1.一种混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于该方法应用于上行链路的无线通信远场定位系统，无线通信远场定位系统中具有一个多天线并配备有单射频链的基站、一个配备有单射频链的HRIS和一个单天线的3D用户，基站是一个面阵，无线通信远场定位系统的传输方式采用OFDM，3D用户发射信号，HRIS接收3D用户发射的部分信号，剩余部分信号被HRIS反射给基站，基站接收3D用户发射的信号和HRIS反射的信号；该方法包括以下步骤：步骤1：获取HRIS的接收信号和基站的接收信号；

步骤2：对HRIS的接收信号采用求根MUSIC算法，获得3D用户与HRIS的信道的时延的粗估计值；然后利用3D用户与HRIS的信道的时延的粗估计值消除HRIS的接收信号中的时延项，再对OFDM的所有子载波求和，得到HRIS的向量形式接收信号；接着根据HRIS的向量形式接收信号，构造求解HRIS接收到3D用户发射的信号时HRIS的AOA的最大似然优化问题，再求解得到HRIS接收到3D用户发射的信号时HRIS的AOA的粗估计值；

步骤3：根据3D用户与HRIS的信道的时延的粗估计值和HRIS接收到3D用户发射的信号时HRIS的AOA的粗估计值，得到HRIS的角度及时延已知的接收信号；然后根据HRIS的角度及时延已知的接收信号，获得3D用户与HRIS的信道的信道增益的粗估计值；

步骤4：对基站的接收信号采用求根MUSIC算法，获得3D用户与基站的信道的时延的粗估计值，以及3D用户与HRIS和HRIS与基站的级联信道的时延的粗估计值；然后根据两个时延的粗估计值，构造时延流行矩阵；接着利用时延流行矩阵消除基站的接收信号中的时延项，得到基站的无时延项接收信号；之后按OFDM的所有导频符号的前后两半部分的导频符号，将基站的无时延项接收信号的两个行向量分别分为前后两部分；再根据基站的无时延项接收信号的第1个行向量的前部分，构造求解基站接收到3D用户发射的信号时基站的AOA的二维搜索问题，再求解得到基站接收到3D用户发射的信号时基站的AOA的粗估计值；并根据基站的无时延项接收信号的第2个行向量的后部分，构造求解级联角的二维搜索问题，再求解得到级联角的粗估计值，进而得到基站接收到HRIS反射的信号时HRIS的AOD的粗估计值；根据基站的无时延项接收信号的第2个行向量的前部分，构造求解基站接收到HRIS反射的信号时基站的AOA的二维搜索问题，再求解得到基站接收到HRIS反射的信号时基站的AOA的粗估计值；

步骤5：根据3D用户与基站的信道的时延的粗估计值、3D用户与HRIS和HRIS与基站的级联信道的时延的粗估计值、基站接收到3D用户发射的信号时基站的AOA的粗估计值、级联角的粗估计值、基站接收到HRIS反射的信号时基站的AOA的粗估计值，得到基站的角度及时延已知的接收信号；然后根据基站的角度及时延已知的接收信号，获得3D用户与基站的信道的信道增益的粗估计值，以及3D用户与HRIS和HRIS与基站的级联信道的信道增益的粗估计值；

步骤6：使用最大似然估计器，将步骤2和步骤3得到的粗估计值作为初始值，进行联合优化，得到对应的细估计值；同样，使用最大似然估计器，将步骤4和步骤5得到的粗估计值作为初始值，进行联合优化，得到对应的细估计值；

步骤7：根据步骤6得到的细估计值，获取基站与HRIS之间的通信链路和HRIS与3D用户之间的通信链路的夹角、3D用户与基站之间的通信链路和HRIS与基站之间的通信链路的夹角、3D用户与基站之间的通信链路和HRIS与3D用户之间的通信链路的夹角；然后根据三个夹角及3D用户、HRIS、基站三者的几何关系，获得3D用户与基站之间的距离的估计值，以及HRIS与基站之间的距离的估计值；再根据基站的已知位置以及3D用户与基站之间的距离的估计值、HRIS与基站之间的距离的估计值，获得HRIS的未知位置和3D用户的未知位置的估计值。

