Joint Frequency Estimation with Two Sub-Nyquist Sampling Sequences
在频率估计的许多应用中，信号的频率很高，以至于由于硬件的限制，很难获得以奈奎斯特速率采样的数据。在本文中，我们提出了一种新的方法，基于子空间技术的频率估计使用两个欠采样Nyquist样本序列，假设两个欠采样率是互质整数。我们分析了欠采样的影响，并扩大了估计频率遭受混叠。通过对两种序列估计结果的联合，筛选出与信号中实际包含的频率分量近似的频率。该方法需要少量的硬件和计算。数值结果表明，在较低的采样率下，该方法是有效和准确的。
2015-08-26 cs.IT math.IT
Gridless Quadrature Compressive Sampling with Interpolated Array Technique
正交压缩采样（QuadCS）是一种用于雷达中获取同相和正交（I/Q）分量的亚奈奎斯特采样方案。在该方案中，接收到的中频（IF）信号被表示为发送波形的时间延迟和缩放副本的线性组合。对于离散时延空间网格上的稀疏中频信号，QuadCS可以有效地从亚奈奎斯特采样重构I/Q分量。实际上，信号的特征在于连续空间中的一组未知的时延参数。传统的稀疏信号重建会降低QuadCS重建的性能。本文主要研究具有连续延迟参数的I/Q分量的重构问题。定义了一种参数化谱匹配字典，该字典通过延迟参数和增益系数稀疏地描述了中频信号的频域特性，并在新字典下对QuadCS系统进行了重新分析。利用QuadCS系统的固有结构，可以将时延参数的估计与稀疏增益系数的估计解耦，从而得到一种具有时变波束形成矩阵的波束空间波达方向（DOA）估计公式。在此基础上，提出了一种内插波束域DOA估计方法。建立了一种最优插值阵，并给出了保证时延参数估计成功的充分条件。利用估计的时延，可以方便地通过求解线性最小二乘问题来确定增益系数。大量的仿真结果表明，该算法在重构具有连续延迟参数的稀疏信号时具有优越的性能。
2015-03-02 cs.IT math.IT
Joint ML calibration and DOA estimation with separated arrays
本文研究了参数化波达方向（DOA）估计在一个特定的背景下：i）每个传感器的特征在于一个未知的复增益和ii）阵列由一个子阵列的集合，这些子阵列基本上彼此分离，导致一个结构化的噪声协方差阵。本文提出了两种基于极大似然（ML）估计的迭代算法，适用于阵列校准和DOA估计的联合应用。数值仿真结果表明，迭代最大似然（IML）和改进的迭代最大似然（MIML）联合阵列校准和DOA估计算法性能优于现有方法，且MIML算法在迭代次数较少的情况下达到了克拉美-拉奥界。
2017-01-22 cs.IT math.IT stat.AP
Compressive Sensing for MIMO Radar
与具有相同数量的发射和接收天线的传统雷达系统相比，多输入多输出（MIMO）雷达系统已经被示出实现更高的分辨率。本文考虑了分布式MIMO雷达的情况下，其中每个发射单元是一个节点在一个无线网络中，并研究了使用压缩采样的到达方向（DOA）估计。根据压缩采样理论，可以基于比奈奎斯特采样定理所需的少得多的样本来恢复在某些域中稀疏的信号。目标的到达角在角度空间上是一个稀疏向量，因此可以采用压缩采样进行DOA估计。该方法实现了MIMO雷达的高分辨率与远少于其他方法的样本。这在分布式场景中特别有用，其中每个接收节点处的结果需要被发送到融合中心以进行进一步处理。
2009-07-27 cs.IT math.IT
Joint DOA and Array Manifold Estimation for a MIMO Array Using Two Calibrated Antennas
Beijing Institute of Technology, Beijing, China（北京理工大学）；University of Sheffield, UK（谢菲尔德大学）
本文提出一种简单方案，利用两个校准天线对MIMO阵列进行联合DOA和阵列曼fold估计，通过旋转不变性特性获取初始DOA结果，并通过局部搜索算法迭代获得更精确的估计。
2013-10-10 cs.IT cs.NA math.IT
Low Rank Matrix Recovery for Joint Array Self-Calibration and Sparse Model DoA Estimation
