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基於基站集成型非對角重構智能反射面的高效定位技術


Grunnleggende konsepter
本文提出了一種基於基站集成型非對角重構智能反射面 (BD-RIS) 的新型無線定位系統,並通過克拉美羅下界 (CRLB) 分析證明了其在近場和遠場場景下均可實現與傳統有源天線陣列相當的定位精度。
Sammendrag

文獻綜述

  • 第六代 (6G) 通信系統預計將通過毫米波 (mmWave) 通信和大規模天線陣列的進步實現單基站高精度定位。
  • 重構智能反射面 (RIS) 作為大規模天線陣列的低成本替代方案,通過在收發器內實現無源波束成形,為高精度定位提供了新的可能性。
  • 非對角 RIS (BD-RIS) 通過控制入射波的幅度和相位,進一步提升了 RIS 技術,為無源波束成形提供了更高的靈活性。

系統模型

  • 提出了一種基於基站 (BS) 的無源波束成形系統,該系統利用 BD-RIS 進行下行鏈路高效定位。
  • BD-RIS 與 BS 集成,通過控制每個 RIS 元素的幅度和相位來模擬多輸入單輸出 (MISO) 系統,從而實現精確的波束控制。
  • 系統模型考慮了 BS-RIS 信道和 RIS-用戶設備 (UE) 信道,並針對近場和遠場場景分別採用了不同的信道模型。

克拉美羅下界 (CRLB) 分析

  • 針對近場和遠場場景,推導了定位誤差界限 (PEB) 和信道參數的 CRLB 表達式。
  • 通過仿真分析了不同系統參數(如發射功率、BS-RIS 距離和子載波數量)對定位性能的影響。

仿真結果與分析

  • 與傳統的對角 RIS (D-RIS) 相比,BD-RIS 具有更高的波束成形增益,尤其是在 BS-RIS 距離較近的情況下。
  • 在近場和遠場場景下,BD-RIS 的定位精度均接近於有源天線陣列 (AAA) 的性能,優於 D-RIS。
  • BD-RIS 在近場場景下比在遠場場景下對 D-RIS 的改進更為顯著,因為在近場場景中,波束成形增益對估計位置參數至關重要。

結論

  • 基於 BD-RIS 的 BS 架構為高效定位提供了一種有前景的解決方案,其定位精度可與傳統的有源天線陣列相媲美。
  • BD-RIS 有望彌合有源和無源定位方法之間的差距,為未來網絡中的高效、可擴展定位解決方案鋪平道路。
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Statistikk
BD-RIS 由 M 個單元組成,每個單元包含兩個元件:一個面向有源天線,另一個在另一側向 UE 發送信號。 BD-RIS 兩側的單元間距為 δ = λ/2,其中 λ 表示載波頻率的波長。 BD-RIS 的陣列孔徑可以計算為 D = (M−1)δ。 BS 位於 pbs = [−dc, 0]T,其中 dc 表示 BS 的有源天線與 BD-RIS 中心之間的距離,約為幾個波長。 如果 0.62√D³/λ < r < 2D²/λ,則 UE 位於 RIS 的菲涅耳(輻射)近場區域。 如果 r > 2D²/λ,則 UE 位於遠場區域。
Sitater
"BD-RIS advances RIS technology by enabling control over both the amplitude and phase of impinging waves, offering higher flexibility in passive beamforming." "Our results reveal that BD-RISs achieve near active antenna arrays performance in localization precision, overcoming the limitations of D-RISs and underscoring its potential for high-accuracy positioning in future communication networks."

Viktige innsikter hentet fra

by Mahmoud Raei... klokken arxiv.org 11-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13295.pdf
Efficient Localization with Base Station-Integrated Beyond Diagonal RIS

Dypere Spørsmål

在複雜的室內環境中,如何有效地部署和配置 BD-RIS 以實現最佳定位性能?

在複雜的室內環境中,由於信號傳播的多徑效應和遮擋問題更加嚴重,有效地部署和配置 BD-RIS 以實現最佳定位性能面臨更大的挑戰。以下是一些可行的策略: 信道測量與建模: 準確的信道信息對於 BD-RIS 的波束賦形和定位至關重要。在部署 BD-RIS 之前,需要對目標環境進行全面的信道測量,以獲取多徑信號的時延、角度和衰落特性。基於測量數據,可以建立精確的信道模型,為 BD-RIS 的配置提供依據。 最佳化部署位置: BD-RIS 的部署位置對其定位性能有著顯著影響。應盡量將 BD-RIS 部署在開闊區域,以減少信號遮擋,並盡可能覆蓋目標區域。可以利用模擬工具或機器學習算法來優化 BD-RIS 的部署位置,以最大限度地提高定位覆蓋範圍和精度。 多 BD-RIS 協作: 對於面積較大或結構複雜的室內環境,可以部署多個 BD-RIS 進行協作定位。通過聯合波束賦形和信號處理,可以有效地擴大定位覆蓋範圍,提高定位精度,並增強系統的魯棒性。 三維波束賦形: 現有的 BD-RIS 研究大多集中在二維平面,而在實際的室內環境中,信號傳播是三維的。因此,需要研究 BD-RIS 的三維波束賦形技術,以實現對目標的三維定位。 與其他定位技術融合: 將 BD-RIS 與其他定位技術(如基於信號強度的定位、慣性導航等)相結合,可以利用各種技術的優勢,實現更精確、可靠的定位。

BD-RIS 的高成本和複雜性是否會限制其在實際定位系統中的應用?

BD-RIS 的高成本和複雜性確實是限制其在實際定位系統中應用的主要因素。 高成本: BD-RIS 需要大量的有源元件和複雜的控制電路,導致其製造成本遠高於傳統的無源反射面或 D-RIS。 複雜性: BD-RIS 的波束賦形需要對每個元件進行精確的相位和幅度控制,這需要複雜的信號處理算法和硬件支持。 然而,隨著技術的進步和規模化生產,BD-RIS 的成本預計會逐漸降低。此外,可以通過以下方式來降低 BD-RIS 的複雜性: 開發低複雜度的波束賦形算法: 研究基於深度學習或其他優化算法的低複雜度波束賦形方案,以降低 BD-RIS 的信號處理開銷。 簡化 BD-RIS 的硬件結構: 探索採用新型材料和製造工藝來簡化 BD-RIS 的硬件結構,降低其製造成本和複雜性。 總體而言,BD-RIS 在定位領域具有巨大的應用潛力,但其成本和複雜性問題需要進一步解決。

如果將 BD-RIS 與其他定位技術(如基於信號強度的定位)相結合,是否可以進一步提高定位精度和可靠性?

將 BD-RIS 與其他定位技術相結合,可以充分利用各種技術的優勢,實現更精確、可靠的定位。 與基於信號強度的定位結合: 基於信號強度的定位技術成本低、易於部署,但容易受到環境噪聲和多徑效應的影響。BD-RIS 可以通過波束賦形技術增强接收信號的強度,提高信號質量,從而提高基於信號強度的定位精度。 與慣性導航結合: 慣性導航系統可以提供連續的定位信息,但容易產生累積誤差。BD-RIS 可以提供絕對位置參考,校正慣性導航系統的累積誤差,提高定位的長期穩定性。 與其他傳感器融合: BD-RIS 可以與其他傳感器(如攝像頭、激光雷達等)融合,構建多源信息融合的定位系統。通過數據融合算法,可以綜合利用各種傳感器的優勢,實現更精確、可靠的定位。 總之,將 BD-RIS 與其他定位技術相結合,可以有效地克服單一技術的局限性,提高定位精度和可靠性,為未來的定位應用提供更廣闊的空間。
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