基于 CSI 的大规模 MIMO 室外定位：一种学习方法的实验
信息论
2018-06-21 v1 机器学习
math.IT
摘要
我们报告了使用基于学习的方法推断蜂窝网络小区内移动用户位置（针对 5G 型大规模多输入多输出（MIMO）系统）的实验结果。我们描述了如何从 CSI 计算的样本空间协方差矩阵可用作试图将其与用户位置相关联的学习算法的输入。我们讨论了几种学习方法，并深入分析了极限学习机（其理论近似性能基准可得）在定位问题中的应用。我们使用在华为 5G 测试台上收集的实验数据验证了所提出的方法，提供了一些性能和鲁棒性基准，并讨论了在 5G 网络中部署此类技术的实际问题。
引用
@article{arxiv.1806.07447,
title = {CSI-based Outdoor Localization for Massive MIMO: Experiments with a Learning Approach},
author = {Alexis Decurninge and Luis García Ordóñez and Paul Ferrand and He Gaoning and Li Bojie and Zhang Wei and Maxime Guillaud},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07447},
year = {2018}
}
备注
To appear in the International Synposium on Wireless Communications System (ISWCS) 2018, special session on Deep Learning for Future Wireless Communications