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Sparse coarray manifold separation for efficient cellular localization using coprime array
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AI
DOI：10.1016/j.sigpro.2025.110157.png)
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摘要
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无线电接入网络和天线阵列处理技术的进步，推动了近期针对蜂窝网络定位中低成本方案的研究与试验浪潮。为促进高精度、低延迟的位置基服务，我们提出了一种基于共轭数阵列的稀疏协方差矩阵流型分离（SCMS）方法，用于快速联合估计到达角和到达时间。通过利用流型分离模型中的范德蒙德结构，可将二维（2D）空间谱转换为离散傅里叶形式，并采用基于2D鲁棒随机切片的稀疏傅里叶变换进行计算。通过广泛的数值评估和链路级测试，我们证明了SCMS方法能够精确逼近真实位置，且与基线方法相比显著降低了计算复杂度。
Keyword:
Cellular networks
Manifold separation
Array processing
Sparse Fourier transform
Indoor positioning
期刊
IF:
3.6
论文数:
10.0K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
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