基于到达角和到达时间联合估计的单基站定位方法及系统.pdf
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基于到达角和到达时间联合估计的单基站定位方法及系统.pdf
本发明提供了一种基于到达角和到达时间联合估计的单基站定位方法及系统,该定位方法包括:步骤S1,对接收的信号,采用3D‑MUSIC算法进行粗估计,得到粗估计的方位角、仰视角以及时延;步骤S2,对步骤S1得到的粗估计的结果进一步细化,利用细估计的三维角度与时延计算公式估算出方位角偏移量、仰视角偏移量与时延偏移量,进一步得到更新的方位角、更新的仰视角以及更新的时延;重复该步骤,进行反复迭代,直至完全收敛;步骤S3,输出迭代完成后得到的方位角、仰视角以及时延。本发明的技术方案的精度明显优于目前子空间类其他类型的算
估计到达时间的系统和方法.pdf
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估计到达时间的系统和方法.pdf
本申请提供了用于估计与乘车订单相关联的到达时间的系统和方法。示例性方法可以包括:将运输信息输入到训练后的机器学习模型。运输信息可以包括与乘车订单相关联的起点和目标地,以及训练后的机器学习模型可以包括递归神经网络,其中,训练所述机器学习模型的训练数据包括连接历史起点和历史目的地的历史路线和真实历史行程时间,所述历史路线对应于链路序列,每个所述链路对应于一个路段。该方法进一步可以包括,基于训练后的机器学习模型,获得通过连接起点和目的地的路线到达目的地的估计时间。
基于深度学习的到达角估计系统.pdf
本发明属于无线通信技术领域,具体为一种基于深度学习的到达角估计系统。本发明系统包括信号模型、数据预处理模块、双分支神经网络模型;信号模型用于对输入信号进行建模;数据预处理模块用于初步提取信号特征;双分支神经网络模型包括特征提取网络和并行预测网络,并行预测网络包括分类分支,回归分支和输出层;特征提取网络用于提取输入数据的深层特征,输出给分类分支和回归分支,分类分支给出DoA的大致范围即掩码,回归分支给出DoA相对网格点的误差,输出层结合两个分支的结果给出最终的DoA估计结果。仿真结果表明,与基于模型的深度学
一种基于单天线的到达角估计方法.pdf
本发明公开了一种基于单天线的到达角估计方法,属于通信领域,该方法包括:在选定的目标范围内选取位于一条直线上的N个测量点,相邻测量点的间隔不大于载波波长的一半,利用单天线信道探测系统对N个测量点进行信道探测,获取各测量点的信道时域冲击响应和对应的接收增益;对信道时域冲击响应根据接收增益进行调整,并根据调整后的信道时域冲击响应在空间域做傅里叶变换,计算出多普勒扩展谱;从多普勒扩展谱中提取有效路径,获得有效路径对应的多普勒频移,再根据多普勒频移计算出相应的到达角。该方法的硬件成本及实现复杂度低,不仅适用于轨道交