KR101993211B1 - 목표물을 추적하기 위한 도래각 측위 시스템 - Google Patents
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Abstract
무선 네트워크의 기준 신호들을 사용하여 무선 네트워크 내에서 사용자 장비(UE) 위치들을 결정하기 위한 시스템들 및 방법들이 설명된다. 개시된 시스템들 및 방법들은 무선 시스템의 두 개 이상의 안테나와 연관된 수신 채널들에 의해 제공되는 신호들로부터 생성되는 복수의 동위상 및 직각 위상차(I/Q) 샘플을 이용한다. 수신된 기준 신호 파라미터들에 기초하여 수신 채널들 중 각 수신 채널로부터의 신호들 내에서 기준 신호가 식별된다. 각 수신 채널로부터 식별된 기준 신호에 기초하여, 두 개 이상의 안테나의 베이스라인 및 UE로부터 두 개 이상의 안테나로의 입사 에너지 간 도래각이 결정된다. 그 다음 UE의 위치를 계산하기 위해 도래각이 사용된다. 도래각은 수평 도래각 및/또는 수직 도래각일 수 있다.
Description
관련 출원들의 상호 참조
본 출원은 감소된 감쇠 RF 기술을 사용하여 목표물을 위치상 탐지 및 추적하기 위한 도래각(AOA) 측위 방법 및 시스템이라는 명칭으로 2015년 10월 8일에 출원된 미국 가 출원 번호 62/239,195; 감소된 감쇠 RF 기술을 사용하여 목표물을 위치상 탐지 및 추적하기 위한 도래각(AOA) 측위 방법 및 시스템이라는 명칭으로 2016년 2월 2일에 출원된 미국 가 출원 번호 62/290,087의 혜택을 35 U.S.C. §119(e)에 따라 주장하며, 이들은 각각 그것들 전체가 참조로 본원에 통합된다.
본 출원은 감소된 감쇠 RF 기술을 사용하여 목표물까지의 거리를 측정하고 목표물을 추적 시 다중 경로 완화라는 명칭으로 2012년 8월 3일에 출원된 미국 특허 출원 번호 13/566,993와 관련되며; 이는 감소된 감쇠 RF 기술을 사용하여 목표물까지의 거리를 측정하고 목표물을 추적 시 다중 경로 완화라는 명칭으로 2011년 5월 17일에 출원된 미국 특허 출원 번호 13/109,904, 2012년 11월 6일에 공고된 현재 미국 특허 번호 8,305,215의 부분 계속 출원이며, 이는 감소된 감쇠 RF 기술을 사용하여 목표물을 추적 시 다중 경로 완화를 위한 방법들 및 시스템이라는 명칭으로 2011년 1월 18일에 출원된 미국 특허 출원 번호 13/008,519, 2011년 6월 28일에 공고된 현재 미국 특허 번호 7,969,311의 계속 출원이며, 이는 RF 기술을 사용하여 목표물을 추적 시 감소된 감쇠를 위한 방법들 및 시스템이라는 명칭으로 2009년 7월 14일에 출원된 미국 특허 출원 번호 12/502,809, 2011년 1월 18일에 공고된 현재 미국 특허 번호 7,872,583의 부분 계속 출원이며, 이는 RF 기술을 사용하여 목표물을 추적 시 감소된 감쇠를 위한 방법들 및 시스템이라는 명칭으로 2006년 12월 14일에 출원된 미국 특허 출원 번호 11/610,595, 2006년 12월 14일에 공고된 현재 미국 특허 번호 7,561,048의 계속 출원이며, 이는 다중 대역 RF 기술을 사용하여 목표물을 추적 시 감소된 감쇠를 위한 방법들 및 시스템이라는 명칭으로 2005년 12월 15일에 출원된 미국 가 특허 출원 번호 60/597,649의 혜택을 35 U.S.C. §119(e)에 따라 주장하며, 이들은 그것들 전체가 본원에 참조로 통합된다.
RF 기술을 사용하여 목표물을 추적 시 감소된 감쇠를 위한 방법들 및 시스템이라는 명칭으로 2009년 7월 14일에 출원된 미국 특허 출원 번호 12/502,809, 2011년 1월 18일에 공고된 현재 미국 특허 번호 7,872,583은 또한 감소된 감쇠 RF 기술을 사용하여 목표물을 추적 시 다중 경로 완화를 위한 방법들 및 시스템이라는 명칭으로 2008년 10월 7일에 출원된 미국 가 출원 번호 61/103,270의 혜택을 35 U.S.C. §119(e)에 따라 주장하며, 이들은 그것들 전체가 본원에 참조로 통합된다.
기술분야
본 실시예는 무선 통신 및 무선 네트워크 시스템들 및 RTLS(실시간 위치 추적 서비스)를 포함하여, 목표물의 무선 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 결정을 위한 시스템들에 관한 것이다.
목표물들의 상대 또는 지리학상 위치의 결정을 위한 RF-기반 식별 및 위치 결정-탐지 시스템들은 일반적으로 단일 목표물 또는 목표물들의 그룹들을 추적할 뿐만 아니라, 개체들을 추적하기 위해 사용된다. 종래 위치 결정-탐지 시스템들은 야외 환경에서 위치 결정을 위해 사용되어 왔었다. RF-기반, 전지구 측위 시스템(GPS), 및 관련 GPS들이 통상적으로 사용된다. 그러나, 종래 위치 결정-탐지 시스템들은 폐쇄된(즉, 실내) 환경 뿐만 아니라, 실외에서도 목표물의 위치를 결정할 때 어느 정도 부정확성을 갖는다. 셀룰러 무선 통신 시스템들이 도시 및 거의 실내 환경에서 뛰어난 데이터 커버리지를 제공하지만, 이러한 시스템들의 위치 정확성은 자기 간섭 다중 경로 및 비가시선 전파에 의해 제한된다.
실내 및 실외 위치 정확성은 주로 RF 전파의 물리학, 특히, RF 신호들의 손실/감쇠, 신호 산란 및 반사에 기인한다. 손실/감쇠 및 산란 문제들은 협대역 범위 신호(들)를 채용하고 저 RF 주파수, 예를 들어 VHF 범위 이하에서 운용함으로써, 해결될 수 있었다(관련 미국 특허 번호 7,561,048 참조).
VHF 이하의 주파수에서 다중 경로 현상들(예를 들어, RF 에너지 반사)은 UHF 이상 주파수에서보다 덜 심하지만, 위치-탐색 정확성에 미치는 다중 경로 현상들의 영향은 위치 결정을 산업이 요구하는 것보다 덜 신뢰할 만하게 그리고 덜 정확하게 만든다. 따라서, 협대역 범위 신호(들)를 채용하고 있는 RF-기반 식별 및 위치-탐색 시스템들에서 RF 에너지 반사(즉, 다중 경로 현상들) 효과를 완화하기 위한 방법 및 시스템이 요구된다.
대체로, 종래 RF-기반 식별 및 위치-탐색 시스템들은 다중 경로 완화를 위해 광대역폭 범위 신호들을 채용함으로써, 예를 들어, 광대역 신호 특성을 이용함으로써 다중 경로를 완화한다(S. Salous "90 MHz 대역폭을 이용한 실내 및 실외 UHF 측정(Indoor and Outdoor UHF Measurements with a 90 MHz Bandwidth)", IEEE Colloquium on Propagation Characteristics and Related System Techniques for Beyond Line-of-Sight Radio, 1997, pp. 8/1-8/6). 또한, 위치 결정 정확성 대 요구 ORS 대역폭이 표 1에 제시되는 Chen 외의 특허 US 2011/0124347 A1을 참조하자. 이러한 표에서, 10 미터 정확도를 위해서는 83 MHz 대역폭이 요구된다. 또한, 몇몇 경우에는 공간 다이버시티 및/또는 안테나 다이버시티 기술들이 사용된다.
그러나, 공간 다이버시티는 그것이 필수 인프라스트럭처의 증가로 이어지기 때문에 많은 위치 추적 어플리케이션에서 선택이 되지 않을 수 있다. 유사하게, 안테나 다이버시티는 제한된 값을 갖는데, 이는 보다 낮은 동작 주파수, 예를 들어, VHF에서, 안테나 서브시스템의 물리적 크기가 너무 커지기 때문이다. 적당한 예가 목적물, 사람, 동물 및 개인 용품의 위치를 결정하기 위한 시스템 및 방법이 설명되는 미국 특허 번호 6,788,199이다.
제안된 시스템은 다중 경로를 완화하기 위해 안테나 어레이를 채용한다. 임의로 시스템은 902 MHz 내지 926 MHz 대역의 UHF에서 동작한다. 안테나의 길이는 동작 주파수의 파장 길이에 비례한다는 것이 주지되어 있다. 또한, 안테나 어레이에서 안테나들은 보통 ¼ 또는 ½ 파장 간격이기 때문에 안테나 어레이의 면적은 체적 제곱 대 길이 세제곱 비에 비례한다. 그에 따라, VHF 이하의 주파수에서 안테나 어레이의 크기는 디바이스 휴대성에 크게 영향을 미칠 것이다.
다른 한편으로, 매우 제한된 주파수 스펙트럼으로 인해, 협대역폭 범위 신호는 종래 RF-기반 식별 및 위치-탐색 시스템들에 의해 현재 사용되는 다중 경로 완화 기술들에 적합하지 않다. 그 이유는 다중 경로에 의해 유도되는 범위 신호 왜곡(즉, 신호 변화)이 잡음 존재 시 신뢰할 만하게 검출/처리하기에는 너무 작다는 것이다. 또한, 제한된 대역폭으로 인해 협대역폭 수신기는 지연들 간격이 작을 때 범위 신호 직접 가시선(DLOS) 경로 및 지연된 범위 신호 경로들을 구별할 수 없는데, 이는 협대역폭 수신기는 요구되는 시간 분해능이 작으며, 이는 수신기의 대역폭에 비례(예를 들어, 협대역폭은 착신 신호들에 미치는 효과를 통합)하기 때문이다.
그에 따라, 협대역폭 범위 신호(들)를 사용하고 VHF 이하의 주파수 뿐만 아니라 UHF 대역 이상의 주파수에서 동작하는, 목적물 식별 및 위치-탐색을 위한 다중 경로 완화 방법 및 시스템이 해당 기술분야에서 요구된다.
추적 및 위치 결정 기능 요구는 무선 네트워크들에서 주로 발견된다. 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된, 목적물 식별 및 위치 탐색을 위한 다중 경로 완화 방법들 및 시스템들은 이용가능한 무선 네트워크들의 대부분에서 이용될 수 있다. 그러나, 특정 무선 네트워크들은 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다양한 범위 및 측위 신호로부터 충분히 이익을 얻기 위해서는 무선 네트워크들로 기술들의 통합을 필요로 하는 통신 표준/시스템들을 갖는다. 전형적으로, 이러한 무선 시스템들은 광역 및 대부분 실내 환경에 걸쳐 뛰어난 데이터 커버리지를 제공할 수 있다. 그러나, 이러한 시스템들로 이용가능한 위치 정확성은 자기 간섭, 다중 경로 및 비가시선 전파에 의해 제한된다. 일례로, LTE(Long Term Evolution) 표준에 대한 최근 3 GPP 릴리즈 9 표준 측위 기술들은 다음을 갖는다: 1) 주요 방법으로서 A-GNSS(Assisted Global Navigation Satellite System) 또는 A-GPS(Assisted Global Positioning System); 및 2) 대비책 방법들로서, DL-OTDOA(다운링크 OTDOA)를 포함하는, 개선된 셀-ID(E-CID) 및 OTDOA(관측 도착 시간 차). 이러한 방법들이 현재 필수적인 FCC E911 긴급 위치 요건을 충족할 것이지만, 이러한 위치 방법들의 정확성, 신뢰성 및 이용가능성은 LBS(위치 기반 서비스들) 또는 건물들, 쇼핑몰들, 도시 회랑들 내에서 고도로 정확한 위치 결정을 필요로 하는 RTLS 시스템 사용자들의 요구에 미치지 못한다. 또한, 다음 FCC 911 요건은 기존의 것들보다 엄중하고 A-GNSS(A-GPS)을 제외하고는 기존 기술들/방법들 위치 성능들을 넘을 것이다. A-GNSS(A-GPS) 정확성은 개방 공간에서 매우 양호하나 도시/실외 환경에서 아주 신뢰할 수 없다는 것이 주지되어 있다.
