感知移动网络中基于迭代稀疏恢复的被动定位
信号处理
2022-08-23 v1
摘要
感知移动网络（PMNs）被提出用于将感知能力集成到当前蜂窝网络中，其中多个感知节点（SNs）可协作感知相同目标。除传统雷达系统中的主动感知外，基于移动用户设备上行链路通信信号的被动感知在PMNs中可能发挥更重要作用，尤其对于电磁波反射弱的目标（如行人）。然而，若无恰当设计的主动感知波形，被动感知通常面临低信噪比（SNR）。因此，大多数现有方法需要大量数据样本以准确估计接收信号的协方差矩阵，并基于此构建功率谱用于定位。该需求将为PMNs带来沉重通信负载，因为数据样本需经网络传输以进行协作感知。为解决此问题，本文利用定位问题的稀疏结构以缩减搜索空间，并提出一种迭代稀疏恢复（ISR）算法，以迭代方式估计协方差矩阵与功率谱。实验结果表明，在低SNR下仅用极少样本时，ISR算法可比现有方法实现更优的定位性能。
引用
@article{arxiv.2208.10092,
title = {Iterative Sparse Recovery based Passive Localization in Perceptive Mobile Networks},
author = {Lei Xie and Shenghui Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.10092},
year = {2022}
}
备注
Accepted to 1st ACM Mobicom Workshop on Integrated Sensing and Communication Systems