一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法技术

本发明专利技术公开一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法，包括，通过可重构智能超表面构建反射信号及干扰信号；基于反射信号及干扰信号，构建接收信号；计算所述可重构智能超表面构建的信号及接收信号的误差信号，基于误差信号构建重构代价函数，其中所述重构代价函数包括二阶误差正弦函数和范数稀疏约束；通过增广拉格朗日乘数法及交替方向乘子法对重构代价函数进行迭代更新计算，得到最终重构信号；对最终重构信号进行处理，得到波到达方向角度以实现波达到方向估计。角度以实现波达到方向估计。角度以实现波达到方向估计。

【技术实现步骤摘要】
一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法


[0001]本专利技术涉及信号处理
，特别涉及一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法。

技术介绍

[0002]信号的波到达方向估计一直是无线通信、雷达等领域的研究热点。特别是近些年来，通信和感知一体化、通信雷达一体化技术快速发展，将通信和传感功能、通信和雷达功能整合到一个设备上，利用无线通信信号同时实现通信和传感功能或者雷达探测功能受到越来越多的关注，其中利用无线通信信号进行波到达方向估计的无源传感技术和探测技术是当前的研究热点之一。采用无源传感技术的波到达方向估计系统结构简单且易于实现，但该系统通常具有多个接收通道，增加了计算复杂性和成本，因此需要优化系统结构，使系统波到达方向估计计算更加简单、准确。
[0003]波到达方向估计的研究最开始采用的是基于傅里叶变换的方法，但这种方法存在多种局限。目前最流行的技术是基于稀疏重建和压缩感知的超分辨率方法，通常采用范数或核范数构建代价函数，结合范数或混合范数对目标信号进行重构表示，构建目标函数。但这些方法通常只考虑在网的情况，且紧紧考虑高斯噪声下的波到达方向估计问题，估计性能受到网格的影响，难以提升，而且在复杂噪声环境下性能难以得到保障，因此需要提高估计的鲁棒性，消除网格限制，提高估计精度。

