近场运动参数估计：一种变分贝叶斯方法
信号处理
2025-07-18 v2
摘要
提出一种近场运动参数估计方法。不同于远场感知系统，近场感知系统利用球面波特性实现全向量位置和速度估计。尽管具有前景优势，近场感知系统面临一个重大挑战，即位置和速度参数在信号中紧密耦合。为此，提出一种基于子阵的变分消息传递（VMP）方法，用于近场联合位置和速度估计。首先引入因子图表示，采用子阵级方向和多普勒参数作为中间变量，以解耦复杂的位置-速度依赖性。基于此，采用变分贝叶斯推断获取子阵级参数的闭式后验分布。随后采用消息传递技术，实现位置和速度边缘分布的可计算性。提出了两种实现策略：1）系统级融合，对所有子阵后验进行聚合进行集中估计；或2）子阵级融合，通过高斯乘积规则融合来自子阵的局部处理估计。推导了位置和速度估计的Cramér-Rao下界，提供了理论性能限制。数值结果表明，所提出的VMP方法在优于现有方法的同时实现了数量级更低的复杂度。具体而言，所提出的VMP方法实现了厘米级的位置精度和亚米/秒的速度精度。它还显示出对高迁移目标具有稳健性能，使其适用于实时近场感知和通信应用。
关键词
引用
@article{arxiv.2502.14193,
title = {Near-Field Motion Parameter Estimation: A Variational Bayesian Approach},
author = {Chunwei Meng and Zhaolin Wang and Zhiqing Wei and Yuanwei Liu and Zhiyong Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.14193},
year = {2025}
}