Спасибо Лааксо Микко и Ристо Вихман, исследователям кафедры обработки сигналов и акустики Аалто-университета в Финляндии за то, что поделились новостью о том, что их недавняя статья под названием “Near-field localization using machine learning: an empirical study” доступна на IEEE Xplore. (Для доступа к статье требуется подписка IEEE, но мы не видим ничего плохого в том, чтобы сообщить людям, что они могут найти DOI на sci-hub и получить её бесплатно).
Работа, описанная в статье, использует 7 RTL-SDR-устройств, сигналы тактовых частот которых соединены между собой. В сочетании с калибровкой источника шума это приводит к согласованному SDR. Затем они обучают глубокую нейронную сеть (DNN) для выполнения локализации ближнего поля с использованием массива антенн. Если вам интересно, у нас есть собственный 5-канальный согласованный SDR под названием “KrakenSDR“, который вскоре будет запущен на краудфандинг. Аннотация гласит:
Методы оценки пассивной локализации ближнего поля были изучены в значительной мере в исследованиях по обработке сигналов. Такие методы локализации находят применение в различных областях, например в медицинской визуализации. Однако методы, основанные на стандартной модели сигнала ближнего поля, могут быть неточными в реальных условиях из-за недостатков самой модели и аппаратных несовершенств. Ожидается, что методы оценки на основе глубокой нейронной сети (DNN), обученные на сигналах неидеального массива датчиков, смогут превзойти альтернативы, основанные на модели. В этой работе оцениватель на основе DNN обучается и валидируется на наборе реально измеренных данных. Ряд измерений проводился с использованием недорогого мультканального программно-определяемого радиоприёмника (SDR), что делает неидеальности более заметными. Результаты показывают, что локализационный оцениватель на основе DNN явно превосходит сопоставимый метод, основанный на модели.
В статье отмечается, что код, использованный в экспериментах, имеет открытый исходный код и доступен на GitHub.
Если вам интересно, мы также опубликовали о предыдущей работе Лааксо по формированию луча с фазово когерентным 21-канальным RTL-SDR-массивом ещё в феврале.
Источник:
