确定性无线电传播仿真在AI赋能定位与感知中的潜力
信号处理
2023-09-12 v1
摘要
机器学习（ML）与人工智能（AI）实现了下一代网络中定位与感知的新方法，以满足广泛用例。这些方法依赖需要大量训练与验证数据的学习方法。本文通过提出基于确定性信道建模与无线电传播仿真的集成工具链，解决开发和验证此类方法的数据生成瓶颈。该工具链以场景分类为例进行演示，以在飞机客舱环境中获取定位相关信道参数。
引用
@article{arxiv.2309.05650,
title = {Potentials of Deterministic Radio Propagation Simulation for AI-Enabled Localization and Sensing},
author = {Albrecht Michler and Jonas Ninnemann and Jakob Krauthäuser and Paul Schwarzbach and Oliver Michler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05650},
year = {2023}
}