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一种新的DS-CDMA系统多径角度时延联合估计方法 被引量:1
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作者 黄晖 廖桂生 张林让 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期335-338,共4页
本文针对DS CDMA系统 ,提出了一种新的期望用户多径信号波达方向和时延联合估计方法 .在匹配滤波器输出中 ,期望用户信号的平方与多址干扰信号的平方具有不同的频谱特性 .对各个频率上的空域相关矩阵进行预处理后 ,本文采用两维unitary ... 本文针对DS CDMA系统 ,提出了一种新的期望用户多径信号波达方向和时延联合估计方法 .在匹配滤波器输出中 ,期望用户信号的平方与多址干扰信号的平方具有不同的频谱特性 .对各个频率上的空域相关矩阵进行预处理后 ,本文采用两维unitary ESPRIT算法完成角度时延的闭式估计和自动配对 .本文方法计算量小 ,并且在存在远近效应的情况下 。 展开更多
关键词 参数估计 空时处理 码分多址 DS-CDMA系统 多径角度 时延联合估计
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OFDM中利用酉变换和结构最小二乘的角度和时延联合估计
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作者 郭利凯 吴瑛 +1 位作者 尹洁昕 王成 《应用科学学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期693-705,共13页
在正交频分复用系统中,低信噪比条件下基于子空间分解的角度和时延联合估计算法的估计精度受限,为此提出一种利用酉变换和结构最小二乘的联合估计算法.利用酉变换将接收数据转换至实数域,然后用二维结构最小二乘建立目标优化函数,计算... 在正交频分复用系统中,低信噪比条件下基于子空间分解的角度和时延联合估计算法的估计精度受限,为此提出一种利用酉变换和结构最小二乘的联合估计算法.利用酉变换将接收数据转换至实数域,然后用二维结构最小二乘建立目标优化函数,计算含有角度和时延信息的两个实对角矩阵.将这两个实矩阵构成一个复矩阵后对该复矩阵进行特征值分解,通过特征值实部和虚部的对应关系实现角度和时延的配对.该算法的目标函数合理地考虑了误差项之间的耦合关系,更加精确地修正了存在误差的信号子空间矩阵,因此估计结果更接近最优解.实验结果表明,该算法的估计精度和估计成功率比传统子空间算法高. 展开更多
关键词 无线通信 正交频分复用 角度和时延联合估计 结构最小二乘
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一种正交频分复用系统多径时延估计模型与算法 被引量:1
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作者 陈亚军 彭建华 +1 位作者 黄开枝 罗文宇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期1372-1377,1383,共7页
针对正交频分复用(OFDM)系统的时延(the time of arrival,TOA)估计未充分利用OFDM信号的时频特性及其精度较低的问题,根据OFDM信号的时频特性提出一种基于频域相偏的多径时延估计模型(Multipath Delay Estimation Based on Frequency Do... 针对正交频分复用(OFDM)系统的时延(the time of arrival,TOA)估计未充分利用OFDM信号的时频特性及其精度较低的问题,根据OFDM信号的时频特性提出一种基于频域相偏的多径时延估计模型(Multipath Delay Estimation Based on Frequency Domain Phase-offset,FDP-MDE).并在此基础上,结合LTE(Long Term Evolution)系统的实际特点提出一种分组联合时延估计算法(Grouped Joint Time Delay Estimation,GJ-TDE).该算法首先将OFDM系统的时域接收信号转换为频域信号,然后对频域信号采样分成多组低维的接收数据矩阵并利用各采样数据矩阵组分级估计时延,最后取各时延估计值的平均作为定位时延值.仿真结果表明:在信噪比(SNR)为0dB、采样间隔为8的条件下,GJ-TDE算法的均方根误差(RMSE)比基于时域同步的Mensing算法降低了5.503 4m. 展开更多
关键词 正交频分复用系统 到达时延估计 分组联合时延估计 采样间隔 均方根误差
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机载脉冲辐射源的精确时延测量 被引量:1
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作者 王峰 傅有光 《舰船电子对抗》 2007年第5期104-106,共3页
在长基线多站时差定位系统中,由于辐射源相对于不同的站存在不同飞行速度,导致各站接收信号存在多普勒差异,从而影响对辐射源的精确时延测量。研究了采用联合时延多普勒估计和广义互相关方法进行多普勒补偿并准确估计时延的方法。分析... 在长基线多站时差定位系统中,由于辐射源相对于不同的站存在不同飞行速度,导致各站接收信号存在多普勒差异,从而影响对辐射源的精确时延测量。研究了采用联合时延多普勒估计和广义互相关方法进行多普勒补偿并准确估计时延的方法。分析结果表明联合时延多普勒估计更适合于精确时延估计的要求。 展开更多
关键词 时差定位 联合时延多普勒估计 长基线
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