[论文解读] Novel Massive MIMO Channel Sounding Data Applied to Deep Learning-based Indoor Positioning

Maximilian Arnold, Jakob Hoydis+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 8, 2018

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 14被引用 42

一句话总结

论文提出一种新型低成本的大规模 MIMO 通道信道测量架构，能够在不同带宽和环境中测量多天线 CSI，并展示基于 DL 的 3D 室内定位，在有 LOS 时达到亚米级精度，在 NLoS 时约为 95 cm。

ABSTRACT

With a significant increase in area throughput, Massive MIMO has become an enabling technology for fifth generation (5G) wireless mobile communication systems. Although prototypes were built, an openly available dataset for channel impulse responses to verify assumptions, e.g. regarding channel sparsity, is not yet available. In this paper, we introduce a novel channel sounder architecture, capable of measuring multiantenna and multi-subcarrier channel state information (CSI) at different frequency bands, antenna geometries and propagation environments. The channel sounder has been verified by evaluation of channel data from first measurements. Such datasets can be used to study various deep-learning (DL) techniques in different applications, e.g., for indoor user positioning in three dimensions, as is done in this paper. Not only we do achieve an accuracy better than 75 cm for line of sight (LoS), as is comparable to state-of-the-art conventional positioning techniques, but also obtain similar precision for the more challenging case of non-line of sight (NLoS). Further extensive indoor/outdoor measurement campaigns will provide a more comprehensive open CSI dataset, tagged with positions, for the scientific community to further test various algorithms.

研究动机与目标

• 激发公开获得、带有 CSI 标签且带有 GPS 坐标的数据集的需求，以评估 Massive MIMO 的性能和 DL 应用。
• 设计一个灵活、低成本的通道信道测量器，能够在 sub-6 GHz 频段和各种天线几何结构下工作。
• 确保稳定性、可重复性，以及足够的覆盖范围，以创建可用的 CSI 数据库。
• 展示利用收集的 CSI 数据进行初步 DL 基于室内 3D 定位的结果。
• 为带有位置信息标记的公开 CSI 数据集打下基础，以便更广泛的算法测试。

提出的方法

• 提出一种将多天线信号通过低损耗频分复用方案合并到单一 ADC 链的通道信道测量器，以降低射频前端的复杂度。
• 在多个频带（1.25, 2.35, 3.75 GHz）下工作，每个子带带宽为 20 MHz，具备 1024 个 OFDM 子载波。
• 从测量期间存储的原始 I/Q 采样离线估计每个子载波、每个天线的 CSI。
• 使用外部时钟确保接收链路的频率对齐，并进行离线 DSP 以获得通道系数。
• 通过发送带有嵌入位置信息的 OFDM 载波，收集带位置信息的 CSI 数据集，并将它们存储到数据库以供 DL 实验。
• 通过健全性检查和 MRC 增益验证稳定性与硬件缺陷，以确认信道测量器的可用性。

实验结果

研究问题

• RQ1 一个灵活、低成本的信道测量仪是否能够在不同带宽和环境下可靠地测量多天线 CSI？
• RQ2 信道测量仪随着时间和硬件缺陷的稳定性与可重复性如何？
• RQ3 在有 LOS 和 NLoS 场景下，DL 模型将来自 Massive MIMO 通道的 CSI 映射到 3D 室内位置的能力有多强？
• RQ4 在单 ADC 架构和子带复用的条件下，覆盖范围和 SNR 的极限是什么？
• RQ5 是否有潜力创建一个公开的带有 CSI 标签的数据集，用于评估通道特性和基于 DL 的定位方法？

主要发现

• 该信道测量器实现了一个稳定且频率对齐的接收机，SNR 通常约为 25 dB，相关性在 10 分钟内超过 0.8。
• 随着天线增加观察到的 MRC 增益表明硬件缺陷仅对性能有极小的约束，验证了信道测量器的有用性。
• 基于 DL 的室内定位在 LoS 场景下平均 3D 误差约 75 cm，优于一些最先进的方法。
• 在 NLoS 情况下，定位误差上升至约 95 cm，但在挑战性环境下仍然相当准确。
• 初步试验表明 64-天线 CSI 可以被神经网络利用，从所有子载波的 CSI 预测 3D 位置，采用结构化的 CNN-DNN 架构。
• 该工作支持公开的带有位置信息标记的 CSI 数据库用于更广泛的算法测试的可行性。