동시에, 다른 기술들/방법들의 정확성은 다중 경로의 효과 및 다른 전파 전파 현상들에 의해 심각한 영향을 받고, 그렇게 함으로써 특정 규제 요건, 이를테면 FCC 911 요건 및 LBS 요건을 충족하지 못하게 만든다. 또한 DL-OTDOA 및 E-CID 위치 결정 기술들/방법들이 아래에 나열된다. U-TDOA 개념은 OTDOA와 유사하나, 전화기의 위치를 계산하기 위해 셀 타워들에 설치된 위치 측정 유닛들(LMU들)을 사용한다. 그것은 원래의 911 요건에 대하여 설계된다(되었다). LMU는 단지 2G GSM 네트워크들 상에만 배포되었고 3G UMTS 네트워크들에 대해서는 주요 하드웨어 업그레이드를 필요로 할 수 있다. U-TDOA는 4G LTE 또는 와이맥스 지원을 위해서는 표준화되지 않았다. 또한, LMU들은 LTE 배포 시에는 사용되지 않는다. 다른 방법들과 같이 U-TDOA 정확성은 다중 경로를 겪는다. LTE 표준화 그룹들은 LMU 추가 하드웨어를 중지하고 DL-OTDOA 이후 U-TDOA, 예를 들어, UL-OTDOA를 만든다. 주의: DL-OTDOA는 릴리즈 9에서 표준화된다.
다음 FCC 911 요건에 대한 다른 컨텐더는 RF 핑거프린팅 방법(들)이다. 이러한 기술은 모든 장소가 고유한 무선 주파수(RF) 시그니처, 이를테면 핑거프린트의 패턴을 갖고 장소는 이웃 셀 신호 세기의 측정치들을 포함하는 고유한 값들의 세트에 의해 식별될 수 있다는 원리에 기초한다. 핑거프린팅은 추가 하드웨어를 필요로 하지 않는다. 그러나, 이러한 기술은 큰 데이터베이스 및 긴 트레이닝 단계를 필요로 한다는 사실을 겪는다. 또한, 진정으로 고유한 사람 핑거프린트들과 달리, RF 전파 현상들로 인해 RF 시그니처는 다수의 상이한 장소에서 반복된다. 뿐만 아니라, 데이터베이스는 날씨를 포함하여 환경이 변화함에 따라 컨디션이 나빠진다, 예를 들어, 시그니처가 빠르게 노화된다. 이는 데이터베이스를 유지하는 작업을 힘들게 만든다. 가청 셀 타워들의 수는 정확성에 상당한 영향을 미친다-적정한 정확성(폴라리스 와이어리스(Polaris wireless)에 의해 주장된 바에 따라, 60미터)을 얻기 위해 다수의(8개 이상의) 타워로부터의 판독치들을 획득할 필요가 있다. 그에 따라, 교외 환경에서 정확성은 100 미터로 저하된다(폴라리스 와이어리스로부터의 폴라리스 와이어리스 위치 결정 기술 개요(Polaris Wireless Location technology overview), 6/29 참조). 또한, 핸드셋 안테나 배향에 따라 추정되는 위치 차이가 상당하다(140%까지)(Tsung-Han Lin 외 Microscopic Examination of an RS Si-Signature-Based Indoor Localization System 참조).
RF 핑거프린팅 데이터베이스 불안전성에는 몇몇 원인이 있지만, 주요 원인들 중 하나는 다중 경로이다. 다중 경로는 매우 동적이고 RF 시그니처를 순간적으로 변경할 수 있다. 구체적으로, 심한 다중 경로, 이를테면 실내 환경에서 - 사람 및 엘리베이터 이동; 가구, 캐비닛들, 장비 자리들의 변경은 상이한 다중 경로 배포를 야기할 것이다, 예를 들어, RF 시그니처에 심각한 영향을 미칠 것이다. 또한, 실내에서 그리고 유사한 환경에서 물리적 장소(3차원 내)의 작은 변경은 RF 시그니처의 상당한 변경을 야기한다. 이는 RF 시그니처를 3차원으로 만드는 다중 경로, 및 ¼ 파의 거리에 걸쳐 상당한 RF 시그니처 변화를 야기하는 단파장의 조합의 결과이다. 따라서, 그러한 환경에서, 데이터베이스에서의 점들의 수는 기하급수적으로 증가되어야 할 것이다.
수신된 신호 세기에 기초하는 것들을 포함하여, 덜 정확한 위치 결정 방법들, 예를 들어, RTT, RTT+CID가 존재한다. 그러나, 후자의 경우, RF 전파 현상들은 무선 네트워크들에서, 미터보다 상당히 적을 수 있는 파장 거리에 걸쳐 신호 세기를 30dB에서 40dB로 다양하게 만든다. 이는 수신된 신호 세기에 기초한 방법들의 정확성 및/또는 신뢰성에 심각한 영향을 미친다. 다시, 모든 이러한 방법의 정확성은 다중 경로를 겪고 있다.
그에 따라, 해당 기술분야에는 무선 네트워크들에 대해 보다 정확하고 신뢰할 만한 추적 및 위치 결정 능이 요구되며, 이는 다중 경로 완화 기술을 통해 달성될 수 있다.
측위 기준 신호들(PRS)은 LTE 3GPP의 릴리즈 9에 추가되었고 OTDOA 측위(다변측정의 유형)를 위해 사용자 장비(UE)에 의해 사용되도록 의도된다. TS 36.211 릴리즈 9 기술 규격서는 제목이 "E-UTRA(Evolved Universal Terrestrial Radio Access); 물리 채널들 및 변조"이다.
언급된 바와 같이, PRS는 다운링크 관측 도착 시간 차(DL-OTDOA) 측위를 위해 UE에 의해 사용될 수 있다. 릴리즈 9 규격서는 또한 인접한 기지국들(eNB들)이 동기화될 것을 필요로 한다. 이는 OTDOA 방법들에 대한 마지막 장애물을 제거한다. PRS는 또한 다수의 eNB의 UE에서의 UE 가청성을 개선한다. 릴리즈 9 규격서는 몇몇 제안이 100ns를 제시하며, eNB 동기화 정확성을 명시하지 않았다는 것에 주의해야 한다. UL-TDOA는 현재 연구 단계에 있고 2011에 표준화될 것으로 예상된다.
릴리즈 9 규격서에 따른 DL-OTDOA 방법은 Chen 외, "LTE 네크워크에서의 UE 측위 방법 및 장치"라는 명칭의 미국 특허 출원 공보 번호 2011/0124347 A1에 상세하게 설명된다. 릴리즈 9 DL-OTDOA는 다중 경로 현상들을 겪는다. 몇몇 다중 경로 완화는 증가된 PRS 신호 대역폭에 의해 달성될 수 있다. 그러나, 이는 결과적으로 UE 위치 결정들 간 스케줄링 복잡성을 증가시키고 시간을 늘인다. 또한, 제한된 동작 대역폭, 이를테면 10 MHz를 갖는 네트워크들에 대해, 가능한 최상의 정확성은 Chen 외의 표 1에 예시된 바와 같이, 약 100 미터이다. 이러한 수들은 최상의 경우의 시나리오에서의 결과들이다. 다른 경우들에서, 특히 DLOS 신호 세기가 반사된 신호(들) 세기와 비교하여 상당히 낮을 때(10 dB - 20 dB), 그것은 위치 결정/범위 지정 오차를 상당히 크게 한다(2배에서 4배로).
Chen 외는 또한 PRS 기반의, 업링크 측위 기준 신호(UL-PRS)로서 지칭되는, UL-TDOA 측위의 이형을 설명한다. Chen 외는 개선된 이웃 셀들의 가청성 및/또는 감소된 스케줄링 복잡성을 제한하나, Chen은 다중 경로 완화를 해결하는 어떤 것도 교시하지 않는다. 결과적으로, Chen 외에 의한 정확성은 DL-OTDOA방법 정확성의 릴리즈 9에 대한 정확성보다 양호하지 않다.
Chen 외에 따르면, DL-OTDOA 및 UL-TDOA 방법들은 실회 환경에 적합하다. Chen 외는 또한 DL-OTDOA 및 UL-TDOA 방법들이 실내 환경, 이를테면 건물들, 캠퍼스들 등에서 잘 수행되지 않는다는 것을 언급한다. 실내 환경에서 이러한 방법들의 열악한 성능을 설명하기 위한 몇몇 이유가 Chen 외에 의해 언급된다. 예를 들어, 실내에서 통상적으로 채용되는 분산형 안테나 시스템들(DAS)에서, 각 안테나는 고유한 ID를 갖지 않는다.
Chen에 따르면, 최종 결과는 릴리즈 9 및 셀 타워 기반, 이를테면 UL-TDOA Chen 외의 시스템들 양자에서, UE 장비는 다수의 안테나를 구별할 수 없다는 것이다. 이러한 현상은 릴리즈 9 및 Chen UL-OTDOA 시스템들에서 채용되는, 다변측정 방법의 사용을 막는다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Chen 외는 하드웨어 및 새로운 네트워크 신호들을 기존 실내 무선 네트워크 시스템들에 추가한다. 뿐만 아니라, 능동 ADS의 경우 최상의 정확성(오차 하한)은 50 미터로 제한된다. 최종적으로, Chen 외는 그것이 가장 극심한(실외와 비교하여) 실내 환경에서 측위 정확성에 미치는 다중 경로의 영향을 처리하지 못하며, 많은 경우 주장된 것보다 훨씬 더 큰(2X - 4X) 측위 오차를 야기한다.
실내 무선 네트워크 안테나 시스템들에 대해 Chen에 의해 교시된 수정은 기존 시스템들을 업데이트하는 것이 상당한 노력 및 고 비용을 필요로 하기 때문에 항상 가능한 것이 아니다. 또한, 능동 DAS의 경우 최상의 이론적인 정확성은 단지 50 미터이고, 실제로 이러한 정확성은 다중 경로를 포함하여 RF 전파 현상으로 인해 상당히 낮아질 것이다. 다수의 안테나에 의해 생성되는 DAS 시스템 신호들은 반사, 예를 들어, 다중 경로처럼 보일 것이다. 따라서, 모든 안테나 위치가 알려진 경우, 이를테면 다변측정 및 위치 일관성 알고리즘들을 사용함으로써, 각각의 안테나들로부터의 신호 경로들이 해결될 수 있는 경우 추가 하드웨어 및/또는 새로운 네트워크 신호들 없이 DAS 환경에서 위치 결정을 제공하는 것이 가능하다. 그에 따라, 해당 기술분야에는 무선 네트워크들에 대해 정확하고 신뢰할 만한 다중 경로 해결이 요구된다.
본 실시예는 관련 기술의 난점들 중 하나 이상을 실질적으로 제거하는 실시간 위치 추적 서비스(RTLS)를 포함하여, 목표물의 무선 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 결정을 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 제안된 (대표적인) 방법 및 시스템은 협대역폭 범위 위치 결정 신호(들)를 사용한다. 일 실시예에 따르면, RF-기반 추적 및 위치 결정은 VHF 대역 상에서 구현되나, 또한 보다 낮은 대역(HF, LF 및 VLF) 뿐만 아니라 UHF 대역 및 보다 높은 주파수 상에서도 구현될 수 있다. 그것은 다중 경로 완화 방법 포함 기술들 및 알고리즘들을 채용한다. 제안된 시스템은 소프트웨어 구현 디지털 신호 처리 및 소프트웨어 정의 무선 기술들을 사용할 수 있다. 디지털 신호 처리도 또한 사용될 수 있다.
실시예의 시스템은 표준 FPGA들 및 표준 신호 처리 하드웨어 및 소프트웨어를 사용하여 디바이스 및 전체 시스템에 대하여 매우 작은 증분 비용으로 구성될 수 있다. 동시에 협대역 범위 신호/들을 채용하는 RF-기반 식별 및 위치-탐색 시스템들의 정확성은 상당히 개선될 수 있다.
협대역폭 범위/위치 결정 신호, 예를 들어, VHF를 위한 송신기들 및 수신기들은 사람 또는 목적물의 위치를 식별하기 위해 사용된다. 디지털 신호 처리(DSP) 및 소프트웨어 정의 무선(SDR) 기술들은 협대역폭 범위 신호(들)를 생성, 수신 및 처리할 뿐만 아니라 다중 경로 완화 알고리즘들을 수행하기 위해 사용될 수 있다. 협대역폭 범위 신호는 반양방, 전양방 또는 일방 동작 모드로 사람 또는 목적물을 식별, 위치 결정 및 추적하기 위해 사용된다. 디지털 신호 처리(DSP) 및 소프트웨어 정의 무선(SDR) 기술들은 다중 경로 완화 알고리즘들을 구현하기 위해 다중 경로 완화 프로세서에 사용된다.
본원에 설명된 접근법은 무선 네트워크에 의해 구현되는 추적 및 위치 결정 시스템의 정확성을 증가시키는 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서 및 다중 경로 완화 기술들/알고리즘들을 채용한다. 본 실시예는 모든 무선 시스템/네트워크에 사용되고 일방, 반양방 및 전양방 동작 모드들을 포함할 수 있다. 아래에 설명될 실시예는 OFDM 변조 및/또는 그것의 도함수들을 포함하여, 다양한 변조 유형을 채용하는 무선 네트워크들과 동작한다. 그에 따라, 아래에 설명될 실시예는 LTE 네트워크들과 동작하고 그것은 또한 다른 무선 시스템들/네트워크들에 적용가능하다.
