申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2023-11-21

公开（公告）日：2024-03-08

公开（公告）号：CN117674917A

主分类号：H04B7/0413

分类号：H04B7/0413;H04B17/391;H04B17/309;H04L25/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于现场预训练的无人机信道到达角估计方法，包括：设置信道测量设备频率和带宽，确定信道测量设备地面端位置和无人机飞行轨迹；利用信道测量设备获得实测飞行过程的信道冲激响应数据并提取多径，并计算每根天线阵元对应的多径相位；构建反向传播神经网络，对反向传播神经网络进行现场训练；实时获得实际应用阶段各个天线阵元各条传播路径的相位，输入到训练完成的反向传播神经网络中，实时估计信道多径角度。本发明针对特定的硬件设备和应用场景中对神经网络进行训练，相较于线下一次性训练的网络，提高了角度估计鲁棒性和实时性。

主权项：1.一种基于现场预训练的无人机信道到达角估计方法，其特征在于，所述无人机信道到达角估计方法包括以下步骤：步骤A，设置信道测量设备频率和带宽，确定信道测量设备地面端位置和无人机飞行轨迹，飞行轨迹包含现场预训练阶段和实际应用阶段，现场预训练阶段和实际应用阶段采用相同飞行轨迹，现场预训练阶段时收发端存在视距传播路径；步骤B，利用信道测量设备获得实测飞行过程的信道冲激响应数据并提取多径，并计算每根天线阵元对应的多径相位；步骤C，构建反向传播神经网络，反向传播神经网络的输入为与天线阵元排列方式相同的相位向量，反向传播神经网络的输出为天线阵元排列面的角度数值；步骤D，根据收发机的GPS信息计算现场预训练阶段的视距传播路径的参考角度值，结合步骤B中信道测量设备测得的现场预训练阶段的视距传播路径的相位信息，对步骤C构建的反向传播神经网络进行现场训练；步骤E，在实际应用阶段，实时获得实际应用阶段各个天线阵元各条传播路径的相位，输入到训练完成的反向传播神经网络中，实时估计信道多径角度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于现场预训练的无人机信道到达角估计方法

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