[發明專利]一種基于智能反射面的運動目標追蹤方法

在審

• 申請號: 202310305342.3
• 申請日: 2023-03-24
• 公開（公告）號: CN116466341A
• 公開（公告）日: 2023-07-21
• 發明（設計）人: 黃新林;卞夢奇;石運梅;唐小偉
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: G01S13/66
• 分類號: G01S13/66;G01S7/41
• 代理公司: 上海科律專利代理事務所(特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 葉鳳

本發明提出了一種基于智能反射面的運動目標追蹤方法，首先利用運動目標的自身運動軌跡信息，構建目標的運動狀態進化線性模型，可獲得運動狀態預測；其次基于單天線的發射接收系統模型，構建當前時刻包含多采樣信號、時延和多普勒頻偏的信號接收模型；再次基于當前時刻接收信號，利用拓展卡爾曼濾波或粒子濾波處理非線性接收信號，估計當前時刻的目標狀態信息；最后根據拓展卡爾曼濾波/粒子濾波的當前狀態估計和狀態進化模型，預測下一時刻狀態信息并提前對智能反射面相位進行調控，提高下一時刻目標狀態估計精度，實現運動目標追蹤。本發明可用于智能網聯車通信和定位追蹤，也可用于智能工廠內運動作業機器人的通信和定位追蹤。

技術領域

本發明涉及通感一體化，基于智能反射面的運動目標追蹤方法。

背景技術

在當今無線通信感知中，傳統的基于導頻的目標追蹤方式需要復雜的信號設計以及較大的計算資源，通過通感一體化設計能夠實現感知和通信的同步進行以及感知、通信性能的提升。FanLiu和JinhongYuan提出基于雷達的通感一體化目標追蹤模型，通過對二維坐標下目標的運動狀態預測，實現雷達端的波束賦型預測，然后通過擴展卡爾曼濾波進行狀態估計，提高了定位追蹤的精度。但是基于雷達的追蹤系統需要利用大規模天線帶來的增益，其算法復雜度和資源消耗較高。智能反射面作為6G的使能技術，被認為對通信和定位有極大的幫助。因此智能反射面輔助的通感一體化系統通過引入智能反射面，擴大通信區域，充分利用額外的信道狀態信息，進一步提升追蹤的性能。

智能反射面輔助的通感一體化系統主要由兩部分組成：一部分是原有的由雷達、基站組成的通感一體化模型，主要用于通信和感知；另一部分是部署的智能反射面，用于增加額外的通信鏈路和虛擬視距鏈路，增強信道增益。顯然與其他通感一體化模型相比，該模型充分利用智能反射面帶來的額外信道狀態信息以及可調控相位特性，增加接收信號的信噪比以及分辨率等。

目前，智能反射面輔助的通感一體化系統存在的問題主要是：隨著智能反射面的部署，出現目標-智能反射面-基站的級聯信道等復雜信道，雖然存在精心設計的估計算法，但是信道估計的準確率和復雜度依舊大幅度提高。此外，該模型仍是在雷達端進行感知，在基站端進行估計追蹤，存在時延的問題，無法較好利用智能反射面的相控特性。得益于智能反射面的被動無源低功耗特性以及相控特性，可以實現在智能反射面端進行信號估計以及目標追蹤。

發明內容

本發明在原來智能反射面輔助的通感一體化模型的基礎上，使用智能反射面代替雷達進行感知與目標追蹤，推導拓展三維坐標下的運動目標的狀態進化模型，并通過拓展卡爾曼濾波/粒子濾波得到目標的狀態信息估計。在此基礎之上設計智能反射面相位的自適應調控機制。該機制基于當前目標運動狀態估計和狀態進化模型預測下一時刻運動位置信息并用于智能反射面相位調控，以此匹配下一時刻的信號相位以最大化接收信號強度，提高下一時刻的目標狀態估計精度。該模型充分利用智能反射面的相控特性，在低功耗低復雜度的情況下，提高了追蹤的準確率和魯棒性。

技術方案為：

一種基于智能反射面的動態目標追蹤方法，其特征在于，該方法包括：

步驟1、運動目標狀態進化模型，信號觀測模型的構建以及拓展卡爾曼濾波/粒子濾波對目標狀態進行估計：

首先利用運動目標的自身運動軌跡信息，構建目標的運動狀態進化線性模型，可獲得運動狀態預測；

其次基于單天線的發射接收系統模型，構建當前時刻包含多采樣信號、時延和多普勒頻偏的信號接收模型；

再次基于當前時刻接收信號，利用拓展卡爾曼濾波或粒子濾波處理非線性接收信號，估計當前時刻的目標狀態信息；

步驟2、基于預測信息的自適應智能反射面相位調控策略：

最后根據拓展卡爾曼濾波/粒子濾波的當前狀態估計和狀態進化模型，預測下一時刻狀態信息并提前對智能反射面相位進行調控，提高下一時刻目標狀態估計精度，實現運動目標追蹤。