∈Γ1，当α(R^)时延与实际某一多径分量的时延一致时，第一伪谱函数出现峰值，得到第二终端到第一终端的距离值。
这里，第一先验搜索域是小范围搜索域，作为多重信号分类算法的搜索域，通过在新的小范围搜索域中合理的设置搜索步长和搜索点数可以实现较之传统算法更高的感知精度和更低的时间复杂度。
在一种可能的实现方式中，步骤S12包括：
S121，对距离多普勒矩阵的行向量进行分段处理，得到G段行向量，其中G为大于或者等于2的正整数。
S122，分别对每段列向量进行快速傅里叶变换，得到L个第一谱函数。
S123，分别对每个第二谱函数进行谱峰搜索，得到G个第二终端的运动速度估值。
当2TsfcVkNp/Lc0＝h时第二谱函数出现峰值，则可以估计出距离为Vk＝Lc0h/2TsfcNp。
这里，对每段列向量进行IFFT变换，得到的第二谱函数分别进行谱峰搜索得到G个第二终端的运动速度估值，可以用集合表示为：Ω2＝{V1,V2,...,VG}
S124，基于G个第二终端的运动速度估值，确定第二先验搜索域。
需要说明的是，经过上述对距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到的运动速度估值受噪声影响严重，非理想信噪比条件下容易产生噪声伪峰，影响感知估计精度。本发明实施例中将估值受噪声影响与实际值有较大误差的估值视作离群值，离群值的存在将会使先验估计产生较大误差，进而对后续处理产生影响。为了避免影响感知估计精度，在一种可能的实现方式中，步骤S124包括：
a1)根据G个运动速度估值，计算得到第二判定范围。
可选地，本步骤包括：计算G个运动速度估值的平均值和标准差，基于G个运动速度估值的平均值和标准差，计算得到第二判定范围。
其中，用用AVE(Ω2)表示G个运动速度估值的平均值，用于SD(Ω2)表示G个运动速度估值的标准差，其中：
则将[AVE(Ω1)-2SD(Ω1),AVE(Ω1)+2SD(Ω1)]确定为第二判定范围。
a2)根据第二集合，确定第二先验搜索域，第二集合包括G个运动速度估值中位于第二判定范围内的速度估值。
这里，若G个运动速度估值中存在超出第二判定范围的目标运动速度估值，则将运动速度距离估值剔除，得到第二集合；若G个运动速度估值均位于第二判定范围内，则将G个运动速度估值组成第二集合。
在一种可能的实现方式中，本步骤包括：将第二集合中的最小值、最大值确定为第二先验搜索域的边界。其中，第二集合用表示，第一集合中的最小值表示为/>和/>
需要说明的是，经典频域算法的感知精度受采样频率限制，为了避免边界效应，在另一种可能的实现方式中，本步骤包括：
获取半个采样间隔映射的速度；根据第二集合中的最小值、最大值和半个采样间隔映射的速度，确定第二先验搜索域的边界。
由Vk＝Lc0h/2TsfcNp可知，半个采样间隔所产生的速度差为ΔV＝Lc0/4TsfcNp。本实现方式中，第二先验搜索域可表示为：
Γ2＝[leftV-ΔV,rightV+ΔV]
＝[leftV-Lc0/4TsfcNp,rightV+Lc0/4TsfcNp]
S125，按照第二先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的行向量构成的第二伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端的运动速度。
可选地，采用多重信号分类算法，基于第二先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的行向量构成的第二伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端的运动速度。
具体的，设K维衰落系数向量X和K径谐波叠加的行向量row’n(q)分别表示为：
X＝[A0,A1,...AK-1]T
对于包含有Np个导频子载波的目标信号(也称作一体化信号)，其频率响应向量可以表示为：
Y2＝[row’n(0),row’n(1),...,row’n(M-1)]T
取K维参数向量H2和运动速度估计向量α(V^)表示为：
H2＝[α(V0),α(V1),...,α(Vk-1)]
通过以上公式，可得到如下关系式：
Y2＝H2X+W2
W2＝[w(0),w(1),...,w(M-1)]T
利用频率响应向量构造M*M维的协方差矩阵如下，其中VXX为衰落系数的协方差矩阵，I代表M*M维的单位矩阵：
VYY＝E(Y2Y2 H)
＝E((H2X+W2)(H2X+W2)H)
＝H2VXXH2 H+σ2I
在上式中故而H2VXXH2 H有K个K径非零特征值和M-K个零特征值，则满秩矩阵VYY的M个特征值可以表示如下，由K个H2VXXH2 H非零特征值和噪声特征值的和以及M-K个噪声特征值组成：
λ＝[υ0+σ0 2,υ1+σ1 2,...,υK-1+σK 2,σK+1 2,...σM 2]M
进而对矩阵VYY进行SVD奇异值分解，并对其特征值按从大到小进行排列，其中M-K个数值相等且最小的特征值为噪声特征值，利用其对应的特征向量构造噪声子空间用Unoise表示，剩余K个特征值为信号特征值，利用其对应的特征向量构造信号子空间用Usignal表示，由SVD分解的原理可知，Unoise中的任意向量均与Usignal相正交，即HUH noise＝0，则可以得到第二伪谱函数：
其中，利用第二先验搜索域作为V^的搜索范围，即V^∈Γ2，当α(V^)时延与实际某一多径分量的时延一致时，第二伪谱函数出现峰值，得到第二终端的运动速度。
这里，第二先验搜索域是小范围搜索域，作为多重信号分类算法的搜索域，通过在新的小范围搜索域中合理的设置搜索步长和搜索点数可以实现较之传统算法更高的感知精度和更低的时间复杂度。
