-
公开(公告)号：CN111610486B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202010371305.9
申请日：2020-05-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于平面互质阵列虚拟域张量空间谱搜索的高分辨精确二维波达方向估计方法，主要解决现有方法中信号多维信息丢失和空间谱分辨度、精确度受限的问题，其实现步骤是：构建平面互质阵列；平面互质阵列接收信号张量建模；推导基于平面互质阵列二阶互相关张量的虚拟域等价信号；构造虚拟域均匀面阵的等价接收信号；推导虚拟域平滑信号的四阶自相关张量；基于虚拟域自相关张量的多维特征提取实现信号与噪声子空间分类；基于虚拟域张量空间谱搜索的高分辨精确二维波达方向估计。本发明基于平面互质阵列虚拟域张量统计量的多维特征提取，实现基于张量空间谱搜索的高分辨精确二维波达方向估计，可用于无源探测和目标定位。
-
公开(公告)号：CN111665468B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202010515235.X
申请日：2020-06-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于单比特量化信号虚拟域统计量重建的互质阵列波达方向估计方法，主要解决现有技术中软硬件实现难度大及自由度受限等问题，其实现步骤是：接收端布设互质阵列与单比特模数转换器；接收端布设互质阵列与单比特模数转换器；计算互质阵列单比特接收信号所对应的等价虚拟信号；构造初始化单比特量化信号虚拟域增广协方差矩阵；基于量化与非量化信号间的统计关联性分析，设计基于量化信号虚拟域统计量重建的优化问题；利用优化所得单比特量化信号所对应的虚拟域增广协方差矩阵进行波达方向估计。本发明融合了互质阵列与单比特信号处理的优势特性，对于面向新一代无线通信系统以及无源定位、目标探测等实际应用具有广阔的前景。
-
公开(公告)号：CN114442031A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210076321.4
申请日：2022-01-21
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最优结构化虚拟域张量填充的超分辨互质面阵空间谱估计方法，主要解决现有方法虚拟域张量中的成片缺失元素难以有效填充和空间谱分辨率性能受限问题，其实现步骤是：互质面阵的张量信号建模；基于互相关张量维度合并推导增广虚拟面阵；基于非连续虚拟面阵的镜像拓展构造虚拟域张量；通过虚拟域子张量叠加变换重构虚拟域张量；基于虚拟域子张量维度优化得到最优结构化虚拟域张量；基于交替方向乘子法填充结构化虚拟域张量；对填充后的结构化虚拟域张量进行分解实现超分辨空间谱估计。本发明实现了互质面阵虚拟域张量的最优化填充，充分利用互质面阵全部的非连续虚拟域统计量信息进行超分辨空间谱估计，可用于目标定位。
-
公开(公告)号：CN114200388A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111261630.0
申请日：2021-10-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于四阶采样协方差张量去噪的子阵分置式L型互质阵列波达方向估计方法，主要解决现有方法中信号结构受损和高阶虚拟域统计量受到噪声项干扰的问题，其实现步骤是：构建线性子阵分置的L型互质阵列；L型互质阵列的接收信号建模及其二阶互相关矩阵推导；推导基于互相关矩阵的四阶协方差张量；基于核张量阈值化处理实现四阶采样协方差张量去噪；推导基于去噪采样协方差张量的四阶虚拟域信号；构造去噪的结构化虚拟域张量；通过结构化虚拟域张量分解获得波达方向估计结果。本发明充分利用所构建子阵分置式L型互质阵列的高阶张量统计分布特性，通过去噪虚拟域张量信号处理实现高精度的二维波达方向估计，可用于目标定位。
-
公开(公告)号：CN112904272B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110065604.4
申请日：2021-01-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S3/16
Abstract: 本发明公开了一种基于互相关张量的三维互质立方阵列波达方向估计方法，主要解决现有方法中多维信号结构化信息损失以及奈奎斯特不匹配的问题，其实现步骤是：构建三维互质立方阵列；三维互质立方阵列接收信号的张量建模；计算六维二阶互相关张量统计量；推导基于互相关张量维度合并变换的三维虚拟均匀立方阵列等价信号张量；基于三维虚拟均匀立方阵列的镜像增广构造四维虚拟域信号张量；通过虚拟域信号张量分解构造Kronecker积形式的信号与噪声子空间；基于三维空间谱搜索获得波达方向估计结果。本发明建立起三维互质立方阵列互相关张量统计量与多维虚拟域之间的关联性，实现了奈奎斯特匹配的波达方向估计，可用于目标定位。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112710983A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011490509.0
