龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
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：东南大学
摘要：本发明是一种基于深度学习的雷达辅助多波束预测方法与系统，该方法首先基于基站上的FMCW雷达，在每一帧中对范围内多个目标进行测量，将接收端的发射信号和回波信号进行正交混频和低通滤波，得到中频信号，再进行采样，得到包含范围内目标的距离、速度、到达角的原始数据矩阵。之后将原始数据进行一系列FFT预处理，来降低数据的复杂度。最后通过训练优化LeNet模型，将预处理后的数据映射到范围内多个目标所对应的若干波束序号上，通过选取这些波束，基站可以实现与移动目标的低时延通信。本发明将多波束预测问题转化为多标签分类问题，可以在雷达一帧测量后实现对多个用户的波束赋形，有效地降低了成本，增强了高频段通信的性能和数据传输算法的稳健性。
主权项：1.一种基于深度学习的雷达辅助多波束预测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：考虑实际的毫米波太赫兹单基站对多用户的通信系统，在基站侧使用雷达传感器感知环境特征，辅助波束选择问题；基站侧调频连续波FMCW雷达对范围内的多个目标进行测量，将发射信号和回波信号进行正交混频和低通滤波得到中频信号，再进行采样得到雷达测量原始数据；对雷达测量原始数据通过距离、速度和角度三个维度中两个以上维度的快速傅里叶变换预处理，降低数据的复杂度和规模；建立LeNet深度神经网络模型，将预处理后的雷达测量数据映射到多个目标所对应的波束序号上，迭代优化得到最佳网络参数；将实际测量数据输入所建立的神经网络，完成移动通信场景下的多波束预测方法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于深度学习的雷达辅助多波束预测方法与系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号