Detta dokument ger en inledande undersökning om tillämpningen av konvolutionella neurala nätverk (CNN) för fingeravtrycksbaserad positionering med hjälp av uppmätta massiva MIMO-kanaler. När de representeras inom lämpliga områden har massiva MIMO-kanaler en gles struktur som CNN kan lära sig effektivt för positioneringsändamål. Vi utvärderar positioneringsnoggrannheten hos toppmoderna CNN med kanalfingeravtryck genererade från en kanalmodell med en rik klusterstruktur: COST 2100 kanalmodell. Vi finner att måttligt djupa CNNs kan uppnå bråkdels-våglängd positioneringsnoggrannheter, förutsatt att en tillräckligt representativ datauppsättning finns tillgänglig för utbildning.
Vieira m.fl. REF undersöker tillämpningen av CNN för fingeravtrycksbaserad positionering med hjälp av massiva MIMO-kanaler på COST 2100-modellen.
Deep convolutional neural networks for massive MIMO fingerprint-based positioning
{'venue': '2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC)', 'journal': '2017 IEEE 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}