mmWave 车辆系统中信道、位置与朝向跟踪的混合模型/数据驱动方法
信号处理
2025-03-10 v1
摘要
毫米波（mmWave）车辆系统中的信道跟踪对于维持稳健的车路通信（V2I）链路至关重要，而该链路可作为一种通信副产品来实现高精度的车辆位置与朝向跟踪。先前的研究倾向于通过忽略时钟偏移、滤波效应、天线阵列朝向偏移和信道估计误差等关键系统因素来简化系统模型。我们针对实际 mmWave 多输入多输出（MIMO）通信系统，在考虑真实驾驶行为的同时跟踪车辆的位置与朝向（PO），解决了上述挑战。我们首先开发了一种基于多维正交匹配追踪（MOMP）并结合因子分解（F-MOMP）的信道跟踪算法，以降低计算复杂度并在跟踪阶段实现高分辨率信道估计，适用于 PO 估计。然后，我们开发了一个名为 VO-ChAT（Vehicle Orientation-Channel Attention for orientation Tracking）的网络，用于处理信道估计序列以进行朝向预测。之后，我们构建了一个利用信道几何信息的加权最小二乘（WLS）问题，以生成车辆二维位置的初始估计。第二个网络 VP-ChAT（Vehicle Position-Channel Attention for position Tracking）对几何位置估计进行精细化。VP-ChAT 是一个受 Transformer 启发的网络，处理历史信道与位置估计以提供对初始几何位置估计的修正。所提方案在城市峡谷环境中利用光线追踪生成的信道进行评估。在 80% 的情况下，该方案实现了 26 cm 的二维位置跟踪精度，朝向误差保持在 0.5 度以下。
引用
@article{arxiv.2503.05091,
title = {A Hybrid Model/Data-Driven Solution to Channel, Position and Orientation Tracking in mmWave Vehicular Systems},
author = {Yun Chen and Nuria González-Prelcic and Takayuki Shimizu and Chinmay Mahabal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.05091},
year = {2025}
}