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

LoRa整体框架图如下: 内容下次再填! 内容补上: 射频信号的接收流程(小博并非专业,错了emmmmm轻喷):射频--->中频--->基带,下面按照图中标的序号开始介绍: 1.天线接受射频信号后,(经过声表面滤波器转换,将电波转换成电信号),得到高频信号: 2.高频信号需要经过低噪声放大器LNA(也叫高频头吧?)处理,将信号放大,同时,信号被转换成差分信号,差分信号经过混频器,和内部振荡源混频,得到正交的中频信号(I/Q):(之后还要经过一系列滤波器和放大器,把信号转换成ADC可以识别的范围

C越大 街越窄,可能引发过拟合,对于噪声的惩罚力度加大. sigma越小,高斯分布长得又高又瘦, 会造成只会作用于支持向量样本附近,对于未知样本分类效果很差,存在训练准确率可以很高,

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

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:2017-06-03  15:06:37 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6937635.html 原文链接:http://pan.baidu.com/s/1pKOYuiJ 前言 本文的算法就是在阵列信号增强中非常经典的Frost's Algorithm.上个世纪70年代的技术了,梳理一下该算法的思路. 一.理论框架 首先交代理论模型.噪声为加性噪声: X为带噪信号,L为理想信号,N为噪声信号,目的是希望利用一组滤波器,实现特定信号

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

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

catalogue . 遥控器原理简介 . 红外遥控原理 . 常见红外遥控器红外线信号传输协议 . 遙控器的发展 . 实验过程 . 攻击面 . 基于STM32实现红外信号解码 1. 遥控器原理简介 0x1: 红外线的基本特性

有些东西当你习以为常而不去深思熟虑的时候,致命的错误就会因此埋下!      FPGA开发中难免会遇到跨时钟域处理的问题,而对于单比特信号,我会不假思索的回答:打两拍不久解决了吗?但是事实时,这佯作的前提条件是:信号A从clk1进入到clk2的时候,clk1的是一个慢时钟,而clk2是一个快时钟.这样在快时钟域把信号A延迟两排,总能采样到稳定的数据. 但是如果是一个快时钟信号进入到一个慢时钟域中,上面的做法就不一定成立!单比特信号A在快时钟周期内2个clk保持稳定,但是快时钟域内2个clk的时钟

接着继续研究阵列天线设计,得到了电流幅度分布或功率分布之后,就可以进行阵列设计或馈电网络设计了,之前利用HFSS仿真过单列的串馈天线,后面会继续复习熟悉一下,本次我找了一篇硕士论文利用威尔金森功分器来设计了48单元的大阵列,引用论文为<低副瓣平面阵列天线设计>2008 杜卫民著,作者使用公式利用matlab计算的taylor分布,我在这里仍然直接使用matlab窗函数来求电流幅度分布,得到的结果和作者计算是一致的,证明了该方法的正确性如下所示: 作者计算的48单元对称分布的24单元列表如下:

java:  第一章: JDK(Java Development Kit) java开发工具包 JVM(Java Virtual Machine) java虚拟机 Javac  编译命令 java  解释命令 Javadoc  生成java文档命令 classpath 类路径 Version  版本 author  作者 public  公共的 class  类 static  静态的 void  没有返回值 String  字符串类 System  系统类 out  输出 print  同行打

转自IEEE科技纵览  https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404454066502631625 6G扬帆起航:拍赫兹通信与健康泛在网络助推6G新应用 5G已至,6G启程.国内外对于6G核心技术.关键指标和应用场景的探索已在积极推进,其中如何选择合适的通信频段以便服务未来新型业务成为焦点之一.拍赫兹通信可以将多种形式或形态迥异的无线光通信纳入统一框架,根据典型6G应用场景和需求协同整合不同光波段,从材料.芯片.器件.系统.网络层面打通不同波长并形成

本篇主要关注物理含义 1.极化 电磁波在传播时,传播的方向和电场.磁场相互垂直,我们把电波的电场方向叫电波的极化.(i.e.依据电场E的方向来定义电磁波的极化). 如果电场矢量端点随时间变化的轨迹是一直线,这种波称作线极化波.线极化波又分为水平极化和垂直极化,电波的电场垂直于入射面的是垂直极化波,平行于入射面的是水平极化波.如下图所示.对后向散射的一般情况,后向散射场Er的分量和入射场Ei的分量线性相关,通常用(Er垂直,Er水平)'=(exp(ikd)/|d|)*S*(Ei垂直,Ei水平)'.

1导读,关于4G的几个关键概念 [PConline资讯]100Mbps下载速度是什么概念?比3G网速快50倍又是什么概念?比3G通信方式更灵活.通信频谱更宽绰.通信质量更高效.通信费用更便宜是怎样一个效果?这就是LTE,这就是4G,我们即将迎来的新一代移动通信技术. 那 么,疑问来了.LTE和4G究竟是什么,怎么解释,可以划等号吗?在中国TD-LTE一词频繁出现,它代表什么,和LTE-TDD.LTE-FDD之间又 有什么联系?4G的进步和优势有哪些?实际速度到底能冲到多少?资费便宜了没有?从1G

如果让你说说连续小波变换最大的特点是什么?多分辨分析肯定是标准答案.所谓多分辨分析即是指小波在不同频率段会有不同的分辨率.具体表现形式,我们回到前一篇文章的第一个图, 图一 对应的信号为 低频时(频率为4),对应彩色条纹更细,意味着更高的频率分辨率,而条纹区间大概落在[0,2.5]之间,这意味着较低的时间分辨率.同理,高频时,对应更低的频率分辨率和更高的时间分辨率.这是小波最为人知的特性,也是它被称为“数学显微镜”的原因,接下来我们一起探讨下为何小波具有这种特征 还记得上一篇文章的最后一张图么?

本文转载至:http://www.ciotimes.com/net/rdjs/WI-FI/201006301920.html 射频干扰英文:RFI,(Radio Frequency Interference) 日文:電波障害 摘要:  关键词: Wi-Fi射频干扰信道 802.11技术在过去10年已经取得了长足的发展 – 更快,更强大且更具有可扩展性.但有一个问题依然困扰着Wi-Fi;可靠性. 没有什么再比用户抱怨Wi-Fi性能不稳定.覆盖不好.经常掉线更让网管人员崩溃的事了.解决Wi-Fi这个

基于信号协方差模型DOA的盲声源分离[1]. 在此基础上,作者团队于2018年又发布了一篇文章,采用分级和时间差的空间协方差模型及非负矩阵分解的多通道盲声源分离[2]. 摘要 本文通过对短时傅立叶变换混合信号的源空间协方差矩阵(SCM)的估计,解决多通道麦克风阵列的声源分离问题.在许多传统的音频分离算法中,源混合参数的估计是在每个频率仓分别进行的,因此容易产生误差,导致源估计的次优.本文提出一个由加权DoA核组成的SCM模型,并且权重只依赖于源信号的方向.在该算法中,源的空间特性在所有频率上进行

闻道洛阳花正好,家家遮户春风.道人饮处百壶空.年年花下醉,看尽几番红. 此拐又从何处去,飘蓬一任西东.语声虽异笑声同.一轮清夜月,何处不相逢. ---- 临江仙·与刘拐 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 摘要 \(~~~~~~\)智能反射面(IRS)是一种全新的革命性技术,它可以通过在平面上集成大量低成本的无源反射元件,智能地重新配置无线传播环境,从而显著提高无线通信网络的性能.具体地说,IRS的不同元件可以通过控制其幅度和/或相位来独立地反射入射信号,从而协同地实现用于定