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一种基于稀疏贝叶斯学习的载波频偏处理方法及系统
发布时间: 2023-07-24
基本信息
合作方式：
技术许可
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术
成果介绍
本发明公开了一种基于稀疏贝叶斯学习的载波频偏处理方法及系统，方法包括：根据接收端接收所有活跃用户发送的有噪采样信号，构建有噪采样信号矩阵；将所述有噪采样信号矩阵转换为有噪采样协方差向量；对实值化的所述有噪采样协方差向量进行去噪处理，获得降噪后的协方差向量；对降噪后的协方差向量进行白化处理，构建稀疏非负的最小二乘模型；根据稀疏贝叶斯学习，获取所述最小二乘模型中稀疏向量的稀疏解，以确定最大化的载波频偏估计值。本发明旨在通过稀疏贝叶斯学习，完成载波频偏估计处理，有效提高估计性能和精度，从而提高系统吞吐量，提高用户体验。
成果亮点
本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种基于稀疏贝叶斯学习的载波频偏处理方法及系统，以解决现有技术中子载波间的互相干扰导致载波频率偏移使得系统吞吐量下降的问题，本发明旨在基于稀疏贝叶斯学习利用稀疏向量的似然函数以及稀疏先验信息，捕获载波频偏位置，以减小子载波间干扰，并降低计算复杂度，以提高载波频偏估计性能，从而提高系统吞吐量。
团队介绍
主要发明人：黄磊，深圳大学信息工程学院特聘教授、博士生导师、多维信号处理研究所所长、国家优秀青年基金获得者（2012）、教育部新世纪优秀人才（2009）；分别于2000年、2003年、2005年在西安电子科技大学获得学士、硕士、博士学位；研究方向包括：阵列信号处理、稀疏信号处理、压缩感知、频谱感知、大规模MIMO通信、雷达信号处理等；先后在美国杜克大学、香港城市大学、香港中文大学从事学术研究；已主持国家自然科学基金项目4项；以第一作者或通讯作者在国际著名期刊发表高质量学术论文40多篇，其中IEEE期刊论文26篇（Regular Paper 18篇），授权发明专利3项；担任IEEE Transactions on Signal Processing编委（AE）和Digital Signal Processing编委
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-08-17
胡荣杰
广东博士创新发展促进会
战略研究主任
综合评价
1.降低CFO估计所需采样速率，降低CFO估计对采样设备的要求；
2.通过基于稀疏贝叶斯学习，更快捕获载波频偏信号，获取其位置；
3.本发明具有更高的分辨率性能，进一步简化和降低运算复杂度，提高载波频偏估计精度，从而提高系统吞吐量。
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