买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：三峡大学

摘要：本发明提供了毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法，包括如下步骤：步骤1，对多输入多输出基站的接收阵列的信号进行空间压缩采样；步骤2，进行协方差分解获得信号子空间；步骤3，进行二维波达角估计。

主权项：1.毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对MIMO基站的接收信号进行空间压缩采样；步骤2，对样本协方差矩阵进行分解获得信号子空间；步骤3，进行二维波达角估计；步骤1还包括：用N表示MIMO基站的共址电磁矢量传感器EMVS接收阵元，N为整数；用K表示与MIMO基站上行链路中的远场用户源信号的个数，K为整数；第n个电磁矢量传感器EMVS的坐标rn为其中，n＝1,2,…,N，·T表示转置运算；步骤1还包括：令θk，φk，γk，ηk分别表示需要估计的k个用户源信号的俯仰角、方位角、辅助极化角和极化相位差，含噪的阵列响应yt为： 其中，k＝1,2,…,K，t表示快拍索引；和⊙分别表示克罗内克积和KhatriRao积：表示第k个源信号对应的导向矢量，表示以自然指数为底、以-j2πτ1,kλ为指数的数，表示复数标识符，gk为中间变量，具体为λ是载波波长；为第k个源信号对应的极化响应矢量，bkq表示bk的第q个元素，q＝1,2,…,6；skt表示第k个源信号，nt表示阵列噪声，表示阵列导向矩阵，表示阵列的极化响应矩阵，如果阵列噪声nt满足均值为零，方差为σ2的高斯分布，且源信号st与噪声是不相关的；步骤1还包括：定义空间下采样算子空间下采样算子将N维矢量线性映射为N1维矢量，N1N，即： 其中，为压缩空间的响应矢量；具体地，对高维矢量的压缩过程通过一个降维矩阵实现： 是一个降维矩阵，MN；定义同步压缩矩阵F： 其中，对MIMO基站的阵列接收数据进行同步压缩后得到： 其中，I6表示6×6的单位矩阵，为中间变量，步骤2包括：为高斯过程nt通过同步压缩矩阵F的结果，它也是一个高斯的过程，其均值为零，协方差矩阵为σ2FFH，上标·H表示共轭转置运算；设定D行是相互正交的，则存在则得到： 其中，E{·}表示数学期望；令所以xt的协方差Rx为： 当存在L个观测样本时，t＝1,2,…,L，Rx通过下式进行估计： 其中，表示Rx的估计值；对进行特征分解，获得信号子空间Es，信号子空间Es由K个最大的特征值所对应的特征向量组成；且存在一个非奇异的矩阵满足： 步骤3包括：设计估计器，估计器的二维波达角估计基于以下旋转不变性原理： 其中，以对角矩阵的形式返回B的第q行，即diag{·}表示对角化运算，q＝1,2,…,6，表示除法。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法