tuzsutТруды учебных заведений связиProceedings of Telecommunication Universities1813-324X2712-8830СПбГУТ10.31854/1813-324X-2024-10-5-62-90DUMKWFtuzsut-629Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, ФОТОНИКА, ПРИБОРОСТРОЕНИЕ И СВЯЗЬELECTRONICS, PHOTONICS, INSTRUMENTATION AND COMMUNICATIONSКомплекс моделей позиционирования устройств в сетях шестого поколения. Часть 2. Обзор алгоритмов и оценка точностиA Set of Models for Device Positioning in Sixth Generation Networks. Part 2. Review of Algorithms and Accuracy Assessmenthttps://orcid.org/0000-0002-5358-1895ФокинГ. А.FokinG. A.

доктор технических наук, доцент, профессор кафедры радиосвязи и вещания Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

fokin.ga@sut.ruСанкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-БруевичаРоссияThe Bonch-Bruevich Saint Petersburg State University of TelecommunicationsRussian Federation2024071120241055078Copyright © Фокин Г.А., 20242024Фокин Г.А.Fokin G.A.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tuzs.sut.ru/jour/article/view/629Актуальность

Актуальность. Настоящая работа является второй частью цикла, посвященного исследованию комплекса моделей позиционирования в сетях шестого поколения терагерцового диапазона, и решает задачи систематизации алгоритмов и оценки точности определения местоположения пользовательского устройства в зависимости от конфигурации и размерности антенной решетки на базовой станции.

Цель

Цель. В рамках обозначенной в первой части цикла научной проблемы поиска средств достижения дециметровой точности оценок координат, выполненный в настоящем исследовании анализ моделей оценки точности, обзор алгоритмов и путей их оптимизации, а также численный эксперимент служит цели обоснования используемой конфигурации и размерности антенной решетки на базовой станции.

Методом исследования является аналитический обзор состояния проблемы по актуальным научным публикациям, концептуальное моделирование, категориальный подход, экспертное комбинирование, сопоставительный анализ, формализация, математическое и имитационное моделирование.

Решение / результаты

Решение / результаты. Приводятся модели оценки точности позиционирования в сетях 6G терагерцового диапазона, формализуется взаимосвязь первичных измерений и оценок координат для многопозиционного и однопозиционного определения местоположения в ближней и дальней зоне. Выполняется обзор алгоритмов геометрического определения местоположения и позиционирования с обучением для случаев одноэтапной и двухэтапной обработки; анализируется специфика реализации алгоритмов одновременного отслеживания и построения карты. Приводится анализ особенностей оптимизации алгоритмов в режимах оффлайн и онлайн. Средствами имитационного моделирования выполняется оценка точности для сценария территориального распределения с прямой видимостью с идеальной синхронизацией.

Новизна

Новизна. Средствами имитационного моделирования научно обосновано достижение дециметровой точности оценок координат и ориентации в 1° в терагерцовом диапазоне для модели дальней зоны при использовании полосы 1 ГГц и составного массива антенной решетки из более чем полутысячи элементов.

Теоретическая значимость заключается в установлении зависимости точности оценок координат и ориентации устройства от конфигурации и размерности антенной решетки на базовой станции.

Практическая значимость разработанной имитационной модели заключается в численном обосновании пределов точности позиционирования устройства в сетях шестого поколения в зависимости от используемой на базовой станции антенной решетки для заданного сценария.

Relevance

Relevance. This work is the second part of a series devoted to the study of a set of positioning models in sixth-generation terahertz networks and solves the problems of systematizing algorithms and assessing the accuracy of determining the location of a user device depending on the configuration and size of the antenna array at the base station.

Purpose

Purpose. Within the framework of the scientific problem of searching for means of achieving decimeter accuracy of coordinate estimates, outlined in the first part of the cycle, the analysis of accuracy assessment models, a review of algorithms and ways of their optimization, as well as a numerical experiment, performed in this study serve the purpose of justifying the configuration and dimensions of the antenna array used at the base station.

The research method is an analytical review of the state of the problem based on current scientific publications, conceptual modeling, categorical approach, expert combination, comparative analysis, formalization, mathematical and simulation modeling.

Solution / results

Solution / results. The paper presents models for assessing the accuracy of positioning in 6G terahertz networks, formalizes the relationship between primary measurements and coordinate estimates for multi-position and single-position positioning in the near and far zones. It provides an overview of algorithms for geometric positioning and positioning with training for cases of one-stage and two-stage processing; analyzes the specifics of implementing algorithms for simultaneous tracking and map construction. It provides an analysis of the features of optimizing algorithms in offline and online modes. Simulation modeling is used to assess the accuracy for a scenario of territorial distribution with direct visibility and ideal synchronization.

Novelty

Novelty. Using simulation modeling tools, the achievement of decimeter accuracy of coordinate and orientation estimates of 1° in the terahertz range for a far-field model using a 1 GHz band and a composite antenna array of more than half a thousand elements has been scientifically substantiated.

The theoretical significance lies in establishing the dependence of the accuracy of coordinate and orientation estimates of the device on the configuration and dimensions of the antenna array at the base station.

The practical significance of the developed simulation model lies in the numerical justification of the limits of device positioning accuracy in sixth-generation networks depending on the antenna array used at the base station for a given scenario.

