論文の概要: High-Precision Machine-Learning Based Indoor Localization with Massive
MIMO System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03743v1
- Date: Tue, 7 Mar 2023 09:07:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 15:58:27.742745
- Title: High-Precision Machine-Learning Based Indoor Localization with Massive
MIMO System
- Title(参考訳): 大規模mimoシステムを用いた高精度機械学習による屋内位置推定
- Authors: Guoda Tian, Ilayda Yaman, Michiel Sandra, Xuesong Cai, Liang Liu,
Fredrik Tufvesson
- Abstract要約: 2つの並列完全連結ニューラルネットワーク(FCNN)を持つMLベースの新しいローカライゼーションパイプラインを解析する。
実測シナリオでは,提案したパイプラインは,遅延情報と角情報を組み合わせることで,センチメートルレベルの精度を達成できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.171983473119603
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-precision cellular-based localization is one of the key technologies for
next-generation communication systems. In this paper, we investigate the
potential of applying machine learning (ML) to a massive multiple-input
multiple-output (MIMO) system to enhance localization accuracy. We analyze a
new ML-based localization pipeline that has two parallel fully connected neural
networks (FCNN). The first FCNN takes the instantaneous spatial covariance
matrix to capture angular information, while the second FCNN takes the channel
impulse responses to capture delay information. We fuse the estimated
coordinates of these two FCNNs for further accuracy improvement. To test the
localization algorithm, we performed an indoor measurement campaign with a
massive MIMO testbed at 3.7GHz. In the measured scenario, the proposed pipeline
can achieve centimeter-level accuracy by combining delay and angular
information.
- Abstract(参考訳): 次世代通信システムにおいて, 高精度なセルローカライゼーションが重要な技術の一つである。
本稿では,機械学習(ML)をMIMO(Multiple-input multiple-output)システムに適用し,ローカライズ精度を高める可能性を検討する。
2つの並列完全接続ニューラルネットワーク(FCNN)を持つMLベースの新しいローカライゼーションパイプラインを解析する。
第1のFCNNは、瞬時空間共分散行列を取り、角情報を取り、第2のFCNNはチャネルインパルス応答を取り、遅延情報を取り込む。
これら2つのFCNNの推定座標を融合させ,さらなる精度向上を図る。
ローカライゼーションアルゴリズムをテストするために,3.7GHzのMIMOテストベッドを用いた室内測定を行った。
測定シナリオでは,提案したパイプラインは,遅延情報と角情報を組み合わせることで,センチメートルレベルの精度を実現することができる。
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