[发明专利]大规模MIMO系统中一种同时信道估计与定位方法

权利要求书

1.大规模MIMO系统中一种同时信道估计与定位方法，其特征在于该方法包括：

考虑THz频段大规模MIMO-OFDM系统中的时变信道，将观测信号重构为六阶PARAFAC模型；

实现所构造的张量模型的实数化；

利用贝叶斯推断算法拟合张量模型并估计因子矩阵；

恢复复数因子矩阵并提取信道参数；

采用所估计参数的信息恢复信道并估计用户位置。

2.根据权利要求1所述的大规模MIMO系统中一种同时信道估计与定位方法，其特征在于：考虑THz频段大规模MIMO-OFDM系统中的时变信道，将观测信号重构为六阶PARAFAC模型，具体包括：

所述系统包含一个基站(BS)和一个用户(UE)，其位置分别为p_T和p_R，基站和用户端均采用均匀平面阵列(UPA)，天线数目分别为和采用模数(AD)混合结构，和分别是BS和UE的射频链数目，子载波总数为其中K个为导频子载波，假设共存在L条传播路径，第l条路径对应的发射角(AOD)为接收角(AOA)为φ^l和θ^l分别为方位角和仰角，我们考虑时变信道，第l条路径和第t个时隙中的增益为α_t,l，其中t＝1,...,N₀，基于以上参数，在第t个时隙内第k个子载波的信道响应为

其中表示第k个子载波的频移，k＝1,...,K，f_s为带宽，BS和UE的导向矢量分别表示为a_BS,k和a_UE,k，其形式均为其中η^1,l＝πsin(φ^l)sin(θ^l)，η^2,l＝πcos(θ^l)，由于存在双宽带效应，导向矩阵的形式为

其中f_c为载波频率，d∈{1,2}，为导向矩阵对应天线数目，第k个子载波对应的导向矩阵为和其中和均为范德蒙结构，即

增益和时延信息均被整合到矩阵中，其中g_l＝[α_1,l,…,α_T,l]^T，BS端预编码矩阵和UE端的结合矩阵分别为和其中为中心厄米特矩阵，将K个子载波的观测信号构造为六阶平行因子张量模型，得到其中是噪声张量，第k个子载波的接收信号为的形式为

3.根据权利要求1所述的大规模MIMO系统中一种同时信道估计与定位方法，其特征在于：实现所构造的张量模型的实数化，具体包括：

对于第k个子载波，接收信号的模-5展开矩阵为

利用Khatri-Rao积的性质，将上式重写为

其中有加载矩阵满足性质

其中Π表示互换矩阵，被定义为其中x∈{T,R}，矩阵和均为中心共轭矩阵，即

对于矩阵Ω_TR＝Ω_RΩ_T，有

因此可得

中心厄米特矩阵Z_k可以被构造为

其中将Z_k重排列为五维张量的形式有

其中表示的五个因子矩阵，通过计算的每个维度和left-real矩阵U_n，n＝1,...,5的模-n乘积，可以得到实值模型为

其中left-real矩阵U_n满足表示的五个因子矩阵。