본원에 설명된 접근법은 네트워크의 하나 이상의 기준/파일럿 신호(들) 및/또는 동기화 신호들에 기초하고 또한 와이맥스, 와이파이, 및 화이트 스페이스를 포함하여, 다른 무선 네트워크들에 적용가능하다. 기준 및/또는 파일럿/ 동기화 신호들을 사용하지 않는 다른 무선 네트워크들은 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 바와 같이 다음 유형의 대안적인 실시예들 중 하나 이상을 채용할 수 있다: 1) 프레임의 일부가 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 바와 같이 범위 신호/범위 신호 소자들 전용인 실시예; 2) 범위 신호 소자들(관련 미국 특허 번호 7,872,583 참조)이 송신/수신 신호 프레임(들)으로 내포되는 실시예; 및 3) 범위 신호 소자들(관련 미국 특허 번호 7,872,583 참조)이 데이터와 함께 내포되는 실시예.
이러한 대안적인 실시예들은 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서 및 다중 경로 완화 기술들/알고리즘들을 채용하고 일방, 반양방 및 전양방의 모든 동작 모드로 사용될 수 있다.
기준/파일럿 신호들 및/또는 동기화 신호들을 이용하는 OFDM 기반 무선 네트워크들, 및 다른 무선 네트워크들과 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서 및 다중 경로 완화 기술들/알고리즘들의 통합은 디바이스 및 전체 시스템에 대한 증분 비용이 거의 없이 또는 없이 이루어질 수 있다. 동시에 네트워크 및 시스템의 위치 정확성은 상당히 개선될 것이다. 실시예에 설명될 바와 같이, RF-기반 추적 및 위치 결정은 3GPP LTE 셀룰러 네트워크들 상에서 구현되고 이는 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 방법/기술들 및 알고리즘들의 위치 표시로부터 상당히 이익을 얻을 것이다. 제안된 시스템은 소프트웨어 또는 하드웨어 구현 디지털 신호 처리를 사용할 수 있다.
실시예들의 추가 특징들 및 이점들은 이하의 설명에 제시될 것이고, 부분적으로 설명으로부터 분명해질 것이거나, 또는 실시예들의 실시에 의해 학습될 수 있다. 실시예들의 이점들은 그것들에 대해 기술된 설명 및 청구범위 뿐만 아니라 첨부된 도면들에서 주목되는 구조에 의해 실현 및 달성될 것이다.
앞에서의 일반적 설명 및 다음의 상세한 설명 양자는 대표적이고 설명적인 것이고 청구된 바에 따라 실시예들에 대한 추가 설명을 제공하는 것으로 의도된다는 것이 이해될 것이다.
실시예들의 추가 이해를 제공하기 위해 포함되고 본 출원의 일부를 구성하는 첨부 도면들은 실시예들을 예시하고 설명과 함께 실시예들의 원리들을 설명하는 역할을 한다. 도면들에서:
도 1 및 도 1a는 실시예에 따른, 협대역폭 범위 신호의 주파수 성분들을 예시한다;
도 2는 대표적인 광대역폭 범위 신호의 주파수 성분들을 예시한다.
도 3a, 도 3b 및 도 3c는 실시예에 따른, RF 모바일 추적 및 위치 결정 시스템의 마스터 및 슬레이브 유닛들의 블록도들을 예시한다;
도 4는 대표적인 동기화된 광대역 기저대 범위 신호를 예시한다;
도 5는 실시예에 따른, 상쇄에 의한 전조 신호의 제거를 예시한다;
도 6은 실시예에 따른, 보다 적은 캐리어를 이용한 전조 상쇄를 예시한다;
도 7은 단-방향 전달 함수 위상을 예시한다;
도 8은 위치 결정 방법 실시예를 예시한다;
도 9는 LTE 기준 신호들의 맵핑을 예시한다;
도 10은 대표적인 개선된 셀 ID + RTT 위치 결정 기술을 예시한다;
도 11은 대표적인 OTDOA 위치 결정 기술을 예시한다;
도 12는 오퍼레이터의 eNB 설비에 설치된 시간 관측 유닛(TMO)의 동작을 예시한다;
도 13은 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 장비 다이어그램을 예시한다;
도 14는 기업 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 다운링크 에코시스템을 예시한다;
도 15는 광역 네트워크 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 다운링크 에코시스템을 예시한다;
도 16은 기업 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 업링크 에코시스템을 예시한다;
도 17은 광역 네트워크 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 업링크 에코시스템을 예시한다;
도 18은 대표적인 무선 네트워크 DAS 및/또는 펨토/소형 셀 업링크 위치 결정 환경을 예시한다;
도 19는 대표적인 무선 네트워크 셀 타워 위치 결정 환경을 예시한다;
도 20은 무선 네트워크의 대표적인 셀 타워를 예시한다;
도 21은 위상 차들에 기초하여 도래각을 결정하는 것을 개념적으로 예시한다;
도 22는 일 실시예의 구현을 위한 프로세스 흐름을 예시한다;
도 23은 일 실시예의 그룹 유닛의 사시도이다;
도 24는 일 실시예에서 그룹 유닛에 의해 구현되는 프로세스 흐름을 예시한다;
도 25는 일 실시예의 구현을 위한 프로세스 흐름을 예시한다.
도 1 및 도 1a는 실시예에 따른, 협대역폭 범위 신호의 주파수 성분들을 예시한다;
도 2는 대표적인 광대역폭 범위 신호의 주파수 성분들을 예시한다.
도 3a, 도 3b 및 도 3c는 실시예에 따른, RF 모바일 추적 및 위치 결정 시스템의 마스터 및 슬레이브 유닛들의 블록도들을 예시한다;
도 4는 대표적인 동기화된 광대역 기저대 범위 신호를 예시한다;
도 5는 실시예에 따른, 상쇄에 의한 전조 신호의 제거를 예시한다;
도 6은 실시예에 따른, 보다 적은 캐리어를 이용한 전조 상쇄를 예시한다;
도 7은 단-방향 전달 함수 위상을 예시한다;
도 8은 위치 결정 방법 실시예를 예시한다;
도 9는 LTE 기준 신호들의 맵핑을 예시한다;
도 10은 대표적인 개선된 셀 ID + RTT 위치 결정 기술을 예시한다;
도 11은 대표적인 OTDOA 위치 결정 기술을 예시한다;
도 12는 오퍼레이터의 eNB 설비에 설치된 시간 관측 유닛(TMO)의 동작을 예시한다;
도 13은 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 장비 다이어그램을 예시한다;
도 14는 기업 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 다운링크 에코시스템을 예시한다;
도 15는 광역 네트워크 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 다운링크 에코시스템을 예시한다;
도 16은 기업 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 업링크 에코시스템을 예시한다;
도 17은 광역 네트워크 적용예들에 대한 대표적인 무선 네트워크 위치 결정 업링크 에코시스템을 예시한다;
도 18은 대표적인 무선 네트워크 DAS 및/또는 펨토/소형 셀 업링크 위치 결정 환경을 예시한다;
도 19는 대표적인 무선 네트워크 셀 타워 위치 결정 환경을 예시한다;
도 20은 무선 네트워크의 대표적인 셀 타워를 예시한다;
도 21은 위상 차들에 기초하여 도래각을 결정하는 것을 개념적으로 예시한다;
도 22는 일 실시예의 구현을 위한 프로세스 흐름을 예시한다;
도 23은 일 실시예의 그룹 유닛의 사시도이다;
도 24는 일 실시예에서 그룹 유닛에 의해 구현되는 프로세스 흐름을 예시한다;
도 25는 일 실시예의 구현을 위한 프로세스 흐름을 예시한다.
이제 본 실시예들의 바람직한 실시예들이 상세하게 참조되며, 이들의 예들이 첨부 도면들에 예시된다.
본 실시예들은 RTLS를 포함하여, 목표물들의 RF-기반 식별, 추적 및 위치 결정을 위한 방법 및 시스템에 관한 것이다. 일 실시예에 따르면, 상기 방법 및 시스템은 협대역폭 범위 신호를 채용한다. 실시예는 VHF 대역에서 동작하나, 또한 HF, LF 및 VLF 대역들 뿐만 아니라 UHF 대역 및 보다 높은 주파수에서 사용될 수도 있다. 그것은 다중 경로 완화 프로세서를 채용한다. 다중 경로 완화 프로세서를 채용하는 것은 시스템에 의해 구현되는 추적 및 위치 결정의 정확성을 증가시킨다.
실시예는 사용자들이 다수의 사람 및 목표물을 추적, 위치 결정 및 모니터링하게 하는 작고, 휴대가 매우 간편해진 베이스 유닛들을 포함한다. 각 유닛은 그 자체의 ID를 갖는다. 각 유닛은 그것의 ID를 갖고 RF 신호를 브로드캐스트하고, 각 유닛은 그것의 ID뿐만 아니라 음성, 데이터 및 추가 정보를 포함할 수 있는 리턴 신호를 되돌려보낼 수 있다. 각 유닛은 다른 유닛들로부터 리턴된 신호들을 처리하고, 삼각측량 또는 삼변측량 및/또는 사용되는 다른 방법들에 따라, 그것들의 상대 및/또는 실제 위치들을 지속적으로 결정한다. 바람직한 실시예는 또한 제품들 이를테면 GPS 디바이스들, 스마트폰들, 양-방향 라디오들 및 PDA들과 쉽게 통합될 수 있다. 그 결과로 초래된 제품은 기존 디스플레이, 센서들(이를테면 고도계들, GPS, 가속도계들 및 컴파스들) 및 그것의 호스트의 처리 용량에 영향을 주면서 독립형 디바이스들의 모든 기능을 가질 것이다. 예를 들어, 본원에 설명된 디바이스 기술을 갖는 GPS 디바이스는 사용자의 위치를 맵 상에 제공할 뿐만 아니라 그룹의 다른 멤버들의 위치들을 맵핑할 수 있을 것이다.
FPGA 구현에 기초한 바람직한 실시예의 크기는 집적 회로 기술이 향상됨에 따라, 대략 2x4x1 인치 및 2x2x0.5 인치 사이이거나, 또는 그보다 작다. 사용되는 주파수에 따라, 안테나는 디바이스로 통합되거나 디바이스 인클로저를 통해 돌출될 것이다. ASIC(주문형 반도체) 기반 디바이스 버전은 FPGA 및 유닛 또는 태그 내 다른 전자 부품들의 대부분의 기능들을 통합할 수 있을 것이다. ASIC-기반 제품의 독립형 버전은 1x0.5x0.5 인치 또는 그보다 작은 디바이스 크기를 야기할 것이다. 안테나 크기는 사용되는 주파수에 의해 결정될 것이고 안테나의 부분은 인클로저 내로 통합될 수 있다. ASIC 기반 실시예는 제품들 내로 통합되도록 설계되고 칩셋 뿐으로 이루어질 수 있다. 마스터 또는 태그 유닛들 사이에는 어떠한 실질적인 물리적 크기 차이도 없어야 한다.
디바이스들은 다중 경로 완화 알고리즘들의 처리를 위해 다수의 주파수 범위(대역)를 운용하는 표준 시스템 구성요소들(기성 구성요소들)을 사용할 수 있다. 디지털 신호 처리 및 소프트웨어 정의 무선을 위한 소프트웨어가 사용될 수 있다. 최소한의 하드웨어와 조합되는 신호 처리 소프트웨어는 소프트웨어에 의해 정의되는 파형들을 송신 및 수신한 무선들을 모으는 것을 가능하게 한다.
관련 미국 특허 번호 7,561,048은 협대역폭 범위 신호가 예를 들어, 폭이 단지 수 킬로헤르츠인 음성 채널들을 사용하여, 저대역폭 채널에 맞도록 설계되는(몇몇 저대역폭 채널이 수십 킬로헤르츠로 확장될 수 있지만) 협대역폭 범위 신호 시스템을 개시한다. 이는 수백 킬로헤르츠 내지 수십 메가헤르츠 폭의 채널들을 사용하는 종래 위치-탐색 시스템들과 대조된다.
이러한 협대역폭 범위 신호 시스템의 이점은 다음과 같다: 1) 보다 낮은 동작 주파수/대역에서, 종래 위치-탐색 시스템들의 범위 신호 대역폭은 캐리어 (동작) 주파수 값을 초과한다. 그에 따라, 그러한 시스템들은 HF를 포함하여, LF/VLF 및 다른 보다 낮은 주파수 대역에서는 배포될 수 없다. 종래 위치-탐색 시스템들과 달리, 관련 미국 특허 번호 7,561,048에 설명된 협대역폭 범위 신호 시스템은 그것의 범위 신호 대역폭이 캐리어 주파수 훨씬 아래이기 때문에 LF, VLF 및 다른 대역들 상에 성공적으로 배포될 수 있다; 2) RF 스펙트럼(몇몇 VLF, LF, HF 및 VHF 대역) 하단에서 예를 들어, UHF 대역까지, FCC가 허용가능한 채널 대역폭을 심하게 제한하며(12 kHz - 25 kHz), 이는 종래 범위 신호들을 사용하는 것을 불가능하게 만들기 때문에, 종래 위치-탐색 시스템들은 사용될 수 없다. 종래 위치-탐색 시스템들과 달리, 협대역폭 범위 신호 시스템의 범위 신호 대역폭은 FCC 규제 및 다른 국제 스펙트럼 규제 조직들에 완전히 준수한다; 그리고 3) 동작 주파수/대역과 관계 없이, 광대역폭 신호와 비교할 때 협대역폭 신호가 본질적으로 보다 높은 SNR(신호 대 잡음 비)을 갖는다는 것이 주지되어 있다(MRI: the basics, Ray H. Hashemi, William G. Bradley ... - 2003 참조). 이는 UHF 대역을 포함하여, 그것이 동작하는 주파수/대역과 관계 없이 협대역폭 범위 신호 위치-탐색 시스템의 동작범위를 증가시킨다.
