一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法技术

本发明专利技术提出了一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法。首先，将采集到信道状态信息数据包构建成一个三维矩阵，并进行平滑处理。其次，构造离散傅里叶变换矩阵和选择矩阵，进行降维运算。然后利用选择矩阵和左奇异向量求解矩阵特征值。最后进一步反解出三维参数到达角(Angle of Arrival,AoA)、飞行时间(Time of Flight,ToF)、多普勒频移(Doppler FrequencyShift,DFS)的估计值。本发明专利技术设计的三维参数联合估计方法不仅具有较高估计精度，还能通过合理的降维处理来减少计算复杂度，为Wi

【技术实现步骤摘要】
一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法


[0001]本专利技术涉及阵列多维参数估计领域，具体涉及一种利用波束空间矩阵束来进行三维参数联合估计的方法。

技术介绍

[0002]近年来，无线感知因其具有保护个人隐私、对光线不敏感、穿透障碍物等优势发展迅速，引起了研究人员的广泛关注。传统的红外传感器或者摄像头都受到可视角度的限制，只能在有限的角度内监测目标，且不能应对烟雾、遮挡乃至视觉欺骗的情况。而利用阵列信号多维参数估计方法进行无线感知弥补了传统传感器的局限性，能够很好地实现人员入侵检测和定位等感知功能，为用户提供更好的服务。
[0003]在阵列信号多维参数估计中，现有的方法通常是对二维波达方向(Direction of Arrival，DoA)、DoA与频率、DoA与时延等进行联合估计。其采用的方法包括最大似然法、多重信号分类(Multiple Signal Classification，MUSIC)算法、旋转不变性的信号参数估计技术(Estimation of Signal Parameters Via Rotational Invariance Techniques，ESPRIT)等等。最大似然法具有优异的统计特性和较好的估计性能，但是该方法需要对一个高度非线性的代价函数做高维度搜索，计算量巨大。MUSIC算法的参数估计精度高，但也存在对多个维度进行空间谱搜索而带来的高计算复杂度的问题。ESPRIT算法参数估计的性能优越，且无需搜索谱峰，但应用于多维参数估计上其复杂度也需要进一步降低。
[0004]同时，研究人员也尝试着通过对多个物理参数进行联合估计的方式来进一步提升感知精度、提高鲁棒性、拓展应用场景，然而上述方法在高精度估计和低复杂计算之间不能同时兼得。因此，针对上述问题，本专利技术提出了一种利用波束空间矩阵束来进行到达角(Angle of Arrival,AoA)、飞行时间(Time of Flight,ToF)、多普勒频移(Doppler Frequency Shift,DFS)的联合估计方法。该方法估计精度高，分辨力强，且计算复杂度低，能应用于室内定位、追踪、检测等方面。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要解决的技术问题是为无线感知技术进一步提升感知精度、提高鲁棒性、拓展应用场景，而提供一种基于波束空间矩阵束的三维联合估计方法，该方法满足高精度估计性能的同时，大幅度减小复杂度。
[0006]本专利技术所述的基于波束空间矩阵束的三维参数联合估计方法如下。
[0007](1).信号模型
[0008]考虑在空间中的均匀线阵，阵列元素之间的距离为d。第l(0≤l≤L)个波长为λ信号源入射到均匀线阵，信号的方位角和飞行时间分别为θ
l
和τ
l
，移动速度为ν
l
，数据包时间间隔为Δt，子载波间隔为Δf。接收端第m(1≤m≤M)根天线，第n(1≤n≤N)个子载波上第i(1≤i≤I)个包的信道频率响应(Channel Frequency Response，CFR)表示为
[0009][0010]其中，表示噪声，α
l
为第l个信号的复增益，
[0011][0012](2).构造数据矩阵
[0013]天线数量为M，子载波数量为N的均匀线阵接收到P
t
个CSI(Channel State Information)数据包，构造成M
×
N
×
P
t
三维CSI矩阵，对应的矩阵束参数为P,K,R。为了尽可能消除数据中的噪声，矩阵束参数P,K,R的值分别取
