-
公开(公告)号：CN118157726A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410143782.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学(深圳)高等研究院
Abstract: 本发明提供了一种通信感知一体化系统感知辅助波束赋形方法，涉及通信技术领域；该方法包括以下步骤：S10、ISAC基站发送参考信号，所述参考信号包括在初始化阶段全向发送的参考信号以及在感知辅助阶段根据预设编码矢量fk定向发送的参考信号；S20、ISAC接收端利用回波信号，分别基于正交匹配追踪OMP和多信号分类算法MUSIC，联合感知方法获取周围目标或用户的参数，S30、利用感知时隙得到目标或用户的距离和角度，计算编码矢量fk；S40、重复步骤S20和步骤S30，实现感知辅助蜂窝通信波束赋形；本发明的有益效果是：能够感知得到ISAC接收端高精度的位置信息，能够形成更准确的发送波束。
-
公开(公告)号：CN116938647B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311185279.0
申请日：2023-09-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域和雷达领域，具体提供一种基于稀疏贝叶斯学习的5G通信感知一体化估角方法，用以在更少天线的情况下实现基于5GNR的高精度、高分辨率、最大目标数且低复杂度的角度估计，进而满足通信感知一体化场景应用需求。本发明首先计算接收信号的协方差矩阵Z并向量化；然后，根据转换矩阵BL计算得到观测信号矢量z，并将观测信号矢量z稀疏重构为：z=Ax+w，x表示稀疏向量，w为稀疏重构后的噪声矢量；再然后，引入辅助变量λ 、辅助矢量β、辅助矢量γ，计算得到稀疏向量x的最大后验估计关于(λ ,γ,β)的计算模型；最后，通过最大化联合概率密度函数更新参数(λ ,γ,β)，并计算得
-
公开(公告)号：CN116938647A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311185279.0
申请日：2023-09-14
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域和雷达领域，具体提供一种基于稀疏贝叶斯学习的5G通信感知一体化估角方法，用以在更少天线的情况下实现基于5GNR的高精度、高分辨率、最大目标数且低复杂度的角度估计，进而满足通信感知一体化场景应用需求。本发明首先计算接收信号的协方差矩阵Z并向量化；然后，根据转换矩阵BL计算得到观测信号矢量z，并将观测信号矢量z稀疏重构为：z=Ax+w，x表示稀疏向量，w为稀疏重构后的噪声矢量；再然后，引入辅助变量λ、辅助矢量β、辅助矢量γ，计算得到稀疏向量x的最大后验估计关于(λ,γ,β)的计算模型；最后，通过最大化联合概率密度函数更新参数(λ,γ,β)，并计算得到最大后验估计，从而得到感知目标的角度。
-
公开(公告)号：CN116405348A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310374345.2
申请日：2023-04-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信领域，提供一种通信感知一体化系统阵列天线与5G新空口估角方法，用以实现高精度、高分辨率、最大目标数且低复杂度的角度估计，进而满足ISAC场景应用需求。本发明提出一种支持高精度角度估计的通感节点收发阵列天线，在收发天线总数相同情况下，实现了更大的阵列角度估计自由度，大幅提高角度估计的精度、分辨率、最大目标数等性能；在满足同等角度估计性能的前提下，所需天线阵元数更少，极大地降低设备成本和体积。同时，将5G蜂窝系统的参考信号用作主动感知信号，提出了基于虚拟阵列流形矩阵降维的改进型MUSIC角度估计方法，在不影响蜂窝通信性能的前提下，实现了低复杂度高精度的方向感知。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.017 seconds)