在这项工作中，结合校准和DoA估计接近的单测量矢量（SMV）模型的自校准的多测量模型（MMV）的情况下，制定的扩展。利用多快拍的优点，提出了一种改进的核范数最小化问题，以恢复低秩的高维矩阵。我们还给出了MMV模型的线性算子的定义，并给出了相应的矩阵表示，以生成凸优化问题的一个变体。为了降低该方法的计算复杂度，奇异值分解（SVD）被用来减少问题的大小。所提出的方法的性能证明了数值模拟。
2017-12-16 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Transmit and Receive Filter Optimization for Sub-Nyquist Delay-Doppler Estimation
在这篇文章中，提出了一个框架的模拟发射和接收滤波器的参数估计问题的联合优化。在接收机处，传统的信号处理系统将模拟前置滤波器$B$的双侧带宽限制为模数转换器$f_s$的速率，以符合公知的奈奎斯特-香农采样定理。相比之下，这里我们考虑一个收发器，通过设计违反了常见的范例$B\leq f_s$。为此，在接收机，我们允许一个更高的预滤波器带宽$B>f_s$和研究可实现的参数估计精度下固定的采样率时，发射和接收滤波器联合优化相对于贝叶斯克拉美罗下限。对于时延多普勒估计的情况下，我们建议近似所需的Fisher信息矩阵，并解决收发器的设计问题的交替优化算法。所提出的方法使我们能够探索帕累托最优区域跨越的发射和接收滤波器，这是有利的加权均方误差标准下。我们还讨论了计算复杂性所获得的收发器设计，通过可视化所得到的模糊函数。最后，我们验证了性能的优化设计的Monte-Carlo模拟的似然估计。
2018-02-08 cs.IT math.IT
Sub-Nyquist USF Spectral Estimation: $K$ Frequencies with $6K + 4$ Modulo Samples
针对高动态范围信号导致ADC饱和的问题，提出基于无限感知框架（USF）的多通道亚奈奎斯特频谱估计方法，证明仅需 $6K+4$ 个模采样即可精确恢复 $K$ 个正弦波，并在极低采样率下大幅提升了频率估计精度。
2024-09-24 cs.IT eess.SP math.IT
Faster-than-Nyquist Signaling for MIMO Communications
快于奈奎斯特（FTN）信令是一种非正交传输技术，它有可能提供显着的频谱效率的改善。本文研究了FTN信令在频率平坦和频率选择性多输入多输出（MIMO）信道下的容量。我们表明，在时间上的预编码和空间上的注水是实现频率平坦MIMO FTN的容量。对于频率选择性衰落，需要在时间、空间和频率上进行联合注水。
2022-10-07 cs.IT math.IT
Cramer-Rao Bounds for Joint RSS/DoA-Based Primary-User Localization in Cognitive Radio Networks
关于授权主用户（PU）的位置的知识可以使认知无线电（CR）网络中的几个关键功能，包括改进的时空感测，智能位置感知路由，以及协助频谱政策的执行。在本文中，我们认为可实现的精度PU定位算法，联合利用接收信号强度（RSS）和到达方向（DoA）的测量，通过评估克拉美-罗界（CRB）。以前的作品分别评估的CRB的RSS和DoA的定位算法，并假设DoA估计误差方差是一个固定的常数或独立的RSS。我们推导出CRB联合RSS/DoA为基础的PU定位算法的基础上的数学模型的DoA估计误差方差作为RSS的函数，对于一个给定的CR放置。与实际的定位算法和几个关键参数，如节点数，天线和样本数，信道遮蔽方差和相关距离的影响进行了比较，可实现的精度进行了深入的分析和讨论。我们还推导出封闭形式的渐近CRB均匀随机CR放置，并进行理论和数值研究所需数量的CR，使渐近CRB紧密近似的CRB的数值积分为一个给定的位置。
2012-07-05 cs.IT cs.NI cs.PF
Cramér-Rao Bound Analysis and Near-Optimal Performance of the Synchronous Nyquist-Folding Generalized Eigenvalue Method (SNGEM) for Sub-Nyquist Multi-Tone Parameter Estimation
