【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及無線通信，具體指一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法。
技術(shù)介紹
1、隨著移動通信技術(shù)從第五代(5g)向第六代(6g)邁進(jìn)，感知移動網(wǎng)絡(luò)(pmns)逐漸成為研究熱點(diǎn)。這種網(wǎng)絡(luò)不僅具備通信能力，還能感知周圍環(huán)境，實(shí)現(xiàn)了感知與通信的融合(isac)，在自動駕駛、智慧城市和增強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)(iot)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。然而，實(shí)現(xiàn)如此復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)伴隨著一系列挑戰(zhàn)，特別是在感知參數(shù)估計(jì)和雜波抑制方面。雜波，即環(huán)境中物體的不需要的回波，會顯著降低pmn的性能，因?yàn)樗鼤谏w預(yù)期目標(biāo)并干擾信號傳輸。雜波主要指來自永久或長期靜態(tài)物體的多徑信號，這可能會顯著增加感知參數(shù)的數(shù)量，因此在參數(shù)估計(jì)之前有必要進(jìn)行雜波抑制。
2、目前關(guān)于應(yīng)用于移動網(wǎng)絡(luò)的雜波抑制技術(shù)的研究工作較少。一種基于最大似然幅度估計(jì)的isac雜波估計(jì)方法，使用了一個(gè)簡單的雜波模型進(jìn)行樣本平均評估。然而，對于更復(fù)雜的雜波模型，雜波抵消的殘差可能更高，進(jìn)而惡化感知性能。利用信號在相干時(shí)間段內(nèi)的穩(wěn)定性，提出了一種基于遞歸移動平均(rma)的方法來抑制雜波，該方法通過在一個(gè)窗口內(nèi)遞歸平均和平滑信號，并使用遺忘因子。盡管該方法通過在固定間隔內(nèi)過濾信號有效地減少了來自靜態(tài)路徑的雜波，但其在時(shí)間域中使用的5g-nr中的隨機(jī)和不規(guī)則解調(diào)參考信號(dmrs)使其難以應(yīng)用于pmn。
3、此外，還有一種基于高斯混合模型(gmm)和期望最大化(em)的雜波估計(jì)和抑制方法，稱為gmm-em-ce，該方法通過使用高斯分布對信道狀態(tài)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)建模來區(qū)分靜態(tài)雜波和動態(tài)信號。由于在實(shí)
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，不僅最小化了雜波干擾，還減少了所需的感知參數(shù)數(shù)量，簡化了后續(xù)的感知算法。
2、為了解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)的技術(shù)方案為：
3、一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，包括如下步驟：
4、步驟1、由m個(gè)天線的遠(yuǎn)程無線單元通過一個(gè)均勻線性陣列發(fā)射5gnr信號；
5、步驟2、遠(yuǎn)程無線單元接收環(huán)境中反射回的信號；
6、步驟3、使用多脈沖對消算法對接收的信號進(jìn)行雜波抑制；
7、步驟4、將雜波抑制后得到的信號轉(zhuǎn)換為用于解決稀疏多測量向量恢復(fù)問題的復(fù)合模型；
8、步驟5、應(yīng)用uamp-sbl?for?mmv算法求解復(fù)合模型，識別出復(fù)合模型中矩陣a對應(yīng)于l條路徑的l行；
9、步驟6、將除了時(shí)延的所有感知參數(shù)引入到矩陣a中，提取矩陣a中的非零行得到矩陣a′；
10、步驟7、根據(jù)矩陣a′進(jìn)行感知參數(shù)估計(jì)。
11、本專利技術(shù)采用了云無線接入網(wǎng)絡(luò)(cran)配置下的感知移動網(wǎng)絡(luò)的下行主動感知場景，每個(gè)遠(yuǎn)端無線單元(rru)配置有m個(gè)天線，天線間距為半波長。信道模型定義了多徑傳播中的時(shí)延、多普勒頻率和角度，這些參數(shù)在一個(gè)信道靜止周期內(nèi)保持不變。通過將接收到的信號轉(zhuǎn)換為頻域信號，建立了頻域信道矩陣模型。
12、作為優(yōu)選，所述步驟2中，選擇ssb的最后三個(gè)ofdm符號用于感知，記在第g個(gè)ssb中的第k個(gè)ofdm符號的第n個(gè)子載波上傳輸?shù)牟ㄊ尚涡盘枮閤n，t＝wtsn，t，其中，g＝1，2，...，g，k＝1，2，3，wt是第t個(gè)ofdm符號的波束成形向量，其中t＝4g+k，sn，t是相關(guān)的相位調(diào)制信號，且|sn，t|2＝1，rru在第n個(gè)子載波和第tth?ofdm符號上接收到的信號表示為：
13、
14、其中xn，t和zn，t分別表示發(fā)射信號向量和噪聲向量，θ是出發(fā)角或到達(dá)角，目標(biāo)的出發(fā)角和到達(dá)角是相同的，將出發(fā)角或到達(dá)角記為θl，l∈[1，l]，其中l(wèi)是路徑的數(shù)量，是子載波間隔，n為子載波的總數(shù)，b為帶寬，是ofdm符號周期，tp表示循環(huán)前綴周期，a(m，θl)是rru的陣列響應(yīng)向量。
15、上述技術(shù)方案中，通過同步信號快ssb
16、作為優(yōu)選，所述步驟3中，雜波抑制的具體方法為：
17、將從p+1個(gè)連續(xù)的ssb突發(fā)集中具有相同索引的接收ofdm符號表示為其中ns是兩次連續(xù)ssb突發(fā)集之間的ofdm符號數(shù)量，按照多脈沖對消算法直接處理接收的信號，得到：
18、
