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MIMO-OFDM系统的SAGE-ISD联合估计检测算法
被引量:
1
1
作者
高敬鹏
赵旦峰
+1 位作者
黄湘松
钱晋希
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期4094-4100,共7页
针对采用最小均方误差估计MIMO-OFDM系统信道时计算复杂度高,以及采用期望最大化算法存在收敛速度慢等缺陷,提出一种新的联合估计检测算法,将线性最小均方误差信道估计、广义空间迭代期望最大化算法和改进球形译码检测算法相结合进行联...
针对采用最小均方误差估计MIMO-OFDM系统信道时计算复杂度高,以及采用期望最大化算法存在收敛速度慢等缺陷,提出一种新的联合估计检测算法,将线性最小均方误差信道估计、广义空间迭代期望最大化算法和改进球形译码检测算法相结合进行联合估计检测,采用线性最小均方误差信道估计对信道进行信道初估计,并利用联合迭代技术结合广义空间迭代期望最大化算法及改进球形译码检测算法进行信道估计校正和信号检测,从而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明:在相同误比特率下,算法性能优于传统的检测算法,其与理想信道估计下的最大似然检测算法仅平均相差0.5 dB。该算法在较少的迭代次数下,可获得较理想的信道估计和检测结果,并以较低系统复杂度的代价,逼近理想信道估计下的最大似然检测算法。
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关键词
MIMO-OFDM
联合估计检测
广义
空间
迭代
期望
最大化
算法
改进球形译码
算法
信道估计
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职称材料
毫米波WiFi系统中多目标无源定位与生命体征检测算法
被引量:
3
2
作者
李文
陈志刚
姬智
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期151-159,共9页
为提高独居老人看护、地震及消防救援等场景下人体目标无源定位和感知精度,基于空间交替广义期望最大化(SAGE)算法,提出了一种室内多目标毫米波无源定位和生命体征检测算法。首先,在毫米波WiFi系统中利用毫米波的高空间分辨率和人体目...
为提高独居老人看护、地震及消防救援等场景下人体目标无源定位和感知精度,基于空间交替广义期望最大化(SAGE)算法,提出了一种室内多目标毫米波无源定位和生命体征检测算法。首先,在毫米波WiFi系统中利用毫米波的高空间分辨率和人体目标固有的特征(即人体呼吸和心跳频率在一定范围内变化),对采集的信道响应在时域上进行滤波预处理,有效提取目标直接反射径;然后,将人体目标位置参数及呼吸心跳频率看作多径信号参数,将多目标无源定位和生命体征检测建模为信道测量的多径信号参数估计问题;最后,利用SAGE算法实现多个静止目标的位置信息和生命体征参数的联合估计。所提算法利用了人体先验信息,并同时对时域、频域和天线空间域的信息进行分析,提高了估计精度,降低了计算复杂度。实验和仿真结果表明,所提算法在微波暗室环境下可以有效估计人体目标的呼吸和心跳频率,其估计精度分别可达97.1%、97.7%;在多目标场景下,与传统基于WiFi的无源定位和感知算法相比,所提算法的定位误差降低约70%,呼吸频率估计精度提高约19%。
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关键词
毫米波
无源定位
生命体征检测
空间
交替
广义
期望
最大化
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职称材料
5G毫米波频段不同天线形式信道参数测量及对比分析
被引量:
3
3
作者
刘永胜
侯春枝
+2 位作者
林乐科
张蕊
张鹦琪
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第3期422-429,共8页
基于5G毫米波应用频段,开展了全向天线、喇叭天线以及阵列天线的信道测量与信道参数对比分析研究.利用空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法提取了多径信道参数,包括多径时延、到...
