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公开(公告)号：CN114500322A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111664853.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L43/0805 , H04L25/02
Abstract: 本发明涉及基于OFDM的免授权大规模接入场景下设备活跃检测和信道估计方法，其中，设备活跃检测方法包括以下步骤：根据大尺度衰落、导频信息和接收导频信号直接得到实际设备活跃状态的最大似然估计值，或者先得到虚拟设备活跃状态的最大似然估计值，再根据该估计值得到实际设备活跃状态的最大似然估计值，然后将所述实际设备活跃状态的最大似然估计值与判决门限进行判决比较，得到设备活跃状态的检测结果；信道估计方法基于设备活跃状态的检测结果得到活跃设备信道状态的最小均方误差估计。与现有技术相比，本发明具有估计准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN105259533A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510710744.7
申请日：2015-10-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种无线网络和移动计算领域的基于多维标度子空间分析的三阶段到达时间差定位方法，包括三个阶段，第一阶段：获知平面上传感器位置坐标，到达时间差，到达时间差的测量误差的方差和信号传播速度，计算修正的测量标量乘积矩阵，通过特征值分解，计算得到第一估计点和一个距离估计值，并计算得到一个方向向量；第二阶段：在第一估计点的基础上，利用距离估计值和方向向量，计算得到第二估计点对应的参数；第三阶段：以第二估计点所对应的参数为初始值，通过二分法求根过程，得到第三估计点所对应的参数，进一步计算第三估计点，得到坐标的最终估计值，由此确定信号源的位置。本发明具有适用范围广，定位精度和准确性高的特点。
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公开(公告)号：CN114500322B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202111664853.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L43/0805 , H04L25/02
Abstract: 本发明涉及基于OFDM的免授权大规模接入场景下设备活跃检测和信道估计方法，其中，设备活跃检测方法包括以下步骤：根据大尺度衰落、导频信息和接收导频信号直接得到实际设备活跃状态的最大似然估计值，或者先得到虚拟设备活跃状态的最大似然估计值，再根据该估计值得到实际设备活跃状态的最大似然估计值，然后将所述实际设备活跃状态的最大似然估计值与判决门限进行判决比较，得到设备活跃状态的检测结果；信道估计方法基于设备活跃状态的检测结果得到活跃设备信道状态的最小均方误差估计。与现有技术相比，本发明具有估计准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN114047475A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111412369.X
申请日：2021-11-25
Abstract: 本发明涉及一种基于多维标度法简化代价函数的到达时间差迭代定位方法，包括以下步骤：根据已知的传感器位置坐标和信号传播速度，利用采集到的信号源到不同传感器的到达时间差信息，按照多维标度法构造M阶标量乘积矩阵，其中M是传感器的个数；将所述M阶标量乘积矩阵进行降阶变换处理，获得简化矩阵和变换矩阵，构建简化代价函数；初始化信号源位置，作为当前迭代点，计算所述简化代价函数在每一个迭代点处的梯度向量，并计算下一步迭代点；在简化代价函数在迭代点处的梯度向量的模小于给定门限值时迭代终止，将迭代终止时的迭代点作为信号源位置坐标的估计值。与现有技术相比，本发明具有降低计算成本、提高计算效率等优点。
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公开(公告)号：CN105866735B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201610209700.0
申请日：2016-04-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于MDS模型的修正代价函数的到达时间差迭代定位方法，通过采集平面分布的传感器的位置信息和时间信息，建立基于MDS模型的代价函数，得到信号源位置的初始估计值，并作为迭代初始估计值，通过计算噪声协方差矩阵对代价函数进行加权修正，得到修正代价函数，运用迭代法得到修正代价函数的最优解，实现对信号源位置的定位；本发明无需对测量矩阵做求逆运算，避免了病态矩阵求逆问题，并且与原始方法相比，定位精度有明显提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105891776A
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201610209680.7
申请日：2016-04-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于MDS模型的直接法到达时间差定位方法，通过采集平面内传感器的位置坐标，并测量信号源所发出的信号到达各个传感器的到达时间与到达参考传感器的到达时间之差，即得到到达时间差，而后计算各个到达时间差所对应的到达距离差，通过分析MDS模型的有噪声标量乘积矩阵，计算协方差矩阵，最后以协方差矩阵的广义逆作为加权矩阵，经过加权求解得到信号源位置的估计值，本发明简化了协方差矩阵的计算过程，利用广义逆处理秩亏矩阵求逆问题，避免了使用正则化方法处理该问题，在计算上更简便，从而提高了定位的计算效率。
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公开(公告)号：CN105158730A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510500766.0
申请日：2015-08-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S5/00
CPC classification number: G01S5/00
Abstract: 一种基于MDS子空间第4和第5特征向量的TDOA定位方法，通过采集分布在平面内的传感器的位置坐标，测量信号源到达各传感器与到达参考传感器的到达时间差，计算对应的到达距离差；然后基于到达距离差生成标量乘积矩阵并进行子空间分析，对得到的特征值依绝对值降序排列，提取其中的第4和第5特征向量并作线性叠加；最后通过线性叠加后的向量作为组合系数，对位置坐标矩阵的列向量进行线性组合得到信号源位置坐标估计值；本发明运用多维标度法，通过测量得到的到达时间差在较小误差范围内估计信号源的位置坐标。
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公开(公告)号：CN114117339A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111414266.7
申请日：2021-11-25
Abstract: 本发明涉及一种基于多维标度法的到达时间差离群值检测方法，包括：离线采集阶段，在信号源尚未发送信号之前，根据已知的传感器位置坐标、到达时间差测量值高斯噪声方差和信号传播速度，计算得到所有传感器组的标量乘积矩阵特定特征值平方和的经验概率分布函数，所述标量乘积矩阵基于多维标度法构造；在线检测阶段，当信号源发出发送信号时，测量所有传感器两两之间的到达时间差测量值，利用所述经验概率分布函数，通过假设检验的方法，检测出到达时间差测量值中的离群值。与现有技术相比，本发明具有适用范围广、检测准确度高等优点。
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公开(公告)号：CN105158730B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510500766.0
申请日：2015-08-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01S5/00
Abstract: 一种基于MDS子空间第4和第5特征向量的TDOA定位方法，通过采集分布在平面内的传感器的位置坐标，测量信号源到达各传感器与到达参考传感器的到达时间差，计算对应的到达距离差；然后基于到达距离差生成标量乘积矩阵并进行子空间分析，对得到的特征值依绝对值降序排列，提取其中的第4和第5特征向量并作线性叠加；最后通过线性叠加后的向量作为组合系数，对位置坐标矩阵的列向量进行线性组合得到信号源位置坐标估计值；本发明运用多维标度法，通过测量得到的到达时间差在较小误差范围内估计信号源的位置坐标。
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公开(公告)号：CN105866735A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610209700.0
申请日：2016-04-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于MDS模型的修正代价函数的到达时间差迭代定位方法，通过采集平面分布的传感器的位置信息和时间信息，建立基于MDS模型的代价函数，得到信号源位置的初始估计值，并作为迭代初始估计值，通过计算噪声协方差矩阵对代价函数进行加权修正，得到修正代价函数，运用迭代法得到修正代价函数的最优解，实现对信号源位置的定位；本发明无需对测量矩阵做求逆运算，避免了病态矩阵求逆问题，并且与原始方法相比，定位精度有明显提升。
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