用于毫米波无线定位的半监督 t-SNE
机器学习
2021-11-29 v1 网络与互联网体系结构
信号处理
摘要
我们考虑未来毫米波无线网络中基于多天线信道状态信息（CSI）的、由分布式基站（BS）支持的移动定位问题。针对该问题，我们提出一种半监督 t 分布随机邻域嵌入（St-SNE）算法，将高维 CSI 样本直接嵌入到二维地理地图中。我们在一个模拟的城市室外毫米波无线接入网中评估了 St-SNE 的性能。我们的结果表明，在 200*200 m^2 区域中使用射线追踪信道模型且仅有 5% 带标签 CSI 样本的情况下，St-SNE 实现了 6.8 m 的平均定位误差。St-SNE 不需要多个 BS 之间的精确同步，并且有望用于未来大规模毫米波定位。
引用
@article{arxiv.2111.13573,
title = {Semi-supervised t-SNE for Millimeter-wave Wireless Localization},
author = {Junquan Deng and Wei Shi and Jian Hu and Xianlong Jiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.13573},
year = {2021}
}
备注
5 pages,6 figures, accepted to 7th International Conference on Computer and Communications