CN111983560A - 一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法 - Google Patents

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Abstract

一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，属于无线定位技术领域。首先利用角度估计得到估计的角度信息，并由BS侧收集汇总；接着通过估计的角度信息和路径衰落信息从两个RIS中选择一个合适的RIS用于辅助定位，并设计该RIS的相移，然后由UE发送的定位参考信号经过直射路径和反射路径到达BS，BS通过求解两条路径的互相关函数得到路径时延差，进而估计出UE位置；其中，直射路径代表UE到BS路径，反射路径代表UE到RIS路径加RIS到BS路径。所述方法利用RIS辅助定位，仅需一个基站即可完成对用户设备的定位；对UE天线配置和软硬件水平要求极低，仅增加了极少的计算复杂度，有效消除了小区的定位“盲区”。

Description

一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法
技术领域
本发明涉及一种毫米波单基站定位方法，特别涉及一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，属于无线定位技术领域。
背景技术
随着无线通信网的普及和移动通信设备配置的不断升级，定位、追踪和导航技术引起了越来越多研究人员和工程师的关注，尤其是蜂窝网络的运营商。这是由于现代移动通信对网络规划和优化的需求越来越高，例如识别交通热点区域(即高峰时段网络容量不足的拥挤区域)和覆盖条件差的区域，分析用户呼叫失败或掉线的根本原因等，都对确保不间断服务，从不良网络状况中快速恢复以及最终改善最终用户体验至关重要。此外，位置信息还可用于优化小型和宏蜂窝部署。结合用户移动性分类(例如静态、步行、高速公路、铁路等)，运营商可以通过负载平衡、传输调度等方式提高网络效率。
第五代移动通信(The 5th Generation,5G)对定位的精度提出了更高的要求，而毫米波和大规模天线技术则为精确定位提供了基础和条件。毫米波波段中的大带宽带来了高时间分辨率，而能产生极窄波束的大型天线阵列则在角域中提供了高空间分辨率。传统的定位技术主要包括三边测量定位、三角测量定位和指纹识别定位。在这些技术中，通常都需要两个或两个以上的基站来辅助定位。
可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface,RIS)的概念在2017年被提出并逐渐引起了通信界的重视。RIS是由集成电路组成的超表面，可以对其进行编程以改变传入的电磁场。理想情况下，RIS可以通过调节反射元素的相移，无源地放大和定向反射信号，并且不引入额外的噪声。除了克服非视距(Not Line of Sight,NLoS)场景、消除局部信号盲区和进行节能设计外，RIS最有前景的应用之一就是定位。在RIS辅助定位的情况下只需要一个基站(Base Station,BS)即可完成对用户设备(User Equipment,UE)的定位，同时复杂的计算和分析功能在基站侧完成，对UE的天线配置和软硬件水平要求极低，因此可以用于定位非协作设备或轻型移动设备，例如物联网设备等。
现有对RIS辅助定位方法的研究多为对性能界的理论分析，未提出具体的定位算法，且研究针对的方法为单个RIS辅助定位。单个RIS辅助定位的存在的问题主要包括：1)当UE位于BS和RIS连线上或连线附近时，直射路径和反射路径间的夹角很小，BS接收波束很难区分两条路径的信号，并且较小的时延估计误差会导致较大的定位误差；2)在毫米波系统中，信号强度随路径增长衰减较快，当UE的位置远离RIS时反射路径损耗很大，从而会降低定位精度，其中第一个问题所造成的定位误差更大更集中。
本发明的目的旨在克服传统定位方法需要多个基站才能实现定位的局限性，同时解决上述单RIS辅助定位存在定位误差较大及存在定位盲点的问题，在几乎不增加计算复杂度的前提下，提升整个小区内的用户定位精度，提出了一种双RIS辅助的毫米波单基站定位方法。
发明内容
本发明的目的在于针对现有定位方法需要多个基站才能实现定位的局限性以及单RIS辅助的定位方法所存在的UE位于BS和RIS连线上或连线附近时BS波束较难区分直射与反射路径，UE距离RIS较远时反射路径信号强度较弱的问题，提出了一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，首先通过估计的角度信息和路径衰落信息从两个RIS中选择一个合适的RIS用于辅助定位，并设计该RIS元素的相移，然后由UE发送的定位参考信号(Positioning Reference Signal,PRS)经过直射路径和反射路径到达BS，BS通过求解两条路径的互相关函数得到路径时延差，进而估计出UE位置。