基于5G毫米波应用频段,开展了全向天线、喇叭天线以及阵列天线的信道测量与信道参数对比分析研究.利用空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法提取了多径信道参数,包括多径时延、到达角、多径强度等,基于多径分量距离(multipath component distance,MCD)对多径分量进行了分簇结果的对比,对比分析了相同测量点处不同天线形式得到的信道参数差异.结果表明,同场景下不同天线的信道参数测量结果会有较大差别,全向天线路损指数最小,阵列天线均方根(root-mean-square,RMS)时延扩展和RMS角度扩展均最小,喇叭天线可以得到较多的簇.本文为5G毫米波频段信道建模提供了不同天线形式信道参数结果对比分析数据.
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关键词
5G
信道测量
空间
交替
广义
期望
最大化
(
sage
)
算法
分簇
算法
信道参数
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职称材料
基于GAPSO优化的神经网络无线信道参数预测
被引量:
2
4
作者
胡喆馨
卜凡亮
丁丹丹
《无线电工程》
北大核心
2023年第12期2944-2950,共7页
针对复杂环境中无线信道参数的预测问题展开深入研究,基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN),提出了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法联合优化的神经网络预测...
针对复杂环境中无线信道参数的预测问题展开深入研究,基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN),提出了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法联合优化的神经网络预测无线信道参数的方法。在利用QuaDriGa平台生成非视距(Non-Line-of-Sight,NLoS)环境下的信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)的基础上,结合GA在搜索最优解方面的优势与PSO算法加快收敛的特点,利用优化后的BP神经网络模型对相关信道参数进行学习和预测,解决了学习过程中收敛速度慢、预测精确度有限等问题。仿真结果表明,GAPSO-BPNN模型对NLoS环境下的信道参数的预测有较好的效果,能够在未来适应更多的复杂环境。
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关键词
信道参数
空间
交替
广义
期望
最大化
算法
反向传播神经网络
遗传
算法
粒子群
算法
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职称材料
题名
MIMO-OFDM系统的SAGE-ISD联合估计检测算法
被引量:
1
1
作者
高敬鹏
赵旦峰
黄湘松
钱晋希
机构
f哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期4094-4100,共7页
基金
“十一五”国防预研基金资助项目(xxxx607010102)
中央高校基本科研业务专项基金资助项目(HEUCF100814)
文摘
针对采用最小均方误差估计MIMO-OFDM系统信道时计算复杂度高,以及采用期望最大化算法存在收敛速度慢等缺陷,提出一种新的联合估计检测算法,将线性最小均方误差信道估计、广义空间迭代期望最大化算法和改进球形译码检测算法相结合进行联合估计检测,采用线性最小均方误差信道估计对信道进行信道初估计,并利用联合迭代技术结合广义空间迭代期望最大化算法及改进球形译码检测算法进行信道估计校正和信号检测,从而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明:在相同误比特率下,算法性能优于传统的检测算法,其与理想信道估计下的最大似然检测算法仅平均相差0.5 dB。该算法在较少的迭代次数下,可获得较理想的信道估计和检测结果,并以较低系统复杂度的代价,逼近理想信道估计下的最大似然检测算法。
关键词
MIMO-OFDM
联合估计检测
广义
空间
迭代
期望
最大化
算法
改进球形译码
算法
信道估计
Keywords
MIMO-OFDM
joint estimation and detection
sage
algorithm
improved sphere decoding algorithm
channel estimation
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
毫米波WiFi系统中多目标无源定位与生命体征检测算法
被引量:
3
2
作者
李文
陈志刚
姬智
机构
西安交通大学电子与信息学部
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第10期151-159,共9页
基金
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2020JM-045)。
文摘