позиционированиеориентациятерагерцовый диапазонсети 6Gсоставной массив антенной решеткиточность оценки координат и ориентациинижняя граница Крамера ‒ Раоинформационная матрица Фишераpositioningorientationterahertz range6G networkscomposite antenna arraycoordinate and orientation estimation accuracyCramer ‒ Rao lower boundFisher information matrixнаучная статья подготовлена в рамках прикладных научных исследований СПбГУТ, регистрационный но-мер 1023031600087-9-2.2.4;2.2.5;2.2.6;1.2.1;2.2.3 в ЕГИСУ НИОКТР.ReferencesФокин Г.А. Комплекс моделей позиционирования устройств в сетях шестого поколения. Часть 1. Обзор методов и постановка задачи. Труды учебных заведений связи. 2024. Т. 10. № 4. С. 73‒98. DOI:10.31854/1813-324X-2024-10-4-73-98. EDN:FTOVZJFokin G. A Set of Models for Device Positioning in Sixth Generation Networks. Part 1. Methods Survey and Problem Statement. Proceedings of Telecommunication Universities. 2024;10(4):73‒98. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2024-10-4-73-98. EDN:FTOVZJChen H., Sarieddeen H., Ballal T., Wymeersch H., Alouini M.-S., Al-Naffouri T.Y. A Tutorial on Terahertz-Band Localization for 6G Communication Systems // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2022. Vol. 24. Iss. 3. PP. 1780‒1815. DOI:10.1109/COMST.2022.3178209Chen H., Sarieddeen H., Ballal T., Wymeersch H., Alouini M.-S., Al-Naffouri T.Y. A Tutorial on Terahertz-Band Localization for 6G Communication Systems. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2022;24(3):1780‒1815. DOI:10.1109/COMST.2022.3178209Garcia N., Wymeersch H., Larsson E.G., Haimovich A.M., Coulon M. Direct Localization for Massive MIMO // IEEE Transactions on Signal Processing. 2017. Vol. 65. Iss. 10. PP. 2475‒2487. DOI:10.1109/TSP.2017.2666779Garcia N., Wymeersch H., Larsson E.G., Haimovich A.M., Coulon M. Direct Localization for Massive MIMO. IEEE Transactions on Signal Processing. 2017;65(10):2475‒2487. DOI:10.1109/TSP.2017.2666779Shen Y., Win M.Z. Fundamental Limits of Wideband Localization–Part I: A General Framework // IEEE Transactions on Information Theory. 2010. Vol. 56. Iss. 10. PP. 4956‒4980. DOI:10.1109/TIT.2010.2060110Shen Y., Win M.Z. Fundamental Limits of Wideband Localization–Part I: A General Framework. IEEE Transactions on Information Theory. 2010;56(10):4956‒4980. DOI:10.1109/TIT.2010.2060110Shen Y., Wymeersch H., Win M.Z. Fundamental Limits of Wideband Localization. Part II: Cooperative Networks // IEEE Transactions on Information Theory. 2010. Vol. 56. Iss. 10. PP. 4981‒5000. DOI:10.1109/TIT.2010.2059720Shen Y., Wymeersch H., Win M.Z. Fundamental Limits of Wideband Localization. Part II. Cooperative Networks. IEEE Transactions on Information Theory. 2010;56(10):4981‒5000. DOI:10.1109/TIT.2010.2059720Shahmansoori A., Garcia G.E., Destino G., Seco-Granados G., Wymeersch H. 5G Position and Orientation Estimation through Millimeter Wave MIMO // Proceedings of the Globecom Workshops (GC Wkshps, San Diego, USA, 06‒10 December 2015). IEEE, 2015. PP. 1‒6. DOI:10.1109/GLOCOMW.2015.7413967Shahmansoori A., Garcia G.E., Destino G., Seco-Granados G., Wymeersch H. 5G Position and Orientation Estimation through Millimeter Wave MIMO. Proceedings of the Globecom Workshops, GC Wkshps, 06‒10 December 2015, San Diego, USA. IEEE, 2015. p.1‒6. DOI:10.1109/GLOCOMW.2015.7413967Shahmansoori A., Garcia G.E., Destino G., Seco-Granados G., Wymeersch H. Position and Orientation Estimation through Millimeter-Wave MIMO in 5G Systems // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17. Iss. 3. PP. 1822‒1835. DOI:10.1109/TWC.2017.2785788Shahmansoori A., Garcia G.E., Destino G., Seco-Granados G., Wymeersch H. Position and Orientation Estimation Through Millimeter-Wave MIMO in 5G Systems. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018;17(3):1822‒1835. DOI:10.1109/TWC.2017.2785788Abu-Shaban Z., Zhou X., Abhayapala T., Seco-Granados G., Wymeersch H. Error Bounds for Uplink and Downlink 3D Localization in 5G Millimeter Wave Systems // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018. Vol. 17. Iss. 8. PP. 4939‒4954. DOI:10.1109/TWC.2018.2832134Abu-Shaban Z., Zhou X., Abhayapala T., Seco-Granados G., Wymeersch H. Error Bounds for Uplink and Downlink 3D Localization in 5G Millimeter Wave Systems. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2018;17(8):4939‒4954. DOI:10.1109/TWC.2018.2832134Abu-Shaban Z., Wymeersch H., Zhou X., Seco-Granados G., Abhayapala T. Random-Phase Beamforming for Initial Access in Millimeter-Wave Cellular Networks // Proceedings of the Global Communications Conference (GLOBECOM, Washington, USA, 04‒08 December 2016). IEEE, 2016. PP. 1-6. DOI:10.1109/GLOCOM.2016.7842197Abu-Shaban Z., Wymeersch H., Zhou X., Seco-Granados G., Abhayapala T. Random-Phase Beamforming for Initial Access in Millimeter-Wave Cellular Networks. Proceedings of the Global Communications Conference, GLOBECOM, 04‒08 December 2016, Washington, USA. IEEE; 2016. p.1‒6. DOI:10.1109/GLOCOM.2016.7842197Abu-Shaban Z., Wymeersch H., Abhayapala T., Seco-Granados G. Single-Anchor Two-Way Localization Bounds for 5G mmWave Systems // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2020. Vol. 69. Iss. 6. PP. 6388‒6400. DOI:10.1109/TVT.2020.2987039Abu-Shaban Z., Wymeersch H., Abhayapala T., Seco-Granados G. Single-Anchor Two-Way Localization Bounds for 5G mmWave Systems. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2020;69(6):6388‒6400. DOI:10.1109/TVT.2020.2987039Wymeersch H., Denis B. Beyond 5G Wireless Localization with Reconfigurable Intelligent Surfaces // Proceedings of the International Conference on Communications (ICC, Dublin, Ireland, 07‒11 June 2020). IEEE, 2020. PP. 1‒6. DOI:10.1109/ICC40277.2020.9148744Wymeersch H., Denis B. Beyond 5G Wireless Localization with Reconfigurable Intelligent Surfaces. Proceedings of the International Conference on Communications, ICC, 07‒11 June 2020, Dublin, Ireland. IEEE; 2020. p.1‒6. DOI:10.1109/ICC40277.2020.9148744Elzanaty A., Guerra A., Guidi F., Alouini M.