申请日：2020-12-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明公开了一种基于乘性张量波束扫描的电磁矢量互质面阵多维参数估计方法，主要解决现有方法中信号结构化信息损失和虚峰干扰的问题，其实现步骤是：构建电磁矢量互质面阵；电磁矢量互质面阵接收信号的张量建模；对应稀疏均匀子面阵接收信号张量的空域滤波权重设计；形成互质稀疏子面阵在波达方向和极化方向上的张量波束响应；基于互质稀疏均匀子面阵的乘性处理消除虚峰影响；通过乘性张量波束扫描实现电磁矢量互质面阵多维参数估计。本发明从电磁矢量互质面阵接收信号张量的空域滤波原理出发，构建基于互质稀疏均匀子面阵输出信号的乘性处理技术框架，在有效抑制虚峰的条件下，实现精确的目标多维参数估计，可用于目标定位。
-
公开(公告)号：CN108710102B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201810460228.7
申请日：2018-05-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互质阵列二阶等价虚拟信号离散傅里叶逆变换的波达方向估计方法，主要解决现有方法计算复杂度较高与信号功率无法同时估计的问题。其实现步骤是：接收端架构互质阵列；利用互质阵列接收入射信号并建模；根据互质阵列接收信号推导对应于增广虚拟均匀线性阵列的二阶等价虚拟信号；定义角度‑空间频率并用其描述虚拟均匀线阵的二阶等价虚拟信号；对采用角度‑空间频率描述的二阶等价虚拟信号进行离散傅里叶逆变换，构建空间功率谱；根据所构建空间功率谱进行谱峰搜索获得信号的波达方向估计和功率估计信息。本发明在提高波达方向估计自由度性能的同时，降低了波达方向估计的计算复杂度，且可以同时获得信号的功率估计信息。
-
公开(公告)号：CN108680892B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201810464602.0
申请日：2018-05-15
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于角度‑空间频率域快速傅里叶变换的互质阵列波达方向估计方法，主要解决现有技术计算复杂度高的问题。其实现步骤是：接收端架构互质阵列；利用互质阵列接收入射信号并建模；根据互质阵列接收信号推导对应于增广虚拟均匀线性阵列的二阶等价虚拟信号；定义角度‑空间频率并用其描述虚拟均匀线阵的二阶等价虚拟信号；对用角度‑空间频率描述的二阶等价虚拟信号进行预加窗操作；对加窗预处理后的二阶等价虚拟信号进行补零操作；对补零后的二阶等价虚拟信号进行快速傅里叶变换操作，并构建空间谱；根据所构建空间谱进行波达方向估计。本发明在提升信号波达方向估计自由度性能的同时降低了计算复杂度，易于在实际系统上实现。
-
公开(公告)号：CN110412535A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910737615.5
申请日：2019-08-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种序贯的空时自适应处理参数估计方法，主要解决现有技术中空时二维参数联合估计存在的网格失配以及高计算复杂度等问题。其实现步骤是：部署电磁脉冲发射器以及均匀线阵；利用线阵接收脉冲被周边物体反射后的回波并进行空时信号建模；计算空时信号的采样协方差矩阵；初始化空时功率谱；建立空时相对概率谱并提取先验知识；基于脉冲序列的旋转不变性进行时间域参数估计；基于均匀线阵的旋转不变性进行空间域参数估计；无网格化空时估计参数匹配，最终得到空时参数估计结果。本发明提高了空时自适应处理过程中目标特征参数估计的效率和精确度，可用于机载雷达探测跟踪、无人机通信等领域。
-
公开(公告)号：CN107102291B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201710302902.4
申请日：2017-05-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟阵列内插的无网格化互质阵列波达方向估计方法，主要解决现有技术中虚拟阵列的非均匀性所导致的信息损失问题。其实现步骤是：接收端架构互质阵列；利用互质阵列接收入射信号并建模；计算互质阵列接收信号所对应的等价虚拟信号；构造内插虚拟阵列并建模；构造内插虚拟阵列的多采样快拍信号及其采样协方差矩阵；构造投影矩阵并定义与该投影矩阵相关的投影运算；设计基于内插虚拟阵列信号协方差矩阵核范数最小化的优化问题并求解；根据重建的内插虚拟阵列协方差矩阵进行波达方向估计。本发明提高了波达方向估计的自由度及分辨率，可用于无源定位和目标探测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
78
records
(took 0.028 seconds)
