申请/专利权人：东南大学

申请日：2022-05-30

公开（公告）日：2024-01-26

公开（公告）号：CN115021843B

主分类号：H04B17/382

分类号：H04B17/382;H04B17/391;H04B7/0456;H04L5/00;H04W16/14

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.01.26#授权;2022.09.23#实质审查的生效;2022.09.06#公开

摘要：本发明公开了一种毫米波通信多用户系统合作感知方法，属于通信感知一体化领域。包括初始信道接入和信道跟踪两个阶段，在初始信道接入阶段，通过用户向基站发送导频信号，基站对接收信号进行分析处理，以估计得到用户的距离、速度及角度等状态信息，在信道跟踪阶段，基站根据估计得到的用户状态信息对用户进行跟踪。其能够有效节约信道反馈开销，并实现快速高精度的信道估计及信道跟踪。

主权项：1.一种毫米波通信多用户系统合作感知方法，其特征在于：毫米波通信多用户系统包括一个基站与U个用户，用户编号记为u，u＝1,2,…,U，基站和每个用户的射频链路数目分别为NR和MR；基站和每个用户的天线阵列均为间隔为半波长的均匀线性阵，分别有Nr和Nt根天线；具体步骤如下：1设置毫米波通信系统基本参数，具体根据基站和用户的采用正交频分复用调制OFDM，设置正交频分复用调制的子载波数目为K，一个OFDM符号的持续时间为T，子载波间隔为Δf，中心频率为fc；2构建基站与用户之间的毫米波合作感知信号模型，用以表达基站接收到帧中在子载波上的信号：3对毫米波多用户进行初始信道接入，通过用户向基站发送导频信号，基站对接收导频信号矩阵进行分析处理，从而估计得到用户的距离、速度及角度状态信息；4基站根据得到的用户状态信息对毫米波多用户进行信道跟踪；步骤2中构建模型的方法如下：2.1构建基站与用户之间的毫米波合作感知信号模型：导频信号在第u个用户经过数字预编码、射频链路、模拟预编码后，通过天线阵列发射，信号在无线信道中传输后到达基站，基站收到的信号经过模拟合并、射频链路、数字合并后得到接收信号，则基站接收到的第nb帧中第k个子载波上的信号为： 其中，nb＝1,2,…,Nb，k＝1,2,…,K，u＝1,2,…,U；Nb表示用户发送的帧的数目；WB,k和WR分别表示第u个用户在第k个子载波信道上的数字预编码矩阵、模拟预编码矩阵、基站与第u个用户间在第nb帧信号中第k个子载波上的信道矩阵、基站在第k个子载波信道上的数字合并矩阵、模拟合并矩阵；n分别表示第u个用户在第nb帧中第k个子载波上的发送信号和信道加性高斯白噪声向量；2.2构建毫米波合作感知信号模型中的信道矩阵模型：设第u个用户到基站间有一条可视传输路径LoS，路径的信息用离开角AoD、到达角AoA和信道增益表示，毫米波合作感知信号模型中的信道模型为： 其中，分别为信道接收导向矢量和发射导向矢量，其表达式为： 其中，Nr、Nt、L、分别表示基站天线数目、用户天线数目、路径数目、LoS的数目，信息用AoD和信息用AoA，·H表示做共轭转置，[·]T表示做共轭，设第u个用户LoS的AoD和AoA分别为和则得到 为第u个用户与基站间第nb帧信号中第k个子载波上的信道增益矩阵，表达式为： 式中，k＝1,2,…,K，nb＝1,2,…,Nb，分别表示第u个用户的LoS信道衰减系数、延时、多普勒频偏，Tb、Nb分别表示一帧信号的持续时间和所发送的帧的数目；对毫米波多用户进行初始信道接入，具体步骤如下：3.1用户发送导频信号与基站接收导频信号流程：①将用户端信息用全角度区间[-1,1均匀划分为T1份，则第t1个角度区间表示为： 