論文の概要: Joint single-shot ToA and DoA estimation for VAA-based BLE ranging with phase ambiguity: A deep learning-based approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02503v1
• Date: Wed, 21 Jan 2026 15:31:52 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-02-08 13:04:14.075433
• Title: Joint single-shot ToA and DoA estimation for VAA-based BLE ranging with phase ambiguity: A deep learning-based approach
• Title（参考訳）: 位相曖昧性を考慮したVOAベースBLEの単発ToAとDoAの同時推定:深層学習に基づくアプローチ
• Authors: Jincheng Xie, Yili Deng, Jiguang He, Pengyu Wang, Miaomiao Dong, Rui Tang, Zhongyi Huang,
• Abstract要約: 仮想アンテナアレイ(VAA)技術は、単一アンテナによるDoA推定を可能にし、そのようなデバイス上での角度推定を可能にする。 本稿では、VAAとBLE双方向CFRを組み合わせた統合モデルを提案し、ニューラルネットワークに基づく位相回復フレームワークを提案する。 提案手法は,SNR$geq$5 dBでクレイマーラオ境界に接近する平均2乗誤差を用いて,不均一なVAA下での優れた性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.46227704588283
• License:
• Abstract: Conventional direction-of-arrival (DoA) estimation methods rely on multi-antenna arrays, which are costly to implement on size-constrained Bluetooth Low Energy (BLE) devices. Virtual antenna array (VAA) techniques enable DoA estimation with a single antenna, making angle estimation feasible on such devices. However, BLE only provides a single-shot two-way channel frequency response (CFR) with a binary phase ambiguity issue, which hinders the direct application of VAA. To address this challenge, we propose a unified model that combines VAA with BLE two-way CFR, and introduce a neural network based phase recovery framework that employs row / column predictors with a voting mechanism to resolve the ambiguity. The recovered one-way CFR then enables super resolution algorithms such as MUSIC for joint time of arrival (ToA) and DoA estimation. Simulation results demonstrate that the proposed method achieves superior performance under non-uniform VAAs, with mean square errors approaching the Cramer Rao bound at SNR $\geq$ 5 dB.
• Abstract（参考訳）: 従来のDoA推定法はマルチアンテナアレイに依存しており、小型のBluetooth Low Energy (BLE) デバイスで実装するのに費用がかかる。 仮想アンテナアレイ(VAA)技術は、単一アンテナによるDoA推定を可能にし、そのようなデバイス上での角度推定を可能にする。 しかし、BLEは単発の双方向チャネル周波数応答(CFR)のみにバイナリ位相曖昧性の問題があり、VAAの直接適用を妨げる。 この課題に対処するために、VAAとBLE双方向CFRを組み合わせた統一モデルを提案し、行/列予測器と投票機構を用いたニューラルネットワークベースの位相回復フレームワークを導入し、あいまいさを解決する。 回収された片道CFRは、MUSICのような超分解能アルゴリズムをToA(Joint Time of arrival)やDoA推定に利用することができる。 SNR $\geq$ 5 dB でクレイマーラオ境界に近づいた平均二乗誤差を用いて, 提案手法は不均一な VAA において優れた性能を発揮することを示す。

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