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申请/专利权人：宁波大学

摘要：本发明公开了一种基于RIS辅助毫米波MIMO‑OFDM系统的用户定位方法，其考虑在毫米波系统视距路径受阻，且存在多径分量的复杂场景中，研究了毫米波MIMO‑OFDM系统中RIS辅助的用户定位问题，本发明提出基于张量分解获取信道参数，首先，基于毫米波信道的稀疏散射特性和信号的多维结构，将基站接收信号建模为三阶低秩张量；其次，用户定位所需的信道参数都内嵌在因子矩阵中，通过利用因子矩阵的范德蒙德性质，提出结构化的张量分解算法；最后，利用最大似然估计器，从估计的因子矩阵中获取信道参数，并利用最小二乘法将估计的信道参数映射到用户位置；优点是通过结构化的张量分解算法，相比于交替迭代的张量分解降低了信号处理的复杂度，且能提供厘米级的用户定位精度。

主权项：1.一种基于RIS辅助毫米波MIMO-OFDM系统的用户定位方法，其特征在于该方法用于RIS辅助的毫米波MIMO-OFDM系统，在该系统中考虑一个二维场景，用户和基站之间采用上行链路通信，并设定用户和基站之间的LOS路径被阻塞，用户和基站之间通过RIS建立的VLOS路径进行通信，该方法包括以下步骤：步骤1：在RIS辅助的毫米波MIMO-OFDM系统中，设定基站在二维坐标系中的真实位置为RIS在二维坐标系中的真实位置为用户在二维坐标系中的真实位置为并将基站部署于二维坐标系的原点上，即设定在RIS和用户之间存在L-1个未知位置的散射体，第i个散射体在二维坐标系中的真实位置为设定基站的天线数为NB，用户的天线数为NU，RIS的反射元件数为M；其中，上标“T”表示向量或矩阵的转置，i＝1,...,L-1，L表示RIS和用户之间的路径数；步骤2：在RIS辅助的毫米波MIMO-OFDM系统中，设定用户发射具有K个子载波的信号，其中仅有K0个子载波用于训练即用来估计信道参数，将这K0个子载波作为训练子载波，且每个训练子载波中有P0个时间帧，每个时间帧包含有T0个时隙；设定在各个时间帧中，用户采用不同的波束成形矩阵，基站采用不同的波束组合矩阵，将在第p个时间帧中用户采用的波束成形矩阵记为Fp，将在第p个时间帧中基站采用的波束组合矩阵记为Wp；设定在各个时隙中，RIS采用不同的相移矩阵，将在第t个时隙中RIS采用的相移矩阵记为diagψt；将基站和RIS之间在第k个训练子载波上的频率域的信道模型表示为：将RIS和用户之间在第k个训练子载波上的频率域的信道模型表示为：这两个信道模型均采用几何宽带的信道模型；其中，p＝1,2,…,P0，t＝1,2,…,T0，k＝1,2,…,K0，Fp的维数为NU×Ns，Ns表示用户和基站之间的射频链数目，Wp的维数为NB×Ns，diagψt的维数为M×M，diag表示创建一个对角矩阵，ψt表示在第t个时隙中RIS采用的相移向量，表示基站和RIS之间在第k个训练子载波上的频率域的信道，表示RIS和用户之间在第k个训练子载波上的频率域的信道，α表示基站和RIS之间的信道增益，且取均值为0、方差为1的复高斯分布，j为虚数表示，fs表示用户发射的信号的带宽，τBR表示基站和RIS之间的时间延迟，θBR表示用户发射的信号从RIS到基站的基站上信号的AOA，φBR表示用户发射的信号从RIS到基站的RIS上信号的AOD，上标“H”表示向量或矩阵的共轭转置，L表示RIS和用户之间的路径数，RIS和用户之间的第l＝1条路径为视距路径，RIS和用户之间的第l＝2,…,L条路径为经过第l-1个散射体的反射路径即非视距路径，βl表示RIS和用户之间的第l条路径的信道增益，且取均值为0、方差为1的复高斯分布，τRU,l表示RIS和用户之间的第l条路径的时间延迟，表示用户发射的信号从用户到RIS的第l条路径的RIS上信号的AOA，表示用户发射的信号从用户到RIS的第l条路径的用户上信号的AOD，aBθBR表示基站的阵列响应，dB表示基站的天线间隔，λc表示用户发射的信号的波长，表示用户的阵列响应，dU表示用户的天线间隔，aRφBR表示RIS的关于反射角的阵列响应，表示RIS的关于入射角的阵列响应，dR表示RIS的反射元件间隔，步骤3：在RIS辅助的毫米波MIMO-OFDM系统的上行链路的通信过程中，用户发射的信号经过RIS的反射