基于大规模 MIMO-OFDM 系统的细粒度室内定位：实验与分析
信号处理
2021-09-17 v4
摘要
由于室内基于位置服务（ILBS）需求的快速增长，细粒度室内定位近来备受关注。具体而言，大规模（大规模）多输入多输出（MIMO）系统因高角度分辨率而受到越来越多的关注。本文提出了一个基于大规模 MIMO 正交频分复用（OFDM）系统的室内定位测试平台，其支持物理层信道测量。我们并非直接利用信道状态信息（CSI）进行定位，而是从多径分量（MPCs）的角度关注定位，这些多径分量通过空间交替广义期望最大化（SAGE）算法从 CSI 中提取。基于可用的 MPCs，我们提出了一种基于不同单度量与混合度量方案的广义指纹系统。我们评估了天线拓扑变化、训练集大小、天线数量以及有效信噪比（SNR）的影响。实验结果表明，所提出的指纹方法在相对较小的训练集下可实现厘米级定位精度。具体而言，分布式均匀线性阵列获得了最高精度，由于高空间分辨率，其产生约 1.63–2.5 cm 的平均绝对误差。
引用
@article{arxiv.2103.14863,
title = {Towards Fine-Grained Indoor Localization based on Massive MIMO-OFDM System: Experiment and Analysis},
author = {Chenglong Li and Sibren De Bast and Emmeric Tanghe and Sofie Pollin and Wout Joseph},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.14863},
year = {2021}
}