【5G通信】基于改进迭代重加权最小二乘法提升多基站 ISAC 系统的目标定位精度对比最小二乘法LS和IRLS附Matlab复现含文献
✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍集成感知与通信ISAC技术预计将在第六代6G移动通信网络中发挥关键作用。 ISAC 系统面临的主要挑战是由于多径效应和非视距NLoS等恶劣传播条件定位精度会显著下降。这些条件会导致异常测量值的产生从而严重影响定位性能。本文研究了在视距LoS和非视距条件下如何提升多基站 ISAC 系统的目标定位精度。我们采用当前第五代5G新无线电NR中用于用户设备UE定位的定位参考信号PRS作为感知信号。通过引入一种新型算法该算法在减轻距离测量异常值影响的同时还能校正PRS距离分辨率带来的误差从而提升定位精度。仿真结果表明与传统方法相比所提方法具有显著优势相较于最小二乘法LS和迭代重加权最小二乘法IRLS平均定位误差分别降低了28%和20%在定位误差的第90百分位数方面与LS和 IRLS 相比分别提升了16%和13%。本模拟基于第三代合作伙伴计划3GPP标准确保研究结果在包括城市及室内环境在内的多样化场景中具有适用性。本研究聚焦于多静态 ISAC 中非连接目标的定位精度提升涵盖视距LoS与非视距NLoS两种场景。我们采用5G NR系统中用于用户设备定位的脉冲反射信号PRS作为传感信号并提出一种创新算法通过综合考虑异常值影响及PRS测距分辨率导致的误差显著提升目标定位精度。仿真结果表明相较于最小二乘法LS和 IRLS 方法本方法在平均定位误差方面取得显著改善。此外实验数据还显示该方法在90%置信水平上实现了性能的大幅提升。⛳️ 运行结果 部分代码gNBPos0 [0 0]; % location of gNb in xy-coordinate planegNBPos1 [160 100]; % location of gNb in xy-coordinate planegNBPos2 [-120 100]; % location of gNb in xy-coordinate planegNBPos3 [-80 -200]; % locattion of gNb in xy-coordinate planegNBPos4 [60 -80]; % locattion of gNb in xy-coordinate planegNBPos5 [-150 -120]; % locattion of gNb in xy-coordinate planegNBPos6 [-100 150]; % locattion of gNb in xy-coordinate planegNBPos7 [90 60]; % locattion of gNb in xy-coordinate planegNBPos8 [200 -200]; % locattion of gNb in xy-coordinate planegNBPos9 [-200 200]; % locattion of gNb in xy-coordinate planegNBPos10 [-110 -110]; % locattion of gNb in xy-coordinate plane 参考文献K. Khosroshahi, P. Sehier, S. Mekki and M. Suppa, Localization Accuracy Improvement in Multistatic ISAC with LoS/NLoS Condition Using 5G NR Signals, IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), Milan, Italy, 2025, pp. 1-6.往期回顾扫扫下方二维码

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