論文の概要: A Novel Cross-band CSI Prediction Scheme for Multi-band Fingerprint based Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03842v1
- Date: Mon, 6 May 2024 20:44:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-08 16:07:44.161572
- Title: A Novel Cross-band CSI Prediction Scheme for Multi-band Fingerprint based Localization
- Title（参考訳）: マルチバンドフィンガープリントに基づく位置推定のための新しいクロスバンドCSI予測方式
- Authors: Yuan Ruihao, Huang Kaixuan, Zhang Shunqing,
- Abstract要約: 本研究では,空間交互一般化予測(SAGE)アルゴリズムに基づいて時間変化パラメータを抽出するシステムを提案する。
次に、可変オートエンコーダ(VAE)を用いて、他のチャネルのチャネル状態情報を再構成した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Because of the advantages of computation complex- ity compared with traditional localization algorithms, fingerprint based localization is getting increasing demand. Expanding the fingerprint database from the frequency domain by channel reconstruction can improve localization accuracy. However, in a mobility environment, the channel reconstruction accuracy is limited by the time-varying parameters. In this paper, we proposed a system to extract the time-varying parameters based on space-alternating generalized expectation maximization (SAGE) algorithm, then used variational auto-encoder (VAE) to reconstruct the channel state information on another channel. The proposed scheme is tested on the data generated by the deep- MIMO channel model. Mathematical analysis for the viability of our system is also shown in this paper.
- Abstract（参考訳）: 従来のローカライゼーションアルゴリズムと比較して計算複雑性の利点があるため、指紋ベースのローカライゼーションは需要が高まっている。
チャネル再構成により、周波数領域から指紋データベースを拡張することにより、ローカライズ精度を向上させることができる。
しかし、移動環境においては、チャネル再構成の精度は時間変化パラメータによって制限される。
本稿では,空間交互一般化予測最大化(SAGE)アルゴリズムに基づいて時間変化パラメータを抽出し,可変オートエンコーダ(VAE)を用いて他のチャネルのチャネル状態情報を再構成するシステムを提案する。
提案手法は深部MIMOチャネルモデルにより生成されたデータに基づいて検証される。
本論文では,本システムの生存可能性に関する数学的解析についても述べる。
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