作者:桂. 时间:2017-08-22  10:56:45 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7410846.html 前言 本文主要记录常见的波束形成问题,可以说空间谱估计是波束形成基础上发展而来,在系统论述空间谱之前,有必要分析一些Beamforming的基本特性. 一.波束形成模型 以均匀线阵为例: 按窄带模型分析: 可以写成矩阵形式: 其中为方向矢量或导向矢量(Steering Vector),波束形成主要是针对各个接收信号X进行权重相加. 二

原文链接:http://www.sharetechnote.com/html/5G/5G_Phy_BeamManagement.html 1 为什么光束管理/光束控制? 我不认为高频部署中的波束传输信号将是首选问题.这是一种"必须"的实施.在没有使用大规模天线阵列的低/中频区域的情况下(如在(A)/(B)中),单个传输将同时覆盖许多UE.然而,当辐射变为波束形状为(C)时,除非那些多个UE位于非常接近的位置,否则很难在单个传输中覆盖多个UE.为了解决这个问题,我们需要一个非常复杂的想法

5G 是 2018 年移动通信领域的热词.从中兴的芯片卡脖事件,联想 5G 投票风波再到华为频遭威胁.这些事件都引起了大家对于 5G 的关注,那么 5G 到底是什么,它和 4G 有什么区别呢? 今天就来简单扒一扒它们的关系和区别. 从 1G 到 5G 在说 5G 和 4G 之前,我们先来了解下从 1G-5G 发生了怎么样的改变? 1G:这是指第一代无线电话技术,即移动通信.它使用模拟信号,速度高达2.4kbps.那时的大哥大没有屏幕只能打电话 2G(GPRS):这是指第二代移动技术.使用数字电信

<COMET:Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction> 论文地址 论文源码 任务 目的层面 -- 根据两个当前最常用的常识知识图ATOMIC和ConceptNet构建一个用于开发常识知识的自适应生成模型COMET,以协助完成常识知识的自我补充. ​ COMET是一个自适应框架,用于通过在知识元组的种子集上训练语言模型来从语言模型构建常识知识库.这些知识元组为COMET提供了必须学习的知识库结构和关系

摘自<水平线阵的反卷积常规波束形成>,IRONMAN--------------------------------------------------- 在常规的波束形成中,是将阵列上的每个接收机的同时刻数据乘上一个预设的系数然后求和并最终得到一系列的具有特定指向性的波束.但是由此得到的波束它的主瓣宽度很宽而且旁瓣衰减有限,能量泄漏很严重.为了解决这些问题,许多的学者提出了一些高分辨的波束形成算法,MVDR和DMR就是其中的代表.然而这些算法虽然能够得到很窄的波束宽度和低的旁瓣级,但是需要大

参考: https://blog.csdn.net/qq_40981790/article/details/80143524 1. MVDR简介(Minimum Variance Distortionless Response) MVDR是一种基于最大信干噪比(SINR)准则的自适应波束形成算法.MVDR 算法可以自适应的使阵列输出在期望方向上功率最小同时信干噪比最大. 2. MVDR基本原理 MVDR波束成形器是一种数据自适应波束成形解决方案,其目标是最小化记录信号的方差.如果噪声和下面的期望

%传统波束形成,CBF (Ps:这个程序是别人的,不是我写的,但是具体是在哪里找到的已经忘了) clear all; close all; clc; %---------初始化常量----------% c = 334;      % 声速c fs = 1000;    % 抽样频率fs T = 0.1;       % t = 0:1/fs:T;  % 时间 [0,0.1] L = length(t); % 时间长度,采样总点数:101个 f = 500;       % 感兴趣的频率,信号自

摘要:第五代无线通信(5G)支持大幅增加流量和数据速率,并提高语音呼叫的可靠性.在5G无线网络中共同优化波束成形,功率控制和干扰协调以增强最终用户的通信性能是一项重大挑战.在本文中,我们制定波束形成,功率控制和干扰协调的联合设计,以最大化信号干扰加噪声比(SINR),并使用深度强化学习解决非凸问题.通过利用深度Q学习的贪婪性质来估计行动的未来收益,我们提出了一种用于6 GHz以下频段的语音承载和毫米波(mmWave)频段的数据承载的算法.该算法利用来自连接用户的报告SINR,基站的发射功率以及所

语音识别有近场和远场之分,且很多场景下都会用到麦克风阵列(micphone array).所谓麦克风阵列是一组位于空间不同位置的麦克风按一定的形状规则布置形成的阵列,是对空间传播声音信号进行空间采样的一种装置,采集到的信号包含了其空间位置信息.近场语音识别将声波看成球面波,它考虑各麦克风接收信号间的幅度差:远场语音识别将声波看成平面波,它忽略各麦克风接收信号间的幅度差,近似认为各接收信号之间是简单的时延关系.麦克风阵列可分为一维.二维和三维麦克风阵列.一维麦克风阵列,即线性麦克风阵列,各个麦克风

转自http://www.elecfans.com/d/949864.html 多输入多输出技术(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线,使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收,从而改善通信质量.它能充分利用空间资源,通过多个天线实现多发多收,在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下,可以成倍的提高系统信道容量,显示出明显的优势.被视为下一代移动通信的核心技术.