所述定位方法依托的场景为边长为L的二维正方形小区，小区内包含一个随机分布于小区内的单天线UE，为发送端，一个天线数目为N的BS，为接收端，以及两个对称放置于BS两侧的元素数目为M的RIS1和RIS2；UE，BS和RISid(id＝1,2)的坐标位置分别表示为u＝(ux,uy),b＝(bx,by)和sid＝(sx,id,sy,id)；
以下无特殊说明时，直射路径代表UE到BS路径，反射路径代表UE到RIS路径加RIS到BS路径；
所述定位方法，包括如下步骤：
步骤1：利用角度估计算法得到估计的角度信息，并由BS侧收集汇总；
其中，估计的角度信息为各个路径角度信息的估计值，具体包括各路径的到达角与离开角；
步骤2：计算RIS1和RIS2对应的互相关函数峰值相对强度并选择辅助定位的RIS，具体为：若RIS1对应的互相关函数峰值相对强度大于RIS2，则选择RIS1作为辅助定位的RIS；否则，选择RIS2作为辅助定位的RIS；
步骤3：BS基于反射路径信道增益最大化原则确定所选择RIS的M个元素的相移；
其中，所选择RIS的M个元素的相移，即为反射路径信道增益最大化原则确定的最优解；
步骤4：BS通过相连的控制器，将步骤3确定的相移传达给RIS并经RIS调整M个元素的相移；
步骤5：UE发送持续时间为t0，具有伪随机性的PRSx，并分别经过直射路径和反射路径到达BS，到达信号y(t)＝yd(t)+yr(t)；
其中，yd(t)为经过直射路径到达的信号，yr(t)为经过反射路径到达的信号；
步骤6：BS接收机设计结合矩阵，并对到达的信号经结合矩阵加权，得到加权后信号；
其中，加权后信号包括加权后的直射路径以及反射路径的信号，具体为：
步骤6.1基于最大化BS接收信号功率的原则设计结合矩阵
Figure BDA0002618129370000031
其中，w1等于直射路径的到达角的估计值对应的天线转向矢量的共轭转置，对应直射路径；w2等于反射路径的BS端到达角的估计值对应的天线转向矢量的共轭转置，对应反射路径；
步骤6.2将结合矩阵W乘以接收信号y(t)，分别得到对应于直射路径的信号y1(t)和对应于反射路径的信号y2(t)；
步骤7：计算步骤6加权后信号的互相换函数，并且据此估计直射路径和反射路径的时延差，具体过程为：
步骤7.1计算y1(t)和y2(t)的互相关函数R21(τ)；
步骤7.2利用互相关函数R21(τ)估计直射路径和反射路径的时延差，将互相关函数除0时刻外的最大值对应的时间值作为时延差的估计值；
步骤8：基于正弦定律，利用步骤1估计的角度信息和步骤7估计的路径时延差，计算得到UE位置坐标的估计值；
至此，经过步骤1到步骤8，实现了双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法。
有益效果
本发明提出的一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，与现有定位技术相比，具有如下有益效果：
1.本方法利用RIS辅助定位，通过估计直射路径和经RIS反射路径的时延差实现定位，仅需要一个基站即可完成对用户设备的定位；
2.本方法中RIS的选择和相位设计，直射路径和反射路径互相关函数的求解与分析均在基站侧完成，对UE的天线配置和软硬件水平要求极低，因此可以用于定位非协作设备或轻型移动设备，例如物联网设备等；
3.本方法利用两个RIS辅助定位，每次定位前首先根据估计的角度信息选择合适的一个RIS辅助定位，仅增加了极少量的计算复杂度，克服了UE位于BS和RIS连线上或连线附近时BS波束较难区分直射与反射路径，单RIS定位所存在的UE距离RIS较远时反射路径信号强度较弱的问题，有效消除了小区中的定位“盲区”。
附图说明
图1是本发明一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法及实施例1中所依托的小区场景示意图；
图2是本发明一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法及实施例1中的算法流程图；
图3是本发明一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法实施例1中的仿真对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法做进一步说明和详细描述。
实施例1
本实施例具体阐述了本发明的实施过程，图1是本发明及实施例1中双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法的小区场景示意图；图2是本发明及实施例1中双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法的算法流程图。
其中，各步骤的具体情况，主要依据说明书主体中的步骤1到步骤8，场景为边长为L的二维正方形小区，小区内包含一个随机分布于小区内的单天线UE，为发送端，一个天线数目为N的BS，为接收端，以及两个对称放置于BS两侧的元素数目为M的RIS1和RIS2。UE，BS和RISid(id＝1,2)的坐标位置可分别表示为u＝(ux,uy),b＝(bx,by)和sid＝(sx,id,sy,id)；