그에 따라, 종래 위치-탐색 시스템들과 달리, 협대역폭 범위 신호 위치-탐색 시스템은 RF 스펙트럼의 하단 - 예를 들어, VHF 및 보다 낮은 주파수 대역 상에서 LF/VLF 대역에 이르기까지 배포될 수 있으며, 이때 다중 경로 현상은 덜 확연하게 된다. 동시에, 협대역폭 범위 위치-탐색 시스템이 또한 UHF 대역 상에 그리고 그 너머에 배포되어, 범위 신호 SNR을 개선하고, 그 결과, 위치-탐색 시스템 동작 범위를 증가시킬 수 있다.
다중 경로, 예를 들어, RF 에너지 반사를 최소화하기 위해서는, VLF/LF 대역들 상에서 동작하는 것이 바람직하다. 그러나, 이러한 주파수들에서 휴대용/모바일 안테나의 효율은 매우 작다(RF 파장에 비해 작은 안테나 길이(크기)로 인해 약 0.1% 이하). 또한, 이러한 저 주파수들에서 천연 및 인공원들로부터의 잡음 레벨은 보다 높은 주파수들/대역들, 예를 들어, VHF 상에서보다 훨씬 더 높다. 이와 함께, 이러한 두 현상은 위치-탐색 시스템의 적용가능성, 예를 들어, 그것의 동작 범위 및/또는 유동성/휴대성을 제한할 수 있다. 따라서, 동작 범위 및/또는 유동성/휴대성이 매우 중요한 특정 적용예들에 대해서는, 보다 높은 RF 주파수들/대역들 예를 들어, HF, VHF, UHF 및 UWB가 사용될 수 있다.
VHF 및 UHF 대역들에서, 천연 및 인공원들로부터의 잡음 레벨은 VLF, LF 및 HF 대역들과 비교하여 훨씬 더 낮고; VHF 및 HF 주파수들에서, 다중 경로 현상(예를 들어, RF 에너지 반사)은 UHF 이상 주파수들에서보다 덜 심하다. 또한 VHF에서, 안테나 효율은 HF 이하 주파수들 상에서보다 훨씬 더 양호하고, VHF에서, RF 투과 능력들은 UHF에서보다 훨씬 더 양호하다. 그에 따라, VHF 대역은 모바일/휴대용 적용예들 양호한 절충점을 제공한다. 다른 한편으로 몇몇 특수한 경우, 예를 들어 VHF 주파수(또는 보다 낮은 주파수)가 전리층을 투과할 수 없는(또는 편향되거나/굴절되는) GPS에서, UHF는 양호한 선택일 수 있다. 그러나, 어떠한 경우에도(그리고 모든 경우/적용예에서) 협대역폭 범위 신호 시스템은 종래 광대역폭 범위 신호 위치-탐색 시스템들에 비해 이점들을 가질 것이다.
실제 적용(들)은 정확한 기술 규격(이를테면 전력, 방출, 대역폭 및 동작 주파수/대역)을 결정할 것이다. 협대역폭 범위는 사용자가 라이센스들을 수신 또는 라이센스들로부터의 면제를 수신하게 하거나, FCC에 제시된 바와 같은 비허가 대역들을 사용하게 하는데 이는 가장 엄중한 협대역폭들: FCC에 제시되고 적절한 섹션들에 대해 대응하는 기술 요건을 준수하는 6.25kHz, 11.25kHz, 12.5kHz, 25kHz 및 50kHz를 포함하여, 많은 상이한 대역폭/주파수 상에서의 동작을 가능하게 하기 때문이다. 결과적으로, 다수의 FCC 섹션 및 그러한 섹션들 내 면제가 적용가능할 것이다. 적용가능한 주요 FCC 규제들은: 47 CFR Part 90- 프라이빗 랜드 모바일 라디오 서비스들(Private Land Mobile Radio Services), 47 CFR Part 94 퍼스널 라디오 서비스들(personal Radio Services), 47 CFR Part 15 - 무선 주파수 디바이스들(Radio Frequency Devices). (그에 비해, 이러한 상황에서 광대역 신호는 수백 KHz부터 10 MHz-20 MHz까지이다.)
전형적으로, Part 90 및 Part 94에 대해, VHF 구현들은 사용자가 특정한 면제를 받아 디바이스를 100mW까지 동작하게 한다(저전력 라디오 서비스(Low Power Radio Service)가 그 예이다). 특정 적용예들에 대해, VHF 대역에서 허용가능한 송신 전력은 2 와트 내지 5 와트이다. 900 MHz(UHF 대역)에 대해 그것은 1W이다. 160 kHz - 190 kHz 주파수(LF 대역) 상에서 허용가능한 송신 전력은 1 와트이다.
협대역 범위 지정은 다 그런 건 아니지만 많은 경우에 상이한 스펙트럼 허용량을 준수할 수 있고 계속해서 가장 엄중한 규제 요건을 준수하면서 정확한 범위 지정을 가능하게 한다. 이는 FCC에 대해서 뿐만 아니라, 유럽, 일본 및 한국을 포함하여, 전 세계 스펙트럼의 사용을 규제하는 다른 국제 기구에 대해서도 유효하다.
이하는 통상적인 전력 사용량 및 태그가 실제 환경에서 다른 리더와 통신할 수 있는 거리에 따라, 사용되는 공용 주파수들의 리스트이다(실내 전파 및 파장(Indoor Propagation and Wavelength) Dan Dobkin, WJ Communications, V 1.4 7/10/02 참조):
915 MHz 100 mW 150 피트
2.4 GHz 100 mW 100 피트
5.6 Ghz 100 mW 75 피트
제안된 시스템은 VHF 주파수에서 작동하고 RF 신호들을 전송 및 처리하기 위한 독점적인 방법을 채용한다. 보다 구체적으로, 그것은 VHF 주파수에서 협대역폭 요건의 제한을 극복하기 위해 DSP 기술들 및 소프트웨어 정의 무선(SDR)을 사용한다.
보다 낮은(VHF) 주파수에서의 동작은 산란을 줄이고 훨씬 더 양호한 벽 투과를 제공한다. 최종 결과는 공용으로 사용된 주파수들에 걸친 범위의 대략 열 배 증가이다. 예를 들어, 프로토타입의 측정된 범위 대 위에서 나열된 RFID 기술들의 범위를 비교하자:
216 MHz 100 mw 700 피트
협대역 범위 기술들을 이용하면, 통상적인 전력 사용량 및 태그 통신 범위가 실제 환경에서의 다른 리더와 통신할 수 있을 거리에 따라, 사용된 공용 주파수들의 범위는 상당히 증가할 것이다:
~로부터: ~까지:
915 MHz 100 mW 150 피트 500 피트
2.4 GHz 100 mW 100 피트 450 피트
5.6 Ghz 100 mW 75 피트 400 피트
배터리 소비는 디바이스의 디자인, 송신 전력 및 듀티 사이클, 예를 들어, 두 연속적인 거리(위치) 측정치들 간 시간 간격의 함수이다. 많은 적용예에서, 듀티 사이클은 10X 내지 1000X 크다. 예를 들어, 100X의 큰 듀티 사이클을 갖는 적용예들에서, 100 mW의 전력을 송신하는 FPGA 버전은 대략 3주의 가동 시간을 가질 것이다. ASIC 기반 버전은 가동 시간을 10X만큼 증가시킬 것으로 예상된다. 또한, ASIC들은 본질적으로 더 낮은 잡음 레벨을 갖는다. 그에 따라, ASIC-기반 버전은 또한 동작 범위를 약 40%만큼 증가시킬 수 있다.
해당 기술분야에서의 통상의 기술자들은 실시예가 동작 범위가 긴 시스템을 손상시키지 않는 한편 RF 도전 환경(이를테면, 예를 들어, 건물들, 도시 회랑 등)에서 위치-탐색 정확성을 상당히 증가시킨다는 것을 이해할 것이다.)
전형적으로, 추적 및 위치 결정 시스템들은 추적-위치 결정-항법 방법들을 채용한다. 이러한 방법들은 도착 시간(TOA), 도착 시간 차(DTOA) 및 TOA 및 DTOA의 조합을 포함한다. 거리 측정 기술로서 도착 시간(TOA)은 미국 특허 번호 5,525,967에 개괄적으로 설명된다. TOA/DTOA-기반 시스템은 RF 범위 신호 직접 가시선(DLOS) 비행 시간, 예를 들어, 시간-지연을 측정하며, 이는 그 다음 거리 범위로 바뀐다.
RF 반사(예를 들어, 다중 경로)의 경우, 다양한 지연 시간을 갖는 RF 범위 신호의 다수의 카피가 DLOS RF 범위 신호 상에 중첩된다. 협대역폭 범위 신호를 사용하는 추적-위치 결정 시스템은 다중 경로 완화 없이는 DLOS 신호 및 반사된 신호들을 구별할 수 없다. 그 결과, 이러한 반사된 신호들은 추정된 범위 신호 DLOS 비행 시간의 오차를 유발하며, 이는 결과적으로, 범위 추정 정확성에 영향을 미친다.
바람직하게는 실시예는 DLOS 신호 및 반사된 신호들을 구분하기 위해 다중 경로 완화 프로세서를 사용한다. 그에 따라, 실시예는 추정된 범위 신호 DLOS 비행 시간의 오차를 상당히 줄인다. 제안된 다중 경로 완화 방법은 모든 RF 대역 상에서 사용될 수 있다. 그것은 또한 광대역폭 범위 신호 위치-탐색 시스템들과 사용될 수도 있다. 그리고 그것은 스펙트럼 확산 기술들, 이를테면 DSS(직접 스펙트럼 확산) 및 FH(주파수 호핑)를 포함하여, 다양한 변조/복조 기술을 지원할 수 있다.
추가적으로, 잡음 감소 방법들이 방법의 정확성을 더 개선하기 위해 적용될 수 있다. 이러한 잡음 감소 방법들은 이에 제한되는 것은 아니나, 코히렌트 합산, 논-코히렌트 합산, 정합 필터링, 시간 다이버시티 기술들 등을 포함할 수 있다. 다중 경로 간섭 오차의 나머지는 후처리 기술들, 이를테면, 최대 우도 추정(이를테면, 비터비 알고리즘), 최소 변량 추정(칼만 핀터) 등을 적용함으로써 더 감소될 수 있다.
본 실시예는 일방, 반양방 및 전양방 동작 모드들을 갖는 시스템들에 사용될 수 있다. 전양방 동작은 복잡도, 비용 및 RF 송수신기에 관한 실행 계획 면에서 매우 부담이 크며, 이는 시스템 동작 범위를 휴대용/모바일 디바이스 구현예들로 제한한다. 반양방 동작 모드에서, 리더(보통 "마스터"로서 지칭됨) 및 태그들(때때로 또한 "슬레이브들" 또는 "타겟들"로서 지칭됨)은 단지 임의의 주어진 시간에 마스터 또는 슬레이브가 송신하게 하는 프로토콜에 의해 제어된다.
송수신의 교대는 단일 주파수가 거리 측정에 사용되게 한다. 그러한 배열은 전양방 시스템들과 비교하여 시스템의 비용 및 복잡도를 감소시킨다. 일방 동작 모드는 개념적으로 보다 단순하나, 범위 신호 시퀀스의 시작을 포함하여, 마스터 및 타겟 유닛(들) 간 이벤트들의 보다 엄격한 동기화를 필요로 한다.
본 실시예들에서, 협대역폭 범위 신호 다중 경로 완화 프로세서는 범위 신호 대역폭을 증가시키지 않는다. 그것은 바람직하게는, 협대역폭 범위 신호의 전파를 가능하게 하기 위해 상이한 주파수 성분들을 사용한다. 추가 범위 신호 처리는 초분해능 스펙트럼 추정 알고리즘들(MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT) 및/또는 통계적 알고리즘들 이를테면 RELAX를 채용함으로써 주파수 도메인에서, 또는 상대적으로 큰 대역폭과 합성 범위 신호를 모으고 이러한 신호에 추가 처리를 적용함으로써 시간 도메인에서 수행될 수 있다. 협대역폭 범위 신호의 상이한 주파수 성분은 의사 랜덤하게 선택될 수 있고, 그것은 또한 주파수가 연속적 또는 이격될 수 있으며, 그것은 주파수가 균일 그리고/또는 비-균일 간격을 가질 수 있다.
