用于基于指纹的大规模MIMO定位的深度卷积神经网络
机器学习
2017-08-22 v1 信息论
math.IT
摘要
本文对使用测得的大规模MIMO信道、基于指纹的定位中应用卷积神经网络（CNNs）进行了初步研究。当在适当域中表示时，大规模MIMO信道具有稀疏结构，可被CNNs高效学习用于定位。我们使用具有丰富簇结构的信道模型（COST 2100信道模型）生成的信道指纹评估了最先进CNNs的定位精度。我们发现，只要有足够的代表性数据集用于训练，中等深度的CNNs可以实现分数波长定位精度。
引用
@article{arxiv.1708.06235,
title = {Deep Convolutional Neural Networks for Massive MIMO Fingerprint-Based Positioning},
author = {Joao Vieira and Erik Leitinger and Muris Sarajlic and Xuhong Li and Fredrik Tufvesson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.06235},
year = {2017}
}
备注
Accepted in the IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC) 2017