电讯技术

作者：雷继兆,李潇楠,秦浩

单位：(1.中国航天科技集团东方红卫星移动通信有限公司,北京 100086;2.西安电子科技大学 综合业务网国家重点实验室,西安 710071)

关键词：5G；多用户定位；资源调度；深度学习；

基金：国家自然科学基金面上项目(62071354)

由于5G通信网络具有结构异常庞大以及干扰情况异常复杂多变的特征，5G的空口资源调度面临着巨大挑战。基站准确获取用户位置不仅是许多应用场景的基本功能需求，还能指导基站在资源调度过程中有意识地规避或者抑制同频干扰，从而进一步提高系统容量。针对传统定位算法存在效率低、计算复杂度高等问题，提出利用介质访问控制(Media Access Control,MAC)层自然产生的资源调度信息作为位置指纹的思路，通过去相关技术构建指纹数据集，并利用深度学习拟合MAC层调度信息与用户位置之间的高度非线性关系，使基站在不产生额外信令开销的情况下实现多用户定位。实验结果表明，所提方法在定位精度为?10 m?时可以实现90%以上的定位准确率，能够满足5G的定位要求。

来源：2022年第4期

《电讯技术》期刊编辑部

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