在导频插入过程采用索引调制方式的情况下，在一种可能的实现方式中，在步骤102之后，本发明实施例的方法还包括：
b1)对频域信号进行导频子载波位置检测，得到导频子载波所在位置映射的通信数据。
本步骤可以解调出导频子载波所在位置映射的通信数据，对应于P2bit的通信数据。
b2)对频域信号进行解调处理，得到数据子载波上的通信数据。
这里，通过并串变换以及解调处理，得到数据子载波上携带的P1bit通信数据。
本发明实施例还提供一种一体化信号系统架构，参见图3。为方便对一体化系统架构的理解，将发送一体化信号的机器称作本地机器，接收一体化信号的机器称作远端机器。
其中，待发送的二进制数据通过调制、串并转换以及导频插入的过程后，通过IFFT变换并添加循环前缀后由一体化本地发射端发送。
在远端一体化接收端对一体化信号进行接收，并经下变频和去循环前缀得到时域接收信号，使时域接收信号通过FFT变换后，一者进行导频子载波位置检测、并串变换以及解调处理，最后由通信接收模块进行通信信息的获取；二者，对导频子载波上的导频信号进行提取，并将其与远端先验已知的导频信号一起通过除法器进行处理，在频域感知模块使用适当的信号处理算法可以在远端机器处实现对一体化信号发射端机器状态信息的感知。
在本地接收端对反射信号进行接收，并进行与远端接收端相似的处理，可以实现对远端机器状态信息的感知。
本发明实施例的方法还可以应用于智能交通场景下，参见图4，整个智能交通网络由行驶车辆和以智能路灯、智能检测仪为代表的路边单元组成。每个车辆及路边单元都相当于一个通信节点，各个节点上装载了通感一体化系统，通过一体化信号的传输不仅可以实现各节点之间的信息交互，还能实现车与车之间、车与路边单元之间的主被动感知。
其中，以车辆A作为一体化信号发送端为例，车辆A发送一体化信号给其他车辆和路边单元，其他车辆和路边单元接收一体化信号，从数据子载波上获取通信信息，通过导频子载波被动感知车辆A的距离和速度信息。
车辆A接收其他车辆和路边单元的反射信号，通过导频信号主动感知其他车辆及路边单元的距离和速度信息。
以路边单元B作为一体化信号发射端为例，路边单元B发射一体化信号给道路上的车辆，通过反射信号获取车辆的感知信息，并可以将获取到的感知信息作为下一轮的通信信息发送给其他车辆，同时车辆通过接收到的一体化信号获取路边单元传输的通信数据及车辆与路边单元之间的距离信息。
利用本发明实施例的方法所提出的一体化信号及其实时的主被动感知能力，当交通安全问题出现时，相邻两车辆可以同时进行应急处理，更好的防止车辆之间的碰撞，车辆通过被动感知可以更快的获取车辆与路边单元的距离，防止车辆与路边单元或防护栏的碰撞。
基于上述方法，本发明实施例提供一种用以实现上述方法的信息处理装置。
如图5所示，为本发明实施例提供的信息处理装置的结构示意图。本发明实施例提供的信息处理装置可以包括：
接收模块501，用于接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者第二终端发送的第二发射信号，反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号。
第一处理模块502，用于对目标信号进行时频变换，得到频域信号。
第二处理模块503，用于对频域信号进行自相关运算，获取导频子载波上的第一导频信号。
第三处理模块504，用于根据第一导频信号和本地导频信号，获取与第二终端相关的感知信息。
可选地，目标信号携带的通信数据包括连续多个资源组中数据子载波上的通信数据和导频子载波所在位置映射的通信数据，其中，每个资源组包括M个OFDM符号，每个OFDM符号包括第一数量的数据子载波和第二数量的导频子载波。
可选地，第三处理模块504，包括：
第一处理子模块，用于将第一导频信号和本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵的行向量和列向量；
第二处理子模块，用于对距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与第二终端相关的感知信息。
可选地，第二处理子模块，包括：
第一处理单元，用于对距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到第二终端到第一终端的距离值；
第二处理单元，用于对距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度。
可选地，第一处理单元具体用于：
对距离多普勒矩阵的列向量进行分段处理，得到L段列向量，其中L为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶逆变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第一谱函数进行谱峰搜索，得到L个第二终端到第一终端的距离估值；
基于L个第二终端到第一终端的距离估值，确定第一先验搜索域；
按照第一先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的列向量构成的第一伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端到第一终端的距离值。
可选地，第一处理单元还具体用于：
根据L个距离估值，计算得到第一判定范围；
根据第一集合，确定第一先验搜索域，第一集合包括L个距离估值中位于第一判定范围内的距离估值。
可选地，第一处理单元还具体用于：
获取半个采样间隔映射的距离；
根据第一集合中的最小值、最大值和半个采样间隔映射的距离，确定第一先验搜索域的边界。
可选地，第二处理单元具体用于：
