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基于天线阵列的近场WiFi多参数联合估计算法研究的任务书
任务书
学生姓名：
任务目的：
本任务旨在通过对于基于天线阵列的近场WiFi多参数联合估计算法的研究，对于现有无线通信设备的信号处理方案进行探究与评估。通过对于无线通信信号的相关参数进行精准的估计，提高无线通信网络系统的性能，在实践中能够为现有的WiFi技术的进一步优化提供理论和技术支撑。
任务背景：
现今，随着无线通信技术的不断发展，WiFi网络已经成为人们日常工作和生活中不可或缺的一部分。但是，现有的WiFi设备往往在信号传输的过程中会受到信号障碍等外部影响，从而导致信号的丢失、抖动等问题。为了解决这一问题，需要对于无线通信的相关参数进行精准估计，提高无线通信网络系统的性能。
任务描述：
本任务主要研究基于天线阵列的近场WiFi多参数联合估计算法。具体内容包括以下两个方面：
1.理论研究：对于基于天线阵列的近场WiFi信号处理方案进行深入的研究，重点关注如何对无线通信的各个参数进行估计，如频率、时间延迟、天线方向等；此外，还需要研究如何对于在估计过程中出现的干扰和噪声进行有效消除，提高信号处理的准确性和稳定性。
2.实践操作：基于所学的理论知识，设计并实现多参数联合估计算法的原型系统，对该系统进行实验验证和性能评估，以验证估算算法的准确性和实用性。
任务要求：
1.理论上扎实，具有较强的学习能力和创新能力，熟练掌握信号处理、数学、算法、编程等相关知识。
2.具备较强的数据处理和分析能力，熟练掌握MATLAB等相关编程工具。
3.具备一定的团队协作精神，能够与导师和团队成员进行有效沟通和协作，达成研究目标。
4.良好的英语阅读与写作能力，能够阅读、撰写并翻译相关文献、研究报告等。
时间规划：
本任务的完成时限为6个月，具体时间安排如下：
第1-2个月：学习有关信号处理、数学、算法、编程等相关知识，阅读相关文献，研究基于天线阵列的近场WiFi信号处理方案。
第3-4个月：设计并实现多参数联合估计算法的原型系统，对该系统进行实验验证和性能评估。
第5-6个月：总结并撰写研究报告，包括研究背景、理论分析、实验设计和结果分析等内容，并进行必要的演示和展示。
参考文献：
1.Li,Q.,Zhang,C.,Yu,H.,&Huang,J.(2020).MIMORadarTargetDetectionandParameterEstimationUsingaFullyConvolutionalNetwork.IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems.
2.Lin,Y.,etal.(2019).DynamicTime-FrequencySparseOptimizationforPassiveRadarDetection.IEEETransactionsonAerospaceandElectronicSystems.
3.Wang,L.,etal.(2018).IntelligentCriticalRotatingSpeedIdentificationforInductionMotorsviaaJointTime-FrequencyAnalysisandConvolutionalNeuralNetwork.IEEEAccess.