[發明專利]基于無蜂窩大規模多輸入多輸出系統的計算成像方法

在審

• 申請號: 202210502581.3
• 申請日: 2022-05-09
• 公開（公告）號: CN115048605A
• 公開（公告）日: 2022-09-13
• 發明（設計）人: 李米麗;陳曉明;張朝陽
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F17/10
• 分類號: G06F17/10;G06K9/62;H04B7/0413
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 傅朝棟;張法高

本發明公開了一種基于無蜂窩大規模多輸入多輸出系統的計算成像方法。在無蜂窩大規模多輸入多輸出系統中，多個接入點通過無線或有線方式連接到一個中央處理單元，通過利用來自多個設備的無線信號實現目標成像。為恢復環境中感興趣的目標物，多個用戶設備同時發射感知信號，經過目標物的散射后到達各個接入點，接入點對各自接收到的信號進行計算，得到本地初步的物體圖像。隨后接入點將初步圖像數據傳送到中央處理單元進行融合處理，從而實現目標物的精確成像。本發明為復雜環境中感興趣目標物的精確成像提供了一種簡單有效的計算成像方法。

技術領域

本發明涉及無線網絡的感知領域，尤其涉及一種基于無蜂窩大規模多輸入多輸出系統的計算成像方法。

背景技術

未來的6G系統，頻段更高、帶寬更大、大規模天線陣列分布更密集，因此單個系統集成的功能更多，例如集無線通信、感知和定位等功能于一體，大幅降低由額外的感知設備帶來的成本，并且可以利用廣泛部署的接入點和用戶設備間的通信協作提升感知性能。基于當前通信系統和雷達系統的共存與合作問題的軟硬件研究，利用無線電信號進行感知切實可行。整個通信系統可以作為傳感器，利用無線電波的傳輸、反射和散射，以便更好的理解物理世界，提供更多業務。而且由于無線電感知其特有的優點——能夠克服天氣、光線等因素，可以實現全天候感知。

無蜂窩大規模多輸入多輸出技術是未來無線網絡的核心技術之一，具有超高的可靠性、數據吞吐量、能源效率和均勻覆蓋等特點。相對于目前的蜂窩系統，無蜂窩網絡中沒有小區或小區邊界。因此，這種方法能夠緩解無線網絡的一個主要瓶頸和固有限制，即強大的小區間干擾。作為一個典型的分布式系統，無蜂窩大規模多輸入多輸出系統中大量的分布式接入點連接到一個中央處理單元，在相同的時頻資源上為數量更小的用戶服務，系統的性能依賴于高效的分布式處理算法。

當前，雷達成像以及光學成像都已經得到了長遠成熟的發展，但是在通信領域進行成像的研究較少。在雷達傳感或計算成像的廣闊領域，利用環境中物體或散射體的本征稀疏性是有效檢測的關鍵。這類問題往往根據壓縮感知理論、建模為基于像素劃分的稀疏信號恢復問題，并通過稀疏貝葉斯學習、正交匹配追蹤、近似消息傳遞等廣泛使用的方法求解。但是大多數且僅考慮單個接入點計算成像。單個接入點可以恢復環境中感興趣的目標物體，但是由于受信道噪聲污染、接收信號不完整等因素影像，成像效果往往不夠理想。通過無蜂窩大規模多輸入多輸出系統架構可以實現綜合多接入點估計信息，融合得到精確的估計值，所恢復的圖像效果比單接入點更好。

發明內容

本發明的目的是為了解決上述方案中通信網絡計算成像難、單接入點成像效果差、計算效率低等問題，提出了一種無蜂窩大規模多輸入多輸出系統的計算成像方法。

本發明所采用的具體技術方案如下：

一種基于無蜂窩大規模多輸入多輸出系統的計算成像方法，其包括如下步驟：

S1、將整個環境空間作為一個三維立體空間，進行離散化處理，得到N＝P*P*P個小立方體，每個小立方體代表一個像素點；感興趣的目標物存在于該環境空間內，該目標物共由K個像素點組成，且是稀疏的，稀疏率為λ＝K/N；用散射系數x_n表示第n個像素點的散射系數；整個環境空間的任一個像素點具有屬于非目標物或者屬于目標物兩種可能性；整個環境空間散射系數表示為x＝[x₁,x₂,...,x_N]^T，x中每個元素互不相關且服從伯努利-高斯分布，其概率函數表示為其中λ為稀疏率，δ(x)為在x＝0處的狄拉克函數，表示任一像素x服從均值為θ、方差為φ的高斯分布概率密度函數，q＝(λ,θ,φ)為先驗參數的集合；

S2、在無蜂窩大規模多輸入多輸出系統中部署1個中央處理單元，B個接入點且每個接入點配置有M根天線，以及D個單天線用戶設備；第d個用戶設備發送的感知信號為s_d，發射功率為d＝1,2,...,D，其中||s_d||表示求s_d的模，表示求期望；