-S. Reconfigurable Intelligent Surfaces for Localization: Position and Orientation Error Bounds // IEEE Transactions on Signal Processing. 2021. Vol. 69. PP. 5386‒5402. DOI:10.1109/TSP.2021.3101644Elzanaty A., Guerra A., Guidi F., Alouini M.-S. Reconfigurable Intelligent Surfaces for Localization: Position and Orientation Error Bounds. IEEE Transactions on Signal Processing. 2021;69:5386‒5402. DOI:10.1109/TSP.2021.3101644Elzanaty A., Guerra A., Guidi F., Dardari D., Alouini M.-S. Toward 6G Holographic Localization: Enabling Technologies and Perspectives // IEEE Internet of Things Magazine. 2023. Vol. 6. Iss. 3. PP. 138‒143. DOI:10.1109/IOTM.001.2200218Elzanaty A., Guerra A., Guidi F., Dardari D., Alouini M.-S. Toward 6G Holographic Localization: Enabling Technologies and Perspectives. IEEE Internet of Things Magazine. 2023;6(3):138‒143. DOI:10.1109/IOTM.001.2200218Keykhosravi K., Keskin M.F., Seco-Granados G., Wymeersch H. SISO RIS-Enabled Joint 3D Downlink Localization and Synchronization // Proceedings of the International Conference on Communications (Montreal, Canada, 14‒23 June 2021). IEEE, 2021. PP. 1‒6. DOI:10.1109/ICC42927.2021.9500281Keykhosravi K., Keskin M.F., Seco-Granados G., Wymeersch H. SISO RIS-Enabled Joint 3D Downlink Localization and Synchronization. Proceedings of the International Conference on Communications, 14‒23 June 2021, Montreal, Canada. IEEE; 2021. p.1‒6. DOI:10.1109/ICC42927.2021.9500281Huang C., Hu S., Alexandropoulos G.C., Zappone A., Zappone A., Yuen C., et al. Holographic MIMO Surfaces for 6G Wireless Networks: Opportunities, Challenges, and Trends // IEEE Wireless Communications. 2020. Vol. 27. Iss. 5. PP. 118‒125. DOI:10.1109/MWC.001.1900534Huang C., Hu S., Alexandropoulos G.C., Zappone A., Zappone A., Yuen C., et al. Holographic MIMO Surfaces for 6G Wireless Networks: Opportunities, Challenges, and Trends. IEEE Wireless Communications. 2020;27(5):118‒125. DOI:10.1109/MWC.001.1900534Basar E., Yildirim I., Kilinc F. Indoor and Outdoor Physical Channel Modeling and Efficient Positioning for Reconfigurable Intelligent Surfaces in mmWave Bands // IEEE Transactions on Communications. 2021. Vol. 69. Iss. 12. PP. 8600‒8611. DOI:10.1109/TCOMM.2021.3113954Basar E., Yildirim I., Kilinc F. Indoor and Outdoor Physical Channel Modeling and Efficient Positioning for Reconfigurable Intelligent Surfaces in mmWave Bands. IEEE Transactions on Communications. 2021;69(12):8600‒8611. DOI:10.1109/TCOMM.2021.3113954He J., Jiang F., Keykhosravi K., Kokkoniemi J., Wymeersch H., Juntti M. Beyond 5G RIS mmWave Systems: Where Communication and Localization Meet // IEEE Access. 2022. Vol. 10. PP. 68075‒68084. DOI:10.1109/ACCESS.2022.3186510He J., Jiang F., Keykhosravi K., Kokkoniemi J., Wymeersch H., Juntti M. Beyond 5G RIS mmWave Systems: Where Communication and Localization Meet. IEEE Access. 2022;10:68075‒68084. DOI:10.1109/ACCESS.2022.3186510Wymeersch H. A Fisher Information Analysis of Joint Localization and Synchronization in near Field // Proceedings of the International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops, Dublin, Ireland, 07‒11 June 2020). IEEE, 2020. PP. 1‒6. DOI:10.1109/ICCWorkshops49005.2020.9145059Wymeersch H. A Fisher Information Analysis of Joint Localization and Synchronization in near Field. Proceedings of the International Conference on Communications Workshops, ICC Workshops, 07‒11 June 2020, Dublin, Ireland. IEEE, 2020. p.1‒6. DOI:10.1109/ICCWorkshops49005.2020.9145059Nazari M.A., Seco-Granados G., Johannisson P., Wymeersch H. 3D Orientation Estimation with Multiple 5G mmWave Base Stations // Proceedings of the Conference on Communications (Montreal, Canada, 14‒23 June 2021). IEEE, 2021. PP. 1‒6. DOI:10.1109/ICC42927.2021.9500778Nazari M.A., Seco-Granados G., Johannisson P., Wymeersch H. 3D Orientation Estimation with Multiple 5G mmWave Base Stations. Proceedings of the International Conference on Communications, 14‒23 June 2021 Montreal, Canada. IEEE; 2021. p.1‒6. DOI:10.1109/ICC42927.2021.9500778Chepuri S.P., Leus G., van der Veen A.-J. Rigid Body Localization Using Sensor Networks // IEEE Transactions on Signal Processing. 2014. Vol. 62. Iss. 18. PP. 4911‒4924. DOI:10.1109/TSP.2014.2336621Chepuri S.P., Leus G., van der Veen A.-J. Rigid Body Localization Using Sensor Networks. IEEE Transactions on Signal Processing. 2014;62(18):4911‒4924. DOI:10.1109/TSP.2014.2336621Wen F., Wymeersch H., Peng B., Tay W.P., So H.C., Yang D. A survey on 5G massive MIMO localization // Digital Signal Processing. 2019. Vol. 94. PP. 21–28. DOI:10.1016/j.dsp.2019.05.005Wen F., Wymeersch H., Peng B., Tay W.P., So H.C., Yang D. A survey on 5G massive MIMO localization. Digital Signal Processing. 2019;94:21–28. DOI:10.1016/j.dsp.2019.05.005Фокин Г.