为提高独居老人看护、地震及消防救援等场景下人体目标无源定位和感知精度,基于空间交替广义期望最大化(SAGE)算法,提出了一种室内多目标毫米波无源定位和生命体征检测算法。首先,在毫米波WiFi系统中利用毫米波的高空间分辨率和人体目标固有的特征(即人体呼吸和心跳频率在一定范围内变化),对采集的信道响应在时域上进行滤波预处理,有效提取目标直接反射径;然后,将人体目标位置参数及呼吸心跳频率看作多径信号参数,将多目标无源定位和生命体征检测建模为信道测量的多径信号参数估计问题;最后,利用SAGE算法实现多个静止目标的位置信息和生命体征参数的联合估计。所提算法利用了人体先验信息,并同时对时域、频域和天线空间域的信息进行分析,提高了估计精度,降低了计算复杂度。实验和仿真结果表明,所提算法在微波暗室环境下可以有效估计人体目标的呼吸和心跳频率,其估计精度分别可达97.1%、97.7%;在多目标场景下,与传统基于WiFi的无源定位和感知算法相比,所提算法的定位误差降低约70%,呼吸频率估计精度提高约19%。
关键词
毫米波
无源定位
生命体征检测
空间
交替
广义
期望
最大化
Keywords
millimeter wave
passive positioning
vital signs monitoring
sage
分类号
TN928 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
5G毫米波频段不同天线形式信道参数测量及对比分析
被引量:
3
3
作者
刘永胜
侯春枝
林乐科
张蕊
张鹦琪
机构
中国电波传播研究所
西安电子科技大学
齐鲁理工学院
出处
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2021年第3期422-429,共8页
基金
国家自然科学基金(61901424)。
文摘
基于5G毫米波应用频段,开展了全向天线、喇叭天线以及阵列天线的信道测量与信道参数对比分析研究.利用空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法提取了多径信道参数,包括多径时延、到达角、多径强度等,基于多径分量距离(multipath component distance,MCD)对多径分量进行了分簇结果的对比,对比分析了相同测量点处不同天线形式得到的信道参数差异.结果表明,同场景下不同天线的信道参数测量结果会有较大差别,全向天线路损指数最小,阵列天线均方根(root-mean-square,RMS)时延扩展和RMS角度扩展均最小,喇叭天线可以得到较多的簇.本文为5G毫米波频段信道建模提供了不同天线形式信道参数结果对比分析数据.
关键词
5G
信道测量
空间
交替
广义
期望
最大化
(
sage
)
算法
分簇
算法
信道参数
Keywords
5G
channel measurement
space-alternating generalized expeetation maximization(
sage
)
clustering algorithm
channel parameters
分类号
TN928 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
基于GAPSO优化的神经网络无线信道参数预测
被引量:
2
4
作者
胡喆馨
卜凡亮
丁丹丹
机构
中国人民公安大学信息网络安全学院
出处
《无线电工程》
北大核心
2023年第12期2944-2950,共7页
文摘
针对复杂环境中无线信道参数的预测问题展开深入研究,基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN),提出了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法联合优化的神经网络预测无线信道参数的方法。在利用QuaDriGa平台生成非视距(Non-Line-of-Sight,NLoS)环境下的信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)的基础上,结合GA在搜索最优解方面的优势与PSO算法加快收敛的特点,利用优化后的BP神经网络模型对相关信道参数进行学习和预测,解决了学习过程中收敛速度慢、预测精确度有限等问题。仿真结果表明,GAPSO-BPNN模型对NLoS环境下的信道参数的预测有较好的效果,能够在未来适应更多的复杂环境。
关键词
信道参数
空间
交替
广义
期望
最大化
算法
反向传播神经网络
遗传
算法
粒子群
算法
Keywords
channel parameters
space-alternating generalized expectation maximization algorithm
BPNN
GA
particle swarm algorithm
分类号
TN928 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MIMO-OFDM系统的SAGE-ISD联合估计检测算法
高敬鹏
赵旦峰
黄湘松
钱晋希
《中南大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
毫米波WiFi系统中多目标无源定位与生命体征检测算法
李文
陈志刚
姬智
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
5G毫米波频段不同天线形式信道参数测量及对比分析
刘永胜
侯春枝
林乐科
张蕊
张鹦琪
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于GAPSO优化的神经网络无线信道参数预测
胡喆馨
卜凡亮
丁丹丹
《无线电工程》
北大核心
2023
2
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职称材料
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