Cooperative Positioning with the Aid of Reconfigurable Intelligent Surface
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates the integration of reconfigurable intelligent surfaces (RISs) with cooperative positioning (CP) techniques to enhance localization accuracy and enable robust positioning in challenging wireless environments. The research addresses scenarios both with and without access points (APs), presenting novel frameworks and algorithms. Initially, the work establishes foundational channel models for RIS-aided Device-to-Device (D2D) communications in two-dimensional and three-dimensional settings. For AP-present scenarios, a key contribution is an innovative uplink CP framework featuring a resource-efficient model that allows simultaneous multi-user pilot transmissions on orthogonal subcarriers, thereby reducing overhead. This includes a joint optimization of user equipment (UE) scheduling, power allocation, and RIS phase shifts, solved iteratively via block coordinate descent (BCD), to minimize the Cramér-Rao lower bound (CRLB). A two-stage localization algorithm, combining a one-dimensional (1D) search with multidimensional scaling (MDS) for refinement using D2D channel parameters, demonstrates significant performance gains, achieving a 65% improvement over non-cooperative methods. Subsequently, the thesis pioneers AP-free CP, demonstrating its feasibility using only a single RIS and D2D communications, provided a minimum of three half-duplex UEs cooperate. This approach contrasts with prior works, which often require full-duplex UEs or multiple RISs. Practical RIS phase shift designs, including directional codebooks based on estimated spatial frequencies rather than absolute angles, alongside an optimized power allocation strategy, are proposed for this AP-free context. An AP-free localization algorithm, employing a 1D coarse search followed by maximum likelihood estimation (MLE) for refinement, achieves sub-meter accuracy even under multi-path conditions. Finally, the AP-free paradigm is extended to tracking multiple moving UEs using multiple RISs as anchors, where an extended Kalman filter (EKF) maintains high tracking accuracy in the sub-meter range. Overall, this thesis underscores the significant potential of integrating RIS technology with D2D communications to revolutionize wireless positioning systems for 6G and beyond.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».