2.根据权利要求1所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于所述步骤1中，将HRIS的接收信号YR表示为 将基站的接收信号YB表示为 其

中，ρUR表示3D用户与HRIS的信道的信道增益，ρUB表示3D用户与基站的信道的信道增益，ρURB表示3D用户与HRIS和HRIS与基站的级联信道的信道增益，σ表示HRIS的反射系数，τUR表示3D用户与HRIS的信道的时延，τUB表示3D用户与基站的信道的时延，τURB表示3D用户与HRIS和HRIS与基站的级联信道的时延，d(τUR)表示τUR的导向向量，d(τUB)表示τUB的导向向量，d(τURB)表示τURB的导向向量，θUR表示HRIS接收到3D用户发射的信号时HRIS的AOA，θUB表示基站接收到3D用户发射的信号时基站的AOA，θRB表示基站接收到HRIS反射的信号时基站的AOA，aR(θUR)表示HRIS接收到3D用户发射的信号时HRIS处的导向矢量，aB(θUB)表示基站接收到3D用户发射的信号时基站处的导向矢量，aB(θRB)表示基站接收到HRIS反射的信号时基站处的导向矢量，cR表示HRIS的接收相位矩阵，cB表示基站的接收相位矩阵，s表示传输的信号矩阵，εR表示HRIS处的加性高斯白噪声矩阵，εB表示基站处的加性高斯白噪声矩阵，⊙为哈达玛积运算符号， θBR表示基站接收到HRIS反射的信号时HRIS的AOD，aR(θBR)表示基站接收到HRIS反射的信号时HRIS处的导向矢量，W表示HRIS的反射相位矩阵。

3.根据权利要求2所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于τUR＝(dUR)/c+ΔR，τUB＝(dUB)/c+ΔB，τURB＝(dUR+dRB)/c+ΔB，dUR表示3D用户与HRIS之间的距离， dUB表示3D用户与基站之间的距离， dRB表示HRIS与基站之间的距离， pU表示3D用户的未知位置，pR表示HRIS的未知位置，pB表示基站的已知位置，c表示信号传播速度，ΔR表示HRIS存在的时钟偏移，ΔB表示基站存在的时钟偏移；将τUR、τUB、τURB均用τarb指代时，有：e表示自然底数，j为虚数表示，Δf表示子载波

间距，N表示OFDM具有的子载波数量；

表 示 θ U R 的 方 位 角 ， 表 示 θ U R 的 俯 仰 角 ，R表示维度为3×3的旋转矩阵，R＝Rγ(z)Rβ(y)Rα(x)，Rα(x)、Rβ(y)、Rγ(z)对应表示HRIS绕着以HRIS构建的局部坐标系的X轴、Y轴、Z轴旋转的旋转矩阵，α、β、γ对应表示HRIS绕

着以HRIS构建的局部坐标系的X轴、Y轴、Z轴的旋转角，[pU‑pR]1,[pU‑pR]2,[pU‑pR]3对应表示pU‑pR的第1个元素、第2个元素、第3个元素； 为θUB的方位角， 为θUB的俯仰角，