一般的讲数字信号处理的书中都会提到窗函数.大多数只会提及其中的几种.这里我把这些窗都用C语言实现了一下,都不复杂,但如果要自己去弄也挺费时间.所有函数都用Matlab验证了.包括以下窗: /*窗类型*/ typedef enum { Bartlett = , BartLettHann, BlackMan, BlackManHarris, Bohman, Chebyshev, FlatTop, Gaussian, Hamming, Hann, Kaiser, Nuttal, Parzen, Rec

窗函数(window function)经常用在频域信号分析中.我其实不咋个懂,大概是从无限长的信号中截一段出来,然后把这一段做延拓变成一个虚拟的无限长的信号.用来截取的函数就叫窗函数,窗函数又分很多种,什么矩形窗.三角窗.高斯窗. 在scipy.signal中有各种我不懂的实现窗函数的方法.浏览了一下,头疼的紧. 那在pandas中也有实现窗函数的方法:rolling().我呢就不折腾什么信号处理的东西,用金融数据做个小示例好了. 金融时间序列也是一种时间序列数据,前后次序是固定,多为二维数据

一.入门 1.下载源文件http://www.qcustomplot.com/: 2.把.cpp和.h放在工程目录下,并将cpp和h加入工程: 3.在.pro中:QT += printsupport: 4.在ui中添加一个Widget,右键提升为,输入:QCustomPlot,改变对象名称为customPlot: 5.加入代码: void MainWindow::initUi() { QVector<double> x(101), y(101); // initialize with entr

作者:凌逆战 地址:https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/12071748.html 题目:带后置滤波的双通道广义旁瓣相消器(GSC)的分析 作者:Israel Cohen, Senior Member, IEEE 摘要 本文分析了非平稳噪声环境下带有后置滤波的双通道广义旁瓣相消器.后置滤波包括:检测 波束形成器的输出和参考信号处的瞬变,比较他们的瞬变功率,估计信号存在概率,估计噪声频谱以及频谱增强,以使他们对数谱的均方误差最小化.基于局部非平稳性的测量方法来检

AAU (Active Antenna Unit) In the MBB (Mobile Broadband) era, the astonishing growth in data traffic carried by mobile broadband systems brought on by the integration of video, social networking and the overwhelming acceptance of mobile terminals puts

微带天线有很多优点,低成本,易于集成,加工简单,缺点有:效率低.功率容易低.高Q值 ,可能存在表面波,极化效果差,弱电扫性能.带宽窄.微带线的金属厚度t远远小于波长(t << λ0 ,自由空间波长),介质基板的厚度h<<λ0, 一般 0.003λ0 ≤ h ≤ 0.05λ0,介质的相对介电常数2.2 ≤ r ≤ 12,天线常使用厚.低介电常数的的介质,易于辐射:微波电路常使用薄.高介电 常数的介质,减少辐射和耦合,也会减小电路尺寸.微带贴片天线的波束垂直于贴片,矩形贴片单元的L一般

Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

1.背景知识:LCMV波束形成器的维纳滤波器结构 2.MATLAB code: [m,n]=size(C); [Q,R]=qr(C); Ca=Q(:,n+1:m);

前言 尽管每辆汽车都有后视镜,但不可避免地都存在一个后视镜的盲区,倒车雷达则可一定程度帮助驾驶员扫除视野死角和视线模糊的缺陷,提高驾驶安全性.上一节已经分析清倒车雷达的语音模块(上一节),本节将深入分析测距模块的设计. 一.倒车雷达的发展 第0代倒车雷达:“倒车请注意”!只要司机挂上倒档,它就会响起.(然并卵) 第1代倒车雷达:在距车1.5~1.8m处有障碍物,蜂鸣器就会工作,距离越近蜂鸣器越急促.(没有显示,考验司机耳力) 第2代倒车雷达:数码管显示距离数字,3色波段绿.黄.红分别表示安全.警