基于MaMIMO CSI利用CNNs的定位：窥探黑盒内部
信号处理
2020-03-11 v1
摘要
使用卷积神经网络（CNNs）的基于大规模MIMO（MaMIMO）信道状态信息（CSI）的用户定位系统展现出巨大潜力，可在不引入任何MaMIMO通信系统开销的情况下达到极高精度。在本研究中，我们表明这些系统均能在视距和非视距条件下以约20毫米的精度对室内用户进行定位。然而，为了进一步开发这些定位系统，需要更深入地了解CNN如何推断位置。所用的CNNs是一个黑盒，我们只能猜测它们如何对用户进行定位。因此，本文的第二个重点是通过若干实验打开黑盒。我们利用在真实64天线MaMIMO测试台上收集的开源数据集，探讨了当前的局限性与前景。通过这种方式，获得了关于该系统的额外见解，为基于MaMIMO CSI利用CNNs的定位系统研究指明正确方向。
引用
@article{arxiv.2003.04581,
title = {MaMIMO CSI-based positioning using CNNs: Peeking inside the black box},
author = {Sibren De Bast and Sofie Pollin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.04581},
year = {2020}
}