論文の概要: Model-Driven Deep Neural Network for Enhanced AoA Estimation Using 5G gNB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00009v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 01:16:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 22:35:05.394282
• Title: Model-Driven Deep Neural Network for Enhanced AoA Estimation Using 5G gNB
• Title（参考訳）: 5G gNBを用いたAoA推定のためのモデル駆動型ディープニューラルネットワーク
• Authors: Shengheng Liu, Xingkang Li, Zihuan Mao, Peng Liu, Yongming Huang,
• Abstract要約: 現在の無線ネットワークは、位置決め機能を実現するためにモデル駆動アプローチに依存している。 人工知能を位置決めフレームワークに統合することは、位置情報ベースのサービスの正確性と堅牢性に革命をもたらす、有望なソリューションを提供する。 本稿では,モデル駆動型深層ニューラルネットワーク(MoD-DNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.578334082503755
• License:
• Abstract: High-accuracy positioning has become a fundamental enabler for intelligent connected devices. Nevertheless, the present wireless networks still rely on model-driven approaches to achieve positioning functionality, which are susceptible to performance degradation in practical scenarios, primarily due to hardware impairments. Integrating artificial intelligence into the positioning framework presents a promising solution to revolutionize the accuracy and robustness of location-based services. In this study, we address this challenge by reformulating the problem of angle-of-arrival (AoA) estimation into image reconstruction of spatial spectrum. To this end, we design a model-driven deep neural network (MoD-DNN), which can automatically calibrate the angular-dependent phase error. The proposed MoD-DNN approach employs an iterative optimization scheme between a convolutional neural network and a sparse conjugate gradient algorithm. Simulation and experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed method in enhancing spectrum calibration and AoA estimation.
• Abstract（参考訳）: 高精度位置決めは、インテリジェントなコネクテッドデバイスのための基本的な実現方法となっている。 しかしながら、現在の無線ネットワークは依然として位置決め機能を実現するためにモデル駆動のアプローチに依存しており、ハードウェアの障害が主な原因で、実用シナリオにおける性能劣化の影響を受けやすい。 人工知能を位置決めフレームワークに統合することは、位置情報ベースのサービスの正確性と堅牢性に革命をもたらす、有望なソリューションを提供する。 本研究では,AoA推定の問題を空間スペクトルのイメージ再構成に再構成することで,この問題に対処する。 この目的のために, モデル駆動型深層ニューラルネットワーク (MoD-DNN) を設計し, 角依存位相誤差を自動的に補正する。 提案手法では,畳み込みニューラルネットワークとスパース共役勾配アルゴリズムの反復最適化方式を用いる。 スペクトル校正法とAoA推定における提案手法の有効性をシミュレーションおよび実験により実証した。

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