将基站端信息用全角度区间[-1,1均匀划分为T2份，则第t2个角度区间表示为： 对于第u个用户，u＝1,2,…,U，用户依次使用T1个不同的数字预编码和模拟预编码即，使用混合预编码向基站发射导频信号；基站依次使用T2个不同的数字合并和模拟合并即，使用混合合并接收导频信号；混合预编码混合合并分别指向角度区间并将此情况下基站所接收的导频信号记为基站第t1,t2次的接收信号，t1＝1,2,…,T1，t2＝1,2,…,T2，则基站共接收到T1T2次导频信号，将接收到的T1T2次导频信号记为一个阶段接收到的导频信号，两个阶段的接收信号记为一帧，一帧的第二阶段中基站使用的混合合并和用户使用的混合预编码流程与第一阶段使用的相同，则基站第nb帧第一、二阶段中第t1,t2次接收的第k个子载波上的导频信号分别为： 其中，nb＝1,2,…,Nb，Nb表示信号帧的数目，分别为第u个用户与基站第nb帧中第一个阶段第t1,t2次在第k个子载波上的信道矩阵和加性高斯白噪声向量；分别为第u个用户与基站第nb帧中第二个阶段第t1,t2次在第k个子载波上的信道矩阵和加性高斯白噪声向量，为第u个用户发射的正交导频矩阵，共MR行，每一行均为第u个用户对应的正交序列MR为用户的射频链路数目，的长度为U： 则基站接收的第nb帧信号可记为为则一帧信号的持续时间为Tb＝2T1T2UT；②针对第u个用户，基站将第nb帧第一、二阶段第t1,t2次的接收信号分别乘以该用户的正交序列则得到第u个用户第nb帧中第一、二阶段第t1,t2次第k个子载波的的测量向量为： 其中，分别为混合合并矩阵、混合预编码向量，分别为第u个用户第nb帧中第一、二阶段第k个子载波的第t1,t2次信号中的高斯噪声，其表达式分别如下： ③将根据步骤②所得到的测量向量整合，得到第u个用户第nb帧中第一、二阶段中第k个子载波上的测量矩阵分别为： 式中k＝1,2,…,K，nb＝1,2,…,Nb；测量矩阵可以表示为：其中，分别为基站的混合合并集合、第u个用户的混合预编码集合，分别为第u个用户第nb帧中第一、二阶段中第k个子载波上的高斯噪声： 3.2根据第u个用户的测量矩阵利用基于一维ESPRIT的方法估计LoS的AoA：①在第u个用户发送第一、二帧导频信号过程中，天线阵列做出如下部署：在第一阶段中，基站关掉第Nr根天线，用户天线全部打开；在第二阶段中，基站关掉第一根天线，用户天线全部打开，则第一、二帧中接收信道导向矩阵分别为： 根据步骤3.1得到第u个用户第一帧第一、二阶段第k个子载波上的测量矩阵②根据第u个用户第一帧中第一、二阶段的第k个子载波上的测量矩阵取k＝1，将整理合并得到第u个用户第一帧第一个子载波上的测量矩阵 ③利用下式对做自相关操作，得到自相关矩阵B： 接着对B做奇异值分解，并记所得到的酉矩阵为U；④利用下式对酉矩阵U进行上下对半拆分，得到酉矩阵上半部分Us,1、下半部分Us,2： 接着利用公式计算路径子空间矩阵ψ，表示对矩阵求伪逆；⑤利用特征值分解求得ψ的特征值λ，估计得到第u个用户LoS的AoA以及其相应的信息用AoA 3.3根据第u个用户的测量矩阵感知用户LoS距离、相对径向速度：在第u个用户发送第nb帧导频信号过程中，nb＝3,4,…,Nb，基站端和用户端的天线均全开，根据步骤3.1得到基站接收的第u个用户第nb帧中第一、二阶段第k个子载波上的测量矩阵将二者整理合并可以得到第u个用户第nb帧中第k个子载波上的测量矩阵 