面向5G网络的利用强化学习的协作定位

近年来，随着自动驾驶汽车的出现，对精确定位的需求日益增长。为了让这些车辆融入智慧城市的交通生态系统，对精确的定位系统的需求尤为突出。为了实现精确定位，协作定位发挥着重要作用。这种定位方式计算车辆间的距离测量值，并通过利用其中一方更精确的值来纠正另一方可能存在的错误值，从而提高定位精度。采用毫米波（mmWave）技术的5G信号支持精确的距离测量，而5G网络提供的设备到设备（D2D）通信则改善了协作定位。本文旨在为自动驾驶汽车提供一种精确的、不易出错的协作定位方法，该方法利用强化学习技术为5G信号选择最精确、最合适的距离测量技术。