Abstract ：

为提高独居老人看护、地震及消防救援等场景下人体目标无源定位和感知精度，基于空间交替广义期望最大化（SAGE）算法，提出了一种室内多目标毫米波无源定位和生命体征检测算法。首先，在毫米波WiFi系统中利用毫米波的高空间分辨率和人体目标固有的特征（即人体呼吸和心跳频率在一定范围内变化），对采集的信道响应在时域上进行滤波预处理，有效提取目标直接反射径；然后，将人体目标位置参数及呼吸心跳频率看作多径信号参数，将多目标无源定位和生命体征检测建模为信道测量的多径信号参数估计问题；最后，利用SAGE算法实现多个静止目标的位置信息和生命体征参数的联合估计。所提算法利用了人体先验信息，并同时对时域、频域和天线空间...

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毫米波 空间交替广义期望最大化 生命体征检测 无源定位

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为提高独居老人看护、地震及消防救援等场景下人体目标无源定位和感知精度，基于空间交替广义期望最大化(SAGE)算法，提出了一种室内多目标毫米波无源定位和生命体征检测算法。首先，在毫米波WiFi系统中利用毫米波的高空间分辨率和人体目标固有的特征(即人体呼吸和心跳频率在一定范围内变化),对采集的信道响应在时域上进行滤波预处理，有效提取目标直接反射径；然后，将人体目标位置参数及呼吸心跳频率看作多径信号参数，将多目标无源定位和生命体征检测建模为信道测量的多径信号参数估计问题；最后，利用SAGE算法实现多个静止目标的位置信息和生命体征参数的联合估计。所提算法利用了人体先验信息，并同时对时域、频域和天线空间...

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毫米波 空间交替广义期望最大化 生命体征检测 无源定位

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信道参数估计作为阵列信号处理的重要内容之一，在雷达、声纳、无线通信、地震勘探、电子侦察、医学诊断和射电天文等领域得到广泛关注与应用。本文主要研究基于最大似然方法的信道参数估计算法，重点对信源个数、时延和到达角（DOA）进行深入研究。主要研究内容如下： (1) 研究了高斯白噪声背景下，基于均方特征值误差（MSEE）的信源个数估计方法。主要阐述了该方法的信号模型和理论基础，并将该方法与信息论准则（ITC）作比较，说明该方法在低信噪比和少快拍数情况下的优良性能。 (2) 研究了阵列信号处理中的DOA估计算法。讨论了基于最大似然法的窄带DOA估计算法，仿真实验表明该方法比子空间方法有更高的估计精度，但是计算量比子空间方法大。此外，研究了基于嵌套阵列的宽带DOA估计算法。通过旋转信号子空间（RSS）方法将不同频率处的阵列流形矩阵聚焦到参考频率处，并利用嵌套阵列可以扩展阵列空间的特点，实现了欠定情况下的宽带DOA估计。 (3) 研究了多输入多输出（MIMO）系统和正交频分复用（OFDM）系统下的参数联合估计算法。根据MIMO系统的信号模型，采用空间交替广义期望最大化（SAGE）算法，对角度、时延、Doppler频率、复振幅参数进行联合估计，并通过仿真实验说明该算法的高分辨力。考虑OFDM系统下存在虚载波的信道参数估计问题，通过一种改进方法重构出虚载波处的信道频率响应（CFR）信息，提高了CFR信息的准确性。结合频域SAGE算法和重构出的CFR信息，对角度、时延和复振幅进行联合估计，并验证了重构CFR信息后的SAGE算法具有较高的精确度。

Keyword ：

到达角 空间交替广义期望最大算法 信源个数 最大似然

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