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公开(公告)号：CN106526565A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611109930.6
申请日：2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于支持向量机的单比特空间谱估计方法，涉及阵列信号处理中的空间谱估计领域和人工智能中的支持向量机领域。解决了在单比特极端量化和超大规模天线阵情形，传统空间谱估计算法不仅计算量很大，而且精度较差的问题。本发明将大规模天线阵中的单比特空间谱估计建模为一个人工智能中的分类问题，并采用支持向量机方法来求解来波信号的空间谱。本发明提出的算法相对于传统算法的优势在于提高了空间谱估计的精度以及简化了接收机结构，并且能够同时估计多个信号源的角度。本发明用于对空间谱进行估计。
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公开(公告)号：CN106772223A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611109952.2
申请日：2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S3/14
CPC classification number: G01S3/143
Abstract: 一种基于逻辑回归的单比特空间谱估计方法，涉及阵列信号处理中的空间谱估计领域和人工智能中的逻辑回归领域。解决了在单比特极端量化和超大规模天线阵情形，传统空间谱估计算法不仅计算量很大，而且精度较差的问题。本发明方法中首先对单比特接收数据进行建模获得样本模型，并将观测模型转化到实数域以便于后续处理。建模之后，将空间谱看成线性分类器的系数，将流型矩阵看成输入的样本，将阵列观测输出作为输入样本对应的输出，这样就把空间谱估计转化为一个线性分类问题。在本发明算法的最后，采用逻辑回归算法对该线性分类问题进行求解，得到的分类系数及对应于阵列输入信号产生的空间谱。本发明主要用于空间谱的估计。
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公开(公告)号：CN106772223B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201611109952.2
申请日：2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于逻辑回归的单比特空间谱估计方法，涉及阵列信号处理中的空间谱估计领域和人工智能中的逻辑回归领域。解决了在单比特极端量化和超大规模天线阵情形，传统空间谱估计算法不仅计算量很大，而且精度较差的问题。本发明方法中首先对单比特接收数据进行建模获得样本模型，并将观测模型转化到实数域以便于后续处理。建模之后，将空间谱看成线性分类器的系数，将流型矩阵看成输入的样本，将阵列观测输出作为输入样本对应的输出，这样就把空间谱估计转化为一个线性分类问题。在本发明算法的最后，采用逻辑回归算法对该线性分类问题进行求解，得到的分类系数及对应于阵列输入信号产生的空间谱。本发明主要用于空间谱的估计。
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公开(公告)号：CN106526565B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201611109930.6
申请日：2016-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于支持向量机的单比特空间谱估计方法，涉及阵列信号处理中的空间谱估计领域和人工智能中的支持向量机领域。解决了在单比特极端量化和超大规模天线阵情形，传统空间谱估计算法不仅计算量很大，而且精度较差的问题。本发明将大规模天线阵中的单比特空间谱估计建模为一个人工智能中的分类问题，并采用支持向量机方法来求解来波信号的空间谱。本发明提出的算法相对于传统算法的优势在于提高了空间谱估计的精度以及简化了接收机结构，并且能够同时估计多个信号源的角度。本发明用于对空间谱进行估计。
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