Neural Positioning Without External Reference

Till-Yannic Müller

doi:10.1109/twc.2026.3729365

Neural Positioning Without External Reference

2026-09-01

0

PRE

AI

DOI：10.1109/twc.2026.3729365

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基于信道状态信息（CSI）的用户设备（UE）神经网络定位方法——即神经网络定位——是一种用于实现高精度设备外UE定位的有前景的方法。大多数现有方法使用来自外部参考定位系统的高精度位置标签作为训练标签来训练神经网络，即专门用于获取训练位置标签的辅助高精度定位系统，这需要昂贵的硬件，并且难以在大面积区域获取标签。在本文中，我们提出了一种新颖的神经网络定位流程，避免了对外部参考定位系统的需求。我们的方法仅使用设备外获取的CSI和商业现成（COTS）机器人平台（如扫地机器人）上执行的相对位移指令来训练定位网络——这种方法能够以低成本在大面积区域训练高精度的神经网络定位功能。我们在三种真实场景中评估了我们的方法，从小的视距（LoS）区域到较大的非视距（NLoS）环境，使用了在IEEE 802.11 Wi-Fi和5G新无线电（NR）系统中获取的CSI测量数据。我们的实验表明，所提出的神经网络定位流程在UE定位精度上接近于需要外部获取的高精度真实位置标签进行训练的最先进方法。

Keyword:

Channel-state information

IEEE 802.11 Wi-Fi

neural positioning

real-world measurements

relative displacements

testbeds

user localization

5G New Radio (NR)

Neural Positioning Without External Reference

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