大规模 MIMO 网络中的定位：从近场到远场
信号处理
2024-02-13 v1
摘要
信源定位是基于天线阵列不同天线接收到的信号估计信号源位置的过程。其应用广泛，涵盖雷达系统、水声学到无线通信网络。基于子空间的方法是信源定位中最有效的技术之一，因其高精度而著称，其中多重信号分类 (MUSIC) 和旋转不变信号参数估计 (ESPRIT) 是该类别中的两种突出方法。这些技术利用了接收信号协方差矩阵的特征向量所张成的空间可划分为相互正交的信号子空间和噪声子空间这一事实。这些方法最初是为远场信源定位设计的，后来经过多次修改以适应近场场景。本章旨在介绍 MUSIC 和 ESPRIT 算法的基础，并介绍它们针对单一天线阵列进行远场和近场定位的一些变体。我们还提供了数值示例以演示所提出方法的性能。
引用
@article{arxiv.2402.07644,
title = {Localization in Massive MIMO Networks: From Near-Field to Far-Field},
author = {Parisa Ramezani and Özlem Tuğfe Demir and Emil Björnson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.07644},
year = {2024}
}
备注
To appear as a chapter of the book "Massive MIMO for Future Wireless Communication Systems: Technology and Applications", to be published by Wiley