根据测量矩阵，针对第u个用户的LoS距离、相对径向速度的感知方法为：①取每个测量矩阵的第一个值并整合得到第u个用户的感知矩阵： ②对Ru每一行做傅里叶变换，再对每一列做傅里叶逆变换后得到第u个用户的感知频谱 其中，kd＝1,2,…,Nb-2，kτ＝1,2,…K；③搜索的模值，|·|表示取模值，并记录其索引序列分别为： ④计算第u个用户的LoS距离和相对径向速度估计值为： 对毫米波多用户进信道跟踪，其步骤如下：4.1在第t次信道跟踪中预测用户运动状态矢量采用直角坐标系来表示第u个用户的状态，u＝1,2,…,U，设第u个用户做匀速直线运动，基站的位置坐标为xBS,yBS；在第t-1次信道跟踪中第u个用户的滤波运动状态矢量为其中为第u个用户的滤波位置坐标，为第u个用户的速度矢量，分别为在t-1次信道跟踪中第u个用户的滤波x轴速度分量与滤波y轴速度分量；设两次信道跟踪的时间间隔为dt，则求解在t次信道跟踪中第u个用户的预测运动状态矢量预测方法如下： 其中，预测矩阵F为：4.2在第t次信道跟踪中估计用户运动状态矢量：①根据步骤4.1得到的第u个用户在第t次信道跟踪中的预测运动状态矢量得到基站端的预测信息用AoA和第u个用户端的预测信息用AoD： 分别判断和所属区间区间的划分和步骤3.1相同；用户端使用混合预编码发射导频信号，基站端采用混合合并接收导频信号，并将此情况下基站所接收的导频信号记为基站第t1,t2次的接收信号，与信道初始接入阶段相比，在信道跟踪阶段，则基站接收到的2次导频信号记为一个阶段，两个阶段的接收信号记为一帧，则基站第nb帧中第一、二阶段中第t1,t2次接收的第k个子载波上的导频信号分别为： Nb表示信号帧的数目，分别为第u个用户第nb帧中第一个阶段第t1,t2次在第k个子载波上的发送导频信号和加性高斯白噪声向量；分别为第u个用户第nb帧中第二个阶段第t1,t2次在第k个子载波上的发送导频信号和加性高斯白噪声向量，为第u个用户发射的正交导频矩阵，共MR行，每一行均为第u个用户对应的正交序列MR为用户的射频链路数目，的长度为U： 则基站第nb帧接收信号为则一帧信号的持续时间为Tb＝4UT；根据步骤①得到的Nb帧接收信号，依次根据步骤3.1、3.2利用一维ESPRIT的方法估计第u个用户的LoS的AoA，根据步骤3.3感知得到第u个用户的LoS距离为与相对径向速度②根据第t-1次信道跟踪的滤波运动状态矢量得到第t次信道跟踪中第u个用户的估计运动状态矢量其中： 为归一化运动方向矢量： 4.3在第t次信道跟踪中计算用户滤波运动状态矢量根据步骤4.1得到第u个用户的预测运动状态矢量根据步骤4.2得到第u个用户的估计运动状态矢量提供卡尔曼滤波的方法进行跟踪，步骤如下：①对第u个用户更新得到第t次信道跟踪中的先验协方差矩阵 其中，Q分别为第t-1次信道跟踪的后验协方差矩阵、第t次信道跟踪的先验协方差矩阵和预测误差协方差矩阵，当t＝1时，后验协方差矩阵初始化为Q；②对于第u个用户，计算第t次信道跟踪的卡尔曼增益Kt并更新得到第t次信道跟踪的后验协方差矩最后求解第t次信道跟踪的滤波运动状态矢量其中，R为有向信道跟踪误差协方差矩阵，与系统噪声有关： 4.4多次滤波实现信道跟踪重复步骤4.14.24.3TKF次，实现连续信道跟踪，TKF为信道跟踪次数。

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百度查询： 东南大学 一种毫米波通信多用户系统合作感知方法

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