[发明专利]一种大规模MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法在审

专利信息
申请号: 202310354609.8 申请日: 2023-04-06
公开(公告)号: CN116582158A 公开(公告)日: 2023-08-11
发明(设计)人: 高洪元;揣济阁;苏彦文;郭瑞晨;刘轲;王钦弘;谷晓苑;刘凯龙;杜子怡;陈暄 申请(专利权)人: 哈尔滨工程大学
主分类号: H04B7/0413 分类号: H04B7/0413;H04B7/08;G06N10/20;G06N10/60
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 150001 黑龙江*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 大规模 mimo 方阵 信源 方向 联合 估计 方法
【说明书】:

发明公开了一种大规模MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法包括:建立冲击噪声环境下MassiveMIMO方阵模型;构造基于拉普拉斯核相关熵的加权信号子空间拟合方程;利用分段式思想,化简得到目标函数;初始化个体量子位置,获得全局最优量子位置;初始化量子冰晶能量值,确定临时湖中心位置;更新能量值和历史量子位置空间;更新量子位置;根据轮盘赌选择产生新一代量子冰晶,更新全局最优量子位置;判断是否达到最大迭代次数,若未达到,返回步骤五;判断该信源是否存在,若存在,返回步骤三,否则输出信源数及相应波达方向。本发明具有鲁棒性、高精度的特点和更广泛的应用范围。

技术领域

本发明属于阵列信号处理领域,涉及一种大规模MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法,特别是一种冲击噪声环境下基于量子冰晶优化机制的Massive MIMO方阵信源数与波达方向联合估计方法。

背景技术

DOA估计技术作为阵列信号处理的重点研究方向之一,在无线通讯、雷达和定位等多个领域有着非常广泛的应用。尤其是在第五代移动通信系统中,大规模MIMO技术被认为是5G关键技术之一,受到业内人士的广泛关注。在大规模MIMO系统中,二维DOA估计可以同时对俯仰角和方位角同时进行估计,能够为移动台提供更精准的位置估计,且能够使波束赋形的指向性更强,是3D-MIMO技术得以实施的关键,因此对DOA估计算法进行深入研究具有重要意义。但目前的二维DOA估计算法中,多是基于线阵的MUSIC算法和ESPRIT算法扩展而来,主要通过方位角和俯仰角二维角度域的联合搜索来获取DOA估计值。这些方法不仅需要信源个数这个先验知识,往往还需要较大的快拍数保证估计精度和准确率,在面对大规模MIMO系统的庞大天线阵列时,一些高精度谱峰搜索类方法更是具有非常高的计算复杂度,并且对于相干信源,不得不损失阵列孔径才能进行解相干操作。所以针对于大规模MIMO的面阵系统,在未知信源个数情况下,设计一种抗冲击噪声、快速、高效和低计算复杂度的二维DOA估计方法是十分有必要的。

经对现有文献的检索发现,Wu W等在《IEEE Intemational Conference onSignal,Information and DataProcessing》上发表的“A low copmlexity 2D DOAestimation algorithm for massive MIMO systems”中提出基于传统的Capon DOA估计算法,通过离散傅里叶变换先对信号的DOA初步估计,然后利用降维Capon算法在小范围内进一步估计,该算法可以适当的降低计算的复杂度,但是该算法的分辨力有限,精度还需要进一步改进提高。Zheng Z等在《IEEE Transactions on Vehicular Technology》上发表的“Efficient beam space-based algorithm for two-dimensional DOA estimation ofincoherently distributed sources in massive MIMO systems”提出利用广义阵列流型矩阵进行分布源的波束空间变换,构造波束空间的移不变结构,避免了谱峰搜索的操作,以此来减少矩阵运算的维度,在计算复杂度方面具有较大的优势,但是其精度性能一般,并且在冲击噪声的情况下算法性能恶化严重。Zhu Y等在《IEEE International Conference onCommunications》上发表“DoA estimation and capacity analysis for 2D activemassive MIMO systems”提出了一种基于MUSIC算法的二维DOA角度估计方法,由于MUSIC算法需要在全域进行谱峰搜索,因此尽管文献采用分段式的方法进行角度估计,但在大规模天线阵列系统背景下,所提的算法仍具有较高的运算复杂度,且不可避免的出现量化误差。Wang A等在《IEEE GLOBECOM Workshops》上发表“Low complexity direction of arrival(DoA)estimation for 2D massive MIMO systems”提出采用Unitary ESPRIT算法进行大规模天线阵的DOA角度估计,Unitary ESPRIT算法将方向矩阵和协方差矩阵等转换成实值巧妙地化简了虚部,从而降低了运算复杂度,但是文章对于俯仰角和方位角的联合分析并不充分,估计的精度受限且需要大的快拍数。可以看出已有的大部分研究都集中在降低方法的计算复杂度上,以牺牲估计精度为代价,然而提高测向方法在低信噪比下的准确度和成功概率也是重要的研究方向,并且上述方法都是假设在信源个数已知的情况下,但实际应用中信源个数并不是已知的,因此还需要先进行额外的信源个数估计,而且信源数估计是落后于波达方向估计的,影响了高精度波达方向估计的实用化进程,且都没有考虑冲击噪声对测向结果的影响。

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