Lokaliseringsmedvetenhet i trådlösa nätverk kan möjliggöra många tillämpningar såsom larmtjänster, autonom körning och geografisk routing. Även om det finns många tillgängliga positioneringstekniker, är ingen av dem anpassad för att arbeta med massiva multi-in-multiple-out (MIMO) system, som representerar en ledande 5G-teknik kandidat. I detta dokument diskuterar vi möjliga lösningar för positionering av mobila stationer med hjälp av en vektor av signaler vid basstationen, utrustad med många antenner fördelade över utplaceringsområdet. Vårt huvudsakliga förslag är att använda fingeravtrycksteknik baserad på en vektor av mottagna signalstyrkor. Denna typ av metoder kan fungera i höggradiga multipatmiljöer, och kräver bara en basstation, i motsats till standardomfångsbaserade och vinkelbaserade tekniker. Vi erbjuder också en lösning för fingeravtrycksbaserad positionering baserad på Gaussian process regression, och diskutera huvudsakliga tillämpningar och utmaningar. Index Terms-distribuerade massiva MIMO, positionering, 5G, fingeravtryck, maskininlärning, Gaussian process regression.
I REF, positionering löstes med hjälp av en Gaussian process regressor, som arbetar på en vektor av mottagna signal styrkor genom fingeravtryck.
Fingerprinting-Based Positioning in Distributed Massive MIMO Systems
{'venue': '2015 IEEE 82nd Vehicular Technology Conference (VTC2015-Fall)', 'journal': '2015 IEEE 82nd Vehicular Technology Conference (VTC2015-Fall)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}