[发明专利]一种基于Wi-Fi信道状态信息的三维联合估计方法

摘要

本发明提出了一种基于Wi‑Fi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的三维联合估计方法。首先，为了克服天线数量和信道带宽对二维联合估计模型的局限性，将获得的信道状态信息从子载波、天线、数据包三个维度构成一个三维矩阵。其次，对三维矩阵进行降维处理，并在此基础上进行子载波、天线、数据包之间的平滑处理。最后，对平滑之后的矩阵进行信号子空间和噪声子空间分解，从而构造谱函数。在谱函数的基础上，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)的三维参数联合搜索。本发明设计的三维联合估计算法在天线数量少、信道带宽窄的情况下仍能达到较高的估计精度，为精确的室内跟踪定位等应用提供了理论基础。

主权项

1.一种基于Wi‑Fi信道状态信息的三维联合估计方法，包括以下步骤：步骤一：假设在WiFi系统中有D个信号源，N个子载波，接收端的接收机包含M根天线，接收来自信号源的P个数据包中的CSI信息，利用不同天线、不同子载波和不同时间的CSI信息构造三维矩阵X_P×M×N＝{x_i,j,k}，其中1≤i≤P,1≤j≤M,1≤k≤N，x_i,j,k表示第i个数据包、第j根天线和第k个子载波上获得的CSI信息；步骤二：将三维矩阵X_P×M×N转化为二维矩阵，将包含数据包信息的第三维的第i(2≤i≤P)页转换为第一页的第(i‑1)M+1到iM行，从而得到二维矩阵Y_PM×N；步骤三：用平滑算法对二维矩阵Y_MP×N进行平滑处理以去除相干信号之间的干扰，得到平滑后的矩阵其中L₁、L₂、L₃分别表示子载波、天线、数据包之间进行平滑的滑窗大小；步骤四：对平滑后的矩阵进行特征分解以求解噪声子空间和信号子空间；步骤五：将噪声子空间中的特征向量构造一个NMP×(NMP‑D)维的噪声特征向量矩阵E_N，a(θ,τ,v)为与矩阵的列向量阵列流型相同的方向矢量，θ、τ、v为待估计的参数，分别为入射信号的到达角、飞行时间和速度，计算E_N与矢量a(θ,τ,v)构成的谱函数：其中，H为共轭转置符号；步骤六：搜索谱函数f(θ,τ,v)的峰值得到对应的参数估计值。