Tarkempaa ja nopeampaa sijaintitietoa 5G:llä

Itseohjautuvista ajoneuvoista älykkäisiin jakelujärjestelmiin, modernit kaupunkien innovaatiot perustuvat tarkkaan ja ajantasaiseen sijaintitietoon.

Viidennen sukupolven (5G) mobiiliverkot tarjoavat suurta nopeutta ja reagointikykyä, mutta kaupunkien rakenteet – kuten rakennukset ja ylikulkusillat – estävät tai heijastavat usein signaaleja, mikä aiheuttaa näköyhteyden puuttumisen (NLOS) virheitä.

Nämä vääristymät voivat työntää sijaintivirheet kymmeniin tai jopa satoihin metreihin. Vaikka nykyisiin ratkaisuihin kuuluu suodatustekniikoita ja syväoppimismalleja, ne ovat usein riippuvaisia suurista tietojoukoista tai ylimääräisestä laitteistosta, mikä rajoittaa niiden tehokkuutta reaaliaikaisissa käyttöönotoissa.

Näiden jatkuvien ongelmien vuoksi on tarve paikannusmenetelmille, jotka pystyvät tuottamaan tarkkoja tuloksia käyttämällä vain 5G-tukiasematietoja – erityisesti kaupunkien NLOS-ympäristöissä.

Tämän kaupunkihaasteen ratkaisemiseksi Pekingin teknillisen korkeakoulun ja China Mobilen insinööritiimi kehitti uuden algoritmisen kehyksen, joka julkaistiin äskettäin Satellite Navigation -lehdessä.

Menetelmä hyödyntää virtuaalisia tukiasemia – ohjelmiston luomia solmuja, jotka on johdettu todellisista 5G-mittauksista – käyttäjän sijaintiarvioiden tarkentamiseen ilman ulkoisten anturien käyttöä.

Kenttätestit ja vertailuaineistot osoittivat sen edut ja osoittivat sen olevan tehokas ja skaalautuva vaihtoehto erittäin tarkkaan 5G-paikannukseen.

Sekä avoimen lähdekoodin aineistoissa että Pekingissä tehdyssä kaupunkitestiympäristössä algoritmi osoitti jopa 21 %:n parannuksen paikannustarkkuudessa perinteisiin malleihin verrattuna ja ylitti Levenberg–Marquardt-algoritmin lyhentämällä laskenta-aikaa yli 75 %.

”Tavoitteenamme oli puuttua kaupungin signaalikaaokseen kevyellä ja helposti käyttöönotettavalla ratkaisulla”, sanoo tutkimuksen pääkirjoittaja Song Bao. ”Virtuaaliset tukiasemat antavat meille jo olemassa olevan tiedon – raaka 5G data – kanssa työskentelyn jo olemassa olevan tiedon – kanssa, samalla kun älykäs suodatus pitää mallimme tehokkaana ja vakaana.” Yhteiskirjoittaja Wang Bo lisäsi: ”Uskomme, että tämä työ avaa oven seuraavan tason paikannuspalveluihin monimutkaisissa kaupunkitiloissa ilman uutta infrastruktuuria tai massiivisia koulutusaineistoja. Se on eteenpäin yhteensopiva ratkaisu tulevaisuuden älykaupungeille.”

Tämä tekee siitä ihanteellisen sovelluksille, kuten autonomisille ajoneuvoille, logistiikkaroboteille ja pelastushenkilöstölle, jotka navigoivat monimutkaisissa kaupunkimaisemissa. Sen reaaliaikaiset ominaisuudet tukevat myös matalan latenssin palveluita, kuten lisättyä todellisuutta ja älykästä liikennettä.

Tuleva kehitys keskittyy algoritmin tarkentamiseen useammilla havaintotietotyypeillä säilyttäen samalla sen nopean ja kevyen arkkitehtuurin, mikä tuo erittäin tarkat 5G-paikannuspalvelut entistä lähemmäksi arkipäivän todellisuutta.

Aiheesta aiemmin:

Virittäydy 3D-tulostetun antennitekniikan mahdollisuuksiin

Optisella langattomalla ei ehkä enää ole esteitä

Mobiiliverkkojen linkit tuottavat sadekarttoja