실시예는 다중 경로 완화 기술을 확장시킨다. 협대역 범위를 위한 신호 모델은 주파수가 범위에 의해 정의되는 지연에 정비례하는 복소 지수(본 문서 다른 곳에서 소개될 바와 같은) 플러스 지연이 다중 경로에 관한 시간 지연에 의해 정의되는 유사한 항들이다. 모델은 예를 들어, 스텝 주파수, 선형 주파수 변조 등, 신호 구조의 실제 구현과 관계 없다.
직접 경로 및 다중 경로 간 주파수 분리는 명목상 극히 작고 일반적인 주파수 도메인 처리는 직접 경로 범위를 추정하는 데 충분하지 않다. 예를 들어, 30 미터의 범위에서 5 MHz에 걸친 100KHz 스텝 비율(100.07 나노초 지연)의 주파수 범위 신호는 0.062875 라디안/초의 주파수를 야기한다. 35 미터의 경로 길이를 갖는 다중 경로 반사는 0.073355의 주파수를 야기할 것이다. 그 분리는 0.0104792이다. 관찰가능한 50 샘플의 주파수 분해능은 0.12566 Hz의 기본 주파수 분해능을 갖는다. 결과적으로 반사된 경로로부터 직접 경로를 분리하기 위해 그리고 직접 경로 범위를 정확하게 추정하기 위해 종래 주파수 추정 기술들을 사용하는 것이 가능하지 않다.
이러한 제한을 극복하기 위해, 본 실시예들은 부분 공간 분해 고 분해능 스펙트럼 추정 방법들 및 다모드 클러스터 분석의 구현예들의 고유한 조합을 사용한다. 부분 공간 분해 기술은 관찰된 데이터의 추정된 공분산 행렬을 두 개의 직교하는 부분 공간, 즉 잡음 부분 공간 및 신호 부분 공간으로 나누는 것을 쓴다. 부분 공간 분해 방법 뒤의 이론은 잡음 부분 공간 상으로 관찰가능한 투사는 단지 잡음으로 이루어지고 신호 부분 공간 상으로 관찰가능한 투사는 단지 신호로 이루어진다는 것이다.
초분해능 스펙트럼 추정 알고리즘들 및 RELAX 알고리즘은 잡음이 있을 때 스펙트럼에서 밀접하게 두어진 주파수들(사인 곡선들)을 구별할 수 있다. 주파수들은 조화로 관련될 필요가 없고, 디지털 푸리에 변환(DFT)과 달리, 신호 모델은 어떠한 인위적인 주기성도 도입하지 않는다. 주어진 대역폭에 대해, 이러한 알고리즘들은 푸리에 변환보다 상당히 더 높은 분해능을 제공한다. 그에 따라, 직접 가시선(DLOS)은 높은 정확성을 갖고 다른 다중 경로들(MP)로부터 쉽게 구별될 수 있다. 유사하게, 이후에 설명될 임계화 방법을 인위적으로 생성된 보다 광대역폭 범위 합성 신호에 적용하는 것은 높은 정확도로 다른 경로들로부터 DLOS를 쉽게 구별하게 한다.
실시예에 따르면, 디지털 신호 처리(DSP)는 다른 MP 경로들로부터 DLOS를 쉽게 구별하기 위해 다중 경로 완화 프로세서에 의해 채용될 수 있다. 다양한 초해분해능 알고리즘/기술이 스펙트럼 분석(스펙트럼 추정) 기술에 있다. 예들은 부분 공간에 기초한 방법들: MUSIC(Multiple Signal Characterization) 알고리즘 또는 root-MUSIC 알고리즘, ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) 알고리즘, PHD(Pisarenko Harmonic Decomposition) 알고리즘, RELAX 알고리즘 등을 포함한다.
위에서 언급된 모든 초분해능 알고리즘에서, 착신(즉, 수신된) 신호는 주파수들의 복소 지수들 및 그것들의 복소 진폭들의 일차 결합으로서 모델링된다. 다중 경로의 경우, 수신된 신호를 다음과 같을 것이다:
여기서 
는 송신된 신호, f는 동작 주파수, L은 다중 경로 성분들의 수, 그리고 
및 
은 각각, 제K 경로의 복소 감쇠 및 전파 지연이다. 다중 경로 성분들은 전파 지연들이 오름차순으로 고려되도록 인덱싱된다. 그 결과, 이러한 모델에서 
는 DLOS 경로의 전파 지연을 표기한다. 명백하게, 
값은 그것이 모든 
의 가장 작은 값임에 따라 가장 관심있다. 위상(
)은 명목상 모든 균일한 확률 밀도 함수(
)로 하나의 측정 사이클로부터 다른 사이클까지 임의로 가정된다. 그에 따라, 우리는 
= 상수(즉, 상수 값)인 것으로 가정한다
파라미터들(
및 
)은 건물들 내 그리고 그것들 주위 사람 및 장비의 모션들을 반영하는 임의의 시변 함수들이다. 그러나, 그것들의 변화율이 측정 시간 간격과 비교할 때 매우 느리기 때문에, 이러한 파라미터들은 주어진 측정 사이클 내에서는 시변 임의 변수들로서 처리될 수 있다.
모든 이러한 파라미터는 그것들이 무선 신호 특성들, 이를테면, 송신 및 반사 계수들과 관련되기 때문에 주파수 의존적이다. 그러나, 실시예에서, 동작 주파수는 거의 변하지 않는다. 그에 따라, 위에서 언급된 파라미터들은 주파수 의존적인 것으로 가정될 수 있다.
식 (1)은 주파수 도메인에서 다음과 같이 표현될 수 있다:
여기서: 
는 수신된 신호의 복소 진폭이고, 
는 초분해능 알고리즘에 의해 추정될 인위적인 "주파수들"이고 동작 주파수(f)는 독립 변수이며; 
는 제K 경로 진폭이다.
식(2)에서 
및 후속하는 
값들의 초분해능 추정은 연속적인 주파수에 기초한다. 실제로, 유한한 수의 측정치가 있다. 그에 따라, 변수(f)는 연속적인 변수가 아니라, 이산적인 변수일 것이다. 따라서, 복소 진폭(
)은 다음과 같이 계산될 수 있다:
여기서 
는 이산적인 주파수들(
)에서의 이산적인 복소 진폭 추정치들(즉, 측정치들)이다.
식 (3)에서, 
는 그것이 다중 경로 채널을 통해 전파된 후 주파수(
)의 정현파 신호의 진폭 및 위상으로서 해석될 수 있다. 모든 스펙트럼 추정 기반 초분해능 알고리즘은 복소 입력 데이터(즉, 복소 진폭)를 필요로 하는 것에 주의하자.
몇몇 경우, 실수 신호 데이터, 예를 들어, 
를 복소 신호(예를 들어, 분석 신호)로 변환하는 것이 가능하다. 예를 들어, 그러한 변환은 힐베르트 변환 또는 다른 방법들을 사용함으로써 실현될 수 있다. 그러나, 단 거리의 경우 값(
)이 매우 작으며, 이는 매우 낮은 
"주파수들"을 야기한다.
이러한 낮은 "주파수들"은 힐베르트 변환(또는 다른 방법들) 구현들이 갖는 문제을 유발한다. 또한, 단지 진폭 값들(예를 들어, 
)이 사용된다면, 추정될 주파수들의 수는 
"주파수들" 뿐만 아니라, 그것들의 조합들도 포함할 것이다. 대체로, 알려지지 않은 주파수들의 수를 증가시키는 것은 초분해능 알고리즘들의 정확성에 영향을 미친다. 그에 따라, 다른 다중 경로(MP) 경로들로부터 DLOS 경로의 신뢰할 만하고 정확한 분리는 복소 진폭 추정을 필요로 한다.
이하는 다중 경로가 있을 때 복소 진폭(
)을 획득하는 방법 및 그러한 작업 동안 다중 경로 완화 프로세서 동작에 대한 설명이다. 설명이 반양방 동작 모드에 중점을 두지만, 전양방 모드에 대해 쉽게 확장될 수 있다는 것에 주의하자. 일방 동작 모드는 반양방 모드의 서브셋이나, 추가적인 이벤트 동기화를 필요로 할 것이다.
반양방 동작 모드에서, 리더(보통 "마스터"로서 지칭됨) 및 태그들(또한 "슬레이브들" 또는 "타겟들"로서 지칭됨)은 단지 임의의 주어진 시간에 마스터 또는 슬레이브가 송신하게 하는 프로토콜에 의해 제어된다. 이러한 동작 모드에서 태그들(타겟 디바이스들)은 트랜스폰더들로서의 역할을 한다. 태그들은 리더(마스터 디바이스)로부터 범위 신호를 수신하고, 그것을 메모리에 저장하며 그 다음 , 일정 시간(지연) 이후, 신호를 다시 마스터로 재송신한다.
범위 신호의 예가 도 1 및 도 1a에 도시된다. 대표적인 범위 신호는 연접하는 상이한 주파수 성분들을 채용한다. 의사 랜덤을 포함하여, 주파수 및/또는 시간이 이격되거나 직교하는 등의 다른 파형들이 또한 범위 신호 대역폭이 좁게 유지되는 한 사용될 수 있다. 도 1에서, 모든 주파수 성분에 대한 시간 지속기간(
)은 범위 신호 협대역폭 속성을 획득하기에 충분히 길다.
도 2 상에는 상이한 주파수 성분들을 갖는 범위 신호의 다른 변형예가 도시된다. 그것은 긴 시간 기간에 걸쳐 송신되는 다수의 주파수(
)를 포함하여 각각의 주파수들의 협대역을 형성한다. 그러한 신호는 보다 효율적이나, 그것은 광대역폭을 차지하고 광대역폭 범위 신호는 SNR에 영향을 미치며, 이는 결과적으로 동작 범위를 감소시킨다. 또한, 그러한 광대역폭 범위 신호는 VHF 대역 또는 그보다 낮은 주파수 대역들에 관한 FCC 요건을 위반할 것이다. 그러나, 특정 적용예들에서, 이러한 광대역폭 범위 신호는 기존 신호 및 송신 프로토콜들로의 보다 용이한 통합을 가능하게 한다. 또한, 그러한 신호는 추적-위치 결정 시간을 감소시킨다.
이러한 다수의 주파수(
) 버스트는 또한 연접하고/거나 의사 랜덤하여, 주파수 및/또는 시간이 이격되거나 직교하는 등일 수 있다.
협대역 범위 모드는 광대역 범위와 비교하여, 이러한 정확성이 실현될 수 있는 범위를 증가시키면서 순간적인 광대역 범위의 형태로 정확성을 야기할 것이다. 이러한 성능은 정해진 송신 전력에서, 협대역 범위 신호의 수신기에서의 SNR(적절한 신호 대역폭들 내)이 광대역 범위 신호의 수신기에서의 SNR보다 크기 때문에 달성된다. SNR 이득은 대략 광대역 범위 신호의 총 대역폭 및 협대역 범위 신호의 각 채널의 대역폭의 비에 따른다. 이는 너무 빠른 범위 지정이 요구되지 않을 때, 예를 들어, 정지 상태 및 느리게 움직이는 타겟들, 이를테면 걷거나 뛰는 사람에 대해, 양호한 트레이드-오프를 제공한다.
마스터 디바이스들 및 태그 디바이스들은 동일하고 마스터 또는 트랜스폰더 모드 중 어느 하나로 동작할 수 있다. 모든 디바이스는 데이터/원격 제어 통신 채널들을 포함한다. 디바이스들은 정보를 교환할 수 있고 마스터 디바이스(들)는 태그 디바이스들을 원격으로 제어할 수 있다. 도 1에 도시된 이러한 예에서 마스터(즉, 리더)의 동작 동안 다중 경로 완화 프로세서는 태그(들)에 범위 신호를 일으키고, 일정 지연 이후, 마스터/리더가 태그(들)로부터 반복되는 범위 신호를 수신한다.
그 후, 마스터의 다중 경로 완화 프로세서는 수신된 범위 신호를 마스터로부터 처음 전송되었던 범위 신호와 비교하고 모든 주파수 성분(
)에 대해 
추정치들을 진폭 및 위상의 형태로 결정한다. 식 (3)에서, 
는 단-방향 범위 신호 이동에 대해 정의된다. 실시예에서, 범위 신호는 왕복 이동을 한다. 다시 말해, 그것은 양 방향으로: 마스터/리더로부터 타겟/슬레이브로 그리고 타겟/슬레이브를 다시 마스터/리더로 이동한다. 그에 따라, 마스터에 의해 다시 수신되는 이러한 왕복 신호 복소 진폭은 다음과 같이 계산될 수 있다:
예를 들어, 정합 필터링을 포함하여, 복소 진폭 및 위상 값들을 추정하기 위해(
및 
) 이용가능한 많은 기술이 있다. 실시예에 따르면, 복소 진폭 결정은 마스터 및/또는 태그 수신기의 RSSI(수신된 신호 세기 표시기) 값들로부터 파생되는 
값들에 기초한다. 위상 값들(
)은 리더/마스터에 의해 수신된 리턴된 기저대 범위 신호 위상 및 처음(즉, 리더/마스터에 의해 전송된) 기저대 범위 신호 위상을 비교함으로써 얻어진다. 또한, 마스터 및 태그 디바이스들은 독립적인 클록 시스템들을 갖기 때문에, 디바이스들 동작에 대한 상세한 설명은 위상 추정 오차에 미치는 클록 정확성 영향의 분석에 의해 확장된다. 상기한 설명이 보인 것과 같이, 단-방향 진폭(
) 값들은 타겟/슬레이브 디바이스로부터 직접 얻어질 수 있다. 그러나, 단-방향 위상(
) 값들은 직접 측정될 수는 없다.