[pU‑pB]1,[pU‑pB]2,[pU‑pB]3对应表示pU‑pB的第1个元素、第2个元素、第3个元素；

为θRB的方位角， 为θRB的俯仰角，

[pR‑pB]1,

[pR‑pB]2,[pR‑pB]3对应表示pR‑pB的第1个元素、第2个元素、第3个元素；

为θBR的方位角， 为θBR的俯仰角，

[pB‑pR]1,[pB‑pR]2,[pB‑pR]3对应表示pB‑pR的第1个元素、第2个元素、第3个元素；

为克罗克内积符号，ar(θUR)、ac(θUR)对应表示HRIS接收到3D用户发射的信号时HRIS在以HRIS构建的局部坐标系的X轴、Z轴方向的导向矢量，ar(θUR)的第mx个元素为 d表示HRIS的元件之间的间距，λ表示波长，ac (θUR) 的第mz个元素为mx＝1,2,…,Mx，mz＝1,2,…,Mz，Mx、Mz对应表示HRIS在以HRIS构建的局部坐标系的X轴、Z轴方向的元件数量，HRIS的元件数量为MR，MR＝MxMz；

ar(θUB)、ac(θUB)对应表示基站接收到3D用户发射的信号时基站在以基站构建的全局坐标系的X轴、Z轴方向的导向矢量，ar(θUB)的第nx个元素为ac(θUB)的第nz个元素为nz＝1,2,…,Nz，Nx、Nz对应表示基站在

以基站构建的全局坐标系的X轴、Z轴方向的天线数量，基站的天线数量为NB，NB＝NxNz；

ar(θRB)、ac(θRB)对应表示基站接收到HRIS反射的信号时基站在以基站构建的全局坐标系的X轴、Z轴方向的导向矢量，ar(θRB)的第nx个元素为ac(θRB)的第nz个元素为ar(θBR)、ac(θBR)对应表

示基站接收到HRIS反射的信号时HRIS在以HRIS构建的局部坐标系的X轴、Z轴方向的导向矢量，ar(θBR)的第mx个元素为 ac(θBR)的第mz个元素为

cR的维度为MR×Tf，Tf表示OFDM具有的导频符号数量，Tf个导频符号均相同，cR的第t列向量为cR,t，t＝1,2,…,Tf，cR,t表示在第t个导频符号上HRIS的接收相位向量，cR,t的第i个元素为[cR,t]i，[cR,t]i,i＝1,…,MR表示在第t个导频符号上HRIS的第i个元件的接收相位，|[cR,t]i|＝1；cB的维度为NB×Tf，cB的第t列向量为cB,t，cB,t表示在第t个导频符号上基站的接收相位向量，cB,t的第i个元素为[cB,t]i，[cB,t]i,i＝1,...,NB表示在第t个导频符号上基站的第i个天线的接收相位，|[cB,t]i|＝1；

s的维度为N×Tf，s的第n行第t列元素为st[n]，st[n]表示在第t个导频符号的第n个子载波上传输的信号， P表示3D用户的平均发射功率，n＝1,2,…,N；εR、εB的维度2

为N×Tf，εR和εB都是包含方差为μ的零均值圆对称独立同分布高斯元，εR的第n行第t列元素为εR,t[n]，εR,t[n]表示在第t个导频符号的第n个子载波上HRIS处的加性高斯白噪声，εB的第n行第t列元素为εB,t[n]，εB,t[n]表示在第t个导频符号的第n个子载波上基站处的加性高2

斯白噪声，εR,t[n]、εB,t[n]的方差为μ；

θ表示级联角，br(θ)、bc(θ)对应表示HRIS在以HRIS构建的局部坐标系的X轴、Z轴方向的导向矢量，br(θ)的第mx个元素为 bc(θ)的第mz个元素为 W的维度为MR×Tf，W的第t列

向量为γt，γt表示在第t个导频符号上HRIS的反射相位向量，γt的第i个元素为[γt]i，[γt]i,i＝1,…,MR表示在第t个导频符号上HRIS的第i个元件的反射相位，|[γt]i|＝1。

4.根据权利要求3所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于所述步骤2中，将利用3D用户与HRIS的信道的时延的粗估计值消除HRIS的接收信号中的时延项后得到的HRIS的无时延项接收信号表示为 其中，表示3D用户与HRIS的信道的时延τUR的粗估计值，1Tf表示Tf维的全1向量；将HRIS的向量形式接收信号表示为 其中，将最大似然优化问题描述为：

