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[发明专利]一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达相干信源DOA估计方法-CN201810490220.5有效
发明人：陈金立;李巧雅;李家强;陈宣 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2018-05-21 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G01S3/14 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协方差匹配SL0算法的MIMO雷达相干信源DOA估计方法，属于多输入多输出(MIMO)雷达目标参数估计领域，具体地说是一种MIMO雷达相干信源的DOA估计方法，利用加权SL0算法估计MIMO雷达目标DOA时，需要把协方差矩阵进行矢量化来获得相应的稀疏重构模型，并利用信号和噪声子空间的正交性来构造加权向量，然而当存在相干信源时，MIMO雷达协方差矩阵的秩将退化，利用协方差匹配准则重构出一个满秩的协方差矩阵，恢复了MIMO雷达协方差矩阵的Toeplitz特性，并利用协方差逆矩阵的高阶幂来近似噪声子空间从而来计算加权向量。
一种基于协方差匹配 sl0 算法 mimo 雷达相干信源 doa 估计方法

[发明专利]一种基于双卡尔曼滤波器实现目标位置预测的方法-CN202210526125.2有效
发明人：林敏;刘倩云 -专利权人：睿迪纳（南京）电子科技有限公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：该方法包括确定当前NLOS误差范围；根据NLOS误差范围调整当前时刻经典卡尔曼滤波器的状态误差协方差和噪声误差协方差；将调整后的状态误差协方差和噪声误差协方差输入经典卡尔曼滤波器中进行当前时刻的状态估计；将经典卡尔曼滤波器输出的状态估计值和状态误差方差输入至输入扩展卡尔曼滤波器中，扩展卡尔曼滤波器以经典卡尔曼滤波器输出的状态估计值和状态误差方差分别作为扩展卡尔曼滤波器的测量值和测量噪声方差进行预测。
一种基于卡尔滤波器实现目标位置预测方法

[发明专利]一种基于密度峰值聚类径向基神经网络波达方向估计方法-CN202110259681.3有效
发明人：宋春毅;方文巍;俞鼎柯;王昕;席玉章;徐志伟;李欢 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于密度峰值聚类径向基神经网络波达方向估计方法，存在互耦误差的阵列天线接收信号源信号，计算所接收信号的协方差矩阵；将协方差矩阵中的上三角元素转换为归一化实向量，得到互耦误差协方差信息向量；将互耦误差协方差信息向量输入互耦校正网络，得到校正后的协方差信息向量；校正后的协方差信息向量输入给DOA估计网络，获得DOA的估计值；本发明通过密度峰值聚类方法，确定径向基函数的个数、中心、方差，提高了网络结构和性能的稳定性
一种基于密度峰值径向神经网络方向估计方法

[发明专利]基于集合卡尔曼滤波框架的混合同化系统及方法-CN202111248676.9有效
发明人：雷荔傈;谈哲敏;王仲睿;张进 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2022-06-21 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于集合卡尔曼滤波框架的混合同化系统及方法，包括输入单元、气候态集合扰动单元、循环集合扰动单元、气候态背景误差协方差单元、增广集合扰动单元、背景误差协方差单元、气候态背景误差协方差单元、混合背景误差协方差单元、后验集合平均更新单元、后验集合扰动更新单元、后验循环集合单元，通过气候态扰动集合估计背景误差协方差来近似静态背景误差协方差，能够在集合卡尔曼滤波的框架中实现混合同化方法，用混合背景误差协方差来更新集合均值和集合扰动
基于集合卡尔滤波框架混合同化系统方法

[发明专利]一种基于协方差修正的波束域Root-MUSIC方法-CN201910206347.4有效
发明人：唐浩;黄青华;张丽丽 -专利权人：上海大学
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于协方差修正的波束域Root‑MUSIC方法：首先建立均匀圆阵远场窄带信号模型，为了满足所需要的范德蒙德结构，将空域阵列输出模型转换到波束域；构建广义线性组合协方差矩阵，该矩阵由传统样本协方差矩阵和先验知识矩阵组合得到；利用该协方差得到初始的DOA估计值及空域导向向量；求出传感器较少带来的波束域转换误差矩阵与低快拍下子空间泄露造成的误差矩阵；寻找最优的修正因子不断降低样本协方差与真实值之间的误差，最后利用新的协方差矩阵获得新的波达方向该方法同时考虑了低快拍下子空间泄露问题和传感器数目较少带来的波束域转换误差，因此可以显著降低样本协方差矩阵与理想值之间的误差，从而提升了估计精度。
一种基于协方差修正波束 root music 方法

