[发明专利]一种基于位置信息对智能反射面辅助的通信系统进行信道估计的方法有效
| 申请号: | 202111455671.3 | 申请日: | 2021-12-01 |
| 公开(公告)号: | CN114338299B | 公开(公告)日: | 2022-12-20 |
| 发明(设计)人: | 王睿;李静楠 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
| 主分类号: | H04L25/02 | 分类号: | H04L25/02;H04W4/029 |
| 代理公司: | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人: | 叶凤 |
| 地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 基于 位置 信息 智能 反射 辅助 通信 系统 进行 信道 估计 方法 | ||
1.一种基于位置信息对智能反射面辅助的通信系统进行信道估计的方法,其特征是,包括下列步骤:
1)基站和智能反射面位置参数获取:
基站坐标,基站端天线的个数,智能反射面坐标,智能反射面的元素个数,从而计算出基站到智能反射面的信道状态信息;
2)用户位置获取:
通过用户端的GPS信息获得用户的估计位置,假设GPS定位的误差为a;
3)计算智能反射面和用户之间的信道范围:
根据用户的位置信息,计算出智能反射面和用户的之间信道的范围;
4)建立上行通信系统模型:
假设由用户发送信号,并且用户和基站之间的直接传输信道被阻隔,考虑“基站-智能反射面-用户”这条级联信道,并且建立系统模型;
y=HR-BΘhU-Rx+w,
为毫米波通信,其中y表示基站接收到的信号,用HR-B来表示智能反射面到基站之间的信道,Θ为智能反射面每个元素的相位矩阵,hU-R表示用户到智能反射面的真实信道,x为用户发送的信号,w表示信号传输过程中的加性高斯白噪声;
5)建立优化问题:
利用最大似然估计理论,建立优化问题,并且结合位置信息对信道状态信息进行约束;
目标是估计用户到智能反射面的信道,使得似然函数取的最大值,因此估计问题为:
这里|| ||22表示2-范数,k表示信道误差△hU-R的最大2-范数的平方;
6)参数设定:
设置梯度下降算法的步长,设置迭代停止条件;
设置梯度下降步长β以及迭代截止阈值ò,并按照如下算法进行求解:
7)求解目标函数:
通过梯度下降的方法对信道状态信息进行求解,并且利用位置信息得到的约束,对结果进行校正,直到满足条件为止。
2.如权利要求1所述方法,其特征是,步骤2),位置参数获取:
通过测量分别得到基站和智能反射面的位置坐标,根据用户的GPS信息得到用户位置的估计值;根据位置信息,计算出基站、智能反面、用户的方位角,到达角以及发送角,有了这些角度信息之后,进一步计算相应的响应函数,从而计算出智能反射面到基站之间的信道HR-B以及用户到智能反射面之间的估计信道
3.如权利要求1所述方法,其特征是,步骤2),位置参数获取误差为a;
根据GPS的定位误差范围,得出用户到智能反射面的信道误差△hU-R的范围;
实际信道和估计信道之间的关系:
4.如权利要求2所述方法,其特征是,
智能反射面到基站的信道状态信息通过位置信息计算得出,智能反射面的相位矩阵Θ,也通过手动设置得到,如此,所述通信模型简化为y=HR-BΘhU-Rx+w=AThU-RX+w,在此,只是进行代换:AT=HR-BΘ。
5.如权利要求1所述方法,其特征是,最大似然函数推导:根据在基站端观测的信号y,得到概率密度函数为:
其中,M为基站端天线的个数,ai为矩阵A的第i列向量,是ai的转置,σw2表示噪声方差,为待估计信道;
对概率密度函数两边同时取对数,得到:
6.如权利要求1所述方法,其特征是,
对目标函数求梯度:
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