ABSTRACT I detta dokument föreslås en ny fingeravtrycksbaserad lokaliseringsteknik, som är tillämplig för positionering av användarutrustning (UES) i cellulära kommunikationsnät såsom LTE-systemet (long-termevolution). Denna teknik använder en unik kartläggning mellan egenskaperna hos en radiokanal formulerad som en fingeravtryck vektor och en geografisk plats. En funktionsextraktionsalgoritm används för att välja kanalparametrar med icke-redundant information som beräknas från LTE-nedlänksignalerna. En feedfore neural nätverk med inmatning av fingeravtryck vektorer och utgången av UE: s kända platser utbildas och används av UEs för att uppskatta deras positioner. Resultaten av experiment som utförts i ett LTE-system i drift visar att genom att endast använda en LTE eNodeB ger den föreslagna tekniken ett medianfelavstånd på 6 respektive 75 meter i inomhus- respektive utomhusmiljöer. Denna lokaliseringsteknik är tillämplig i de fall där det globala navigationssatellitsystemet (GNSS) är otillgängligt, t.ex. i inomhusmiljöer eller i tätortsscenarier med tätt fördelade skyskrapor som kraftigt blockerar line-of-sight-vägarna mellan en UE-satellit och GNSS-satelliter. INDEX TERMS Långsiktig evolution, fingeravtryck, radioutbredning, kanalimpulsrespons, multipatkomponent, funktionsextrahering, neurala nätverk, lokalisering av användarutrustning.
I REF används en funktionsextraheringsalgoritm för att välja kanalparametrar med icke-redundant information som beräknas från LTE-nedlänksignalerna.
Neural-Network-Assisted UE Localization Using Radio-Channel Fingerprints in LTE Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}