Direction of Arrival Estimation for Coherently Distributed Sourc...

在大规模MIMO（多输入多输出）系统中，对相干分布信源的方向到达（DOA）估计是无线通信领域的一个重要研究方向，特别是在第五代（5G）通信系统中，信号传播环境极其复杂，存在散射、反射、衍射和折射等现象，这些都会导致信号源的扩散。因此，使用分布式信号源模型处理信号是必要的。本文提出了一个基于相干分布信号源的低复杂度DOA估计算法，并将其应用于二维大规模MIMO系统中。该算法利用了阵列的中心对称性，并应用了单位圆ESPRIT算法来降低计算复杂度，同时提高DOA估计的准确性。研究结果表明，所提出的算法能够有效估计相干分布信源的方位角和俯仰角。对大规模MIMO系统在不同噪声环境下的性能进行了分析，结果显示所提算法具有良好的抗噪声能力。 关键词包括：方向到达估计（DOA Estimation）、单位圆ESPRIT算法（unitary ESPRIT）、相干分布信源（coherently distributed sources）、角度扩展（angular spreads）、大规模MIMO（massive MIMO）。 在大规模MIMO技术中，可以实现很高的频谱效率，因此它被视为第五代无线通信的候选技术之一。在当前的通信系统中，使用的是第三代（3G）和第四代（4G）技术，它们通过配备移动设备的手持技术以较高速率安全可靠地传输和接收信息。随着技术的不断创新，移动通信系统已经经历了从模拟到数字的转变，现在的移动通信系统不仅仅局限于提供语音服务，还能够提供各种数据服务和多媒体服务。 本文的研究背景是在第五代通信系统中，信号传播环境的复杂性给DOA估计带来了挑战。传统的点源信号模型无法很好地适应这种环境，因此本文研究了如何使用相干分布信号源模型来处理这些复杂场景中的信号。在这样复杂的传播环境中，信号会在传播路径上产生散射、反射、衍射和折射，进而导致信号源的空间扩展，为了有效地处理这种现象，提出了基于相干分布信号源的低复杂度DOA估计算法。 ESPRIT算法是一种用于估计多信号源到达角度的参数估计方法，而单位圆ESPRIT算法是ESPRIT算法的一个变种，该算法利用了阵列的中心对称性，这在二维平面阵列中尤为明显。在二维大规模MIMO系统中，单位圆ESPRIT算法能够有效地将矩阵估计转换为对信号子空间的运算，从而能够更精确地估计信号的方向并降低计算复杂度。 文章中提到了MUSIC算法，它是一种常用的DOA估计方法，通常用于解决无噪声或噪声水平较低的情况下的DOA估计问题。但MUSIC算法在大规模MIMO系统中，尤其是面对相干分布信源时，计算复杂度较高，效率较低。相比之下，单位圆ESPRIT算法在这方面具有明显的优势。 该研究对大规模MIMO系统在不同噪声条件下的性能进行了详细分析。由于大规模MIMO系统具有大量的发射和接收天线，因此它能够在给定的频谱和功率条件下，提供更高的数据速率和更好的信号覆盖范围。此外，大量的天线还能提供空间分集增益，从而改善信号的接收质量，提高系统的信噪比和信号的可靠性。 研究最终的结果表明，单位圆ESPRIT算法在大规模MIMO系统中对相干分布信源的DOA估计是有效的。此外，算法对于不同类型的噪声也有良好的抗干扰能力，这在实际的通信环境中非常重要，因为它能够确保通信系统的稳定性和可靠性，即便在复杂的电磁干扰环境中也能保持良好的通信性能。因此，本文提出的算法有潜力被应用到实际的5G通信系统中，以解决信号源估计和定位等问题。