隐式信道制图及其在无人机辅助定位中的应用
最优化与控制
2022-04-25 v1
摘要
基于到达时间差等特征的传统定位算法受非视距传播影响，这对其在距离估计间所期望的一致性产生负面作用。相反，指纹定位对此类传播条件具有鲁棒性，但需要代价高昂的大规模数据集采集。为缓解这些局限，本文利用最近提出的信道制图概念，学习待定位节点所采集信道状态信息（CSI）测量值所在空间的几何结构。所提算法利用深度神经网络，基于节点间测量的 CSI 学习节点对之间的距离。与标准信道制图方法不同，该算法直接作用于物理几何，因此仅隐式地学习无线域的几何。仿真结果表明，所提算法优于同类方法，并能在紧急场景中使用无人机实现精准定位。
引用
@article{arxiv.2204.10690,
title = {Implicit Channel Charting with Application to UAV-aided Localization},
author = {Pham Q. Viet and Daniel Romero},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.10690},
year = {2022}
}