其中，每个RIS均通过一个控制器与BS相连，RISid(id＝1,2)的相移矩阵为
Figure BDA0002618129370000041
UE到BS路径的信道
Figure BDA0002618129370000042
建模为
Figure BDA0002618129370000043
UE到RISid(id＝1,2)路径的信道
Figure BDA0002618129370000044
建模为
Figure BDA0002618129370000045
RISid到BS路径的信道
Figure BDA0002618129370000046
建模为
Figure BDA0002618129370000047
其中α1,α2,id和α3,id为对应路径的信道系数，θ1为直射路径UE端到BS端到达角,θ2,id为反射路径UE端到RISid端到达角，θ3,id为反射路径由RISid端到BS端到达角(Angle ofArrival,AoA)，
Figure BDA0002618129370000048
为反射路径RISid端到BS端的离开角(Angle of Departure,AoD)，
Figure BDA0002618129370000051
代表角度
Figure BDA0002618129370000052
对应的天线转向矢量，其中d表示天线放置间隔，λ表示信号波长；
以下无特殊说明时，直射路径代表UE到BS路径，反射路径代表UE到RIS路径加RIS到BS路径；
设置参数为小区边长L＝512，BS天线数目N＝64，RIS元素数目M＝128,BS的坐标位置为b＝(5m,0),RIS1的坐标位置为s1＝(0,5m),RIS2的坐标位置为s2＝(10m,5m),UE随机分布于整个小区中，PRS的发送持续时间t0＝0.001ms,信号功率ρ＝15dBm,BS接收机的热噪声功率
Figure BDA0002618129370000053
其具体操作步骤如下：
步骤A：利用角度估计算法(如多重信号分类算法等)得到各个路径角度信息的估计值，包括
Figure BDA0002618129370000054
和
Figure BDA0002618129370000055
并由BS侧收集汇总；
步骤B：计算并比较RIS1和RIS2对应的互相关函数峰值相对强度：
Figure BDA0002618129370000056
其中ρ表示UE发送PRS的信号功率，
Figure BDA0002618129370000057
表示BS接收机的热噪声功率。若ξ1＞ξ2，则选择RIS1作为辅助定位的RIS；否则，选择RIS2作为辅助定位的RIS。ξid的推导过程将在步骤G后给出；
由于只选择了一个RIS辅助定位，为简便起见，在以下步骤中省略下标id；
步骤C：BS基于反射路径信道增益最大化原则设计所选择RIS的M个元素的相移，优化问题构建为
Figure BDA0002618129370000058
s.t.0≤β1,β2,…,βM＜2π.
对应最优解为
Figure BDA0002618129370000059
由于实际传输中无法得知θ2和
Figure BDA00026181293700000510
的准确值，故将RIS的相移设定为：
Figure BDA0002618129370000061
最优解求解过程如下：
记
Figure BDA0002618129370000062
将
Figure BDA0002618129370000063
和
Figure BDA0002618129370000064
代入其中可得
Figure BDA0002618129370000065
其中
Figure BDA0002618129370000066
故优化函数可变形为
Figure BDA0002618129370000067
其中
Figure BDA0002618129370000068
根据上式可得，最大化信道增益需满足
Figure BDA0002618129370000069
令β1＝0，同时考虑优化问题中的限制条件0≤β1,β2,…,βM＜2π，即可得如下最优解：
Figure BDA00026181293700000610
求解完毕。
步骤D：通过相连的控制器，BS将相移设计结果传达给RIS，RIS根据传达的结果调整M个元素的相移；
步骤E：UE发送持续时间为t0＝0.001ms，具有伪随机性的PRSx，并分别经过直射路径和反射路径到达BS，经过直射路径到达的信号可表示为
Figure BDA00026181293700000611
其中t1＝||u-b||2/c(c表示光速)代表直射路径的传输时延，经过反射路径到达的信号可表示为
Figure BDA00026181293700000613
其中t2＝||u-s||2/c+||b-s||2/c代表反射路径的传输时延；
步骤F：BS接收机对到达的信号进行处理。为最大化BS接收信号的功率，设计结合矩阵为
Figure BDA00026181293700000612
其中w1对应直射路径，w2对应反射路径。
经处理后的接收信号可表示为
