Localização de Usuário 3D Bayesiana e Reconstrução de Canal com Array de Antenas Planar Extreme Large-Scale

Um array de antenas extremamente grande (ELAA) pode potencialmente fornecer aumentos significativos em multiplexação espacial e ganhos de formação de feixe, assim como uma capacidade de localização aprimorada. Embora apresente um novo potencial, suas propriedades de propagação em campo próximo e não estacionárias também impõem um grande desafio no design do receptor. Este artigo foca no design do receptor em um sistema de multiplexação por divisão de frequência ortogonal (OFDM) em uplink com um ELAA planar implantado na estação base. Para resolver o desafiador problema de localização de usuário 3D e estimativa de canal com o ELAA planar, é proposto um receptor de localização de usuário e reconstrução de canal espaço-frequência (SF-ULCR). Sob a estrutura bayesiana, um modelo de probabilidade estendida é primeiramente estabelecido, para capturar a informação estrutural do canal de forma abrangente, com base no qual um receptor iterativo composto por três módulos é derivado: estimativa do espectro de linha elemento a elemento (ELSE), estimativa de parâmetro de distância (DPE), e localização em campo próximo (NFL). Em particular, o módulo ELSE lida com as relações de espectro de linha entre múltiplos subportadores no domínio da frequência, o módulo DPE extrai e integra a informação de distância dos parâmetros do espectro de linha, e o módulo NFL utiliza as mensagens de distâncias para a localização do usuário com base nas características espaciais em campo próximo. Nossos resultados numéricos demonstram que o algoritmo SF-ULCR proposto supera as linhas de base existentes em termos de estimativa de canal e desempenho de localização, e que se aproxima do limite de Cramèr–Rao.