基于卷积神经网络的5G蜂窝网络无线定位方法

摘要：

5G蜂窝网络发展迅猛,其覆盖面积将逐渐增大,因此使用5G蜂窝网络进行定位是有研究潜力的研究方向.本文提出一种新的深度学习技术来实现高效、高精度和低占用的定位,以代替传统指纹定位过程中繁重的指纹库生成以及距离计算.该方法建立了一个特殊的卷积神经网络,并根据5G天线信号的接收信号强度指示、相位和到达角等特征量,选择合适的输入数据格式构造样本组建训练集,对该卷积神经网络进行训练.训练得到的卷积神经网络可以替代指纹定位中的庞大指纹库,非常有利于直接在5G移动设备端实现定位.虽然卷积神经网络在训练过程中需要大量时间,但在训练完毕后直接进行分类定位的速度非常快,可以保障定位实现的实时性.本文所实现的卷积神经网络权重与偏置所占内存不到0.5 MB,且能够在实际应用环境中以95％的定位准确率以及0.1 m的平均定位精度实现高精度定位.

关键词：深度学习、卷积神经网络、接收信号强度指示、相位、到达角

所属期刊栏目：37

分类号：TN96

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;上海交通大学-龙湖智慧空间联合实验室项目;深圳市科技创新委员会承接国家重大科技项目

在线出版日期：2022-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共18页

页码：1228-1245