А. Разработка и оценка методов позиционирования приемопередатчиков в системах когнитивного радио 6G // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2024. Т. 18. № 6. С. 4‒20. DOI:10.36724/2072-8735-2024-18-6-4-20. EDN:KVNDXUFokin G.A. Development and evaluation of transceiver positioning methods in 6G cognitive radio systems. T-Comm. 2024;18(6):4‒20. (in Russ.) DOI:10.36724/2072-8735-2024-18-6-4-20. EDN:KVNDXUSchmidt R. Multiple emitter location and signal parameter estimation // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986. Vol. 34. Iss. 3. PP. 276‒280. DOI:10.1109/TAP.1986.1143830Schmidt R. Multiple emitter location and signal parameter estimation. IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986;34(3):276‒280. DOI:10.1109/TAP.1986.1143830Fortunati S., Grasso R., Gini F., Greco M.S., LePage K. Single snapshot DOA estimation by using compressed sensing // EEURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2014. Vol. 1. Iss. 120. PP. 1–17. DOI:10.1186/1687-6180-2014-120Fortunati S., Grasso R., Gini F., Greco M.S., LePage K. Single snapshot DOA estimation by using compressed sensing. EEURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2014;1(120):1–17. DOI:10.1186/1687-6180-2014-120Wan L., Sun Y., Sun L., Ning Z., Rodrigues J.J.P.C. Deep Learning Based Autonomous Vehicle Super Resolution DOA Estimation for Safety Driving // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021. Vol. 22. Iss. 7. PP. 4301‒4315. DOI:10.1109/TITS.2020.3009223Wan L., Sun Y., Sun L., Ning Z., Rodrigues J.J.P.C. Deep Learning Based Autonomous Vehicle Super Resolution DOA Estimation for Safety Driving. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2021;22(7):4301‒4315. DOI:10.1109/TITS.2020.3009223Dardari D., Chong C.-C., Win M. Threshold-Based Time-of-Arrival Estimators in UWB Dense Multipath Channels // IEEE Transactions on Communications. 2008. Vol. 56. Iss. 8. PP. 1366‒1378. DOI:10.1109/TCOMM.2008.050551Dardari D., Chong C.-C., Win M. Threshold-Based Time-of-Arrival Estimators in UWB Dense Multipath Channels. IEEE Transactions on Communications. 2008;56(8):1366‒1378. DOI:10.1109/TCOMM.2008.050551Giorgetti A., Chiani M. Time-of-Arrival Estimation Based on Information Theoretic Criteria // IEEE Transactions on Signal Processing. 2013. Vol. 61. Iss. 8. PP. 1869‒1879. DOI:10.1109/TSP.2013.2239643Giorgetti A., Chiani M. Time-of-Arrival Estimation Based on Information Theoretic Criteria. IEEE Transactions on Signal Processing. 2013;61(8):1869‒1879. DOI:10.1109/TSP.2013.2239643Jiang F., Ge Y., Zhu M., Wymeersch H. High-dimensional Channel Estimation for Simultaneous Localization and Communications // Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference (WCNC, Nanjing, China, 29 March ‒ 01 April 2021). IEEE, 2021. PP. 1‒6. DOI:10.1109/WCNC49053.2021.9417496Jiang F., Ge Y., Zhu M., Wymeersch H. High-dimensional Channel Estimation for Simultaneous Localization and Communications. Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference, WCNC, 29 March ‒ 01 April 2021, Nanjing, China. IEEE; 2021. p.1‒6. DOI:10.1109/WCNC49053.2021.9417496Fei Z., Li B., Yang S., Xing C., Chen H., Hanzo L. A Survey of Multi-Objective Optimization in Wireless Sensor Networks: Metrics, Algorithms, and Open Problems // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017. Vol. 19. Iss. 1. PP. 550‒586. DOI:10.1109/COMST.2016.2610578Fei Z., Li B., Yang S., Xing C., Chen H., Hanzo L. A Survey of Multi-Objective Optimization in Wireless Sensor Networks: Metrics, Algorithms, and Open Problems. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2017;19(1):550‒586. DOI:10.1109/COMST.2016.2610578Koike-Akino T., Wang P., Pajovic M., Sun H., Orlik P.V. Fingerprinting-Based Indoor Localization with Commercial MMWave WiFi: A Deep Learning Approach // IEEE Access. 2020. Vol. 8. PP. 84879‒84892. DOI:10.1109/ACCESS.2020.2991129Koike-Akino T., Wang P., Pajovic M., Sun H., Orlik P.V. Fingerprinting-Based Indoor Localization With Commercial MMWave WiFi: A Deep Learning Approach. IEEE Access. 2020;8:84879‒84892. DOI:10.1109/ACCESS.2020.2991129Vieira J., Leitinger E., Sarajlic M., Li X., Tufvesson F. Deep convolutional neural networks for massive MIMO fingerprint-based positioning // Proceedings of the 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC, Montreal, Canada, 08‒13 October 2017). IEEE, 2017. PP. 1‒6. DOI:10.1109/PIMRC.2017.8292280Vieira J., Leitinger E., Sarajlic M., Li X., Tufvesson F. Deep convolutional neural networks for massive MIMO finger-print-based positioning. Proceedings of the 28th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications, PIMRC, 08‒13 October 2017, Montreal, Canada. IEEE; 2017. p.1‒6. DOI:10.1109/PIMRC.2017.8292280Mateos-Ramos J.M., Song J., Wu Y., Häger C., Keskin M.F., Yajnanarayana V., et al. End-to-End Learning for Integrated Sensing and Communication // Proceedings of the International Conference on Communications (Seoul, Republic of Korea, 16‒20 May 2022). IEEE, 2022. PP. 1942‒1947. DOI:10.1109/ICC45855.2022.9838308Mateos-Ramos J.M., Song J., Wu Y., Häger C., Keskin M.F., Yajnanarayana V., et al. End-to-End Learning for Integrated Sensing and Communication. Proceedings of the International Conference on Communications, 16‒20 May 2022, Seoul, Republic of Korea. IEEE; 2022. p.1942‒1947. DOI:10.1109/ICC45855.2022.9838308Wu Y., Gustavsson U., Amat A.G.I., Wymeersch H. Low Complexity Joint Impairment Mitigation of I/Q Modulator and PA Using Neural Networks // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2022. Vol. 40. Iss. 1. PP. 54‒64. DOI:10.1109/JSAC.2021.3126024Wu Y., Gustavsson U., Amat A.G.I., Wymeersch H. Low Complexity Joint Impairment Mitigation of I/Q Modulator and PA Using Neural Networks. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2022;40(1):54‒64. DOI:10.1109/JSAC.2021.3126024Alzahed A.M., Mikki S.M., Antar Y.M.M. Nonlinear Mutual Coupling Compensation Operator Design Using a Novel Electromagnetic Machine Learning Paradigm // IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters. 2019. Vol. 18. Iss. 5. PP. 861‒865. DOI:10.1109/LAWP.2019.2903787Alzahed A.M., Mikki S.M., Antar Y.M.M. Nonlinear Mutual Coupling Compensation Operator Design Using a Novel Electromagnetic Machine Learning Paradigm. IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters. 2019;18(5):861‒865. DOI:10.1109/LAWP.2019.2903787Wu Y., Song J., Häger C., Gustavsson U., i Amat A.G., Wymeersch H. Symbol-Based Over-the-Air Digital Predistortion Using Reinforcement Learning // Proceedings of the International Conference on Communications (Seoul, Republic of Korea, 16‒20 May 2022). IEEE, 2022. PP. 2615‒2620. DOI:10.1109/ICC45855.2022.9839091Wu Y., Song J., Häger C., Gustavsson U., Graell i Amat A., Wymeersch H. Symbol-Based Over-the-Air Digital Predistortion Using Reinforcement Learning. Proceedings of the International Conference on Communications, 16‒20 May 2022, Seoul, Republic of Korea. IEEE; 2022. p.2615‒2620. DOI:10.1109/ICC45855.2022.9839091Kase Y., Nishimura T., Ohgane T., Ogawa Y., Kitayama D., Kishiyama Y. DOA Estimation of Two Targets with Deep Learning // Proceedings of the 15th Workshop on Positioning, Navigation and Communications (WPNC, Bremen, Germany, 25‒26 October 2018). 2018. PP. 1‒5. DOI:10.1109/WPNC.2018.8555814Kase Y., Nishimura T., Ohgane T., Ogawa Y., Kitayama D., Kishiyama Y. DOA Estimation of Two Targets with Deep Learning. Proceedings of the 15th Workshop on Positioning, Navigation and Communications, WPNC, 25‒26 October 2018, Bremen, Germany. 2018. p.1‒5. DOI:10.1109/WPNC.2018.8555814Barthelme A., Utschick W. A Machine Learning Approach to DoA Estimation and Model Order Selection for Antenna Arrays With Subarray Sampling // IEEE Transactions on Signal Processing. 2021. Vol. 69. PP. 3075‒3087. DOI:10.1109/TSP.2021.3081047Barthelme A., Utschick W. A Machine Learning Approach to DoA Estimation and Model Order Selection for Antenna Arrays With Subarray Sampling. IEEE Transactions on Signal Processing. 2021;69:3075‒3087. DOI:10.1109/TSP.2021.3081047Dvorecki N., Bar-Shalom O., Banin L., Amizur Y. A machine learning approach for Wi-Fi RTT ranging // Proceedings of the International Technical Meeting of The Institute of Navigation (Hyatt Regency Reston Reston, Virginia, USA, 28 – 31 January 2019). 2019. PP. 435–444. DOI:10.33012/2019.16702Dvorecki N., Bar-Shalom O., Banin L., Amizur Y. A machine learning approach for Wi-Fi RTT ranging. Proceedings of the International Technical Meeting of the Institute of Navigation, 28–31 January 2019, Reston, USA. 2019. p.435–444. DOI:10.33012/2019.16702Wymeersch H., Marano S., Gifford W.M., Win M.Z. A Machine Learning Approach to Ranging Error Mitigation for UWB Localization // IEEE Transactions on Communications. 2012. Vol. 60. Iss. 6. PP. 1719‒1728. DOI:10.1109/TCOMM.2012.042712.110035Wymeersch H., Marano S., Gifford W.M., Win M.Z. A Machine Learning Approach to Ranging Error Mitigation for UWB Localization. IEEE Transactions on Communications. 2012;60(6):1719‒1728. DOI:10.1109/TCOMM.2012.042712.110035Jiang C., Shen J., Chen S., Chen Y., Liu D., Bo Y. UWB NLOS/LOS Classification Using Deep Learning Method // IEEE Communications Letters. 2020. Vol. 24. Iss. 10. PP. 2226‒2230. DOI:10.1109/LCOMM.2020.2999904Jiang C., Shen J., Chen S., Chen Y., Liu D., Bo Y. UWB NLOS/LOS Classification Using Deep Learning Method. IEEE Communications Letters. 2020;24(10):2226‒2230. DOI:10.1109/LCOMM.2020.2999904Guo X., Li L., Ansari N., Liao B. Knowledge Aided Adaptive Localization via Global Fusion Profile // IEEE Internet of Things Journal. 2018. Vol. 5. Iss. 2. PP. 1081‒1089. DOI:10.1109/JIOT.2017.2787594Guo X., Li L., Ansari N., Liao B. Knowledge Aided Adaptive Localization via Global Fusion Profile. IEEE Internet of Things Journal. 2018;5(2):1081‒1089. DOI:10.1109/JIOT.2017.2787594Burghal D., Ravi A.T., Rao V., Alghafis A.A., Molisch A.F. A comprehensive survey of machine learning based localization with wireless signals // arXiv:2012.11171. 2020. DOI:10.48550/arXiv.2012.11171Burghal D., Ravi A.T., Rao V., Alghafis A.A., Molisch A.F. A comprehensive survey of machine learning based localization with wireless signals. arXiv:2012.11171. 2020. DOI:10.48550/arXiv.2012.11171Studer C., Medjkouh S., Gonultaş E., Goldstein T., Tirkkonen O. Channel Charting: Locating Users Within the Radio Environment Using Channel State Information // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 47682‒47698. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2866979Studer C., Medjkouh S., Gonultaş E., Goldstein T., Tirkkonen O. Channel Charting: Locating Users within the Radio Environment Using Channel State Information. IEEE Access. 2018;6:47682‒47698. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2866979Фокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств в сверхплотных сетях радиодоступа V2X/5G с использованием расширенного фильтра Калмана // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 4. С. 45‒59. DOI:10.31854/1813-324X-2020-6-4-45-59. EDN:PYHUMZFokin G., Vladyko A. The Vehicles Positioning in Ultra-Dense 5G/V2X Radio Access Networks Using the Extended Kalman Filter. Proceedings of Telecommunication Universities. 2020;6(4):45‒59. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2020-6-4-45-59. EDN:PYHUMZФокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств с комплексированием дальномерных, угломерных и инерциальных измерений в расширенном фильтре Калмана // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 2. С. 51‒67. DOI:10.31854/1813-324X-2021-7-2-51-67. EDN:AIEESOFokin G., Vladyko A. Vehicles Positioning with the Fusion of Time of Arrival, Angle of Arrival and Inertial Measurements in the Extended Kalman Filter. Proceedings of Telecommunication Universities. 2021;7(2):51‒67. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2021-7-2-51-67. EDN:AIEESOКиреев А.В., Фокин Г.А. Оценка точности локального позиционирования мобильных устройств с помощью радиокарт и инерциальной навигационной системы // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 4. С. 54–62. EDN:YMIHOIKireev A., Fokin G. Accuracy Evaluation of Local Positioning by Radiomap Building and Inertial Navigation System. Proceedings of Telecommunication Universities. 