Submitted to IEEE Transactions on Signal Processing November 19, 2025
本文提出SNGEM方法在亚奈奎斯特速率下实现多音信号的高精度参数估计，并通过实验验证其在不同信噪比下的性能优势。
2025-11-22 cs.IT math.IT
Single-Snapshot Gridless 2D-DoA Estimation for UCAs: A Joint Optimization Approach
School of Electrical and Computer Engineering, College of Engineering, University of Tehran（电气与计算机工程学院，工程学院，德黑兰大学）
针对均匀圆形阵列单快拍二维DOA估计难题，提出联合估计流形变换矩阵与方位-俯仰角的统一优化框架，并用iALM高效求解，实现鲁棒高分辨率无网格估计。
2025-09-27 cs.IT cs.LG eess.SP
Joint single-shot ToA and DoA estimation for VAA-based BLE ranging with phase ambiguity: A deep learning-based approach
本文提出一种基于深度学习的VAA-BLE测距方法，通过解决相位模糊问题实现单次-shot ToA和DoA联合估计。
2026-01-21 cs.AI cs.IT eess.SP
Frequency Estimation of Multiple Sinusoids with Three Sub-Nyquist Channels
多个正弦信号的频率估计具有重要的理论意义和应用价值。在某些应用场景中，只有亚奈奎斯特采样可用于估计频率。传统的方法是以几个较低的速率对信号进行采样。在本文中，我们解决的频率估计的信号在时域中通过欠采样数据。我们分析了欠采样的影响，并证明了三个子奈奎斯特通道一般是足够的估计频率的欠采样率是成对互质的。推导出了当采用两个互质欠采样通道时，解频率模糊失败的条件。当联合使用三通道子奈奎斯特样本时，可以唯一地确定频率并估计正确的频率。数值实验验证了分析和结论的正确性。
2017-03-19 cs.IT math.IT
Joint DOD and DOA Estimation in Slow-Time MIMO Radar via PARAFAC Decomposition
针对慢时间MIMO雷达多普勒域样本不足问题，提出基于新张量模型与改进交替最小二乘的PARAFAC分解方法，利用阵列范德蒙德结构实现性能更优的联合DOD与DOA估计，仿真验证了有效性。
2020-07-30 cs.IT eess.SP math.IT
Transmit Array Interpolation for DOA Estimation via Tensor Decomposition in 2D MIMO Radar
针对平面阵列单基地多输入多输出（MIMO）雷达，提出了一种基于张量建模的二维（2D）联合发射阵列插值和波束空间设计的波达方向（DOA）估计方法。我们的基本思想是将发射阵列映射到所需的阵列，并抑制感兴趣的空间扇区之外的发射功率。这样，在接收阵列处的信号-音调噪声比得到改善。然后，我们沿着每个维度折叠接收到的数据到一个张量结构，并应用基于张量的方法来获得DOA估计。此外，我们推导出一个封闭的形式表示的DOA估计偏差所造成的插值误差，并主张使用一个专门设计的查找表来补偿偏差。相应的Cramer-Rao界（CRB）也被导出。仿真结果显示了所提出的方法的性能，并比较其性能CRB。
2017-05-05 cs.IT math.IT
Joint Sparse Recovery Method for Compressed Sensing with Structured Dictionary Mismatches
在传统的压缩感知理论中，字典矩阵是先验给定的，而在实际应用中，这个矩阵会受到随机噪声和波动的影响。在本文中，我们考虑的信号模型中的字典矩阵中的每一列的结构性噪声的影响。该公式在雷达系统和阵列处理中遇到的离网目标的到达方向（DOA）估计中是常见的。我们建议使用联合稀疏信号恢复来解决结构化字典不匹配的压缩感知问题，并给出了这种联合稀疏恢复的分析性能界。我们表明，在温和的条件下，原始稀疏信号的重建误差是有界的稀疏性和噪声水平的测量模型。此外，我们实现了快速一阶算法，以加快计算过程。数值算例验证了所提算法的良好性能，同时也表明联合稀疏恢复方法比现有方法具有更好的重建效果。通过实现联合稀疏恢复方法，在被动和主动感知情况下，DOA估计的精度和效率都得到了提高。