对距离多普勒矩阵的行向量进行分段处理，得到G段行向量，其中G为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第二谱函数进行谱峰搜索，得到G个第二终端的运动速度估值；
基于G个第二终端的运动速度估值，确定第二先验搜索域；
按照第二先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的行向量构成的第二伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端的运动速度。
可选地，第二处理单元还具体用于：
根据G个运动速度估值，计算得到第二判定范围；
根据第二集合，确定第二先验搜索域，第二集合包括G个运动速度估值中位于第二判定范围内的速度估值。
可选地，第二处理单元还具体用于：
获取半个采样间隔映射的速度；
根据第二集合中的最小值、最大值和半个采样间隔映射的速度，确定第二先验搜索域的边界。
可选地，所述目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过所述第二终端反射的反射信号；相应的，该装置还包括：
第四处理模块，用于将待发送数据通过调制、串并转换和导频插入，得到中间OFDM信号，其中，导频插入的方式采用索引调制方式；
第五处理模块，用于对中间OFDM信号进行时频变换，得到第一发射信号；
发送模块，用于发送第一发射信号。
可选地，该装置还包括：
第六处理模块，用于对频域信号进行导频子载波位置检测，得到导频子载波所在位置映射的通信数据；
第七处理模块，用于对频域信号进行解调处理，得到数据子载波上的通信数据。
本发明实施例提供的信息处理装置能够实现图1至图4的方法实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例的信息处理装置，通过接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号包括为第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者第二终端发送的第二发射信号，反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；对目标信号进行时频变换，得到频域信号；对频域信号进行自相关运算，获取导频子载波上的第一导频信号；根据第一导频信号和本地导频信号，获取与第二终端相关的感知信息，由于目标信号中含有导频，利用导频信号的自相关性可以提取接收到的目标信号中的导频信号，从而实现基于导频的主被动感知，这样感知到的对象和环境信息更加全面，从而能够提升后续基于感知信息进行相关行为决策的准确性。
如图6所示，本发明实施例还提供一种终端，该终端为第一终端，包括处理器600和收发器610，所述收发器610在处理器600的控制下接收和发送数据，所述处理器600用于执行以下操作：
通过收发器610接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者第二终端发送的第二发射信号，反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；
对目标信号进行时频变换，得到频域信号；
对频域信号进行自相关运算，获取导频子载波上的第一导频信号；
根据第一导频信号和本地导频信号，获取与第二终端相关的感知信息。
可选地，目标信号携带的通信数据包括连续多个资源组中数据子载波上的通信数据和导频子载波所在位置映射的通信数据，其中，每个资源组包括M个OFDM符号，每个OFDM符号包括第一数量的数据子载波和第二数量的导频子载波。
可选地，处理器600还用于：
将第一导频信号和本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵的行向量和列向量；
对距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与第二终端相关的感知信息。
可选地，处理器600还用于：
对距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到第二终端到第一终端的距离值；
对距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度。
可选地，处理器600还用于：
对距离多普勒矩阵的列向量进行分段处理，得到L段列向量，其中L为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶逆变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第一谱函数进行谱峰搜索，得到L个第二终端到第一终端的距离估值；
基于L个第二终端到第一终端的距离估值，确定第一先验搜索域；
按照第一先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的列向量构成的第一伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端到第一终端的距离值。
可选地，处理器600还用于：
根据L个距离估值，计算得到第一判定范围；
根据第一集合，确定第一先验搜索域，第一集合包括L个距离估值中位于第一判定范围内的距离估值。
可选地，处理器600还用于：
获取半个采样间隔映射的距离；
根据第一集合中的最小值、最大值和半个采样间隔映射的距离，确定第一先验搜索域的边界。
可选地，处理器600还用于：
对距离多普勒矩阵的行向量进行分段处理，得到G段行向量，其中G为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第二谱函数进行谱峰搜索，得到G个第二终端的运动速度估值；