2017;3(4):54‒62. (in Russ.) EDN:YMIHOIGustafsson F. Particle filter theory and practice with positioning applications // IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2010. Vol. 25. Iss. 7. PP. 53‒82. DOI:10.1109/MAES.2010.5546308Gustafsson F. Particle filter theory and practice with positioning applications. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine. 2010;25(7):53‒82. DOI:10.1109/MAES.2010.5546308Durrant-Whyte H., Bailey T. Simultaneous localization and Mapping: Part I // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. Vol. 13. Iss. 2. PP. 99‒110. DOI:10.1109/MRA.2006.1638022Durrant-Whyte H., Bailey T. Simultaneous localization and mapping: part I. IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006;13(2):99‒110. DOI:10.1109/MRA.2006.1638022Bailey T., Durrant-Whyte H. Simultaneous localization and mapping (SLAM): part II // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006. Vol. 13. Iss. 3. PP. 108‒117. DOI:10.1109/MRA.2006.1678144Bailey T., Durrant-Whyte H. Simultaneous localization and mapping (SLAM): part II. IEEE Robotics & Automation Magazine. 2006;13(3):108‒117. DOI:10.1109/MRA.2006.1678144Yassin A., Nasser Y., Al-Dubai A.Y., Awad M. MOSAIC: Simultaneous Localization and Environment Mapping Using mmWave Without A-Priori Knowledge // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 68932‒68947. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2879436Yassin A., Nasser Y., Al-Dubai A.Y., Awad M. MOSAIC: Simultaneous Localization and Environment Mapping Using mmWave Without A-Priori Knowledge. IEEE Access. 2018;6:68932‒68947. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2879436Barneto C.B., Riihonen T., Turunen M., Koivisto M., Talvitie J., Valkama M. Radio-based Sensing and Indoor Mapping with Millimeter-Wave 5G NR Signals // Proceedings of the International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS, Tampere, Finland, 02‒04 June 2020). 2020. PP. 1‒5. DOI:10.1109/ICL-GNSS49876.2020.9115568Barneto C.B., Riihonen T., Turunen M., Koivisto M., Talvitie J., Valkama M. Radio-based Sensing and Indoor Mapping with Millimeter-Wave 5G NR Signals. Proceedings of the International Conference on Localization and GNSS, ICL-GNSS, 02‒04 June 2020, Tampere, Finland. 2020. p.1‒5. DOI:10.1109/ICL-GNSS49876.2020.9115568Фокин Г.А. Процедуры выравнивания лучей устройств 5G NR // Электросвязь. 2022. № 2. С. 26‒31. DOI:10.34832/ELSV.2022.27.2.003. EDN:GWPZQHFokin G.A. Beam alignment procedures for 5G NR devices. Elektrosvyaz. 2022;2:26‒31. (in Russ.) DOI:10.34832/ELSV.2022.27.2.003. EDN:GWPZQHДворников С.В., Фокин Г.А., Аль-Одхари А.Х., Федоренко И.В. Оценка влияния свойств сигнала PRS LTE на точность позиционирования // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2017. № 4. С. 94‒103. EDN:YQWNLJDvornikov S.V., Fokin G.A., Al-Odhari A.Kh., Fedorenko I.V. Assessing the influence of PRS LTE signal properties on positioning accuracy. Voprosy radioelektroniki. Seriya: Tekhnika televideniya. 2017;4:94‒103. (in Russ.) EDN:YQWNLJФокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 1. Конфигурация сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 2. С. 48‒63. DOI:10.31854/1813-324X-2022-8-2-48-63. EDN:OEXILAFokin G. Model of 5G NR Precision Metro Network Positioning Technology. Part 1. Configuration of PRS Signals. Proceedings of Telecommunication Universities. 2022;8(2):48‒63. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2022-8-2-48-63. EDN:OEXILAФокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 2. Обработка сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 3. С. 80‒99. DOI:10.31854/1813-324X-2022-8-3-80-99. EDN:BRJHYGFokin G.A. Model of 5G NR Precision Metro Network Positioning Technology. Part 2. PRS Signal Processing. Proceedings of Telecommunication Universities. 2022;8(3):80‒99. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2022-8-3-80-99. EDN:BRJHYGДворников С.В., Фокин Г.А., Аль-Одхари А.Х., Федоренко И.В. Исследование зависимости значения геометрического фактора снижения точности от топологии пунктов приема // Вопросы радиоэлектроники. Серия: Техника телевидения. 2018. № 2. С. 99‒104. EDN:XRZIXBDvornikov S.V., Fokin G.A., Al-Odhari A.Kh., Fedorenko I.V. Study of the dependence of the value of the geometric factor of reducing accuracy on the topology of receiving points. Voprosy radioelektroniki. Seriya: Tekhnika televideniya. 2018;2:99‒104. (in Russ.) EDN:XRZIXBЛазарев В.О., Фокин Г.А. Оценка точности позиционирования источника радиоизлучения разностно-дальномерным и угломерным методами. Часть 1 // Труды учебных заведений связи. 2019. Т. 5. № 2. С. 88‒100. DOI:10.31854/1813-324X-2019-5-2-88-100. EDN:FFMJWILazarev V., Fokin G. Positioning Accuracy Evaluation of Radio Emission Sources Using Time Difference of Arrival and Angle of Arrival Methods. Part 1. Proceedings of Telecommunication Universities. 2019;5(2):88‒100. (in Russ.) DOI:10.31854/ 1813-324X-2019-5-2-88-100. EDN:FFMJWIФокин Г.А., Лазарев В.О. Оценка точности позиционирования источника радиоизлучения разностно-дальномерным и угломерным методами. Часть 2. 2D-моделирование // Труды учебных заведений связи. 2019. Т. 5. № 4. С. 65–78. DOI:10.31854/1813-324X-2019-5-4-65-78. EDN:RJHISCFokin G., Lazarev V. Positioning Accuracy Evaluation of Radio Emission Sources Using Time Difference of Arrival and Angle of Arrival Methods. Part 2. 2D-Simulation. Proceedings of Telecommunication Universities. 2019;5(4):65‒78. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2019-5-4-65-78. EDN:RJHISCФокин Г.