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摘要
由于5G通信网络具有结构异常庞大以及干扰情况异常复杂多变的特征，5G的空口资源调度将面临巨大挑战。基站准确获取用户位置不仅是许多应用场景的基本功能需求，还能指导基站在资源调度过程中有意识地规避或者抑制同频干扰，从而进一步提高系统容量。针对传统定位算法存在效率低，计算复杂度高等问题，提出利用介质访问控制（MAC）层自然产生的资源调度信息作为位置指纹的创新思路，通过去相关技术构建指纹数据集，并利用深度学习拟合MAC层调度信息与用户位置之间的高度非线性关系，使基站在不产生额外信令开销的情况下实现多用户定位。实验结果表明，所提出的方法在定位精度为10m时，可以实现90%以上的定位准确率，能够满足5G的定位要求。
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