[發明專利]一種面向共生無線電系統的基于二維DFT雙點比值的DoA估計方法在審
| 申請號: | 202310408165.1 | 申請日: | 2023-04-17 |
| 公開(公告)號: | CN116470946A | 公開(公告)日: | 2023-07-21 |
| 發明(設計)人: | 陶琴;方佳毅 | 申請(專利權)人: | 杭州師范大學 |
| 主分類號: | H04B7/08 | 分類號: | H04B7/08;H04B17/27;G01S3/14 |
| 代理公司: | 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224 | 代理人: | 白靜蘭 |
| 地址: | 311121 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 面向 共生 無線電 系統 基于 二維 dft 比值 doa 估計 方法 | ||
本發明屬于信號處理領域,公開了一種面向共生無線電系統的基于二維DFT雙點比值的DoA估計方法:(1)根據單樣本接收機信號ysubgt;R/subgt;獲得無干擾的二維DFT頻譜Z;(2)對二維DFT頻譜Z中所有元素排序,尋找最大值及其相鄰的行最大值和列最大值,再根據這三個最大值獲得待估DoA。本發明利用單信號樣本實現了高精度的DoA估計,不僅能對抗共生無線電系統中的干擾,還具有良好的移動目標場景適應性,為共生無線電系統的高效定位提供了一種可行方法。
技術領域
本發明涉及無線通信領域,具體涉及一種面向共生無線電系統的基于二維DFT雙點比值的DoA估計方法。
背景技術
得益于物聯網技術與現代通信技術的融合發展,智能農業、智能物流、智能家居等垂直行業應用規模在不斷擴大。海量入網設備導致網絡硬件成本高、能耗高和頻譜資源緊張等問題,為此共生無線電技術近年來受到學者們的廣泛關注,其中次級通信系統通過共享現有無線通信系統的硬件、能量和頻譜等資源,以低功耗的反射調制方式傳輸無源物聯網設備信息,同時提供額外多徑增益輔助提升主動系統性能,形成主次級通信互惠共生的良好生態。
在眾多物聯網應用場景中,一方面要求入網節點與控制系統維持可靠的通信合作,如交互物品信息、上傳傳感數據和反饋設備信息等,另一方面控制系統還需要及時快速掌握物聯網節點的位置和運動狀態等信息,以實現貨物定位、個人行李識別定位、養殖管理和家居設備管控等應用。在物聯網高效能通信和感知雙重應用需求的驅動下,通信和感知一體化技術的研究迫在眉睫。在感知定位研究中,基于到達角(Direction?of?Arrival,DoA)的參數估計由于優良的抗干擾性能受到廣泛使用,包括離散傅里變換(DiscreteFourier?Transform,DFT)、基于信號子空間的多重信號分類算法(Multiple?SignalClassification?Algorithm,MUSIC)和旋轉子空間不變法(Estimating?Signal?Parametervia?Rotational?Invariance?Techniques,ESPRIT)算法等。如公開號為CN111413668A的中國專利公開了一種大規模陣列中基于DFT增強的DOA估計方法,通過DFT和泰勒展開算法的結合得到對DOA的精確估計。如公開號為CN111342876A的中國專利公開了一種基于MUSIC算法的LTE上行信號DOA估算方法,使用多天線陣列接收LTE上行信號,經過去CP、FFT處理后,分離出用戶設備的PUSCH信號;之后輸入到MUSIC算法估算模塊,計算DOA。公開號為CN公開了一種互質陣列混合噪聲環境下的ESPRIT-DOA估計方法;使用互質陣列天線接收信號得到接收信號;計算相應的相位分數低階矩估計矩陣和符號協方差矩陣;然后對所得到的估計協方差矩陣進行虛擬化操作,得到陣元間距為半波長的虛擬均勻線陣接收信號;然后進行空間平滑處理得到了重構后的協方差矩陣;最后,通過ESPRIT方法處理即可得到DOA估計。
當考慮被動設備的移動性,現廣泛使用的基于信號子空間的感知方法由于需要大量相同空間下的樣本估計協方差矩陣,因此無法應用于移動場景。而DFT算法雖然可以基于單樣本執行,但其精度極大受到搜索點數的限制,使得估計性能較差。
發明內容
本發明的目的在于提供一種面向共生無線電系統的基于二維DFT雙點比值的DoA估計方法,該方法利用單信號樣本實現了高精度的DoA估計。
本發明采用下述技術方案:
一種面向共生無線電系統的基于二維DFT雙點比值的DoA估計方法,所述的共生無線電系統包含一個配置單天線的基站,一個配置Kx×Ky維均勻平面天線陣列的接收機,以及一個智能反射表面(Intelligent?Reflecting?Surface,IRS),其中IRS包含Nx×Ny維獨立反射陣子;
所述DoA估計方法包括以下步驟:
(1)根據單樣本接收機信號yR獲得無干擾的二維DFT頻譜Z;
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