基于G个第二终端的运动速度估值，确定第二先验搜索域；
按照第二先验搜索域，对由距离多普勒矩阵的行向量构成的第二伪谱函数进行谱峰搜索，得到第二终端的运动速度。
可选地，处理器600还用于：
根据G个运动速度估值，计算得到第二判定范围；
根据第二集合，确定第二先验搜索域，第二集合包括G个运动速度估值中位于第二判定范围内的速度估值。
可选地，处理器600还用于：
获取半个采样间隔映射的速度；
根据第二集合中的最小值、最大值和半个采样间隔映射的速度，确定第二先验搜索域的边界。
可选地，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过所述第二终端反射的反射信号；相应的，处理器600还用于：
将待发送数据通过调制、串并转换和导频插入，得到中间OFDM信号，其中，导频插入的方式采用索引调制方式；
对中间OFDM信号进行时频变换，得到第一发射信号；
通过收发器610发送第一发射信号。
可选地，处理器600还用于：
对频域信号进行导频子载波位置检测，得到导频子载波所在位置映射的通信数据；
对频域信号进行解调处理，得到数据子载波上的通信数据。
本发明实施例的终端，通过接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号包括为第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者第二终端发送的第二发射信号，反射信号和第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；对目标信号进行时频变换，得到频域信号；对频域信号进行自相关运算，获取导频子载波上的第一导频信号；根据第一导频信号和本地导频信号，获取与第二终端相关的感知信息，由于目标信号中含有导频，利用导频信号的自相关性可以提取接收到的目标信号中的导频信号，从而实现基于导频的主被动感知，这样感知到的对象和环境信息更加全面，从而能够提升后续基于感知信息进行相关行为决策的准确性。
优选的，本发明实施例还提供一种终端，该终端为第一终端，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述信息处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述信息处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本发明的保护之内。
Claims (14)
1.一种信息处理方法，应用于第一终端，其特征在于，包括：
接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者所述第二终端发送的第二发射信号，所述反射信号和所述第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；
对所述目标信号进行时频变换，得到频域信号；
对所述频域信号进行自相关运算，获取所述导频子载波上的第一导频信号；
根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息；
所述根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息，包括：
将所述第一导频信号和所述本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵的行向量和列向量；
对所述距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与所述第二终端相关的感知信息；
所述对所述距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与所述第二终端相关的感知信息，包括：
对所述距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端到第一终端的距离值；
对所述距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标信号携带的通信数据包括连续多个资源组中数据子载波上的通信数据和导频子载波所在位置映射的通信数据，其中，每个所述资源组包括M个OFDM符号，每个所述OFDM符号包括第一数量的数据子载波和第二数量的导频子载波。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端到第一终端的距离值，包括：
对所述距离多普勒矩阵的列向量进行分段处理，得到L段列向量，其中L为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶逆变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第一谱函数进行谱峰搜索，得到L个所述第二终端到所述第一终端的距离估值；
基于L个所述第二终端到所述第一终端的距离估值，确定第一先验搜索域；
按照所述第一先验搜索域，对由所述距离多普勒矩阵的列向量构成的第一伪谱函数进行谱峰搜索，得到所述第二终端到第一终端的距离值。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述L个所述第二终端到所述第一终端的距离估值，确定第一先验搜索域，包括：
根据L个所述距离估值，计算得到第一判定范围；
根据第一集合，确定所述第一先验搜索域，所述第一集合包括L个所述距离估值中位于所述第一判定范围内的距离估值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据第一集合，确定所述第一先验搜索域，包括：