А., Лазарев В.О. Оценка точности позиционирования источника радиоизлучения разностно-дальномерным и угломерным методами. Часть 3. 3D-моделирование // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 2. С. 87‒102. DOI:10.31854/1813-324X-2020-6-2-87-102. EDN:FKSYIZFokin G., Lazarev V. Positioning Accuracy Evaluation of Radio Emission Sources Using Time Difference of Arrival and Angle of Arrival Methods. Part 3. 3D-Simulation. Proceedings of Telecommunication Universities. 2020;6(2):87‒102. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2020-6-2-87-102. EDN:FKSYIZФокин Г.А. Сетевое позиционирование 5G и вероятностные модели оценки его точности // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 12. С. 4‒17. EDN:DQRXIKFokin G.A. 5G network positioning and probabilistic models for assessing its accuracy. T-Comm. 2020;14(12):4‒17. (in Russ.) EDN:DQRXIKФокин Г.А. Комплекс моделей и методов позиционирования устройств в сетях пятого поколения. Дис. ... докт. техн. наук. СПб.: СПбГУТ, 2021. 499 с. EDN:PQMSQXFokin G.A. A Set of Models and Methods for Positioning Devices in Fifth-Generation Networks. D.Sc Thesis. St. Petersburg: The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications Publ.; 2021. 499 p. (in Russ.) EDN:PQMSQXФокин Г.А. Методика идентификации прямой видимости в радиолиниях сетей мобильной связи 4-го поколения с пространственной обработкой сигналов // Труды Научно-исследовательского института радио. 2013. № 3. С. 78‒82. EDN:RVFDCVFokin G.A. Methodology for identifying line of sight in radio links of 4th generation mobile communication networks with spatial signal processing. Proceedings of the Radio Research Institute. 2013;3:78‒82. (in Russ.) EDN:RVFDCVФокин Г.А. Имитационное моделирование процесса распространения радиоволн в радиолиниях сетей мобильной связи 4-го поколения с пространственной обработкой сигналов // Труды Научно-исследовательского института радио. 2013. № 3. С. 83‒89. EDN:RVFDDFFokin G.A. Simulation modeling of the process of radio wave propagation in radio links of 4th generation mobile communication networks with spatial signal processing. Proceedings of the Radio Research Institute. 2013;3:83‒89. (in Russ.) EDN:RVFDDFФокин Г.А. Процедуры позиционирования в сетях 5G // Вестник связи. 2021. № 11. С. 2‒8. EDN:DEFMNYFokin G.A. Positioning procedures in 5G networks. Vestnik sviazy. 2021;11:2‒8. (in Russ.) EDN:DEFMNYFaisal A., Sarieddeen H., Dahrouj H., Al-Naffouri T.Y., Alouini M.-S. Ultramassive MIMO Systems at Terahertz Bands: Prospects and Challenges // IEEE Vehicular Technology Magazine. 2020. Vol. 15. Iss. 4. PP. 33‒42. DOI:10.1109/MVT.2020.3022998Faisal A., Sarieddeen H., Dahrouj H., Al-Naffouri T.Y., Alouini M.-S. Ultramassive MIMO Systems at Terahertz Bands: Prospects and Challenges. IEEE Vehicular Technology Magazine. 2020;15(4):33‒42. DOI:10.1109/MVT.2020.3022998Stratidakis G., Boulogeorgos A.-A.A., Alexiou A. A cooperative localization-aided tracking algorithm for THz wireless systems // Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference (WCNC, Marrakesh, Morocco, 15‒18 April 2019). PP. 1‒7. IEEE, 2019. DOI:10.1109/WCNC.2019.8885710Stratidakis G., Boulogeorgos A.-A.A., Alexiou A. A cooperative localization-aided tracking algorithm for THz wireless systems. Proceedings of the Wireless Communications and Networking Conference, WCNC, 15‒18 April 2019, Marrakesh, Morocco. IEEE; 2019. p.1‒7. DOI:10.1109/WCNC.2019.8885710Chen H., Aghdam S.R., Keskin M.F., Wu Y., Lindberg S., Wolfgang A., et al. MCRB-based Performance Analysis of 6G Localization under Hardware Impairments // Proceedings of the International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops, Seoul, Republic of Korea, 16‒20 May 2022). IEEE, 2022. PP. 115‒120. DOI:10.1109/ICCWorkshops53468.2022.9814598Chen H., Aghdam S.R., Keskin M.F., Wu Y., Lindberg S., Wolfgang A., et al. MCRB-based Performance Analysis of 6G Localization under Hardware Impairments. Proceedings of the International Conference on Communications Workshops, ICC Workshops, 16‒20 May 2022, Seoul, Republic of Korea. IEEE; 2022. p.115‒120. DOI:10.1109/ICCWorkshops53468.2022.9814598Фокин Г.А. Модель поиска топологии локальной дальномерной системы позиционирования 5G по заданному геометрическому фактору // Радиотехнические и телекоммуникационные системы. 2021. № 4(44). С. 27‒38. DOI:10.24412/2221-2574-2021-444-27-38. EDN:XHPHAAFokin G.F. Model for searching the topology of range-based local 5G positioning system for a given geometric factor. Radio Engineering and Telecommunication Systems. 2021;4(44):27‒38. (in Russ.) DOI:10.24412/2221-2574-2021-444-27-38. EDN:XHPHAAФокин Г.А., Кучерявый А.Е. Размещение устройств сверхплотной сети в пространстве. Часть 1. Модели и методы геометрического фактора // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Т. 10. № 3. С. 32–59. DOI:10.31854/2307-1303-2022-10-3-32-59. EDN:PUMZTFFokin G., Kucheryavy A. Deployment of ultra dense network devices in space. Part 1. Models and methods of geometric factor. Telecom IT. 2022;10(3):32–59. (in Russ.) DOI:10.31854/2307-1303-2022-10-3-32-59. EDN:PUMZTFФокин Г.А., Кучерявый А.Е. Размещение устройств сверхплотной сети в пространстве. Часть 2. Поиск по критерию геометрического фактора // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Т. 10. № 4. С. 27–37. DOI:10.31854/2307-1303-2022-10-4-27-37. EDN:YVEMNWFokin G., Kucheryavy A.: Deployment of Ultra Dense Network Devices in Space. Part 2. Search Using Geometric Factor. Telecom IT. 2022;10(4):27–37. (in Russ.) DOI:10.31854/2307-1303-2022-10-4-27-37. EDN:YVEMNWLi Y.-N.R., Gao B., Zhang X., Huang K. Beam Management in Millimeter-Wave Communications for 5G and Beyond // IEEE Access. 