y(t)＝W[yd(t)+yr(t)]+Wn(t),
其中n(t)表示接收机的热噪声，服从均值为0，方差为
Figure BDA0002618129370000071
的复高斯分布。将上式进一步展开可得直射路径和反射路径对应的接收信号分别为：
y1(t)＝w1yd(t)+w1yr(t)+w1n(t),
y2(t)＝w2yr(t)+w2yd(t)+w2n(t)
步骤G：估计直射路径和反射路径的时延差，具体过程为：
步骤G-1根据下式计算y1(t)和y2(t)的互相关函数：
Figure BDA0002618129370000072
其中tr代表接收信号的持续时间；
步骤G-2根据下式估计直射路径和反射路径的时延差：
Figure BDA0002618129370000073
步骤G-2中的计算公式推导过程如下：
考虑理想角度估计状态，即有
Figure BDA0002618129370000074
和
Figure BDA0002618129370000075
记n1(t)＝w1n(t)和n2(t)＝w2n(t)。
将步骤E中yd(t)和yr(t)的表达式代入步骤F中的y1(t)和y2(t)可得
y1(t)＝g11x1(t)+g12x2(t)+n1(t),
y2(t)＝g21x1(t)+g22x2(t)+n2(t),
其中
Figure BDA0002618129370000076
则步骤G-1中的互相关函数可展开为
Figure BDA0002618129370000077
其中，
Figure BDA0002618129370000081
Figure BDA0002618129370000082
G22＝M2Nρ|α2α3|2a(θ1)Ha(θ3),
G11＝Nρ|α1|2a(θ1)Ha(θ3),
Figure BDA0002618129370000083
Figure BDA0002618129370000084
Figure BDA0002618129370000085
Figure BDA0002618129370000086
Figure BDA0002618129370000087
Figure BDA0002618129370000088
Figure BDA0002618129370000089
Figure BDA00026181293700000810
Figure BDA00026181293700000811
Figure BDA00026181293700000812
记PRSx的总能量为
Figure BDA00026181293700000813
由于x满足伪随机特性，可得r21(τ),r12(τ),r11(τ)和r22(τ)的峰值分别为：
r21,peak＝r21(tdd)＝EPRS,
r12,peak＝r12(-tdd)＝EPRS,
r11,peak＝r22,peak＝r11(0)＝EPRS.
对于与噪声相关的互相关函数，将
Figure BDA00026181293700000814
表达式中的积分用黎曼和代替，以分析其序列特性：
假设t0＝KΔt,τ＝mΔt，其中Δt为极小的时间单位，则有
Figure BDA00026181293700000815
当Δt→0时，近似将无限逼近相等。由于
Figure BDA00026181293700000816
且高斯分布的和仍为高斯分布，故可得
Figure BDA0002618129370000091
根据以上分析，可将互相关函数R21(τ)近似为
Figure BDA0002618129370000092
其中
Figure BDA0002618129370000093
且服从均值为0，方差为
Figure BDA0002618129370000094
的复高斯分布。
从R21(τ)的近似式中可以看出，R21(τ)共有三个峰值，分别位于τ＝tdd,τ＝0和τ＝-tdd处，其中τ＝tdd处的峰值是估计时延差所需要的。由于a(θ1)Ha(θ3)≤1，故有|G21|≥|G12|，即τ＝tdd处的峰值大于τ＝-tdd处的峰值；但|G21|和|G11+G22|的大小关系无法确定，故将直射路径和反射路径的时延差估计值定义为
Figure BDA0002618129370000095
推导完毕。
步骤B中ξid的推导过程如下：
由步骤G-2中的推导过程可知，为了检测出τ＝tdd处的峰值，R21(tdd)应尽可能地突出和区别于nrs(τ)。定义互相关函数峰值相对强度为
Figure BDA0002618129370000096
展开并化简可得
Figure BDA0002618129370000097
在选择辅助定位的RIS时，应选择使得互相关函数峰值相对强度更大的RIS，故RIS选择标准如步骤B所述。
推导完毕。
步骤H：基于正弦定律，利用估计的角度信息(
Figure BDA0002618129370000098
和
Figure BDA0002618129370000099
)和估计的路径时延差
Figure BDA00026181293700000910
计算UE位置坐标的估计值为
Figure BDA0002618129370000101
其中
