一种基于RNDAC-ZNN模型的AoA定位方法

本发明涉及aoa定位，特别是涉及一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法。

背景技术：

1、理论上，通过获得信号的toa、aoa和aod等信息可以实现定位，而这些信息可以通过信道状态信息来获取。考虑到毫米波信道的稀疏特征，很多毫米波定位算法基于压缩感知展开。

2、信道噪声是影响通信系统性能的不可避免的因素之一，想要实现高精度定位，就需要尽可能地降低其对信道估计过程的干扰。现有技术中，会使用znn模型来消除干扰，但是这些都是初始模型或者带非线性激活函数的模型, 带有较少的残差信息, 所以它们的收敛速度较慢和抗干扰能力不强，因此会严重的影响用户设备及基站定位的准确性。

技术实现思路

1、针对上述现有技术，本发明在于提供一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，主要解决上述背景技术中存在的技术问题。

2、为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，所述定位方法包括：

3、基于第i个基站至第j个基站的位置坐标，形成关于坐标方程的线性方程组；

4、基于原始nznn 模型，构建rndac-znn模型；

5、基于所述rndac-znn模型求解所述线性方程组，获得关于目标位置的解。

6、可选的，设定第j个基站的入射角度为，仰俯角为，第j个基站的位置坐标为，其中j属于1,2,3,...,n，n为常数，因此所形成的坐标方程为：

7、

8、其中为与基站到虚拟三维坐标系原点的距离相关的计算参数，其中n的取值为常数。

9、可选的，将坐标方程转化为线性方程组，具体包括：

10、将表示为，将表示为，将表示为，因此所形成为线性方程为：，并定义其误差函数为，其中表示前述线性方程的误差函数。

11、可选的，所构建的rndac-znn模型为：

12、

13、其中，为调节系数，为反馈系数，表示自适应控制函数，表示自适应反馈激活函数，表示时间t的换元，表示的积分。

14、可选的，所述自适应控制函数包括幂有界自适应函数以及指数有界自适应函数。

15、可选的，基于所述rndac-znn模型求解所述线性方程组，具体包括：将rndac-znn模型的表达式带入线性方程组的误差函数中，获得：

16、

17、其中为的一阶导数形式，在带入坐标的具体数值后，求出关于的解，所述关于的解即为aoa定位结果。

18、本发明的有益效果在于：本申请所提出的基于rndac-znn模型的aoa定位方法，1.使用整合多种残差信息的rndac-znn模型，显著加强aoa收敛性能和提高收敛速度，在算力足够的情况下，rndac时效性较强；2.该基于rndac-znn模型的aoa定位方法弥补了aoa定位方法在噪声干扰情况下不能实现全局收敛的不足，极大地提升了模型在噪声干扰情况下精确求解的性能；3.相对于有些模型转变为非时变或假设一段时间内时不变问题求解，该基于rndac-znn模型的aoa定位方法考虑实际求解的环境使用时变方程避免了实际求解过程中的环境参数影响及时间滞后性误差；4.将三维的aoa定位问题转为数学线性时变矩阵分解和寻零问题进行求解，降低了求解难度，所提出的模型定位精度较高。

技术特征：

1.一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，其特征在于，所述定位方法包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，其特征在于，设定第j个基站的入射角度为，仰俯角为，第j个基站的位置坐标为，其中j属于1,2,3,...,n，n为常数，因此所形成的坐标方程为：

3.根据权利要求2所述的一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，其特征在于，将坐标方程转化为线性方程组，具体包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，其特征在于，所构建的rndac-znn模型为：

5.根据权利要求4所述的一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，其特征在于，所述自适应控制函数包括幂有界自适应函数以及指数有界自适应函数。

6.根据权利要求5所述的一种基于rndac-znn模型的aoa定位方法，其特征在于，基于所述rndac-znn模型求解所述线性方程组，具体包括：将rndac-znn模型的表达式带入线性方程组的误差函数中，获得：

技术总结
本发明公开了一种基于RNDAC‑ZNN模型的AoA定位方法，所述定位方法包括：基于第i个基站至第j个基站的位置坐标，形成关于坐标方程的线性方程组；基于原始NZNN模型，构建RNDAC‑ZNN模型；基于所述RNDAC‑ZNN模型求解所述线性方程组，获得关于目标位置的解，本申请所提供的方法弥补了AoA定位方法在噪声干扰情况下不能实现全局收敛的不足，极大地提升了模型在噪声干扰情况下精确求解的性能。

技术研发人员：邹利兰,庄豐豪,林聪,蔡东耀,陈欣桐
受保护的技术使用者：广东海洋大学
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17