2020. Vol. 8. PP. 13282‒13293. DOI:10.1109/ACCESS.2019.2963514Li Y.-N.R., Gao B., Zhang X., Huang K. Beam Management in Millimeter-Wave Communications for 5G and Beyond. IEEE Access. 2020;8:13282‒13293. DOI:10.1109/ACCESS.2019.2963514Alkhateeb A., Nam Y.-H., Rahman M.S., Zhang J., Heath R.W. Initial Beam Association in Millimeter Wave Cellular Systems: Analysis and Design Insights // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2017. Vol. 16. Iss. 5. PP. 2807‒2821. DOI:10.1109/TWC.2017.2666806Alkhateeb A., Nam Y.-H., Rahman M.S., Zhang J., Heath R.W. Initial Beam Association in Millimeter Wave Cellular Systems: Analysis and Design Insights. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2017;16(5):2807‒2821. DOI:10.1109/TWC.2017.2666806Qi C., Chen K., Dobre O.A., Li G.Y. Hierarchical Codebook-Based Multiuser Beam Training for Millimeter Wave Massive MIMO // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2020. Vol. 19. Iss. 12. PP. 8142‒8152. DOI:10.1109/TWC.2020.3019523Qi C., Chen K., Dobre O.A., Li G.Y. Hierarchical Codebook-Based Multiuser Beam Training for Millimeter Wave Massive MIMO. IEEE Transactions on Wireless Communications. 2020;19(12):8142‒8152. DOI:10.1109/TWC.2020.3019523Hu A., He J. Position-Aided Beam Learning for Initial Access in mmWave MIMO Cellular Networks // IEEE Systems Journal. 2022. Vol. 16. Iss. 1. PP. 1103‒1113. DOI:10.1109/JSYST.2020.3027757Hu A., He J. Position-Aided Beam Learning for Initial Access in mmWave MIMO Cellular Networks. IEEE Systems Journal. 2022;16(1):1103‒1113. DOI:10.1109/JSYST.2020.3027757Фокин Г.А. Диаграммообразование на основе позиционирования в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона. Часть 1. Модель двух радиолиний // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 4. С. 44‒63. DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-4-44-63. EDN:DIEAKUFokin G. Location Aware Beamforming in Millimeter-Wave Band Ultra-Dense Radio Access Networks. Part 1. Model of Two Links. Proceedings of Telecommunication Universities. 2023;9(4):44‒63. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-4-44-63. EDN:DIEAKUФокин Г.А. Диаграммообразование на основе позиционирования в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона. Часть 2. Модель совокупности радиолиний. Труды учебных заведений связи. Т. 9. № 5. С. 43‒64. DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-5-43-64. EDN:QPZIOKFokin G. Location Aware Beamforming in Millimeter-Wave Band Ultra-Dense Radio Access Networks. Part 2. Model of a Set of Radio Links. Proceedings of Telecommunication Universities. 2023;9(5):43‒64. (in Russ.) DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-5-43-64. EDN:QPZIOKHan C., Chen Y. Propagation Modeling for Wireless Communications in the Terahertz Band // IEEE Communications Magazine. 2018. Vol. 56. Iss. 6. PP. 96‒101. DOI:10.1109/MCOM.2018.1700898Han C., Chen Y. Propagation Modeling for Wireless Communications in the Terahertz Band. IEEE Communications Magazine. 2018;56(6):96‒101. DOI:10.1109/MCOM.2018.1700898Garcia N., Wymeersch H., Slock D.T.M. Optimal Precoders for Tracking the AoD and AoA of a mmWave Path // IEEE Transactions on Signal Processing. 2018. Vol. 66. Iss. 21. PP. 5718‒5729. DOI:10.1109/TSP.2018.2870368Garcia N., Wymeersch H., Slock D.T.M. Optimal Precoders for Tracking the AoD and AoA of a mmWave Path. IEEE Transactions on Signal Processing. 2018;66(21):5718‒5729. DOI:10.1109/TSP.2018.2870368Zhou B., Liu A., Lau V. Successive Localization and Beamforming in 5G mmWave MIMO Communication Systems // IEEE Transactions on Signal Processing. 2019. Vol. 67. Iss. 6. PP. 1620‒1635. DOI:10.1109/TSP.2019.2894789Zhou B., Liu A., Lau V. Successive Localization and Beamforming in 5G mmWave MIMO Communication Systems. IEEE Transactions on Signal Processing. 2019;67(6):1620‒1635. DOI:10.1109/TSP.2019.2894789Björnson E., Wymeersch H., Matthiesen B., Popovski P., Sanguinetti L., de Carvalho E. Reconfigurable Intelligent Surfaces: A signal processing perspective with wireless applications // IEEE Signal Processing Magazine. 2022. Vol. 39. Iss. 2. PP. 135‒158. DOI:10.1109/MSP.2021.3130549Björnson E., Wymeersch H., Matthiesen B., Popovski P., Sanguinetti L., de Carvalho E. Reconfigurable Intelligent Surfaces: A signal processing perspective with wireless applications. IEEE Signal Processing Magazine. 2022;39(2):135‒158. DOI:10.1109/MSP.2021.3130549Фокин Г.А., Кучерявый А.Е., Горбачева Л.С. Программный модуль исследования зависимости точности позиционирования и ориентации устройств в пространстве от размерности антенной решетки на базовой станции в сверхплотных сетях миллиметрового и терагерцового диапазона. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2023682152 от 12.10.2023. Опубл. 23.10.2023. EDN:NIDIYOFokin G.A., Kucheryavy A.E., Gorbacheva L.S. Software Module for Studying the Dependence of the Accuracy of Positioning and Orientation of Devices in Space on the Dimension of the Antenna Array at the Base Station in Ultra-Dense Networks of the Millimeter and Terahertz Range. Patent RU no. 2023682152, 12.10.2023. (in Russ.) EDN:NIDIYOФокин Г.А., Волгушев Д.Б. Модели пространственной селекции при диаграммообразовании на основе позиционирования в сверхплотных сетях радиодоступа миллиметрового диапазона // Компьютерные исследования и моделирование. 2024. Т. 16. № 1. С. 195‒216. DOI:10.20537/2076-7633-2024-16-1-195-216. EDN:ENQMBZFokin G.A., Volgushev D.B. Models of spatial selection in beamforming based on positioning in ultra-dense millimeter-wave radio access networks. Computer Research and Modeling. 2024;16(1):195‒216. DOI:10.20537/2076-7633-2024-16-1-195-216. EDN:ENQMBZ

The authors declare that there are no conflicts of interest present.