2014-07-24 cs.IT math.IT
Efficient Transmit Beamspace Design for Search-free Based DOA Estimation in MIMO Radar
本文研究了多输入多输出（MIMO）雷达在波达方向（DOA）估计中的发射波束空间设计问题。介绍了一种新的设计发射波束空间矩阵的方法，该方法使得在接收端使用免搜索DOA估计技术成为可能。该方法的实质是在发射阵元功率均匀分布的约束下，以最小化期望发射波束方向图与实际发射波束方向图之间的差异为基础，设计发射波束空间矩阵。期望的发射波束图案可以具有任意形状，并且允许由一个或多个空间扇区组成。发射波形的数量是偶数，但在其他方面是任意的。为了允许简单的搜索免费的DOA估计算法在接收阵列，旋转不变性的属性建立在发射阵列上施加一个特定的结构上的波束空间矩阵。半定松弛被用来将所提出的配方转化为一个凸的问题，可以有效地解决。我们还提出了一个基于空间划分的设计（SDD）通过划分空间域成几个子扇区，并分配一个子集的发射波束到每个子扇区。与每个子扇区相关联的发射波束被单独设计。仿真结果表明，在DOA估计性能的改善提供了通过使用所提出的联合和SDD发射波束空间设计方法相比，传统的MIMO雷达技术。
2013-05-21 cs.IT math.IT
An algorithm of frequency estimation for multi-channel coprime sampling
在频率估计的一些应用中，由于硬件限制，以与奈奎斯特速率一样高的速率进行采样是具有挑战性的。一种有效的解决方案是使用具有互质欠采样率的多个子奈奎斯特通道来联合采样。本文提出了一种适用于任意信道数的基于子空间技术的盲检测算法。数值仿真表明，该算法具有较高的精度和较好的鲁棒性.
2017-05-25 cs.IT math.IT
Constrained Capacity for Faster-than-Nyquist Signaling in Frequency-Selective Fading Channels
Carleton University（卡尔顿大学）；Middle East Technical University（中东科技大学）
本文研究频率选择性信道下DFT预编码FTN信号的受限容量，通过CP/CS分解干扰并推导失配解码速率，证明FTN优于奈奎斯特传输。
2026-09-09 cs.IT eess.SP math.IT
Physically Parameterized Differentiable MUSIC for DoA Estimation with Uncalibrated Arrays
Univ Rennes（雷恩大学）；INSA Rennes（雷恩国立应用科学学院）；CNRS（法国国家科学研究中心）；Chalmers University of Technology（查尔姆斯理工大学）
针对未校准阵列的波达方向估计问题，提出物理参数化的可微MUSIC算法，可联合估计波达方向与硬件损伤，支持监督/无监督学习，性能优于经典MUSIC。
2025-03-20 cs.AI cs.IT cs.LG
Hybrid Continuous DoA Estimation with Shared-Radius Co-Prime Circular Arrays
Universidad Miguel Hernández de Elche（埃尔切米格尔·埃尔南德斯大学）
本文提出共享半径互质圆阵，结合粗网格搜索与群智能细化，实现高分辨率连续二维DoA估计，在低信噪比下优于均匀阵列，并渐近达到CRB。
2026-09-09 cs.IT cs.NI math.IT
DNN-based Methods of Jointly Sensing Number and Directions of Targets via a Green Massive H2AD MIMO Receiver
