湖南理工学院信息科学与工程学院;华中师范大学物理科学与技术学院;
随着智能反射表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)反射单元数量的增加以及定位范围的扩大，数据维度和计算复杂度也逐渐增大。普通的RIS辅助定位算法已经无法满足高维度和高强度计算的需求。随着深度学习等人工智能技术的发展，众多学者关注用深度学习进行定位。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广且高度依赖数据量等优点，可以有效解决数据维度大以及计算量大等问题。考虑视距(Line of Sight, LoS)链路和非视距(Non-Line of Sight, NLoS)链路都存在和仅存在NLoS的定位场景下，引入深度学习技术，采用指纹定位的方法采集位置信息，将其输入到基于多头注意力机制(Multi-Head Attention, MHA)的Transformer网络模型中进行训练，实现RIS辅助定位，挖掘信道状态信息(Channel State Information, CSI)与用户位置之间的映射关系，研究三维场景下RIS辅助定位的定位精度。
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基本信息:
DOI：
中图分类号:TN929.5
引用信息:
[1]谢文武,袁婷,张海洋等.基于智能反射表面的单站智能定位算法研究[J].无线电工程,2024,54(03):557-564.
基金信息:
湖南省研究生科研创新项目(QL20230275,CX20231220); 湖南省大学生创新创业项目(S202310543040)~~