一种基于GABP神经网络的RIS辅助近场无线定位方法

摘要

可重构智能表面(RIS)是6G潜在关键技术，将其部署在无线通信系统中，可辅助基站对用户进行定位，并提高定位性能。在毫米波频段，由于频率较高，RIS面板的阵列孔径及反射单元个数较大，近场区域范围扩大，用户将大概率处于RIS的近场区域中。为此，考虑RIS辅助的无线通信系统在近场条件下对用户进行定位，将用户定位问题建模为参数估计问题，并利用最大似然估计来实现对用户三维坐标参数的估计。为求解所建立的最大似然估计问题，结合遗传算法与反向传播算法神经网络的优势，提出了一种计算效率更高的GABP算法。仿真结果表明，所提GABP算法比传统的遗传算法计算效率更高。

关键词

可重构智能表面 / 近场定位 / 最大似然估计 / GABP算法