获取半个采样间隔映射的距离；
根据所述第一集合中的最小值、最大值和所述半个采样间隔映射的距离，确定所述第一先验搜索域的边界。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度，包括：
对所述距离多普勒矩阵的行向量进行分段处理，得到G段行向量，其中G为大于或者等于2的正整数；
分别对每段列向量进行快速傅里叶变换，得到L个第一谱函数；
分别对每个第二谱函数进行谱峰搜索，得到G个所述第二终端的运动速度估值；
基于G个所述第二终端的运动速度估值，确定第二先验搜索域；
按照所述第二先验搜索域，对由所述距离多普勒矩阵的行向量构成的第二伪谱函数进行谱峰搜索，得到所述第二终端的运动速度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于G个所述第二终端的运动速度估值，确定第二先验搜索域，包括：
根据G个所述运动速度估值，计算得到第二判定范围；
根据第二集合，确定所述第二先验搜索域，所述第二集合包括G个所述运动速度估值中位于所述第二判定范围内的速度估值。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据第二集合，确定所述第二先验搜索域，包括：
获取半个采样间隔映射的速度；
根据所述第二集合中的最小值、最大值和所述半个采样间隔映射的速度，确定所述第二先验搜索域的边界。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过所述第二终端反射的反射信号；
接收来自第二终端的目标信号之前，所述方法还包括：
将待发送数据通过调制、串并转换和导频插入，得到中间OFDM信号，其中，所述导频插入的方式采用索引调制方式；
对所述中间OFDM信号进行时频变换，得到第一发射信号；
发送所述第一发射信号。
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标信号进行时频转换处理，得到频域信号之后，所述方法还包括：
对所述频域信号进行导频子载波位置检测，得到导频子载波所在位置映射的通信数据；
对所述频域信号进行解调处理，得到数据子载波上的通信数据。
11.一种信息处理装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者所述第二终端发送的第二发射信号，所述反射信号和所述第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；
第一处理模块，用于对所述目标信号进行时频变换，得到频域信号；
第二处理模块，用于对所述频域信号进行自相关运算，获取所述导频子载波上的第一导频信号；
第三处理模块，用于根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息；
第三处理模块，包括：
第一处理子模块，用于将第一导频信号和本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵的行向量和列向量；
第二处理子模块，用于对距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与第二终端相关的感知信息；
第二处理子模块，包括：
第一处理单元，用于对距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到第二终端到第一终端的距离值；
第二处理单元，用于对距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度。
12.一种终端，所述终端为第一终端，包括处理器和收发器，所述收发器在处理器的控制下接收和发送数据，其特征在于，所述处理器用于执行以下操作：
通过收发器接收来自第二终端的目标信号，其中，目标信号为由第一终端发送的第一发射信号经过第二终端反射的反射信号或者所述第二终端发送的第二发射信号，所述反射信号和所述第二发射信号均为包含有数据子载波和导频子载波的正交频分复用OFDM信号；
对所述目标信号进行时频变换，得到频域信号；
对所述频域信号进行自相关运算，获取所述导频子载波上的第一导频信号；
根据所述第一导频信号和本地导频信号，获取与所述第二终端相关的感知信息；
处理器还用于：
将第一导频信号和本地导频信号经过除法器后，得到距离多普勒矩阵的行向量和列向量；
对距离多普勒矩阵的列向量和行向量进行频谱分析处理，得到与第二终端相关的感知信息；
处理器还用于：
对距离多普勒矩阵的列向量进行频谱分析处理，得到第二终端到第一终端的距离值；
对距离多普勒矩阵的行向量进行频谱分析处理，得到所述第二终端的运动速度。
13.一种终端，所述终端为第一终端，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序；其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至10任一项所述的信息处理方法。
14.一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10任一项所述的信息处理方法中的步骤。
Priority Applications (1)
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| 分布式多入多出正交频分复用快衰落感知估计;周小平;李莉;汪敏;方勇;张静;;电波科学学报(第01期);全文 * |
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