[发明专利]色噪声下基于协方差矩阵重构的波束形成方法-CN201710528571.6有效
发明人：王伟;蔡绍滨 -专利权人：苏州聆听智能科技有限公司
申请日： 2017-07-01 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： H04B7/06 文献下载
摘要：本发明色噪声下基于协方差矩阵重构的波束形成方法，所述波束形成方法包括如下步骤:S1，建立阵列天线接收信号模型；S2，通过修正采样协方差矩阵的小特征值，进而修正采样协方差距阵；S3，应用矩阵分解以及空间谱估计理论分别构造干扰信号子空间与另一个信号子空间，并通过交替投影算法来求取两个子空间的交集，求取期望信号导向矢量；S4，通过修正后的采样协方差矩阵减去期望信号协方差矩阵的方法，对干扰噪声协方矩阵进行重构；最后求取阵列天线权值矢量。在角度失配和大期望信号功率情况下，本发明的方法能够准确地估计出干扰噪声协方差矩阵和期望信号导向矢量，相比其他重构协方差矩阵方法来讲，本发明算法具有稳健性更好的优点。
噪声基于协方差矩阵波束形成方法

[发明专利]一种载体低速旋转条件下的导航定位方法-CN202110398195.X有效
发明人：吴鹏;冯璐;黄雅静;聂俊伟;仝海波;陈雨莺;郑昱;张竹娴 -专利权人：长沙学院
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本发明公开了一种载体低速旋转条件下的导航定位方法及其应用系统，方法包括：构建卡尔曼滤波模型并设置参数；预测当前历元的状态估计值和状态估计值的均方误差阵；计算观测量残余和测量方差；若观测量残余与测量方差的比值超出门限值且当前历元的滤波深度超过阈值，根据观测量残余与测量方差的比值调整测量方差，并根据调整后的测量方差计算卡尔曼滤波增益，根据卡尔曼滤波增益进行校正；相较于传统的卡尔曼滤波算法可能导致定位结果发生跳变，本发明通过观测量残余与测量均方差的比值，调整超限观测量的方差，减小其滤波增益，达到弱化超限观测值的权重的目的，实现所有可见卫星均参与滤波，使得定位结果不会发生跳变，使得定位结果更加准确。
一种载体低速旋转条件下导航定位方法

[发明专利]协方差矩阵对角加载的稳健自适应波束形成方法-CN201210484821.8无效
发明人：董玫;杨威;苏洪涛;赵永波 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2012-11-23 - 公布日： 2013-02-27 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种协方差矩阵对角加载的稳健自适应波束形成方法，主要解决现有技术中自适应对角加载方法中的加载系数确定问题。其实现方案为：1）计算雷达天线阵列接收信号的协方差矩阵；2）由雷达天线阵列目标信号的导向矢量求自适应权向量的线性组合表达式；3）将协方差矩阵和权向量表达式得到雷达天线阵列输出功率的恒等变化表达式，并定义剩余矢量；4）构造剩余矢量的协方差矩阵；5）将剩余矢量协方差矩阵的逆矩阵作为加权最小二乘理论中的加权矩阵，求解雷达阵列天线接收信号协方差矩阵的加载系数；6）计算自适应权矢量进行波束形成。本发明通过注入噪声矩阵来减少协方差矩阵特征值的散布程度，提高了波束形成的性能。
协方差矩阵对角加载稳健自适应波束形成方法

[发明专利]信息处理方法及装置、设备、存储介质-CN202210587577.1在审
发明人：黄珍 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： H04B17/345 文献下载
摘要：所述方法包括：根据滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的噪声的相关性和/或离散程度，对待检测的RB进行分类，得到第一类型的RB和第二类型的RB；对第一融合矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第二噪声协方差矩阵，所述第一融合矩阵是对所述第一类型的RB的第一噪声协方差矩阵进行融合得到的，所述第一噪声协方差矩阵是基于滤波前的信道估计结果和滤波后的信道估计结果的协方差矩阵得到的；对所述第二类型的RB的第一噪声协方差矩阵的非对角线元素进行置0判决，得到第三噪声协方差矩阵；将所述第二噪声协方差矩阵和所述第二类型的各个RB的第三噪声协方差矩阵输出给IRC模块。
信息处理方法装置设备存储介质

[发明专利]天线组阵中时延的互补卡尔曼滤波装置与方法-CN201310228724.7有效
发明人：孔德庆;张洪波;苏彦;朱新颖;李臣;戴舜;王松根 -专利权人：中国科学院国家天文台
申请日： 2013-06-08 - 公布日： 2013-10-02 - 主分类号： H03H17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种天线组阵中时延的互补卡尔曼滤波装置，其包括：相位差方差估计模块，用于实时计算天线信号相位差互相关估计值的均方差，得到相位差方差估计值；时延方差估计模块，用于实时计算时延互相关估计值的均方差，得到时延方差估计值；滤波器增益递推估计模块，用于根据所得到的相位差方差估计值和时延方差估计值，递推计算互补卡尔曼滤波器增益值；基于相位差的时延平滑递推模块，用于根据相邻时刻的相位差互相关估计值之间的差分
天线组阵中时延互补卡尔滤波装置方法

