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摘要：本文呈现的各个方面可使得ML模块能够将RF指纹与波束方向和或波束特征相关联以改善RF指纹的唯一性。在一个方面，网络实体可从一个或多个无线设备接收多个第一RF指纹，该多个第一RF指纹中的每个第一RF指纹与至少一个定向特征和位置相关联。该网络实体可接收基于与UE相关联的或由该UE捕获的至少一个第二RF指纹来确定该UE的位置的请求。该网络实体可至少部分地基于将该至少一个第二RF指纹与该多个第一RF指纹中的至少一个RF指纹相匹配来估计该UE的该位置。
主权项：1.一种用于在网络实体处进行无线通信的装置，所述装置包括：存储器；至少一个收发器；和至少一个处理器，所述至少一个处理器通信地连接到所述存储器和所述至少一个收发器，所述至少一个处理器被配置为：从一个或多个无线设备接收多个第一射频RF指纹，所述多个第一RF指纹中的每个第一RF指纹与至少一个定向特征和位置相关联；接收基于与用户装备UE相关联的或由所述UE捕获的至少一个第二RF指纹来确定所述UE的位置的请求；以及至少部分地基于将所述至少一个第二RF指纹与所述多个第一RF指纹中的至少一个RF指纹相匹配来估计所述UE的所述位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 高通股份有限公司 基于波束的启用机器学习的RF指纹（RFFP）定位
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