실시예에서, 범위 기저대 신호는 도 1에 도시된 것과 동일하다. 그러나, 간단함을 위해, 본원에서는 범위 기저대 신호가 각각 상이한 주파수: 
및 
의 코사인파 또는 사인파의 다수의 주기를 포함하는 단지 두 개의 주파수 성분으로 이루어진다고 가정된다. 
그리고 
라는 것에 주의하자. 제1 주파수 성분에서의 주기들의 수는 L이고 제2 주파수 성분에서의 주기들의 수는 P이고 L은 P와 동일할 수 있거나 동일하지 않을 수 있는데, 이는 
= 상수에 대해 각 주파수 성분이 상이한 수의 주기를 가질 수 있기 때문이라는 것에 주의하자. 또한, 각 주파수 성분 간에는 시간차가 없고, 
및 
양자는 제로와 동등한 초기 위상으로부터 시작된다.
도 3a, 도 3b 및 도 3c는 RF 모바일 추적 및 위치 결정 시스템의 마스터 또는 슬레이브 유닛(태그)의 블록도들을 도시한다. Fosc는 디바이스 시스템 클록(도 3a에서 수정 발진기(20))의 주파수를 나타낸다. 디바이스 내에서 생성되는 모든 주파수는 이러한 시스템 클록 수정 발진기로부터 생성된다. 다음 정의들이 사용된다: M은 마스터 디바이스(유닛)이고; AM은 태그(타겟) 디바이스(유닛)이다. 태그 디바이스는 트랜스폰더 모드로 동작하고 있고 트랜스폰더(AM) 유닛으로서 지칭된다.
바람직한 실시예에서, 디바이스는 RF 프론트-엔드 및 RF 백-엔드, 기저대 및 다중 경로 완화 프로세서로 이루어진다. RF 백-엔드, 기저대 및 다중 경로 완화 프로세서는 FPGA(150)(도 3b 및 도 3c 참조) 내에서 구현된다. 시스템 클록 생성기(20)(도 3a 참조)는 
; 또는 
에서 발진한다. 이는 이상적인 주파수인데 이는 실제 디바이스들에서는 시스템 클록 주파수들이 항상 20 MHz로 동일하지는 않기 때문이다: 
.
20 MHz 이외의 Fosc 주파수들은 시스템 성능에 어떠한 영향도 미치지 않고 사용될 수 있다는 것이 주목되어야 한다.
양 유닛(마스터 및 태그)의 전자 구성은 동일하고 상이한 동작 모드들은 소프트웨어 프로그램가능하다. 기저대 범위 신호는 마스터의 FPGA(150)에 의해 디지털 포맷으로 생성된다(블록들(155 - 180)(도 2b 참조)). 그것은 각각 상이한 주파수의 코사인파 또는 사인파의 다수의 주기를 포함하는 두 개의 주파수 성분으로 이루어진다. 처음에(t = 0), 마스터 디바이스에서의 FPGA(150)(도 3b)는 I/Q DAC들(120 및 125)을 통해 그것의 상향 변환기(50)로 디지털 기저대 범위 신호를 출력한다. FPGA(150)는 
주파수로 시작되고 시간(
) 이후 
의 시간 지속기간 동안 
주파수를 생성하기 시작한다.
수정 발진기의 주파수가 20 MHz와 상이할 수 있기 때문에, FPGA에 의해 생성되는 실제 주파수들은 
및 
일 것이다. 또한, 시간 
은 
일 것이고 
는 
일 것이다. 또한 
는 
이도록 그리고 
이도록(여기서 
양자는 정수들이다)하는 것으로 가정된다. 그것은 
및 
의 초기 위상들이 제로와 동일한 것을 의미한다.
모든 주파수가 시스템 수정 발진기(20) 클록들로부터 생성되기 때문에, 마스터의 기저대 I/Q DAC(들)(120 및 125) 출력들은 다음과 같다: 
및 
, 여기서 
및 
는 상수 계수들이다. 유사하게, 주파수 합성기(25)로부터의 출력 주파수들(TX_LO 및 RX_LO)(혼합기들(50 및 85)에 대한 LO 신호들)은 상수 계수들로 표현될 수 있다. 이러한 상수 계수들은 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM)에 대해 동일하다-차이는 각 디바이스의 시스템 수정 발진기(20) 클록 주파수에 있다.
마스터(M) 및 트랜스폰더(AM)는 반양방 모드로 작동한다. 마스터의 RF 프론트-엔드는 직교 상향 변환기(즉, 혼합기)(50)를 사용하여, 다중 경로 완화 프로세서에 의해 생성되는 기저대 범위 신호를 상향 변환하고, 이러한 상향 변환된 신호를 송신한다. 기저대 신호가 송신된 후, 마스터는 RF 프론트-엔드 TX/RX 스위치(15)를 사용하여 TX로부터 RX 모드로 전환한다. 트랜스폰더는 신호를 수신하고 수신된 신호를 그것의 RF 프론트-엔드 혼합기(85)(제1 IF를 생성하는) 및 ADC(140)(제2 IF를 생성하는)를 사용하여 다시 하향 변환한다.
그 후, 이러한 제2 IF 신호는 디지털 필터들(190)을 사용하여 트랜스폰더 RF 백-엔드 프로세서에서 디지털 방식으로 필터링되고 또한 RF 백-엔드 직교 혼합기(200), 디지털 I/Q 필터들(210 및 230), 디지털 직교 발진기(220) 및 합산기(270)를 사용하여 기저대 범위 신호로 하향 변환된다. 이러한 기저대 범위 신호는 램 데이터 버스 제어기(195) 및 제어 로직(180)을 사용하여 트랜스폰더의 메모리(170)에 저장된다.
그 후, 트랜스폰더는 RF 프론트-엔드 스위치(15)를 사용하여 RX로부터 TX 모드로 전환하고 일정 지연(
) 이후 저장된 기저대 신호를 재송신하기 시작한다. 지연은 AM(트랜스폰더) 시스템 클록으로 측정된다는 것에 주의하자. 그에 따라, 
이다. 마스터는 트랜스폰더 송신을 수신하고 수신된 신호를 그것의 RF 백-엔드 직교 혼합기(200), 디지털 I 및 Q 필터들(210 및 230), 디지털 직교 발진기(220)(도 3c 참조)를 사용하여 다시 하향 변환한다.
그 후, 마스터는 다중 경로 완화 프로세서 arctan 블록(250) 및 위상 비교 블록(255)을 사용하여 수신된(즉, 복원된) 기저대 신호에서 
및 
간 위상차를 계산한다. 진폭 값들은 RF 백-엔드 RSSI 블록(240)으로부터 파생된다.
추정 정확성을 개선하기 위해서는 블록(240)으로부터의 진폭 추정치들 및 블록(255)으로부터의 위상차 추정치들의 SNR을 개선하는 것이 항상 바람직하다. 바람직한 실시예에서, 다중 경로 완화 프로세서는 범위 신호 주파수 성분 지속 기간(
)에 걸쳐 많은 시간 인스턴스에 대해 진폭 및 위상차 추정치들을 계산한다. 이러한 값들은 평균이 내어질 때, SNR을 개선한다. SNR 개선은 진폭 및 위상차 값들이 취해졌을 때(즉, 결정되었을 때) 대략 
(여기서 N은 인스턴스들의 수이다)에 비례할 수 있다.
SNR 개선을 위한 다른 접근법은 시간 기간에 걸쳐 정합 필터 기술들을 적용함으로써 진폭 및 위상차 값들을 결정하는 것이다. 또, 다른 접근법은 수신된(즉, 반복되는) 기저대 범위 신호 주파수 성분들의 위상 및 진폭을 그것들을 샘플링하고 기간(
)에 걸쳐 처음(즉, 마스터/리더에 의해 전송된) 기저대 범위 신호 주파수 성분들에 대해 I/Q 형태로 적분함으로써 추정하는 것일 수 있다. 적분은 I/Q 포맷의 진폭 및 위상의 다수의 인스턴스의 평균을 내는 효과를 갖는다. 그 후, 위상 및 진폭 값들은 I/Q 포맷으로부터 
및 
포맷으로 전환될 수 있다.
t = 0에서 마스터의 다중 경로 프로세서 제어를 받아 마스터 기저대 프로세서(FPGA(150)에서 양자)가 기저대 범위 시퀀스를 시작한다고 가정하자.
여기서 
.
마스터의 DAC(들)(120 및 125)에서의 위상 출력들은 다음과 같다:
DAC들(120 및 125)이 시스템 클록에 따르지 않는 내부 전파 지연(
)을 갖는다는 것에 주의하자.
유사하게, 송신기 회로 구성요소들(15, 30, 40 및 50)은 시스템 클록에 따르지 않는 추가 지연(
)을 도입할 것이다.
그 결과, 마스터에 의해 송신된 RF 신호의 위상은 다음과 같이 계산될 수 있다:
마스터(M)로부터의 RF 신호는 마스터 및 태그 간 다중 경로 현상들의 함수(
)로 위상 천이된다.
AM(트랜스폰더) 수신기에서의 제1 하향 변환기(요소 85)에서, 출력, 예를 들어, 제1 IF, 신호의 위상은 다음과 같다:
수신기 RF 섹션(요소들 15 및 60-85)에서의 전파 지연(
)은 시스템 클록에 따르지 않는다는 것에 주의하자. RF 프론트-엔드 필터들 및 증폭기들(요소들 95-110 및 125)을 통과한 후, 제1 IF 신호는 RF 백-엔드 ADC(140)에 의해 샘플링된다. ADC(140)는 입력 신호(예를 들어, 제1 IF)를 언더-샘플링하고 있다고 가정된다. 그에 따라, ADC는 또한 제2 IF를 생성하는 하향 변환기와 같이 동작한다. 제1 IF 필터들, 증폭기들 및 ADC는 전파 지연 시간을 더한다. ADC 출력(제2 IF)에서:
FPGA(150)에서 제2 IF 신호(ADC 출력으로부터의)는 RF 백-엔드 디지털 필터들(190)에 의해 필터링되고 또한 제3 하향 변환기(즉, 직교 혼합기(200), 디지털 필터들(230 및 210) 및 디지털 직교 발진기(220))에 의해 기저대 범위 신호로 다시 하향 변환되고, 합산기(270)에서 합산되며, 메모리(170)에 저장된다. 제3 하향 변환기출력(즉, 직교 혼합기)에서:
FIR 섹션(190)에서의 전파 지연(
)은 시스템 클록에 따르지 않는다는 것에 주의하자.
RX->TX 지연 이후, 마스터(M)로부터의 저장된(메모리(170)에) 기저대 범위 신호가 재송신된다. RX->TX 지연(
)에 주의하자.
트랜스폰더로부터의 신호가 마스터(M)의 수신기 안테나에 이를 때까지, 트랜스폰더(AM)로부터의 RF 신호는 다중 경로의 다른 함수(
)로 위상 천이된다. 위에서 논의된 바와 같이, 이러한 위상 천이는 모든 반사된 신호가 마스터의 수신기 안테나에 도달했을 일정 시간 기간 이후 일어난다:
마스터 수신기에서, 트랜스폰더로부터의 신호는 트랜스폰더 수신기에서와 같이 동일한 하향 변환 프로세스를 거친다. 결과는 마스터에 의해 처음 전송된 복원된 기저대 범위 신호이다.
제1 주파수 성분(
)에 대해:
제2 주파수 성분(
)에 대해:
치환:
여기서 
은 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 회로를 통한 전파 지연이다.
여기서 
는 ADC(s)를 포함하여, 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 주파수 혼합기들로부터, 시간 t=0에서, LO 위상 천이이다.
또한: 
제1 주파수 성분(F1):
계속해서 제1 주파수 성분(F1):
제2 주파수 성분(F2):
계속해서, 제2 주파수 성분(F2):
계속해서 치환:
여기서 α는 상수이다.
그 다음 최종 위상 방정식들은:
식(5)로부터:
여기서 
이고; 
은 
와 동일하다.
예를 들어, 시간 인스턴스들(t1 및 t2) 간 차(
)는:
여기서 
및 
은 디바이스들을 루프-백 모드에 둠으로써 측정되는 마스터(M) 트랜스폰더(AM) TX 및 RX 회로들을 통한 전파 지연들이다. 마스터 및 트랜스폰더 디바이스들은 
및 
을 자동으로 측정할 수 있고, 우리는 또한 
값을 알고 있다는 것에 주목하자.