School of Information and Communication Engineering, Hainan University（海南大学信息与通信工程学院）；China Mobile Group Hainan Co., Ltd.（中国移动集团海南有限公司）
针对异构混合模数H2AD MIMO架构的多目标数量与方向感知难题，提出含三种目标数感知方法及OMC-DOA估计算法的两阶段框架，推导了CRLB基准，在不同信噪比下实现了高性能感知。
2025-07-15 cs.AI cs.IT cs.LG
Super-Resolution Compressed Sensing: An Iterative Reweighted Algorithm for Joint Parameter Learning and Sparse Signal Recovery
在许多实际应用中，如波达方向（DOA）估计和线性谱估计，稀疏字典通常是由一组未知参数在一个连续的域。为了将传统的压缩感知应用于此类应用，必须将连续参数空间离散化为有限的网格点集。离散化，但是，招致错误，并导致恶化的恢复性能。为了解决这个问题，我们提出了一种迭代重加权的方法，联合估计未知参数和稀疏信号。具体地说，该算法是通过迭代减少代理函数优化给定的目标函数，这导致在一个渐进的和交织的迭代过程，以改善未知参数和稀疏信号。数值结果表明，该算法在分辨密集频率分量时具有优越的性能。
2014-01-17 cs.IT math.IT
Multi-Active-IRS-Assisted Cooperative Sensing: Cramér-Rao Bound and Joint Beamforming Design
本研究提出多主动IRS辅助协作感知框架，推导目标到达方向估计的闭式CRB，并通过联合优化BS发射与IRS反射波束成形最小化最大CRB，以克服NLoS感知路径损耗。
2024-07-18 cs.IT eess.SP math.IT
Off-grid Direction of Arrival Estimation Using Sparse Bayesian Inference
波达方向（DOA）估计是信号处理中的经典问题，有着广泛的实际应用。由于基于稀疏信号重构的方法的发展，其研究最近取得了进展。虽然这些方法已经显示出优于传统方法的优点，但在实际情况下仍然存在困难，其中真实DOA不在离散采样网格上。针对这种离网DOA估计问题，本文研究了一种考虑离网DOA影响且建模误差较小的离网模型。从贝叶斯的角度来看，一个迭代算法开发的离网模型的基础上，而不同的快照之间的联合稀疏性是通过假设在所有快照的信号拉普拉斯先验利用。新方法适用于单快照和多快照情况。仿真结果表明，该算法在均方估计误差方面有较大的提高。该算法即使在非常粗糙的采样网格下也能保持较高的估计精度。
2012-09-17 cs.IT math.IT stat.AP
Joint Device Positioning and Clock Synchronization in 5G Ultra-Dense Networks
在本文中，我们将讨论5G无线接入网络中高效准确的设备定位和跟踪的前景和关键技术。建立在超密集网络的前提下，以及在接入节点（AN）的多载波波形和天线阵列的采用，我们首先制定了扩展的卡尔曼滤波器（EKF）为基础的解决方案，计算高效的联合估计和跟踪的到达时间（ToA）和到达方向（DoA）的用户节点（UN）使用上行链路参考信号。然后，提出了第二EKF阶段，以便将来自一个或多个AN的各个DoA/ToA估计融合到UN位置估计中。由于所有处理都在网络侧进行，因此UN侧的计算复杂度和能耗保持在最低水平。本文中提出的级联EKF还考虑了UN和AN之间不可避免的相对时钟偏移，从而获得接入链路的可靠时钟同步作为有价值的副产品。建议的级联EKF方案，然后修改和扩展到更一般的和具有挑战性的情况下，不仅联合国有时钟偏移对网络时间，而且AN本身并不相互同步的时间。最后，在基于METIS项目的室外马德里地图模型以及完整的基于光线追踪的传播建模的基础上，提供了在现实的5G网络设置上对所提出的解决方案的全面性能评估。所获得的结果清楚地表明，通过使用所开发的方法，移动设备的亚米级定位和跟踪精度在未来以低于6 GHz频率运行的5G无线电接入网络中确实在技术上是可行的，尽管存在与时钟偏移相关的现实假设，甚至可能在不同步的网络元素下。
2016-11-24 cs.IT math.IT
Direction-Assisted Beam Management in Full Duplex Millimeter Wave Massive MIMO Systems
