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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。
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| 关键词 ：
可重构智能表面,
近场定位,
最大似然估计,
GABP算法
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| 基金资助:国家自然科学基金资助项目(62301243)； 江西省自然科学基金资助项目(20232BAB202016)； 江西省财政科技专项包干制试点示范项目(ZBG20230418006)； |
