基于 CSI 的多天线多点室内定位与概率融合
信号处理
2021-09-01 v2 信息论
math.IT
摘要
基于信道状态信息（CSI）并通过神经网络（NNs）进行指纹识别是一种有前景的方法，可在具有挑战性的传播条件下实现用户设备（UEs）的精确室内外定位。在本文中，我们提出了一种用于无线 LAN MIMO-OFDM 系统的定位流程，其使用从一个或多个未同步接入点（APs）获取的上行链路 CSI 测量值。对于每个 AP 接收机，首先从 CSI 中提取对实际收发机中出现的系统损伤具有鲁棒性的新特征。这些特征是 NN 的输入，该 NN 提取指示 UE 位于给定网格点可能性的概率图。然后将 NN 输出跨多个 AP 进行融合以提供最终位置估计。我们给出了在视距（LoS）和非视距传播条件下使用 80MHz 带宽 IEEE 802.11ac 系统、双天线发射 UE 和两个各带四天线的 AP 接收机的真实室内测量实验结果。我们的方法实现了厘米级中位距离误差，比常规基线改善一个数量级。
引用
@article{arxiv.2009.02798,
title = {CSI-Based Multi-Antenna and Multi-Point Indoor Positioning Using Probability Fusion},
author = {Emre Gönültaş and Eric Lei and Jack Langerman and Howard Huang and Christoph Studer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02798},
year = {2021}
}
备注
To appear in the IEEE Transactions on Wireless Communications