全双工（FD）技术的最新应用集中于实现同时的控制通信和数据传输以减少控制信息交换开销，这影响端到端延迟和频谱效率。在本文中，我们提出了一个同时的毫米波（mmWave）大规模多输入多输出（MIMO）系统的方向估计和数据传输方案，使最近的FD MIMO技术与降低硬件复杂度的自干扰（SI）消除。我们将所提出的框架应用于毫米波模拟波束管理问题，考虑配备有实现下行链路模拟波束成形的大型发射天线阵列和用于上行链路到达方向（DoA）估计的少量数字控制接收天线元件的基站。提出了一种用于设计DOA辅助模拟波束形成器和模拟以及数字SI消除的联合优化框架，其目标是最大化可实现的下行链路速率。我们的仿真结果表明，该方案优于其传统的半双工对应，产生减少的DOA估计误差和优越的下行链路数据率。
2021-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Doppler frequency shift compensation and data detection method using 2-D unitary ESPRIT algorithm for SIMO-OFDM railway communication systems
本文针对快时变稀疏多径信道下的SIMO-OFDM铁路通信系统，提出了一种基于2-D酉ESPRIT算法的联合多普勒频移补偿和数据检测方法。通过利用循环前缀（CP）的无ISI部分构造空时阵列数据矩阵，提出了一种新的基于二维酉ESPRIT算法的全路径DOA和多普勒频移自配对联合估计算法。然后，基于所获得的估计，开发了联合多普勒频移补偿和数据检测方法。该方法包括三个部分：（a）对接收信号进行空间滤波，得到各径对应的信号，并对各径对应的信号进行时域多普勒频移补偿;（b）将各径多普勒频移补偿后的信号相加;（c）对相加后的信号进行FFT，去除CP后检测出所需信息。此外，我们还证明了经过多普勒频移补偿后的信道矩阵是时不变的，从而有效地避免了ICI。最后，仿真结果表明，所提出的方法的性能，并与传统的方法进行比较。
2012-10-28 cs.IT math.IT
Channel Estimation for Ambient Backscatter Communication Systems with Massive-Antenna Reader
环境后向散射技术作为一种新兴的绿色通信技术，引起了学术界和工业界的极大兴趣。环境后向散射通信（AmBC）系统的一个公开问题是用于双天线读取器的信道估计。本文研究了在阅读器端采用均匀线阵（Uniform Linear Array，简称EGA）的AmBC系统中的信道估计问题。我们首先设计了一个两步的方法来联合估计信道增益和波达方向（DOA），然后通过角度旋转来细化估计。此外，Cramer-Rao下界（CRLB）推导出的信道增益和DoA估计的模。仿真结果验证了分析的正确性，并表明了该方法的有效性。
2019-06-30 cs.IT eess.SP math.IT
Detection Estimation and Grid matching of Multiple Targets with Single Snapshot Measurements
在这项工作中，我们探讨的问题，检测窄带，远场目标的数量和估计其相应的方向从单快照测量。将稀疏信号恢复（SSR）原理应用于多目标的单快拍检测与估计。在SSR框架中，DoA估计问题是基于网格的，并且可以被视为套索优化问题。然而，SSR框架DoA估计引起的网格失配的问题，当未知的目标（源）是不匹配的估计网格选择的阵列导向矩阵的建设在接收机。已知块稀疏恢复框架通过使用组套索估计器联合估计目标及其来自估计网格的对应偏移来减轻网格失配问题。相应的检测问题简化为估计套索的最佳正则化参数（$τ$）（在完美网格匹配的情况下）或组套索估计问题，用于实现正确检测的所需概率（$P_c$）。我们提出了渐近和有限样本检验统计量检测所需的$P_c$在中等到高的信噪比的源的数量。一旦检测到源的数量，或者等效地估计了最佳$\hatτ$，则可以通过在$\hatτ$处求解套索或组套索问题来执行DoA的相应估计和网格匹配
2017-05-22 cs.IT math.IT stat.AP
2D Direction Of Arrival Estimation with Modified Propagator
