Blind Localization of Mobile Terminals in Urban Scenarios
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Beschreibung
Im Rahmen dieser Dissertation wurde das Problem der Blinden Lokalisierung von Mobilfunkterminals in städtischen Gebieten untersucht. Lokalisierung von Mobilfunkterminals stellt prinzipiell kein neues Themengebiet dar. Es sind die Randbedingungen, z.B.”blinde Lokalisierung“ und ”urbanes Gelände“, die dieses Thema in eine neuartige und wenig erforschte Aufgabenstellung verwandeln. Als erstes wird daher in der Arbeit eine detaillierte Beschreibung und Klassifikation der vorliegenden Lokalisierungsaufgabe präsentiert. Die Besonderheit des entwickelten Lokalisierungsverfahrens besteht darin, dass es eine spezielle Eigenschaft des Mobilfunkkanals explizit ausnutzt. Diese Eigenschaft ist in der drahtlosen Kommunikation, beim Radar und vielen anderen funkbasierten Technologien als Mehrwegeausbreitung bekannt. Es ist naheliegend, dass die zeitlich-räumliche Struktur des Mobilfunkkanals, mit anderen Worten die Verteilung der Mehrwegekomponenten, positionsrelevante Information des Mobilfunkterminals enthält. Diese Information reicht allerdings nicht aus, um eine eindeutige Positionsschätzung des Mobiles zu gewährleisten. Zusätzliche Information über die Geometrie der umliegenden Reflektoren, d.h. ihre Position, Maße, Orientierung, in Kombination mit dem Ray-Tracing-Algorithmus erlauben, den Informationsmangel zu überwinden.
Der wichtigste Beitrag dieser Arbeit ist das Framework für Lokalisierung der Mobilfunkterminals. Es stellt eine flexible und adaptive Prozedur bestehend aus zwei Bearbeitungsschritten dar. Im ersten Schritt erfolgt die Berechnung der Likelihood-Funktion, für die zwei Definitionen vorgeschlagen worden sind. Sie wurden jeweils als M-type und probabilistische Likelihood-Funktion bezeichnet. Ihre Unterschiede, Vor- und Nachteile in der Anwendung usw. werden anhand synthetischer Daten im Laufe der numerischen Untersuchungen aufgezeigt. Dabei werden die synthetischen Daten mit Hilfe einer eigens dafür entwickelten experimentellen Umgebung generiert. Diese Umgebung besteht zum einen aus einem Modell des Mobilfunkkanals, welches mit dem Ray-Tracing-Algorithmus realisiert ist. Zum anderen beinhaltet sie ein Fehlermodell der Messung, welches verschiedene Störfaktoren berücksichtigt, die jeden Messprozess begleiten.
Die eigentliche Positionsschätzung erfolgt im zweiten Bearbeitungschritt des Lokalisierungsframeworks. Es werden Bayessche und Fischersche Formalismen vorgestellt. Dabei wird insbesondere die rekursive Schätzung in den Mittelpunkt gestellt. Sie ermöglicht es, die Information über die Parameter oder Zustände eines dynamischen Systems in Echtzeit, d.h. nach jeder Beobachtung, zu extrahieren. Somit ist sie für Lokalisierungs- und Trackinganwendungen sehr gut geeignet. Zwei Bayessche rekursive Schätzverfahren wurden implementiert, um das bewegte Mobilfunkterminal zu verfolgen. SIR Filter, ein Einzielansatz, ist das erste Verfahren, während das zweite Verfahren, das sogenannte MHT, das Mehrzielpendant representiert.
Es wurde weiterhin eine optionale Vorverarbeitungsprozedur entwickelt, die die Verfolgung von den Parametern der Mehrwegekomponenten über die Zeit beinhaltet. Im Prinzip wird dadurch die Detektionswahrscheinlichkeit der gemessenen Mehrwegekomponenten erhöht, während die entsprechende Falschalarmrate reduziert wird.
Die bei der blinden Lokalisierung erreichbare Genauigkeit wurde anhand von CRLB analysiert.
Anschließend wurde das Framework für Lokalisierung der Mobilfunkterminals an Messdaten verifiziert. Die Daten hierfür wurden mit einem MIMO Channelsounder System aufgenommen.
Autor*in
Vadim Algeier
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Framework Mobilfunkterminal blinde Lokalisierung