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随着5G时代的来临,大规模MIMO技术将成为一项具有潜力的通信技术。然而,随着MIMO系统中天线数量的增加,信道测量和反馈的开销将会迅速增加,这会影响系统容量和资源分配的灵活性。当移动通信频段使用5GHz或更高频率时,信号的散射能力变差,系统变得更加依赖于视距(LOS)传播。在移动通信场景中,高昂的成本和时间开销问题也将变得更加严重,这使得在更高的频率上充分利用大带宽变得更加困难。然而,信号传播依赖于收发端的直视径使得信道矩阵取决于收发端的相对位置,这同样为基于位置信息的波束赋形创造了良好的条件。相比于传统的波束赋形方案,位置信息的直接利用能够节省大量用于确定最佳波束的开销。在解决目标定位问题上,一方面,最近的相关文献论证了在5G通信场景进行目标定位的可行性和显著优势,以及将位置信息应用于波束赋形能发挥出巨大作用,另一方面,相机等拍摄设备的广泛使用和图像追踪技术的成熟也能为基于图像的目标定位提供解决方案。在基于图像信息进行定位时,单目视觉最多能确定目标在两个维度上的位置信息,而双目视觉系统能够确定目标在三个维度上的位置信息。只要对每目拍摄图像进行图像追踪,就可以结合双目信息实时计算出目标的三维位置。在LOS传播的条件下,直接确定目标位置便可以确定LOS路径的角度信息,这保证了直接找到波束赋形的最佳波束方向。基于上述背景,本文提出了一种结合双目图像追踪定位的波束形成方案。具体工作内容分为以下三个部分:第一,本论文设计出一种简单的图像追踪和定位方案,并结合实际的相机内外参数设计相应的相机部署方案。另外,由于图像追踪定位的目的是判断目标相对于基站的角度信息,论文还对图像追踪和定位结果的角度误差进行数值分析,得出所有对图像追踪定位结果的影响因素。其后,结合第四章的仿真结果和已有算法的准确度数据,对本论文所提的波束赋形方案的可行性进行验证,是本论文方案可行性分析的一部分。第二,论文直接将图像追踪与定位信息应用于大规模MIMO的波束赋形,这样可以得到一种仅基于图像追踪的波束赋形方案。论文为了降低图像追踪误差所带来的影响,还提出了两种改进的波束赋形方案,分别是“小范围搜索的波束赋形方案”和“消除旁瓣干扰且小范围搜索的波束赋形方案”这两种改进方案。第三,本论文对所提方案进行了大量的仿真验证。首先,论文将图像追踪定位的角度估计误差进行仿真,验证得到所有影响因子对角度误差的数学分析是正确的;其次,通过搭建Matlab仿真平台,验证了本文所提出的三种基于图像追踪的波束赋形的性能,相比于传统波束赋形方案,其中两种优化后的方案能够在不降低接收信号质量的条件下降低波束赋形训练的开销;最后,论文结合真实图像追踪的结果数据,验证了改进后的两种波束赋形方案还在图像追踪的物理实现上具有可行性,即实际图像追踪算法的准确度可以达到这两种波束赋形方案对图像追踪所提出的阈值要求。