本文将一种基于部分协方差矩阵的辐射源到达角（DOA）快速估计算法推广到非相干窄带信号情况下的二维均匀圆阵（UCA）方位角和仰角联合估计问题。仿真结果与加性高斯白噪声（AWGN）和实对称Toeplitz噪声。
2014-01-15 cs.IT math.IT stat.AP
Analog to Digital Cognitive Radio: Sampling, Detection and Hardware
无线通信的激增最近在频谱可用性方面产生了瓶颈。受频谱稀缺的根源不是缺乏资源而是可以解决的低效管理的观察的启发，已经考虑了频谱带的动态机会主义利用，其名称为认知无线电（CR）。该技术允许次级用户通过检测和跟踪频谱占用来访问当前空闲的频谱带。CR应用重新审视了这一传统任务，在频谱感知和检测性能、实时处理、噪声鲁棒性等方面提出了具体而严格的要求。不幸的是，常规方法不能满足通常具有非常高的奈奎斯特速率的典型信号的这些要求。最近，已经提出了几种采样方法，这些方法利用信号的先验已知结构在低于奈奎斯特速率下对它们进行采样。在这里，我们回顾了其中的一些技术，并将它们与CR背景下的频谱感知任务联系起来。然后，我们将展示如何频谱感知相关的问题可以解决在子奈奎斯特制度。首先，为了应对低信噪比，我们建议从低速率样本中恢复二阶统计量，而不是信号本身。特别是，我们考虑基于循环平稳检测，并调查CR网络，执行协作频谱感知，以克服信道效应。为了提高可用频段检测的效率，本文提出了联合频谱感知和波达方向估计的方法。在整个工作中，我们强调理论算法和它们的实际实现之间的关系。我们展示了在我们构建的原型上进行的硬件模拟，证明了CR背景下的次奈奎斯特频谱感测的可行性。
2017-08-17 cs.CE cs.IT math.IT
Intelligent Reflecting Surface Assisted Localization: Performance Analysis and Algorithm Design
针对基站与目标直连链路受阻场景，本文提出半无源 IRS 辅助定位架构，推导联合 ToA/DoA 估计的 CRB 与非迭代估计器，并验证其长距离亚米级定位优势。
2023-09-26 cs.IT eess.SP math.IT
Analog Transmit Signal Optimization for Undersampled Delay-Doppler Estimation
在这项工作中，被认为是在亚奈奎斯特条件下的联合延迟-多普勒估计的模拟发射波形的优化。基于Bayesian Cramér-Rao下界（BCRLB），推导了在接收端通过宽模拟预滤波带宽违反采样定理时模拟发射信号傅立叶系数的估计理论设计规则.对于无线延迟-多普勒信道，我们得到了一个系统优化问题，它可以通过使用特征值分解的紧凑形式解决。所提出的方法使人们能够探索帕累托区域跨越的优化模拟波形。此外，我们演示了如何可以使用的框架，以减少在接收机的采样率，同时保持高的估计精度。最后，我们通过Monte-Carlo仿真验证了信道估计算法的实际效果。
2017-06-20 cs.IT math.IT
On the Acquisition of Stationary Signals Using Uniform ADCs
在这项工作中，我们考虑使用均匀模数转换器（ADC），即，采用均匀采样和标量均匀量化。我们共同优化的预采样和重建滤波器，以最大限度地减少时间平均均方误差（TMSE）在恢复连续时间输入信号为固定的采样率和量化器的分辨率，并获得封闭形式的表达式的最小可实现的TMSE。我们表明，TMSE最小化预采样滤波器省略混叠和丢弃弱频率分量，以解决剩余的具有更高的分辨率时，速率预算是小的。在我们的数值研究中，我们验证了我们的结果，并表明，在ADC输出端的紧速率预算下，亚奈奎斯特采样通常会使TMSE最小化。
2022-05-11 cs.IT eess.SP math.IT
Multi-Antenna Dual-Blind Deconvolution for Joint Radar-Communications via SoMAN Minimization
本文针对多天线接收机中雷达与通信信号叠加的双盲反卷积问题，提出最小化多元原子范数之和（SoMAN）的方法，并基于正超卦限三角多项式理论设计精确半定规划，实现样本与天线需求对数级增长及精确参数恢复。
2024-03-28 cs.IT eess.SP math.FA
