RT Conference Proceedings
T1 Localización de usuarios con coordenadas polares.
A1 Luo Chen, Hao Qiang
A1 Khatib, Emil Jatib
A1 Sethi, Deepak
A1 Cruz, Eduardo
A1 Arostegui, Asier
A1 Martín, Raúl
A1 Barco-Moreno, Raquel
K1 Telecomunicaciones
AB Currently, the increase of location aware services and network management has driven the demand for user location estimation schemes, although it is not usually available to operators. Moreover, commercial networks have limited access to specific user related metrics. In general, solutions with Machine Learning (ML) have reached high precisions, but only in a trained scenario, and with difficulties in predicting unseen areas. The approach proposed here solves the above limitation by a reference coordinate conversion, to obtain relative polar positions which create scenario agnostic models, and whose performance is demonstrated using a dataset recollected from a commercial mobile network.
YR 2023
FD 2023
LK https://hdl.handle.net/10630/27561
UL https://hdl.handle.net/10630/27561
LA eng
NO Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital y la Unión Europea - NextGenerationEU, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y el Mecanismo de Recuperación y Resiliencia bajo el proyecto MAORI. Además, también está parcialmente financiado por la Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech., a través de II Plan Propio de Investigación y Transferencia y por el proyecto “Desarrollo de casos de uso para el diseño, optimización y dimensionado de redes móviles – Líneas B1 y D1” (Ref. 8.06/5.59.5705-3 IDEA).
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 19 ene 2026