多径环境下基于机器学习的LTE信道冲激响应测距初步研究
信号处理
2020-12-17 v1
摘要
对于多径环境（如城市区域）中的无人地面车辆(UGV)，需要替代全球导航卫星系统(GNSS)的导航技术。在城市区域，长期演进(LTE)信号可在无额外基础设施的情况下以高功率普遍接收。我们提出一种基于LTE信道冲激响应(CIR)估计LTE基站与UGV之间距离的机器学习方法。CIR包含信道信号衰减信息，使用软件定义无线电(SDR)从LTE物理层提取。我们设计了一个以CIR为输入估计距离的卷积神经网络(CNN)。在现场测试中，所提方法表现出优于基于接收信号强度指示(RSSI)方法的测距性能。
引用
@article{arxiv.2009.11910,
title = {A Preliminary Study of Machine-Learning-Based Ranging with LTE Channel Impulse Response in Multipath Environment},
author = {Halim Lee and Jiwon Seo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11910},
year = {2020}
}
备注
Submitted to IEEE/IEIE ICCE-Asia 2020