毫米波车载网络中的联合初始接入与定位：一种混合模型/数据驱动方法
信号处理
2022-04-05 v1
摘要
当考虑混合毫米波 MIMO 系统时，高分辨率压缩信道估计为车辆定位提供信息。然而，在需要高精度定位时，复杂度和内存需求可能成为瓶颈。另一个挑战是需要路径顺序信息以应用信道路径参数与车辆、RSU 及散射体位置之间的适当几何关系。本文中，我们提出一种基于多维正交匹配追踪的出发角与到达时间差的低复杂度信道估计策略。我们还设计了一个深度神经网络来预测信道路径的顺序，从而仅利用视距（LoS）和一阶反射进行定位。由射线追踪生成的真实车载信道仿真结果表明，在不依赖完美同步假设或不可行的全数字高分辨率 MIMO 架构的情况下，50% 的用户可实现亚米级精度。
引用
@article{arxiv.2204.01510,
title = {Joint Initial Access and Localization in Millimeter Wave Vehicular Networks: a Hybrid Model/Data Driven Approach},
author = {Yun Chen and Joan Palacios and Nuria González-Prelcic and Takayuki Shimizu and Hongsheng Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.01510},
year = {2022}
}