Figure BDA0002618129370000102
至此，从步骤A到步骤H，完成了本实施例一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法。
图3为本发明一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法实例1中本方法(对应子图(b))与单个可重构智能表面辅助定位方法(对应子图(a))的仿真对比图，其中单个可重构智能表面辅助定位方法中RIS的位置坐标为s＝(0,5m)，其他参数与双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法实例1的参数相同。图中定位误差的计算公式为
Figure BDA0002618129370000103
从图3可见，首先本方法有效解决了单个可重构智能表面辅助定位方法所存在的UE位于BS和RIS连线上或连线附近时BS波束较难区分直射与反射路径的问题(对应图(a)中(0,5m)与(5m,0)连线附近的黄色区域)，以及UE距离RIS较远时反射路径信号强度较弱的问题(对应图(a)中小区右下角的黄色区域)；其次，小区内的定位误差范围由3×10-5～3m降至了3×10-5～0.3m，定位的准确度得到了有效提升。
以上所述为本发明的较佳实施例而已，本发明不应该局限于该实施例和附图所公开的内容。凡是不脱离本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。

Claims (5)

1.一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，其特征在于：所述方法依托的场景为边长为L的二维正方形小区，小区内包含一个随机分布于小区内的单天线UE，为发送端，一个天线数目为N的BS，为接收端，以及两个对称放置于BS两侧的元素数目为M的RIS1和RIS2；UE，BS和RISid(id＝1,2)的坐标位置分别表示为u＝(ux,uy),b＝(bx,by)和sid＝(sx,id,sy,id)；
以下无特殊说明时，直射路径代表UE到BS路径，反射路径代表UE到RIS路径加RIS到BS路径；
所述定位方法，包括如下步骤：
步骤1：利用角度估计算法得到估计的角度信息，并由BS侧收集汇总；
步骤2：计算RIS1和RIS2对应的互相关函数峰值相对强度并选择辅助定位的RIS；
步骤3：BS基于反射路径信道增益最大化原则确定所选择RIS的M个元素的相移；
步骤4：BS通过相连的控制器，将步骤3确定的相移传达给RIS并经RIS调整M个元素的相移；
步骤5：UE发送持续时间为t0，具有伪随机性的PRSx，并分别经过直射路径和反射路径到达BS，到达信号y(t)＝yd(t)+yr(t)；
其中，yd(t)为经过直射路径到达的信号，yr(t)为经过反射路径到达的信号；
步骤6：BS接收机设计结合矩阵，并对到达的信号经结合矩阵加权，得到加权后信号；
其中，加权后信号包括加权后的直射路径以及反射路径的信号；
步骤7：计算步骤6加权后信号的互相换函数，并且据此估计直射路径和反射路径的时延差，具体过程为：
步骤7.1计算加权后的直射路径以及反射路径的信号的互相关函数R21(τ)；
步骤7.2利用互相关函数R21(τ)估计直射路径和反射路径的时延差，将互相关函数除0时刻外的最大值对应的时间值作为时延差的估计值；
步骤8：基于正弦定律，利用步骤1估计的角度信息和步骤7估计的路径时延差，计算得到UE位置坐标的估计值。
2.根据权利要求1所述的一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，其特征在于：步骤1中，估计的角度信息为各个路径角度信息的估计值，具体包括各路径的到达角与离开角。
3.根据权利要求1所述的一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，其特征在于：步骤2，具体为：若RIS1对应的互相关函数峰值相对强度大于RIS2，则选择RIS1作为辅助定位的RIS；否则，选择RIS2作为辅助定位的RIS。
4.根据权利要求1所述的一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，其特征在于：步骤3中，所选择RIS的M个元素的相移，即为反射路径信道增益最大化原则确定的最优解。
5.根据权利要求1所述的一种双可重构智能表面辅助的毫米波单基站定位方法，其特征在于：步骤6，具体为：
步骤6.1基于最大化BS接收信号功率的原则设计结合矩阵
Figure FDA0002618129360000021
其中，w1等于直射路径的到达角的估计值对应的天线转向矢量的共轭转置，对应直射路径；w2等于反射路径的BS端到达角的估计值对应的天线转向矢量的共轭转置，对应反射路径；
步骤6.2将结合矩阵W乘以接收信号y(t)，分别得到对应于直射路径的信号y1(t)和对应于反射路径的信号y2(t)。
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