[发明专利]多无人机编队中的无人机定位方法和装置-CN201711486521.2有效
发明人：施闯;唐卫明;辜声峰;王志鹏 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2017-12-29 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G01S19/42 文献下载
摘要：本申请提供了一种多无人机编队中的无人机定位方法和装置，该方法包括：多无人机编队中包括多架无人机，多架无人机被划分为至少一个子网，每个子网包括至少三架无人机，包括：通过单点定位获取各无人机的单点坐标和单点坐标的方差‑协方差；对于每个子网内的每两架无人机，获取两架无人机之间的相对坐标和相对坐标的方差‑协方差；根据子网内包括的各无人机各自的单点坐标和单点坐标的方差‑协方差，以及子网内每两架无人机之间的相对坐标和相对坐标的方差‑协方差，得到每个子网包括的各无人机各自的第一目标坐标。
无人机编队中的定位方法装置

[发明专利]一种配电网可靠性效益分析方法及系统-CN201710145773.2在审
发明人：刁赢龙;盛万兴;刘科研;胡丽娟;孟晓丽;何开元;贾东梨;叶学顺;董伟杰;田洪迅;王宏刚 -专利权人：中国电力科学研究院;国家电网公司;国网北京市电力公司
申请日： 2017-03-13 - 公布日： 2018-09-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种配电网可靠性效益分析方法，所述方法包括获取多笔配电网投资构成的投资组合的收益率和收益方差；依据收益率和收益方差构建配电网的均值‑方差模型；采用拉格朗日乘数法求解均值‑方差模型，得到各笔配电网投资的最优投资金额与现有技术相比，本发明提供的一种配电网可靠性效益分析方法，通过构建结合数理统计和经济学的均值‑方差模型，并采用拉格朗日乘数法求解均值‑方差模型，可以得到各笔配电网投资的最优投资金额，为配电网的投资规划提供科学合理的参考
配电网方差效益分析拉格朗日乘数法投资求解构建数理统计投资组合收益参考规划

[发明专利]基于深度布朗距离的小样本SAR图像目标识别方法-CN202211063628.7在审
发明人：周峰;王力;杨鑫瑶;白雪茹;田甜 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度布朗距离的小样本SAR图像目标识别方法，涉及雷达信号处理技术领域，包括：获取合成孔径雷达图像，并分为训练样本集和测试样本集；构建深度布朗距离协方差模块‑原型网络；其中，深度布朗距离协方差模块‑原型网络包括深度残差神经网络、深度布朗距离协方差模块和欧几里得距离分类器；利用训练样本集对深度布朗距离协方差模块‑原型网络进行小样本训练，得到训练好的深度布朗距离协方差模块‑原型网络；将测试集样本输入训练好的深度布朗距离协方差模块
基于深度布朗距离样本 sar 图像目标识别方法

[发明专利]一种基于膨胀因子的减小核事故剂量率场评估误差的方法-CN201811239685.X有效
发明人：绪梅;袁彪;王良瑜;耿小兵;陈琳;张力军 -专利权人：中国人民解放军陆军防化学院
申请日： 2018-10-23 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于膨胀因子的减小核事故剂量率场评估误差的方法，该方法可以包括：建立核事故中放射性物质的大气扩散模型；根据所述大气扩散模型，确定所述核事故剂量率场的初始背景评估场,以此构建背景矩阵，并计算该背景矩阵的误差协方差矩阵，以及基于获取的观测数据构建观测矩阵，并计算观测场误差协方差矩阵；对所述背景矩阵的误差协方差矩阵进行系数膨胀，获得改进后的第一误差协方差矩阵；基于所述第一误差协方差矩阵和观测场误差协方差矩阵，利用同化算法获得核事故剂量率场
协方差矩阵核事故剂量率背景矩阵评估误差减小大气扩散膨胀因子构建放射性物质背景评估观测矩阵观测数据计算观测观测场算法同化膨胀辐射改进

[发明专利]确定噪声和干扰协方差度量-CN201310650295.2有效
发明人： A.克劳森;F.埃德 -专利权人：英特尔德国有限责任公司
申请日： 2013-12-06 - 公布日： 2018-01-26 - 主分类号： H04W72/12 文献下载
摘要：本申请涉及确定噪声和干扰协方差度量，提供一种方法,包括接收包含以时‑频表示的二维信号图案的信号，所述二维信号图案包括在二维信号图案中预定位置处的第一参考资源元素。所述方法进一步包括基于信号图案的第一参考资源元素来确定第一协方差度量。所述方法进一步包括基于与第一参考资源元素不同的信号图案的资源元素来确定第二协方差度量。所述方法进一步包括基于第一协方差度量和基于第二协方差度量来确定接收信号的噪声和干扰协方差度量。
确定噪声干扰协方差度量