MMSep, 2020

基于 CSI 的多天线和多点室内定位使用概率融合

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TL;DR本文提出了一种利用基于神经网络的信道状态信息指纹技术的定位管道，通过从一个或多个不同步接入点（AP）获得的上行 CSI 测量来实现无线局域网 MIMO-OFDM 系统的室内和室外定位，达到厘米级中位距离误差的性能优化。
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发现论文，激发创造
  • 使用波束形成 CSI 测量的 CNN 方法进行 5G 毫米波定位

    利用卷积神经网络的人工智能技术和 5G 新无线电设备所产生的波束形态侧信息，对无线电定位技术进行改进，实现了在城市环境下对移动设备的位置估计。

    Apr, 2022

  • 基于大规模 MIMO 系统的实用室内定位

    该研究证明了仅基于神经网络和 (Massive) MIMO 通信系统的信道状态信息的室内定位系统 (IPS) 的实用性，提供了良好的精度和无需使用额外的协议 / 信号开销来实现用户定位任务。

    May, 2019

  • 基于卷积神经网络的大规模 MIMO 系统中的 CSI 定位

    研究了利用大规模 MIMO 系统的信道状态信息 (CSI) 的用户定位系统的性能。设计了一种卷积神经网络，并通过一个新颖的数据集进行了评估，该数据集利用三种不同的天线拓扑结构进行了室内 MaMIMO CSI 测量，覆盖了室内 2.5 米乘 2.5 米的区域。研究结果表明，可以通过训练 CNN 模型来估计用户在该区域内的位置，平均误差小于半个波长。此外，我们还表明，通过使用少量的标记样本，可以进一步训练 CNN，来应用于不同的天线拓扑和配置。这种迁移学习方法能够达到精确的结果，为基于 CSI 的定位系统铺平道路。

    Nov, 2019

  • 用于无线定位和信道制图的孪生神经网络

    本文提出了一种基于孪生网络的统一体系结构，可用于监督用户设备定位和无监督信道制图。同时，该框架实现了半监督定位，模拟结果表明该模型在定位和信道制图方面表现良好。

    Sep, 2019

  • 一维卷积神经网络 CSI 室内定位框架

    本文提出了一个包括数据收集，模式聚类，降噪，校准和轻量级一维卷积神经网络模型的端到端解决方案，并使用信号指纹技术解决复杂室内环境下通道状态信息的检测问题，实验表明该方法性能达到最佳神经网络和信道状态信息室内定位作品的 68.5％，参数极少。

    May, 2022

  • 基于 DNN 的信道估计定位：特征设计和实验结果

    本文讨论了在大规模 MIMO 移动通信系统中，利用深度神经网络（DNN）进行基于信道状态信息（CSI）的定位的实际问题，并引入了一种基于特征设计的方法来提高 DNN 的性能，该方法的目标是使特征对于考虑的障碍是不变的。通过在户外校园环境中收集到的地理标记 CSI 数据集上进行实验评估，表明本文所提出的方法具有很高的效率，并可以很好地适用于定位任务。

    Mar, 2020

  • 基于深度学习的室内定位新型大规模 MIMO 信道探测数据

    本文介绍了一种新的通道声纳架构，可测量不同频段、天线几何和传播环境下的多天线和多子载波通道状态信息（CSI），该架构可用于进行不同应用程序的各种深度学习（DL）技术研究，例如在三维空间中的室内用户定位。通过室内室外的广泛测试，可以提供更全面的开放 CSI 数据集，并标记位置以供科学界进一步测试各种算法。

    Oct, 2018

  • 基于注意力机制的 CSI 无线定位

    本研究提出了一种基于注意力机制的 CSI（Channel State Information）用于深度神经网络的鲁棒特征学习，在铁路环境中的表现优于使用基础 DNN。

    Mar, 2022

  • 多波段可变自编码器增强的室内定位信道预测方案

    在本文中，我们提供了一个方案，通过从另一个传输通道预测信道状态信息（CSI）值，并将多频段信息拼接在一起，从频域改进室内指纹定位的准确性。我们在 COST 2100 模拟数据和从办公场景中收集的实时正交频分复用（OFDM）WiFi 数据上测试了我们提出的方案。

    Sep, 2023

  • 稳健全局通道绘图室内定位：一种基于时间距离的方法

    本研究提出了一种基于通道编制和指纹定位的距离度量方法，通过使用孪生神经网络来有效地优化全局通道图以提高室内定位准确度，使定位精度为 5G 和 UWB 设置分别为 1.4m 和 0.69m。

    Oct, 2022