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

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

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

作者:桂. 时间:2017-03-24  06:52:36 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6609317.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ [读书笔记03] 前言 西蒙.赫金的<自适应滤波器原理>第四版,上一篇看到维纳滤波基本形式:最优化问题,且无任何条件约束.这次看到有约束的部分,简单整理一下思路: 1)拉格朗日乘子法: 2)线性约束最小方差滤波器(Linearly constrained minimum-variance,LC

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

%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

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

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.

论文地址:https://arxiv.53yu.com/abs/2104.04325 联合在线多通道声学回声消除.语音去混响和声源分离 摘要: 本文提出了一种联合声源分离算法,可同时减少声学回声.混响和干扰源.通过最大化相对于其他源的独立性,将目标语音从混合中分离出来.结果表明,分离过程可以分解为级联的子过程,分别与声学回声消除.语音去混响和源分离相关,所有这些都使用基于辅助函数的独立分量/矢量分析技术及其求解顺序来求解是可交换的.级联解决方案不仅导致较低的计算复杂度,而且比普通联合算法具有更好

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

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