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内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。 相似文献
2.
在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。 相似文献
4.
针对区域地面沉降监测点数量有限、分布不均的情况,一般采用空间插值的手段建立表面拟合模型来解决。基于分形插值,采用随机选择迭代函数的思想对传统的趋势面拟合法作出改进,改进后拟合优度系数提高0.03,达到0.995,且改进前后的拟合结果符合显著性检验的要求。实验结果表明:改进前后趋势面拟合法拟合结果满足地面沉降监测的精度要求,改进后方法的拟合优度更高,对现实地面沉降量变化的描绘更加真实,可为沉降灾害评价工作提供更准确的依据。 相似文献
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8.
提出一种适用于DS-CDMA无线通信系统的低计算量而性能良好的信道估计算法。在DS-CDMA系统中,当接收信号经过解扩或多用户检测等时域预处理后,可以认为干扰大大减弱、期望信号在处理后的信号中占主要地位。这样,用预处理后信号相关阵的最大特征值对应的特征矢量可以很好地近似期望信号的信道矢量。但是,直接特征分解需要很大的计算量,特征跟踪计算量较低,但瞬态性能较差。本文提出一种基于相关矩阵列矢量平均的信道估计算法,该算法不需要特征分解或跟踪。仿真结果表明:新算法在降低计算量的情况下可以获得同直接特征分解方法几乎相同的性能。 相似文献
9.
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相干源二维波达方向估计 总被引:4,自引:0,他引:4
本文分析了平面阵接收信号的协方差矩阵,发现它可分解为一个广义对称矩阵与一个非广义对称矩阵之和,利用信号协方差矩阵的这一结构特征,重点研究了相干源二维波达方向(DOA)估计.该方法通过构造一个差矩阵,求出其本特征值对应的任一特征向量,利用谱函数估计相干源二维DOA.简要分析了二维DOA估计的分维处理。 相似文献