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课题介绍
在低功耗物联网与边缘智能快速发展的背景下，定位系统正面临"高精度---低功耗---低成本"之间的长期矛盾。传统高精度定位方法通常依赖高采样率、高带宽或多传感器冗余设计，导致系统功耗和硬件复杂度显著上升，难以直接部署在大规模、长时工作的终端节点中。本课题从信号与信息处理角度出发，引入超分辨率（Super-Resolution, SR）技术，在不增加硬件资源或仅使用低分辨率、低采样率观测的条件下，实现定位精度的显著提升，为低功耗定位系统提供新的技术路径。
低功耗阵列信号模型（角度观测）
考虑一个低功耗均匀线阵 U L A ULA ULA，阵元数较少、快拍数受限。单目标窄带模型为
x ( t ) = a ( θ ) , s ( t ) + n ( t ) \mathbf{x}(t) = \mathbf{a}(\theta), s(t) + \mathbf{n}(t) x(t)=a(θ),s(t)+n(t)
其中
a ( θ ) = 1 e − j 2 π d λ sin θ ⋯ e − j 2 π ( M − 1 ) d λ sin θ ! T \mathbf{a}(\theta)= \begin{bmatrix} 1 & e^{-j2\pi \frac{d}{\lambda}\sin\theta} & \cdots & e^{-j2\pi \frac{(M-1)d}{\lambda}\sin\theta} \end{bmatrix}^{!T} a(θ)=1e−j2πλdsinθ⋯e−j2πλ(M−1)dsinθ!T
低功耗约束体现在：
- 阵元数 (M) 小
- 快拍数 (N) 小
- 信噪比偏低
协方差矩阵与子空间分解
R x = E x x H = A R s A H + σ 2 I \mathbf{R}_x = \mathbb{E}\\mathbf{x}\\mathbf{x}\^H = \mathbf{A}\mathbf{R}_s\mathbf{A}^H + \sigma^2\mathbf{I} Rx=ExxH=ARsAH+σ2I
特征分解：
\\mathbf{R}_x = \\mathbf{U}_s\\boldsymbol{\\Lambda}_s\\mathbf{U}_s\^H * \\mathbf{U}_n\\boldsymbol{\\Lambda}_n\\mathbf{U}_n\^H
超分辨率角度估计（MUSIC）
P MUSIC ( θ ) = 1 a H ( θ ) U n U n H a ( θ ) P_{\text{MUSIC}}(\theta) = \frac{1}{\mathbf{a}^H(\theta)\mathbf{U}_n\mathbf{U}_n^H\mathbf{a}(\theta)} PMUSIC(θ)=aH(θ)UnUnHa(θ)1
由角度测量到定位
已知基站位置 p i = ( x i , y i ) \mathbf{p}_i=(x_i,y_i) pi=(xi,yi)，测得 AOA 为 θ i \theta_i θi，目标位置 p = ( x , y ) \mathbf{p}=(x,y) p=(x,y)满足
tan θ i = y − y i x − x i \tan\theta_i = \frac{y-y_i}{x-x_i} tanθi=x−xiy−yi
最小二乘定位：
p ^ = arg min p ∑ i ( tan θ i ( x − x i ) − ( y − y i ) ) 2 \hat{\mathbf{p}} = \arg\min_{\mathbf{p}} \sum_i \left( \tan\theta_i(x-x_i)-(y-y_i) \right)^2 p^=argpmini∑(tanθi(x−xi)−(y−yi))2
MATLAB例程
功能：
- 少阵元、少快拍（低功耗）
- 对比：常规波束形成 vs MUSIC 超分辨率
- 输出清晰角度谱图
运行截图：
结果说明
在阵元数仅为 6、快拍数为 40、信噪比为−5dB的低功耗条件下，传统波束形成方法的主瓣宽度较大，角度分辨率明显受限；而基于子空间分解的 MUSIC 超分辨率算法仍能形成尖锐谱峰，准确指示目标方向。这表明，通过引入超分辨率信号处理方法，可以在不增加硬件复杂度与采样功耗的前提下，显著提升定位系统的角度观测精度，为低功耗定位系统提供了一条可行且有效的技术路径。
修改方向
- MUSIC → 稀疏贝叶斯超分辨率 AOA
- 超分辨率角度 → EKF/UKF 中的高精度观测更新
- 单站 AOA → 多站协同低功耗定位
- 角度 SR → TOA / TDOA / 多径抑制 SR
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