使用深度学习的盲发射机定位：可扩展性研究
信号处理
2023-06-07 v1
摘要
本工作对基于深度学习（DL）的盲发射机定位系统处理多发射机定位（MLT）问题的可扩展性进行了研究。所提方法仅基于无线传感器网络收集的接收信号强度测量值，即可估计非合作主动发射机的相对坐标。为展示DL方法在可扩展性方面的优势，给出了与MLT问题的另外两种方案的性能比较。我们的研究旨在凸显DL的潜力，使其成为能够提供低复杂度、准确且可靠的发射机定位服务以改进未来无线通信系统的关键技术。
引用
@article{arxiv.2306.03708,
title = {Blind Transmitter Localization Using Deep Learning: A Scalability Study},
author = {Ivo Bizon and Ahmad Nimr and Philipp Schulz and Marwa Chafii and Gerhard P. Fettweis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03708},
year = {2023}
}
备注
Published in: 2023 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)