論文の概要: 5G Positioning Advancements with AI/ML
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02427v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 14:20:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 10:00:05.332563
- Title: 5G Positioning Advancements with AI/ML
- Title(参考訳): AI/MLによる5G位置決めの進歩
- Authors: Mohammad Alawieh, Georgios Kontes
- Abstract要約: 本稿では,5Gシステム内におけるAI/MLベースの直接位置決めの総合的なレビューを行い,従来の手法が不十分なシナリオや状況において,その可能性に注目した。
本研究は, 各種課題条件下での直接位置決めに関する報告から, 重要なシミュレーション結果と重要な観察結果を強調した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper provides a comprehensive review of AI/ML-based direct positioning
within 5G systems, focusing on its potential in challenging scenarios and
conditions where conventional methods often fall short. Building upon the
insights from the technical report TR38.843, we examine the Life Cycle
Management (LCM) with a focus on to the aspects associated direct positioning
process. We highlight significant simulation results and key observations from
the report on the direct positioning under the various challenging conditions.
Additionally, we discuss selected solutions that address measurement reporting,
data collection, and model management, emphasizing their importance for
advancing direct positioning.
- Abstract(参考訳): 本稿では,5gシステムにおけるai/mlに基づく直接位置決めの包括的レビューを行い,従来の手法が不足するシナリオや状況にその可能性について考察する。
技術報告TR38.843から得られた知見に基づいて,ライフサイクル管理(LCM)を考察し,関連する直接的な位置決めプロセスに焦点をあてる。
本研究は, 各種課題条件下での直接位置決めに関する報告から, 重要なシミュレーション結果と重要な観察結果を強調した。
さらに,計測報告,データ収集,モデル管理に対処し,直接位置決めを進める上での重要性を強調する。
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