19、其中(a)指得是公式中第二個(gè)等式成立是因?yàn)閷τ趕sb具有相同的波束賦形且是相同的，并且是雜波消除器的頻率響應(yīng)。
20、上述技術(shù)方案中，通過p幀ssb突發(fā)集的差分運(yùn)算，有效消除多普勒頻移為零的多徑雜波。
21、作為優(yōu)選，所述步驟3中，消除雜波時(shí)，使得參數(shù)fd，l≈0，并且選擇更大的p，使得雜波消除器具有更深的凹槽，從而消除接近零多普勒頻率的雜波。
22、作為優(yōu)選，所述轉(zhuǎn)換方法為：
23、將經(jīng)過雜波抑制后的信號乘以得到一個(gè)無數(shù)據(jù)符號的信號模型：
24、
25、其中包含所有感知參數(shù)除了時(shí)延，z′n，t是處理后的噪聲向量；
26、然后將所有n個(gè)子載波的無數(shù)據(jù)符號的信號模型連接起來，得到：
27、rt＝[r1，t，...，rn,t]t＝cbt+z′t，
28、其中c＝[c(τ1)，...，c(τl)]包含所有路徑的時(shí)延；
29、其中以及bt＝[b1，t，...，bl，t]t；
30、從而將n個(gè)子載波的rn，t連接起來rt重新表述為一個(gè)稀疏模型：
31、rt＝c′iibt+z′t，
32、其中c′是已知的，并以量化的時(shí)延表示為：
33、c′＝[c(1/(ndδf))，...，c(np/(ndδf))]，
34、其中np表示使用的網(wǎng)格數(shù)，其中，l＜＜np＜nd；π是一個(gè)np×l的置換矩陣，具有l(wèi)個(gè)非零行，每行包括一個(gè)單一的非零元素1，將bt映射到相應(yīng)的量化時(shí)延，
35、將第g個(gè)ssb的三個(gè)連續(xù)ofdm符號對應(yīng)的rt連接，得到：
36、
37、其中t′＝4g+1，和表示由一個(gè)n×3m的觀測矩陣一個(gè)n×np的感知矩陣c′和一個(gè)np×3m組成的稀疏信號矩陣；
38、將所有矩陣連接為：
39、
40、從而得到復(fù)合模型：
41、
42、作為優(yōu)選，所述步驟6中，引入并將a′表示為：
43、
44、其中，a′的每一行對應(yīng)一條路徑，如果第g個(gè)ssb波束與第l條路徑對齊，的功率將高于其他ssb的功率。
45、作為優(yōu)選，所述步驟7中，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，需要本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟2中，選擇SSB的最后三個(gè)OFDM符號用于感知，記在第g個(gè)SSB中的第k個(gè)OFDM符號的第n個(gè)子載波上傳輸?shù)牟ㄊ尚涡盘枮閤n，t＝wtsn，t，其中，g＝1，2，...，G，k＝1，2，3，wt是第t個(gè)OFDM符號的波束成形向量，其中t＝4g+k，sn，t是相關(guān)的相位調(diào)制信號，且|sn，t|2＝1，RRU在第n個(gè)子載波和第t個(gè)OFDM符號上接收到的信號表示為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟3中，雜波抑制的具體方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟3中，消除雜波時(shí)，使得參數(shù)fD，l≈0，并且選擇更大的P，使得雜波消除器具有更深的凹槽，從而消除接近零多普勒頻率的雜波。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟6中，引入并將A′表示為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟7中，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)時(shí)，需要確定在A′的第l行中具有最大的最佳gl，即：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述感知參數(shù)的估計(jì)方法為：
9.根據(jù)權(quán)利要求1-8任意一項(xiàng)所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述遠(yuǎn)程無線單元中的天線間距為半波長。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟2中，選擇ssb的最后三個(gè)ofdm符號用于感知，記在第g個(gè)ssb中的第k個(gè)ofdm符號的第n個(gè)子載波上傳輸?shù)牟ㄊ尚涡盘枮閤n，t＝wtsn，t，其中，g＝1，2，...，g，k＝1，2，3，wt是第t個(gè)ofdm符號的波束成形向量，其中t＝4g+k，sn，t是相關(guān)的相位調(diào)制信號，且|sn，t|2＝1，rru在第n個(gè)子載波和第t個(gè)ofdm符號上接收到的信號表示為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟3中，雜波抑制的具體方法為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種感知移動網(wǎng)絡(luò)中的雜波抑制和感知參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于，所述步驟3中，消除雜波時(shí)，使得參數(shù)fd...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李航，楊鴻銘，宋志群，張金波，龐亞閃，程知群，張延洞，劉麗哲，王斌，
申請(專利權(quán))人：杭州電子科技大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：
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