Abstract-I detta papper föreslår vi en ny optimering algoritm för rutnätsbaserad RF fingeravtryck för att förbättra användarens utrustning (UE) positioneringsnoggrannhet. För detta ändamål har vi använt multi-objektive Genetic Algorithm (MOGA) som möjliggör autonom kalibrering av rutnätcell layout (GCL) för bättre UE positionering jämfört med den konventionella fingeravtryck metod. Prestandautvärderingar gjordes med hjälp av två olika utbildningsdatauppsättningar som bestod av minimering av mätningar av Drive Testing som erhållits från en dynamisk systemsimulering i en heterogen LTE-småcellig miljö. Den föreslagna metodens robusthet har testats för att analysera positioneringsresultat från två olika intresseområden. Optimering av GCL utförs på två sätt: (1) array-wise kalibrering av rutnätscellenheterna med hjälp av icke-överlappande GCL och (2) skapa en överlappande GCL för att täcka hela simuleringsområdet med olika rektangulära rutnät-cell enheter. Simuleringsresultat visar att om tillräcklig mängd träningsdata finns tillgänglig kan den föreslagna metoden förbättra positioneringsnoggrannheten på 56,74 % jämfört med den konventionella gridbaserade RF-fingeravtrycken.
I REF används lokaliseringsmedvetna radiomätningar för att skapa RF fingeravtrycksdatabaser som förbättrar användarens positioneringsnoggrannhet (UE).
Genetic algorithm optimized grid-based RF fingerprint positioning in heterogeneous small cell networks
{'venue': '2015 International Conference on Location and GNSS (ICL-GNSS)', 'journal': '2015 International Conference on Location and GNSS (ICL-GNSS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}