RIS辅助定位：一种无需CSI的新型条件样本均值方法
信号处理
2025-04-04 v1 信息论
math.IT
摘要
可重构智能表面（RIS）已被认为是提高定位精度的有前景的解决方案。传统的基于RIS的定位方法通常依赖于先验信道知识、波束扫描和基于导频的辅助。这些方法通常会导致大量的能量和计算开销，并且需要基站（BS）和RIS之间的实时协调。在这项工作中，我们提出了一种新颖的多RIS辅助定位方法来解决这些挑战。所提出的方法首先使用条件样本均值方法估计RIS和用户之间的方向角（AoD），然后使用估计的多个AoD对来确定用户的位置。这种方法只需要在BS处测量所有RIS上一组随机生成的相移的接收信号强度，从而消除了实时RIS相移设计或用户到BS导频传输的需要。数值结果表明，与常规方法相比，所提出的定位方法提高了定位精度，同时显著降低了能量和信令开销。
引用
@article{arxiv.2503.18610,
title = {RIS-Assisted Localization: A Novel Conditional Sample Mean Approach without CSI},
author = {Jiawei Yao and Yijie Mao and Mingzhe Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18610},
year = {2025}
}
备注
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