1.一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法，包括以下步骤：步骤一:考虑空间中天线数量为M的均匀线阵，阵列元素之间的距离为d，第l个波长为λ的信号源入射到均匀线阵，0≤l≤L，信号的方位角和飞行时间分别为θl和τl，移动速度为vl；将均匀线阵接收到Pt个CSI(Channel State Information)数据包构造成M×N×Pt三维CSI矩阵H，N为子载波数量，对应的矩阵束参数为P,K,R；为了消除数据中的噪声，矩阵束参数P,K,R的值分别取*

其中N为正整数，同时矩阵束参数满足以下条件，将三维CSI矩阵进行三次平滑处理，得到数据矩阵De式中，Dz为

其中，Dy,z为

步骤二：假设WP,WK,WR为DFT(Discrete Fourier Transform)矩阵，其维度分别为P×P,H H H H H HK×K,R×R；那么WP的第p行Wp，WK的第k行Wk，WR的第r行Wr分别可以写为其中，0≤p≤P‑1，0≤k≤K‑1，0≤r≤R‑1，上标H表示共轭转置，行向量 分别表示在空间频率 时的DFT波束方向；

H H

步骤三：分别选择WP ,WK 和 的最后m′,n′,q′行子矩阵得到 和

0≤m′≤P,0≤n′≤K,0≤q′≤R，上标rd表示矩阵减少维度， 表示Kronecker张量rd H积，那么[W ]写为

rd H rd rd

步骤四：将降低维度的矩阵[W ] 右乘数据矩阵De得到复数矩阵Yw ，取Yw 的实部和虚rd部构成Y ；

rd rd rd

Y ＝[Re{Yw },Im{Yw }]            (9)rd rd rd

步骤五：对Y 进行奇异值分解，得到Y 的最大的L个左奇异向量Us ；

rd H

Y ＝UΣV      (10)步骤六：根据波束bp(μi)和bp+η(μi)，bk(μi)和bk+η(μi)，br(μi)和br+η(μi)有η个不变式，分别构造选择矩阵 和步骤七：分别构造矩阵

其中，Im′,In′和Iq′分别为m′×m′,n′×n′,q′×q′的单位矩阵；

rd

步骤八：利用选择矩阵和左奇异向量Us 求解矩阵式中，上标 表示伪逆；

步骤九：估计ToF(Time of Flight)，将矩阵 特征分解得到特征值 和特征向量矩阵A，反解特征值 并由小到大排列得到其中，Δf为子载波间隔；将 相同的特征向量,即A的列向量，按ToF从小到大顺序排列进行配对得到A′；

步骤十：构造矩阵 和

的对角元素分别产生 的特征值 和 的特征值 反解求得与 正确配对顺序的 和

其中，c和f分别为光速和载波频率，Δt为数据包时间间隔。

2.根据权利要求1所述的一种基于波束空间矩阵束的三维参数估计方法中步骤六，构造选择矩阵，包括以下步骤：根据两个波束bp(μi)和bp+η(μi)，分别构造选择矩阵 和 由η个不变式产rd H

生的 和 通过垂直叠加得到，1≤η≤m′‑1， 维度为(m′‑η)×m′；如果子矩阵[WP ] 选H择WP 的p到p+m′‑1行，那么 的第a行除了第a个元素和第b个元素给出，其他元素全部为零，且1≤a≤m′‑η，将cos函数替换成sin函数产生 同理根据波束bk(μi)和bk+η(μi)，br(μi)和br+η(μi)有η个不变式分别可得η个大小为(n′‑η)×n′的 矩阵和(q′‑η)×q′的 矩阵，分别将η个 矩阵垂直叠加得到选择矩阵