[0014][0015]其中，N
*
为正整数，同时矩阵束参数满足以下条件，
[0016][0017]将三维CSI矩阵进行三次平滑处理，得到数据矩阵D
e
，
[0018][0019]式中，D
z
为
[0020][0021]其中，D
y,z
为
[0022][0023]将数据矩阵D
e
进行分解为
[0024]D
e
＝E
a
AE
b
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(8)
[0025]其中，A＝diag(a1,a2,
…
,a
l
)，表示Khatri
‑
Rao积，上标T表示转置，且
[0026][0027][0028][0029][0030][0031][0032]公式中，矩阵X
a
,Y
a
,Z
a
可以进一步分解为
[0033][0034]其中，
[0035][0036][0037][0038][0039][0040][0041]将X
a
′
,Y
a
′
,Z
a
′
代入式(15)，进一步代入式(8)，得到
[0042][0043](3).构造DFT(Discrete Fourier Transform)矩阵
[0044]假设W
P
,W
K
,W
R
为DFT矩阵，其维度分别为P
×
P,K
×
K,R
×
R。上标H表示共轭转置，那么W
PH
的第p(0≤p≤P
‑
1)行W
pH
，W
KH
的第k(0≤k≤K
‑
1)行W
kH
，W
RH
的第r(0≤r≤R
‑
1)行W
rH
分别可以写为
[0045][0046]式中，行向量分别表示在空间频率时的DFT波束方向。
[0047]首先取
[0048][0049]式中，表示Kronecker张量积，W维度为PKR
×
PKR。
[0050]其次，将W
H
左乘D
e
得到
[0051][0052]其中，
[0053][0054]B
P
,B
K
,B
R
分别为P
×
L,K
×
L,R
×
L的波束空间流形矩阵,B
P
,B
K
,B
R
的第l列b(μ
l
),b(v
l
),b(ω
l
)可以写为
[0055][0056]其中，
[0057][0058][0059][0060]上述式中，b
p
(μ
l
),b
k
(ν
l
),b
r
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法，包括以下步骤：步骤一:假设天线数量为M，子载波数量为N的均匀线阵接收到P
t
个CSI(Channel State Information)数据包，构造成M
×
N
×
P
t
三维CSI矩阵，对应的矩阵束参数为P,K,R，其值尽可能取其中，N
*
为正整数，同时矩阵束参数满足以下条件，将三维CSI矩阵进行三次平滑处理，得到数据矩阵D
e
式中，D
z
为其中，D
y,z
为步骤二：假设W
P
,W
K
,W
R
为DFT矩阵，其维度分别为P
×
P,K
×
K,R
×
R，那么W
PH
的第p(0≤p≤P
‑
1)行W
pH
，W
KH
的第k(0≤k≤K
‑
1)行W
kH
，W
RH
的第r(0≤r≤R
‑
1)行W
rH
分别可以写为
上标H表示共轭转置，行向量分别表示在空间频率时的DFT波束方向；步骤三：分别选择W
PH
,W
KH
和W
RH
的最后m
′
,n
′
,q
′
行(0≤m
′
≤P,0≤n
′
≤K,0≤q
′
≤R)子矩阵得到和上标rd表示矩阵减少维度。那么[W
rd
]
H
写为步骤四：将降低维度的矩阵[W
rd
]
H
右乘数据矩阵D
e
得到复数矩阵Y
wrd
，取Y
wrd
的实部和虚部构成Y
rd
Y
rd
＝[Re{Y
wrd
},Im{Y
wrd
}]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(9)步骤五：对Y
rd
进行奇异值分解，得到Y
rd
的最大的I个左奇异向量U
s
；Y
rd
＝UΣV
H
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(10)步骤六：根据两个波束b
p
(μ
i
)和b
p+η
(μ
i
)，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨小龙，李权臣，周牧，谢良波，王勇，聂伟，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：