到达基站，将基站在第k个训练子载波的第p个时间帧的第t个时隙上的接收信号记为yk,p,t，然后令sp表示用户在第p个时间帧上发射的信号，假设sp与sk,p相等，并令fp＝Fpsk,p，再对式3.1取向量化，化简为：之后令Rk表示在第k个训练子载波上的频率域的级联信道，将式2.1和式2.2代入中得到将式3.3代入式3.2中，得到其中，sk,p表示用户在第k个训练子载波的第p个时间帧上发射的信号，nk,p,t表示在第k个训练子载波的第p个时间帧的第t个时隙上的加性信道噪声，nk,p,t服从复高斯分布0表示加性信道噪声的均值，σ2表示加性信道噪声的方差，符号“⊙”为Khatri-Rao积，符号为克罗内克积，上标“*”表示向量或矩阵的共轭，ρl表示级联信道增益，ρl＝αβl，τl表示级联时间延迟，τl＝τRU,l+τBR，ηl为引入的中间量，步骤4：基于式3.4，将基站在所有训练子载波上的接收信号组合成三阶张量形式，表示为：令A、B和C均表示因子矩阵，C＝[gτ1,…,gτL]，且因子矩阵A、B和C均是列满秩的；其中，表示基站在所有训练子载波上的接收信号组合成的三阶张量，F＝[X1,…,XP]，符号表示向量外积，表示基站在所有训练子载波上的接收信号中的加性信道噪声的三阶张量；步骤5：根据C＝[gτ1,…,gτL]和确定C具有范德蒙德性质；然后利用因子矩阵C的范德蒙德性质对进行结构化的张量分解，以得到A、B和C各自的估计值，具体过程如下：步骤5.1：对进行模1展开，得到的模1展开矩阵，表示为：其中，Y1表示的模1展开矩阵，表示的模1展开矩阵；步骤5.2：使用选择矩阵扩展Y1的维度，得到Y1的扩展矩阵，表示为：其中，Ys表示Y1的扩展矩阵，l'＝1,2,…,L1，L1＝K0+1-K1，符号为向下取整运算符，表示维数为K1×l'-1的全0矩阵，表示维数为K1×L1-1的全0矩阵，表示维数为K1×K1的单位矩阵，表示维数为P0×P0的单位矩阵，表示的扩展矩阵，[C]l',:表示由C的第l'行的所有元素构成的向量，表示由C的前K1行构成的矩阵，表示有C的前L1行构成的矩阵；步骤5.3：对Ys进行截断奇异值分解，得到Ys的分解式，即Ys＝UΣVH；其中，U表示左奇异向量矩阵，Σ表示奇异值矩阵，V表示右奇异向量矩阵；步骤5.4：引入一个非奇异矩阵使得和成立；然后令U1表示由U的第1行至第K1-1T0行构成的矩阵，令U2表示由U的第T0+1行至第K1T0行构成的矩阵，令表示由的第1行至第K1-1行构成的矩阵，令表示由的第2行至第K1行构成的矩阵，结合得到和再基于C具有范德蒙德结构，进一步得到Z＝diag{[z1,…,zL]}，最终得到其中，Z表示生成因子矩阵，zl表示第l个生成因子，步骤5.5：根据得到表达式然后对进行特征值分解，得到所有特征向量组成的矩阵和所有特征值组成的矩阵，对应记为Q和Λ，即有：再根据和将Q作为的估计值，将Λ作为Z的估计值；其中，符号为矩阵的伪逆符号；步骤5.6：计算C的估计值，记为计算B的估计值，记为计算A的估计值，记为其中，表示C的第l列的估计值，[Λ]l,l表示Λ的第l行第l列的元素值，表示B的第l列的估计值，表示由的前K1个元素值构成的向量，表示维数为T0×T0的单位矩阵，ql表示Q的第l列，表示A的第l列的估计值，表示由的前L1个元素值构成的向量，表示维数为NsP0×NsP0的单位矩阵，[Q-T]:,l表示Q-T的第l列；步骤6：根据计算的估计值，记为根据计算ηl的估计值，记为根据计算τl的估计值，记为其中，符号“argmax”是求最大值运算符，符号“||”为求模符号，符号“||||2”是求二范数的运算符，表示取复数的相位；步骤7：计算的估计值，记为计算τRU,l的估计值，记为当RIS和用户之间的路径为视距路径时，表示为当RIS和用户之间的路径为非视距路径时，表示为联合和并利用最小二乘算法，得到的估计值，记为其中，c表示用户发射的信号的传播速度，表示RIS和用户之间的第1条路径的时间延迟即τRU,1的估计值，表示用户发射的信号从用户到RIS的第1条路径的RIS上信号的AOA即的估计值，dl表示RIS与第l-1个散射体之间的距离，表示第l-1个散射体在二维坐标系中的真实位置。

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