将HRIS接收到3D用户发射的信号时HRIS的AOA的粗估计值表示为 其中，

5.根据权利要求4所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于所 述步 骤3 中，将HR I S的 角度及 时延 已 知的接 收信 号表 示为其中， 将3D用户与

HRIS的信道的信道增益ρUR的粗估计值表示为 其中， 表示QR的伪逆。

6.根据权利要求5所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于所述步骤4中，将时延流行矩阵表示为 其中， 表示3D用户与基站的信道的时延τUB的粗估计值， 表示3D用户与HRIS和HRIS与基站的级联信道的时延τURB的粗估计值；将基站的无时延项接收信号表示为 OFDM的前半部分的导频符号的数量为T1、后半部分的导频符号的数量为T2，且 将基站的无时延项接收信号 的第1个行向量和第2个行向量对应表示为 和 将 拆分成两部分即和 将 也拆分成两部分即 和

将求解基站接收到3D用户发射的信号时

基站的AOA的二维搜索问题描述为： 将基站接收到3D

用户发射的信号时基站的AOA的粗估计值表示为

其中， 表示cB的前T1列构成的子矩阵，

将求解级联角的二维搜索问题描述为：

将级联角的粗估计值表示为

将基站接收到HRIS反射的信号时

HRIS的AOD的粗估计值表示为 的方位角 为 的

俯仰角为 为 其中， 表示cB的后T2列构

成的子矩阵，W2表示W的后T2列构成的子矩阵， 和 对应表示

的方位角和俯仰角， 和 对应表示 的方位角和俯仰角；将求解基站接收到HRIS反射的信号时基站的AOA的二维搜索问题描述为：

将基站接收到HRIS反射

的信号时基站的AOA的粗估计值表示为

其中，W1表示W的

前T1列构成的子矩阵。

7.根据权利要求6所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于 所述 步 骤 5 中 ，将 基 站 的 角 度及 时 延 已 知的 接 收 信 号表 示 为其中，diag(ρUB,ρURB)表示求对角矩阵， 将3D用户

与基站的信道的信道增益ρUB的粗估计值表示为 将3D用户与HRIS和HRIS与基站的级联信道的信道增益ρURB的粗估计值表示为其中， 对应表示 的第1列向量、

第2列向量， 对应表示 的第1列向量、第2列向量，

8.根据权利要求7所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于所述步骤6的具体过程为：令ηR表示 令ηB表示其中， 表示取实部， 表示取虚部；然后使用最大似然估计器，对ηR进行联合优化，优化过程中将ηR中各参数的粗估计值作为初始值来求解，得到ηR的细估计值同样对ηB进行联合优化，优化过程中将ηB中各参数的粗估计值作为初始值来求解，得到ηB的细估计值 其中，

||||F为

F范数运算符号。

9.根据权利要求8所述的混合型可重构智能超表面辅助的3D用户定位方法，其特征在于所述步骤7中，将基站与HRIS之间的通信链路和HRIS与3D用户之间的通信链路的夹角、3D用户与基站之间的通信链路和HRIS与基站之间的通信链路的夹角、3D用户与基站之间的通信链路和HRIS与3D用户之间的通信链路的夹角对应表示为ψ0、ψ1、ψ2，表示方向矢量， 用于指代

对应为θUR、θBR、θUB、θRB的细估计值， 的方位角

的俯仰角为 为

对应为θ的细估计值 的方位角、

俯仰角， 对应为 的方位角、俯仰角， 为 的方位角， 对应表示的方位角、俯仰角；将3D用户与基站之间的距离dUB的估计值表示为 将HRIS与基站之间的距离dRB的估计值表示为其中， 表示τUB

的细估计值， 表示τURB的细估计值；将HRIS的未知位置pR的细估计值表示为 将3D用户的未知位置pU的细估计值表示为