Positionsbestimmung mit IEEE 802.11az

Standorte per Deep Learning bestimmen

8. Mai 2023, 08:00 Uhr | Von Dr. Ahmad Saad, Florent Busnoult und Nadia Shivarova, Harry Schubert
Anhand von WLAN-Kanalzustandsinformationen (Fingerabdrücken), gesammelt an verschiedenen Orten in einem Funknetzwerk, lässt sich mittels Deep Learning der Standort einer WLAN-Station schätzen. In einer Anleitung wird der Weg aufgezeigt
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Anhand von WLAN-Kanalzustandsinformationen, gesammelt an verschiedenen Orten in einem Funknetzwerk, lässt sich mittels Deep Learning der Standort einer WLAN-Station schätzen. In einer Anleitung wird der Weg der Datensynthese aufgezeigt, die als Basis für die Planung eines Prototyps dienen kann.

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Literatur

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[10] Soltani, M.; Pourahmadi, V.; Mirzaei, A. und Sheikhzadeh, H.: Deep Learning–Based Channel Estimation. IEEE Communications Letters, 2019, H. 4, S. 652– 655.


  1. Standorte per Deep Learning bestimmen
  2. Datenaufbereitung
  3. Bau eines Prototyps
  4. Literatur


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