技术实现思路

[0004]为解决上述现有技术中所存在的问题，本专利技术提供一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法，该方法估计精确度高，且收敛速度快、计算复杂度低、鲁棒性好、抗噪性能优异。
[0005]为实现上述技术目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法，包括：通过可重构智能超表面构建反射信号及干扰信号；基于反射信号及干扰信号，构建接收信号；计算通过可重构智能超表面构建的信号及接收信号的误差信号，基于误差信号构建重构代价函数，其中所述重构代价函数包括二阶误差正弦函数和范数稀疏约束；通过增广拉格朗日乘数法及交替方向乘子法对重构代价函数进行迭代更新计算，得到最终重构信号；对最终重构信号进行处理，得到波到达方向角度以实现波达到方向估计。
[0006]可选的，所述反射信号及干扰信号的构建过程包括：通过可重构智能超表面对来自目标的发送信号及来自基站的干扰信号进行反射，并调整反射的信号幅度相位，使反射的信号聚焦到同一路径，得到反射信号及干扰信号。
[0007]可选的，所述接收信号r为：
[0008]其中，为可重构智能超表面的测量矩阵，为可重构智能超表面的导向控制矩阵，为可重构智能超表面的导向控制矢量，为目标信号到可重构智能超表面的到达方向，干扰信号到可重构智能超表面的到达方向，为系统噪声，为反射信号，为干扰信号。
[0009]可选的，系统噪声为高斯噪声或非高斯噪声，其中所述非高斯噪声包括脉冲噪声。
[0010]可选的，重构代价函数的构建过程包括：基于误差信号构建二阶误差正弦函数的代价函数，采用范数稀疏约束最小化方法对所述二阶误差正弦函数的代价函数进行约束，得到重构代价函数。
[0011]可选的，所述二阶误差正弦函数的代价函数为：
[0012]其中，为通过可重构智能超表面构建的信号，为常数。
[0013]可选的，所述重构代价函数为：
[0014]其中，为期望，为稀疏度控制正则化参数，为重构信号，为范数正则化约束，为常数。
[0015]可选的，结合范数正则化约束相关理论，所述重构代价函数等价为：
[0016]为与维数相同的任意信号，为待优化变量，为可重构智能超表面的单元数目，为以为矩阵的第一行构建的托普利兹矩阵，为迹，为的共轭转置，为矩阵半正定，为范数最小化约束矩阵。
[0017]可选的，对重构代价函数进行迭代更新计算的过程包括：将所述重构代价函数转换为增广拉格朗日函数，基于所述增广拉格朗日函数构建时刻迭代更新方程：
[0018]其中，为第次迭代的参数值表示第次迭代的重构信号，表示第次迭代的干扰信号，表示第次迭代的与维数相同的任意信号，待优化变量，表示第次迭代的可重构智能超表面构建的信号，表示第次迭代的范数最小化约束矩阵，表示第次迭代的对范数最小化约束矩阵约束的拉格朗日乘子，表示第次迭代的对可重构智能超表面构建的信号约束的拉格朗日乘子，表示第次迭代的范数最小化约束矩阵，表示第次迭代的对范数最小化约束矩阵约束的拉格朗日乘子；对所述迭代更新方程进行迭代更新计算，得到最终重构信号。
[0019]可选的，所述波到达方向角度的获得过程包括：通过多重信号分类算法对最终重构信号进行处理，得到空间谱谱峰位置。
[0020]本专利技术具有如下技术效果：本专利技术公开了一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法，根据天线接收到的实际信号和可重构智能超表面辅助系统构建的接收信号之差构建二阶误差正弦函数，以抑制非高斯噪声和脉冲噪声等对系统的干扰；为提高对稀疏信号的重构，采用范数稀疏约束最小化对目标信号进行稀疏重构，构建二阶误差正弦函数和范数稀疏约束的代价函数，将代价函数转化为增广拉格朗日函数形式，通过增广拉格朗日乘数法和交替方向乘子法对各个参数进行迭代更新，得到重构信号，利用多信号分类技术估计重构信号空间谱，获取谱峰位置，最终实现波到达方向估计。引入可重构智能超表面对反射信号的幅度和相位进行控制，将其聚焦到一条路径上，提高波达方向估计的精度，降低计算复杂度，利用二阶误差正弦函数可以减小大异常值误差的干扰，抑制脉冲噪声的影响，降低复杂噪声干扰对估计结果的干扰，提高复杂噪声环境下的波达方向估计精度，利用范数稀疏约束最小化可以克服网格对估计精度的限制，提高估计精度和估计效率。由此可见，本专利技术提出的一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法，为提高无源感知系统的波到达方向估计精度、收敛速度、抗噪性能提供了一种解决方案，且计算复杂度低。
附图说明
[0021]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图
获得其他的附图。
[0022]图1为本专利技术实施例提供的应用场景示意图；图2为本专利技术实施例提供的方法流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的波到达方向估计方法的估计结果示意图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]本专利技术提供了一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法，通过可重构智能超表面构建反射信号及干扰信号；基于反射信号及干扰信号，构建接收信号；计算所述可重构智能超表面构建的信号（包含反射信号和干扰信号）及接收信号的误差信号，基于误差信本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种可重构智能超表面辅助的波到达方向估计方法，其特征在于，包括：通过可重构智能超表面构建反射信号及干扰信号；基于反射信号及干扰信号，构建接收信号；计算通过可重构智能超表面构建的信号及接收信号的误差信号，基于误差信号构建重构代价函数，其中所述重构代价函数包括二阶误差正弦函数和范数稀疏约束；通过增广拉格朗日乘数法及交替方向乘子法对重构代价函数进行迭代更新计算，得到最终重构信号；对最终重构信号进行处理，得到波到达方向角度以实现波达到方向估计。2.根据权利要求1所述的波到达方向估计方法，其特征在于：所述反射信号及干扰信号的构建过程包括：通过可重构智能超表面对来自目标的发送信号及来自基站的干扰信号进行反射，并调整反射的信号幅度相位，使反射的信号聚焦到同一路径，得到反射信号及干扰信号。3.根据权利要求1所述的波到达方向估计方法，其特征在于：所述接收信号r为：其中，为可重构智能超表面的测量矩阵，为可重构智能超表面的导向控制矩阵，为可重构智能超表面的导向控制矢量，为目标信号到可重构智能超表面的到达方向，为干扰信号到可重构智能超表面的到达方向，为系统噪声，为反射信号，为干扰信号。4.根据权利要求3所述的波到达方向估计方法，其特征在于：系统噪声为高斯噪声或非高斯噪声，其中所述非高斯噪声包括脉冲噪声。5.根据权利要求1所述的波到达方向估计方法，其特征在于：重构代价函数的构建过程包括：基于误差信号构建二阶误差正弦函数的代价函数，采用范数稀疏约束最小化方法对所述二阶误差正弦函数的代价函数进行约束，得到重构代价函数。6.根据权利要求5所述的波到达方向估计方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：李迎松，余灿平，黄志祥，胡应节，李莉萍，
申请(专利权)人：中国联合网络通信有限公司合肥市分公司，
类型：发明
国别省市：