상기한 식들 및 
값으로부터, 
이 결정될 수 있고, 결과적으로, 주어진 
, 및 
에 대해 
값이 다음과 같이 찾아질 수 있다:
또는, 
라고 가정하면:
식 (6)으로부터, 동작 주파수(들)에서 범위 신호(들) 복소 진폭 값들이 리턴된 기저대 범위 신호를 처리하여 찾아질 수 있다는 결론을 내릴 수 있다.
부분 공간 알고리즘들이 상수 위상 오프셋에 민감하지 않기 때문에 초기 위상 값(
)은 제로와 동일한 것으로 가정될 수 있다. 필요하다면, 
값(위상의 초기 값)은 그 전체가 참조로 본원에 통합되는 관련 미국 특허 번호 7,561,048에 설명된 바와 같이 협대역폭 범위 신호 방법을 사용하여 TOA(도착 시간)를 결정함으로써 찾아질 수 있다. 이러한 방법은 범위 신호 왕복 지연을 추정하며, 이는 
와 동일하고 
값은 다음 식으로부터 찾아질 수 있다:
또는:
바람직한 실시예에서, 리턴된 기저대 범위 신호 위상 값들(
)은 다중 경로 프로세서의 arctan 블록(250)에 의해 계산된다. SNR을 개선하기 위해, 다중 경로 완화 프로세서 위상 비교 블록(255)은 식 (6A)를 사용하여 많은 인스턴스n(n=2, 3, 4 ... ... ... ... ...)에 대해 
을 계산하고, 그 다음 그것들의 평균을 내 SNR을 개선한다. 
라는 것에 주의하자.
식 5 및 식 6으로부터, 복원된(즉, 수신된) 기지국 범위 신호가 마스터에 의해 전송되었던 처음 기저대 신호와 동일한 주파수를 갖는다는 것이 분명해진다. 그에 따라, 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 시스템 클록들이 상이할 수 있다는 사실에도 불구하고 주파수 변환이 없다. 기저대 신호가 몇몇 주파수 성분으로 이루어지며, 각 성분은 정현파의 다수의 주기로 이루어지기 때문에, 또한 수신된 기저대 신호의 각각의 주파수 성분을 대응하는 처음(즉, 마스터에 의해 전송된) 기저대 신호의 각각의 주파수 성분으로 샘플링하고 그 결과로 생긴 신호를 기간(
) 동안 적분함으로써 수신된 범위 신호의 위상 및 진폭을 추정하는 것이 가능하다.
이러한 연산은 수신된 범위 신호의 복소 진폭 값들(
)을 I/Q 포맷으로 생성한다. 마스터에 의해 전송되었던 각 기저대 신호의 각각의 주파수 성분은 시간에서 
만큼 천이되어야 한다는 것에 주의하자. 적분 연산은 진폭 및 위상의 다수의 인스턴스의 평균을 내는 것의 효과를 낸다(예를 들어, SNR을 증가시킨다). 위상 및 진폭 값들은 I/Q 포맷으로부터 
및 
포맷으로 전환될 수 있다는 것에 주목하자.
이러한 샘플링, 
의 기간에 걸친 적분 및 후속하는 I/Q 포맷으로부터 
및 
포맷으로의 변환 방법은 도 3c에서의 위상 비교 블록(255)에서 구현될 수 있다. 그에 따라, 블록(255)의 설계 및 구현에 따라, 식 (5)에 기초한 바람직한 실시예의 방법, 또는 본 섹션에 설명된 대안적인 방법 중 어느 하나가 사용될 수 있다.
범위 신호 대역폭이 좁더라도, 주파수 차(
)는 상대적으로, 예를 들어, 대략 수 메가헤르츠로 클 수 있다. 그 결과, 수신기의 대역폭은 모든 
범위 신호 주파수들의 성분을 전달하기에 충분히 넓게 유지되어야 한다. 이러한 넓은 수신기의 대역폭은 SNR에 영향을 미친다. 수신기 대역폭을 효율적으로 줄이고 SNR을 개선하기 위해, 수신된 범위 신호 주파수 성분들은 수신된 기저대 범위 신호의 각각의 개별적인 주파수 성분에 대해 동조된 디지털 협대역폭 필터들에 의해 FPGA(150)에서의 RF 백-엔드 프로세서에 의해 필터링될 수 있다. 그러나, 이러한 많은 수의 디지털 필터(필터들의 수는 각각의 주파수 성분들(n)의 수와 동일하다)는 FPGA 자원들에 추가적인 부담을 지워, 그것의 비용, 크기 및 전력 소비를 증가시킨다.
바람직한 실시예에서는 단지 두 개의 협대역폭 디지털 필터가 사용된다: 하나의 필터는 항상 
주파수 성분에 대해 동조되고 다른 필터는 모든 다른 주파수 성분: 
에 대해 동조될 수 있다. 범위 신호의 다수의 인스턴스는 마스터에 의해 전송된다. 각 인스턴스는 단지 두 개의 주파수: 
로 이루어진다. 유사한 계획들이 또한 가능하다.
또한 주파수 합성기들을 조정함으로써, 예를 들어, 
을 변경함으로써 주파수 성분들의 나머지를 생성하여 기저대 범위 신호 성분들을 단지 둘(또는 심지어 하나)로 유지하는 것이 전적으로 가능하다는 것에 주목하자. 직접 디지털 파형 합성(DDS) 기술을 사용하여 상향 변환기들 및 하향 변환기들의 혼합기들에 대한 LO 신호들이 생성되는 것이 바람직하다. 높은 VHF 대역 주파수들에 대해, 이는 송수신기/FPGA 하드웨어에 원치 않는 부담을 줄 수 있다. 그러나, 낮은 주파수들에 대해 이는 유용한 접근법일 수 있다. 또한 아날로그 주파수 합성기들이 사용될 수 있으나, 주파수가 변경된 후 정착하는 데 추가 시간이 걸릴 수 있다. 또한, 아날로그 합성기들의 경우, 아날로그 합성기의 주파수를 변경한 후 발달될 수 있는 위상 오프셋을 상쇄하기 위해 동일한 주파수에서 두 측정이 이루어져야 할 수 있다.
위 식에 사용되는 실제 
은 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 시스템들의 클록들 양자로 측정된다, 예를 들어, 
및 
는 트랜스폰더(AM) 클록들로 카운트되고 
은 마스터(M) 클록으로 카운트된다. 그러나, 
가 계산될 때 
및 
양자는 마스터(M) 클록으로 측정(카운트)된다. 이는 다음 오차를 도입한다:
위상 추정 오차(7)는 정확성에 영향을 미친다. 따라서, 이러한 오차를 최소화하는 것이 필요하다. 
라면, 다시 말해, 모든 마스터(들) 및 트랜스폰더들(태그들)의 시스템 클록이 동기화된다면, 
시간으로부터의 기여가 제거된다.
바람직한 실시예에서, 마스터 및 트랜스폰더 유닛들(디바이스들)은 디바이스들 중 어떠한 디바이스와도 클록들을 동기화할 수 있다. 예를 들어, 마스터 디바이스는 기준으로서의 역할을 할 수 있다. 클록 동기화는 원격 제어 통신 채널을 사용함으로써 실현되며, 이에 의해 FPGA(150) 제어 하에서, 온도 보상 수정 발진기 TCXO(20)의 주파수가 조정된다. 주파수 차는 선택된 트랜스폰더 디바이스가 캐리어 신호를 송신하고 있는 동안 마스터 디바이스의 합산기(270)의 출력에서 측정된다.
그 후, 마스터는 트랜스폰더에 TCXO 주파수를 증가/감소시키기 위한 명령을 전송한다. 이러한 절차는 합산기(270) 출력에서의 주파수를 최소화함으로써 보다 높은 정확성을 달성하기 위해 수 회 반복될 수 있다. 이상적인 경우 합산기(270) 출력에서의 주파수는 제로와 동일하게 되어야 한다는 것에 주의하자. 대안적인 방법은 주파수 차를 측정하고 트랜스폰더의 TCXO 주파수를 조절하지 않고 추정된 위상을 정정하는 것이다.
시중에서 구할 수 있는(기성) TCXO 구성요소들은 높은 정확도 및 안정도를 갖는다. 구체적으로, GPS 상업용 어플리케이션들에 대한 TCXO 구성요소들은 매우 정확하다. 이러한 디바이스들을 갖고, 위치 결정 정확성에 미치는 위상 오차 영향은 주파수 클록 동기화 없이 1 미터 미만일 수 있다.
협대역폭 범위 신호 다중 경로 완화 프로세서가 리턴된 협대역폭 범위 신호 복소 진폭(
을 획득한 후, 추가 처리(즉, 초분해능 알고리즘들의 실행)이 다중 경로 완화 프로세서의 부분인, 소프트웨어-기반 구성요소에서 구현된다. 이러한 소프트웨어 구성요소는 마스터(리더) 호스트 컴퓨터 CPU 및/또는 FPGA(150)에 내장되는 마이크로프로세서(미도시)에서 구현될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 다중 경로 완화 알고리즘(들) 소프트웨어 구성요소는 마스터 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 실행된다.
초분해능 알고리즘(들)은 
"주파수들", 예를 들어, 
값들의 추정치를 생성한다. 최종 단계에서, 다중 경로 완화 프로세서는 가장 작은 값을 갖는 τ를 선택한다(즉, DLOS 지연 시간).
범위 신호 협대역폭 요건이 다소 완화된 특정 경우들에서, 연속적인(시간에서) 처프를 채용함으로써 DLOS 경로가 MP 경로들로부터 분리될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 이러한 연속적인 처프는 선형 주파수 변조(LFM)이다. 그러나, 다른 처프 파형들도 또한 사용될 수 있다.
다중 경로 완화 프로세서 제어 하에서 대역폭(β) 및 지속 기간(T)을 갖는 처프가 송신된다고 가정하자. 그것은 초당 
라디언의 처프 속도를 제공한다. 다수의 처프가 송신되고 다시 수신된다. 처프 신호들은 디지털 방식으로 생성되며 각 처프는 동일한 위상으로 시작된다는 것에 주의하자.
다중 경로 프로세서에서, 각각의 수신된 단일 처프는 리턴된 처프가 관심 영역의 중앙으로부터의 것이도록 정렬된다.
처프 파형의 식은 다음과 같다:
예를 들어, 다중 경로가 없는, 단일 지연 왕복 τ에 대해, 리턴된 신호(cirp)는 
이다.
그 다음 다중 경로 완화 프로세서는 처음 송신된 처프와 복소 컨주게이트 믹스를 수행함으로써 
를 "deramp"한다. 그 결과로 생긴 신호는 복소 정현파이다:
여기서 
는 진폭이고 
는 주파수이며 
이다. 마지막 항은 위상이고 그것은 무시가능하다는 것에 주의하자.
다중 경로의 경우, 복산 deramp된 신호는 다수의 복소 정현파로 이루어진다:
여기서 L은 DLOS 경로를 포함하는, 범위 신호 경로들의 수이고 
이다.
다수의 처프가 송신 및 처리된다. 각 처프는 위에서 설명된 바와 같이 개별적으로 취급/처리된다. 그 후, 다중 경로 완화 프로세서는 개별적인 처프들의 처리의 결과들을 어셈블한다:
여기서 N은 처프들의 수이고, 
; 
는 두 개의 연이은 처프 간 부동 시간 구역이다; 
는 인위적인 지연 "주파수들"이다. 또한, 가장 관심 있는 것은 최저 "주파수"이며, 이는 DLOS 경로 지연에 대응한다.
식 (10)에서, 
는 복소 정현파들의 합의 N개의 샘플들로서 생각되어질 수 있다:
그에 따라, 샘플들의 수는 N의 배수, 예를 들어, 
일 수 있다.
식 (10)으로부터, 다중 경로 완화 프로세서는 추가 처리(즉, 초분해능 알고리즘들의 실행)에 사용되는 시간 도메인에서의 
개의 복소 진폭 샘플을 생성한다. 이러한 추가 처리는 다중 경로 완화 프로세서의 부분인 소프트웨어 구성요소로 구현된다. 이러한 소프트웨어 구성요소는 마스터(리더) 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 그리고/또는 FPGA(150)에 내장되는 마이크로프로세서(미도시)에 의해, 또는 양자에 의해 실행될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 다중 경로 완화 알고리즘(들) 소프트웨어는 마스터 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 실행된다.
초분해능 알고리즘(들)은 
"주파수들", 예를 들어, 
값들의 추정치를 생성한다. 최종 단계에서, 다중 경로 완화 프로세서는 가장 작은 값을 갖는 τ, 즉, DLOS 지연 시간을 선택한다.
설명은 초분해능 알고리즘들에 대한 대안예로서의 역할을 할 수 있는, 특수 처리 방법, 소위 "임계치 기법"에 대해 제공될 것이다. 다시 말해, 그것은 인위적으로 생성된 합성의 보다 ?은 대역폭 범위 신호를 사용하여 다른 MP 경로들로부터 DLOS 경로를 구별 시 신뢰성 및 정확성을 향상하기 위해 사용된다.
