基于机器学习的5G室内定位方法

摘要

提出了一种适用于5G数字化室内分布式系统的通用室内定位方法。该方法首先采集数字化室分天线与终端(UE)之间的信道状态信息(Channel State Information,CSI),其次在时域和频域对CSI进行预处理,得到有效的CSI幅值,然后为减少CSI的重复采样和计算复杂度,构建灰色预测模型GM(1.1)对采集到的CSI样本值进行预测,生成新的CSI序列,最后采用机器学习算法构建室内信号传播模型,即CSI与距离之间的非线性关系,并结合多个天线完成定位。