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申请/专利权人：海南大学
摘要：本发明公开了一种基于加速局部加权K均值聚类的DOA估计方法及系统，具体为：首先建立基于新型的异构子链接混合模拟和数字大规模MIMO接收阵列的DOA估计系统模型；然后接收来自多个天线阵列的信号，进行信号的预处理，将预处理后的信号分组，并计算每个子阵列组的克拉美罗下界CRLB；接着对每个子阵列组使用root‑MUSIC方法，获得候选解集，对初始候选解集使用加速加权K均值聚类算法，通过局部搜索和递归更新，得到各组的真实解；最后将所有子阵列组得到的真实解合并，并通过加权平均算法得到最终的DOA估计。本发明降低了DOA估计的计算复杂度，加快了DOA估计过程，提高了DOA估计的准确性和可靠性，适用于大规模MIMO系统和未来低延迟、高可靠性的无线通信网络。
主权项：1.一种基于加速局部加权K均值聚类的DOA估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、建立DOA估计模型，接收来自多个天线阵列的信号，进行信号的预处理，包括模拟信号的数字化和噪声抑制；步骤2、将预处理后的信号分组，并计算每个子阵列组的克拉美罗下界CRLB；步骤3、对每个子阵列组使用root-MUSIC方法，获得候选解集，该解集包含所有可能的信号源方向；步骤4、对候选解集使用加速加权K均值聚类算法，通过局部搜索和递归更新，得到各子阵列组的真实解；步骤5、将所有子阵列组得到的真实解合并，并通过加权平均算法得到最终的DOA估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海南大学 一种基于加速局部加权K均值聚类的DOA估计方法及系统
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