Webbläsaren som du använder stöds inte av denna webbplats. Alla versioner av Internet Explorer stöds inte längre, av oss eller Microsoft (läs mer här: * https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-365/windows/end-of-ie-support).

Var god och använd en modern webbläsare för att ta del av denna webbplats, som t.ex. nyaste versioner av Edge, Chrome, Firefox eller Safari osv.

Default user image.

Bo Bernhardsson

Modellering och styrning av osäkra system. Programdirektör för masterprogrammet i maskininlärning, system och styrning.

Default user image.

ML-Enabled Outdoor User Positioning in 5G NR Systems via Uplink SRS Channel Estimates

Författare

  • Andre Ráth
  • Dino Pjanić
  • Bo Bernhardsson
  • Fredrik Tufvesson

Redaktör

  • Michele Zorzi
  • Meixia Tao
  • Walid Saad

Summary, in English

Cellular user positioning is a promising service provided by Fifth Generation New Radio (5G NR) networks. Besides, Machine Learning (ML) techniques are foreseen to become an integrated part of 5G NR systems improving radio performance and reducing complexity. In this paper, we investigate ML techniques for positioning using 5G NR fingerprints consisting of uplink channel estimates from the physical layer channel. We show that it is possible to use Sounding Reference Signals (SRS) channel fingerprints to provide sufficient data to infer user position. Furthermore, we show that small fully-connected moderately Deep Neural Networks, even when applied to very sparse SRS data, can achieve successful outdoor user positioning with meter-level accuracy in a commercial 5G environment.

Avdelning/ar

  • MAX IV-laboratoriet
  • LTH profilområde: AI och digitalisering
  • Kommunikationsteknologi
  • LU profilområde: Naturlig och artificiell kognition
  • LTH profilområde: Teknik för hälsa
  • Institutionen för reglerteknik
  • ELLIIT: the Linköping-Lund initiative on IT and mobile communication

Publiceringsår

2023

Språk

Engelska

Sidor

2215-2220

Publikation/Tidskrift/Serie

IEEE International Conference on Communications

Volym

2023-May

Dokumenttyp

Konferensbidrag

Förlag

IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Ämne

  • Telecommunications

Nyckelord

  • 5G
  • beamforming
  • deep neural network
  • localization
  • machine learning
  • positioning
  • radio access network
  • sounding reference signal

Conference name

2023 IEEE International Conference on Communications, ICC 2023

Conference date

2023-05-28 - 2023-06-01

Conference place

Rome, Italy

Status

Published

Forskningsgrupp

  • Communications Engineering

ISBN/ISSN/Övrigt

  • ISSN: 1550-3607
  • ISBN: 9781538674628