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[发明专利] 一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法 -CN202310038058.4 在审
发明人：
姜园 何曙明
- 专利权人：
中山大学
申请日：
2023-01-09
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公布日：
2023-08-25
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主分类号：
G01S5/02 文献下载
摘要： 本发明公开一种基于SDF准则的运动物体直接定位方法，包括以下步骤：S1：分别获取多个静止接收站的观测信号；S2：估计所述观测信号的协方差；S3：对所述协方差进行特征值分解，并求出噪声子空间；S4：根据所述噪声子空间，对于每个时刻均利用SDF准则构建目标函数；S5：对所述目标函数进行网格化搜索，求出每个时刻物体的位置；S6：根据每个时刻物体的位置，求出物体的初始位置和初始速度；S7：输出物体的初始位置和初始速度。本发明与现有技术相比可以在提高运动物体定位精度的同时，极大的降低计算复杂度。仿真实验表明，在低信噪比下基于SDF准则的运动物体直接定位方法的定位精度远远高于传统的差分多普勒方法。一种 基于 sdf 准则 运动 物体 直接 定位 方法
[发明专利] 一种基于支持向量机的空域频谱感知方法 -CN202310392296.5 在审
发明人：
姜园 汤荔豪 ;赵磊
- 专利权人：
中山大学
申请日：
2023-04-12
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公布日：
2023-08-11
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主分类号：
H04B17/382 文献下载
摘要： 本发明公开一种基于支持向量机的空域频谱感知方法，包括以下步骤：S1：M阵元均匀线阵获取接收数据；S2：计算接收数据的第一特征和第二特征，所述第一特征为所述接收数据的空间谱最大值，所述第二特征为所述接收数据的前后两段数据的角度差；S3：根据所述第一特征和第二特征，构造特征向量；S4：将所述特征向量与对应的标签构成训练样本集，采用支持向量机算法训练所述样本集，得到支持向量机分类器；S5：采用所述支持向量机分类器对授权用户状态进行分类。本发明根据信号的空域特性，提出了两种新的特征以区分信号和噪声，然后借助SVM算法对提出的两个特征进行分类，通过使用合适的核函数将数据映射到高维空间，提高分类的准确度。一种 基于 支持 向量 空域 频谱 感知 方法
[发明专利] 一种基于Chan氏算法和牛顿法的组合定位方法与系统 -CN202111095567.8 有效
发明人：
姜园 何曙明
- 专利权人：
中山大学
申请日：
2021-09-17
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公布日：
2023-06-13
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主分类号：
G01C21/20 文献下载
摘要： 本发明提供一种基于Chan氏算法和牛顿法的组合定位方法与系统，方法包括以下步骤：S1：确定各个基站的位置ui ＝[xi ,yi ]T ,i＝1,…,M,到达距离差测量值di1 ,i＝1,…,M,测量误差的方差σ2 ，所述到达距离差为目标位置分别与第1个基站与第i个基站的距离的差的测量值；S2：根据步骤S1确定的各参数，使用Chan氏算法进行两次加权最小二乘得到Chan氏算法计算到的目标位置的初步坐标；S3：以Chan氏算法计算到的目标位置的初步坐标为初始点，使用牛顿法进行迭代计算，每一步迭代计算时，判断当前迭代坐标的海森矩阵，若海森矩阵为0，迭代结束，返回Chan氏算法的结果为目标位置的最终坐标；若海森矩阵不为0，牛顿法迭代收敛至最小值时，得到目标位置的最终坐标。本发明避免牛顿法在无源定位中的发散问题。一种 基于 chan 算法 牛顿 组合 定位 方法 系统
