毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法技术方案

本发明专利技术提供了毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法，包括如下步骤：步骤1，对多输入多输出基站的接收阵列的信号进行空间压缩采样；步骤2，进行协方差分解获得信号子空间；步骤3，进行二维波达角估计。进行二维波达角估计。进行二维波达角估计。

【技术实现步骤摘要】
毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法


[0001]本专利技术涉及毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法。

技术介绍

[0002]传感器阵列是5G/6G网络中最重要的基础设施之一，是传输、定位和感知的基本组成部分。通过传感器阵列进行波达角(DOA)估计是一个众所周知的非线性问题。目前，已经有许多算法被用于解决这个问题。例如，旋转时不变技术(ESPRIT)、最大似然估计(ML)、多重信号分类(MUSIC)。通常，谱搜索方法，如MUSIC和ML，往往效率低下。此外，他们很难避免Off
‑
grid问题(Z.Yang,L.Xie and C.Zhang,"Off
‑
grid direction of arrival estimation using sparse Bayesian inference,"IEEE Trans.Signal Process.,vol.61,no.1,pp.38
‑
43,Jan.1,2013.)。ESPRIT的高效率已被普遍认可，因为它可以提供参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.毫米波大规模多输入多输出系统二维波达角快速估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对MIMO基站的接收信号进行空间压缩采样；步骤2，对样本协方差矩阵进行分解获得信号子空间；步骤3，进行二维波达角估计。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：对MIMO基站的接收信号进行空间压缩采样。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤1还包括：用N表示MIMO基站的共址电磁矢量传感器EMVS接收阵元，N为整数；用K表示与MIMO基站上行链路中的远场用户源信号的个数，K为整数；第n个电磁矢量传感器EMVS的坐标r
n
为其中，n＝1,2,
…
,N，(
·
)
T
表示转置运算。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤1还包括：令θ
k
，φ
k
，γ
k
，η
k
分别表示需要估计的k个用户源信号的俯仰角、方位角、辅助极化角和极化相位差，含噪的阵列响应y(t)为：其中，k＝1,2,
…
,K，t表示快拍索引；和
⊙
分别表示克罗内克积和KhatriRao积：表示第k个源信号对应的导向矢量，表示以自然指数为底、以
‑
j2πτ
1,k
/λ为指数的数，表示复数标识符，g
k
为中间变量，具体为λ是载波波长；为第k个源信号对应的极化响应矢量，b
k
(q)表示b
k
的第q个元素，q＝1,2,
…
,6；s
k
(t)表示第k个源信号，n(t)表示阵列噪声，表示阵列导向矩阵，表示阵列的极化响应矩阵，如果阵列噪声n(t)满足均值为零，方差为σ2的高斯分布，且源信号s(t)与噪声是不相关的。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤1还包括：定义空间下采样算子空间下采样算子将N维矢量线性映射为N1维矢量，N1<N，即：其中，为压缩空间的响应矢量；具体地，对高维矢量的压缩过程通过一个降维矩阵实现：阵实现：是一个降维矩阵，M<N；定义同步压缩矩阵F：其中，对MIMO基站的阵列接收数据进行同步压缩后得到：
其中，I6表示6
×
6的单位矩阵，为中间变量，6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤1中，设定EMVS阵列具有任意的几何形状。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤2包括：对权利要求2所获得的样本x(t)的协方差矩阵进行分解，获得信号子空间；为高斯过程n(t)通过同步压缩矩阵F的结果，它也是一个高斯的过...

【专利技术属性】
技术研发人员：龚亚琦，陈江，文方青，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：