MUSIC-Net

新的MUSIC-Net框架通过深度学习和共形预测增强近场多用户定位

研究人员开发了MUSIC-Net，一个用于无线系统中精确近场多用户定位的深度学习框架。该框架集成了两阶段MUltiple SIgnal Classification (MUSIC) 方法，以有效处理具有视距（LoS）和非视距（NLoS）信号的复杂多径环境。通过嵌入MUSIC对象，MUSIC-Net可以直接估计用户位置，无需单独的参数估计或路径关联，并结合了分割共形预测（SCP）为这些估计提供统计保证的置信区域。