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申请/专利权人：重庆邮电大学

摘要：本发明公开了一种基于人工兔ArtificialRabbitsOptimization,ARO算法的可重构智能表面ReconfigurableIntelligentSurface,RIS反射单元优化方法。首先，在目标区域内部署一个RIS元件、一个无线接入点AccessPoint，AP和标定若干个位置已知的参考点ReferencePoint，RP；其次，利用RIS辅助构建虚拟链路，由此采集每一个RP的接收信号强度ReceivedSignalStrength，RSS数据，然后对采集的RSS数据进行克拉美罗界Cramér‑RaoLowerBound,CRLB分析；再次，在CRLB分析的基础上，构建目标函数，利用ARO优化算法求解目标函数，找到目标函数值最小的一组RIS反射单元；最后，通过该组反射单元得到的离线与在线RSS数据，利用K近邻K‑NearestNeighbor,KNN算法实现位置估计。本发明专利利用CRLB分析，提出了一种基于ARO算法的RIS反射单元优化方法，其在去除冗余RIS反射单元的同时，提高了定位精度，并降低了存储空间和计算开销。

主权项：1.一种基于ARO算法的RIS反射单元优化方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、在目标区域内，部署一个具有M个反射单元的RIS元件、一个无线接入点AccessPoint，AP和标定I个参考点ReferencePoint，RP，同时标定k个测试点TestPoint,TP；步骤二、利用RIS辅助构建虚拟链路，由此采集每一个RP通过虚拟链路接收到的每一个RIS反射单元的接收信号强度ReceivedSignalStrength，RSS数据。在第i个RP收集到的第m个RIS反射单元的原始RSS时间样本被表示为ψm,jτ＝ψt+10γloghmΓm+ε,τ＝1,...,Q.其中，Q表示在每个RP处收集的RSS测量值的次数，ψt表示锚节点的信号传输功率，γ是路径损耗指数，ε是一个零均值高斯噪声，其方差为σ2，hmΓm表示第m条虚拟视距链路的信道增益，表示为 其中，λ是载波波长，Gt表示锚节点对第m个RIS元素的功率增益，Gr表示未知节点对第m个RIS元素的功率增益，d1表示锚节点到RIS的距离，d2表示RIS到未知节点。Γm为反射因子，定义为反射信号与入射信号的比值，则RIS中第m个元素的反射因子可以表示为 其中，αk∈[0,1]表示第m个元素的幅度，ζk表示第m个元素的相移；步骤三、对采集的RSS数据进行CRLB分析；步骤四、在CRLB分析的基础上，构建目标函数；步骤五、利用ARO优化算法求解目标函数，找到目标函数值最小的一组RIS反射单元；步骤六、保留该组RIS反射单元采集到的RSS数据，去除多余的RIS反射单元的RSS值，从而构成新的指纹数据库；步骤七、在线阶段，根据该组RIS反射单元，测量每个测试点处采集到的该组反射单元的RSS样本值y；步骤八、利用K近邻K-NearestNeighbor,KNN算法实现位置估计。

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权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种基于ARO算法的RIS反射单元优化方法