도 1 및 도 1a에 도시된 주파수 도메인 기저대 범위 신호는 시간 도메인 기저대 신호(
)로 변환될 수 있다:
도 4는 N = 11이고 
인 경우에 대한 
의 두 개의 주기를 나타낸다. 신호는 
마이크로초만큼 떨어진 높이 2N + 1 = 23의 펄스들의 시퀀스로 보인다. 펄스들 사이에는 다양한 진폭 및 2N개의 제로를 갖는 정현파 파형이 있다. 신호의 광대역폭은 높은 펄스들의 협소함에 기인할 수 있다. 또한 대역폭은 제로 주파수로부터 
까지 확장된다는 것을 볼 수 있다.
바람직한 실시예에서 사용되는 임계화 방법의 기본적인 발상은 다른 MP 경로들로부터 DLOS 경로를 구별 시 인위적으로 생성된 합성의 보다 넓은 대역폭 범위 신뢰성 및 정확성을 향상시키는 것이다. 임계치 방법은 광대역 펄스의 리딩 에지의 시작이 수신기에 도착하는 때를 검출한다. 송신기 및 수신기에서의 필터링으로 인해, 리딩 에지는 순간적으로 상승하지는 않으나, 잡음으로부터 서서히 증가하는 경사로 상승한다. 리딩 에지의 TOA는 리딩 에지가 미리 결정된 임계치(T)와 교차할 때를 검출함으로써 측정된다.
그것은 이내 교차되고 펄스의 진정한 시작 및 임계치 교차 지점 간 오차 지연(τ)이 작기 때문에 작은 임계치가 바람직하다. 그에 따라, 다중 경로로 인해 도달하는 어떠한 펄스 복사본도 복사본의 시작이 τ보다 큰 지연을 갖는 경우에 영향을 미치지 않는다. 그러나, 잡음의 존재는 임계치(T)가 얼마나 작을 수 있는지에 대해 제한을 둔다. 지연(τ)을 감소시키는 하나의 방법은 펄스 그 자체 대신 수신된 펄스의 도함수를 사용하는 것인데, 이는 도함수가 더 빠르게 상승하기 때문이다. 2차 도함수는 훨씬 더 빨리 상승된다. 더 고차의 도함수들이 사용될 수 있으나, 실제로 그것들은 잡음 레벨을 수용할 수 없는 값으로 상승시킬 수 있고, 그에 따라 임계화된 2차 도함수가 사용된다.
도 4에 도시된 2.75 MHz 폭 신호가 꽤 넓은 대역폭을 갖지만, 위에서 언급된 방법에 의해 범위를 측정하기에 적합하지는 않다. 그러한 방법은 각각 제로-전조 신호를 갖고 송신된 펄스들을 필요로 한다. 그러나, 펄스들 간 정현파 파형이 본질적으로 상쇄되도록 신호를 변형함으로써 그러한 목적을 달성하는 것이 가능하다. 바람직한 실시예에서, 그것은 높은 펄스들 간 선택된 간격에 대한 신호에 거의 가까운 파형을 구성함으로써, 그리고 그 다음 그것은 원래 신호에서 뺌으로써 이루어진다.
기술은 그것을 도 1에서의 신호에 적용함으로써 예시될 수 있다. 파형 상에 도시된 두 개의 검은 점이 제1 두 개의 펄스 사이에 중심화된 간격(I)의 종점들이다. 최상의 결과들을 내기 위해 경험적으로 결정된 간격(I)의 좌 및 우 종점들은 각각 다음에 있다:
이러한 가격에 대한 신호(
)를 본질적으로 상쇄하나, 간격 외에는 손상시키지 못하는 함수(
)를 생성하려는 시도가 수행된다. 식 (11)이 
가 
에 의해 변조된 정현파 
임을 나타내기 때문에, 먼저 간격(I)에 대해 
에 거의 가까운 함수(
)가 찾아지고, 그 다음 
를 곱으로서 만든다:
여기서
그리고 계수들(
)은 최소 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다
간격(I)에 대해.
솔루션은 
에 대해 J의 편도함수들을 취함으로써 그리고 그것들을 제로와 동일하게 둠으로써 쉽게 얻어진다. 그 결과는 M + 1 식들의 선형 시스템이다
이는 
에 대해 풀어질 수 있으며, 여기서
그 다음,
(12)에 의해 주어진 함수들(
)의 정의를 사용하면
여기서
식 (17)로부터, 2N+3 개의 주파수의 전체(제로 주파수 DC 항을 포함하여)가 원하는 신호(
)를 얻기 위해 요구된다는 것이 보여진다. 도 5는 도 1에 도시된 원래 신호(
)에 대한 결과로 생긴 신호(
)를 도시하며, 여기서 N = 11이다. 이러한 경우 
의 구성은 25 캐리어(DC 항(
)을 포함하여)를 필요로 한다.
위에서 구성된 바와 같은 
의 중요한 특성들은 다음과 같다:
1. (14)로부터 보이는 바와 같이, 최저 주파수는 0 Hz이고 최고 주파수는 
Hz이다. 그에 따라, 총 대역폭은 
Hz이다.
2. 모든 캐리어는 주파수(
)에 위치되는 사인 함수인 하나의 캐리어를 제외하고, 
이격되는 코사인 함수들(DC를 포함)이다.
3. 원래 신호(
)가 주기(
)를 갖지만, 
는 주기(
)를 갖는다. 
의 전체 주기인, 
의 각 주기의 제1 절반은 신호의 상쇄된 부분을 포함하고, 
의 주기의 제2 절반은 큰 발진 세그먼트이다. 그에 따라, 전조의 상쇄는 단지 
의 모든 다른 주기에서만 일어난다.
이는 상쇄 함수(
)가 실제로 
의 모든 다른 주기에서 
를 강화시키기 때문에 일어난다. 그 이유는 
가 
의 모든 피크에서 그것의 극성을 역전시키는 반면 
는 그렇지 않는다는 것이다. 처리 이득을 3 dB만큼 증가시키기 위해 
의 모든 주기가 상쇄된 부분을 포함하게 만드는 방법은 아래에 설명된다.
4. 
의 상쇄된 부분의 길이는 약 
의 80%-90%이다. 따라서, 
는 이것을 다중 경로로 인해 
의 이전 논-제로 부분들로부터 임의의 잔류 신호를 제거하기에 충분히 길게 만들기에 충분히 작을 것을 필요로 한다.
5. 바로 다음
의 각 제로 부분은 발진 부분의 제1 사이클이다. 바람직한 실시예에서, 위에서 설명된 바와 같이 TOA 측정 방법에서, 이러한 사이클의 제1 절반은 특히 그것의 상승의 시작, TOA를 측정하기 위해 사용된다. 이러한 제1 절반-사이클의 피크 값(이는 메인 피크로 칭해질 것이다)이 대략 동일한 시점에 위치되는 대응하는 
의 피크보다 다소 크다는 것에 주의하는 것이 관심을 끈다. 제1 절반-사이클의 폭은 
에 대략 반비례한다.
6. 많은 처리량 이득은 다음에 의해 달성될 수 있다:
(a) 신호(
)의 반복들을 사용하는 것, 이는 
가 주기(
)를 갖고 주기적이기 때문이다. 또한, 추가 3 dB의 처리 이득이 이후에 설명될 방법에 의해 가능하다.
(b) 협대역 필터링. 2N + 3 캐리어의 각각이 협대역 신호이기 때문에, 신호의 점유 대역폭은 전체 할당된 주파수 대역에 걸쳐 분산되는 광대역 신호의 점유 대역폭보다 훨씬 더 작다.
도 5에 도시된 신호(
)(여기서 N = 11 그리고 
)에 대해, 
의 상쇄된 부분의 길이는 약 3.7 마이크로초 또는 1,110 미터이다. 이는 다중 경로로 인해 
의 이전 논-제로 부분들로부터 임의의 잔류 신호를 제거하기에 충분히 많다. 메인 피크는 대략 35의 값을 갖고, 전조(즉, 상쇄) 영역에서의 최대 크기는 약 0.02이며, 이는 메인 피크보다 65 dB 아래이다. 이는 위에서 설명된 바와 같이 TOA 측정 임계화 기법을 사용하여 양호한 성능을 얻기 위해 바람직하다.
보다 적은 캐리어의 사용은 도 6에 도시되며, 이는 단지 총 2N + 3 = 9 캐리어에 대해, 
, N= 3, 그리고 M= 2N + 1 = 7임을 사용하여 생성되는 신호를 예시한다. 이러한 경우, 신호의 주기는 도 5에서의 신호와 비교하여 단지 
마이크로초이며, 여기서 주기는 8 마이크로초이다. 이러한 예가 단위 시간당 보다 많은 주기를 갖기 때문에, 보다 큰 처리 이득이 달성될 수 있음을 기대할 수 있다.
그러나, 보다 적은 캐리어가 사용되기 때문에, 메인 피크의 진폭은 이전의 약 1/3 만큼의 크기이며, 이는 기대 추가 처리 이득을 상쇄하는 경향이 있다. 또한, 제로-전조 신호 세그먼트들의 길이가 보다 짧아, 약 0.8 마이크로초 또는 240 미터이다. 이는 다중 경로로 인해 
의 이전 논-제로 부분들로부터 임의의 잔류 신호를 제거하기에 여전히 충분해야 한다. 
의 총 대역폭이 대략 이전과 동일하고, 메인 피크의 절반-사이클의 폭이 또한 대략 동일하다는 것에 주목하자. 보다 적은 캐리어가 사용되기 때문에, 각 캐리어가 수신기에서 필터링되어 협대역일 때 일정한 추가 처리 이득이 있어야 한다. 또한, 전조(즉, 상쇄) 영역에서의 최대 크기는 이제 메인 피크보다 약 75 dB 아래, 이전 예로부터 10 dB 개선이다.
RF 주파수들에서의 송신: 여기까지 
는 간단함을 위해 기저대 신호로서 설명되었다. 그러나, 그것은 RF까지 변환, 송신, 수신, 그리고 그 다음 수신기에서 기저대 신호로서 재구성될 수 있다. 예시를 위해, 인덱스 j를 갖는 다중 경로 전파 경로들 중 하나를 통해 기저대 신호(
)에서의 주파수 성분들(
) 중 하나에 어떤 일이 일어나는지 고려하자(라디안/초 주파수들이 표기의 간단함을 위해 사용된다):
여기서 송신기 및 수신기는 주파수 동기화되어 있다고 가정된다. 파라미터(
)는 
에 대한 식 (21)에서의 제k 계수이다. 파라미터들(
및 
)은 각각 제j 전파 경로의 경로 지연 및 위상 천이(반사면의 유전체 속성들에 기인하여)이다. 파라미터(θ)는 수신기에서의 기저대로 하향 변환 시 일어나는 위상 천이이다. 함수들의 유사한 시퀀스가 식(21)의 사인 성분에 대해 나타날 수 있다.
순차적인 캐리어 송신 및 신호 재구성이 도 1 및 도 1a에 예시된다. 송신기 및 수신기는 시간 및 주파수 동기화되어 있다고 가정되며, 2N + 3 송신된 캐리어가 동시에 송신될 필요는 없다. 예로서, 기저대 표현이 도 1a 및 도 6의 것인 신호의 송신을 고려하자.
도 6에서, 6N = 3이고, l 밀리초에 대한 9 주파수 성분의 각각이 순차적으로 송신된다고 상정하자. 각 주파수 송신에 대한 시작 및 종료 시간들은 수신기에 알려지고, 그에 따라 그것은 그것들의 각각의 시간에 각 주파수 성분의 그것의 수신을 순차적으로 시작 및 종료할 수 있게 된다. 신호 전파 시간이 1 미리초에 비해 매우 짧기 때문에(목적하는 적용에서 보통 수 밀리초 미만일 것이다), 각각 수신된 주파수 성분의 작은 부분은 무시되고, 수신기는 그것을 쉽게 지울 수 있다.
수신 9 주파수 성분의 전체 프로세스는 처리 이득을 증가시키기 위해 추가 수신의 9-밀리초 블록들마다 반복될 수 있다. 총 수신 시간의 이분의 일 동안 약 111 처리 이득을 위해 이용가능한 상기 9-밀리초 블록들이 있을 수 있다. 추가적으로, 각 블록 내에는 
메인 피크들로부터 이용가능한 추가 처리 이득이 있을 수 있다.
일반적으로 신호 재구성이 매우 경제적으로 이루어질 수 있고, 모든 가능한 추가 이득을 본질적으로 허용할 것임을 언급할 가치가 있다. 2N + 3 수신된 주파수들의 각각에 대해:
1. 그러한 주파수에 대응하는 저장된 벡터들(페이저들)의 시퀀스를 형성하기 위해 그러한 주파수의 각 1-밀리초 수신의 위상 및 진폭을 측정한다.
2. 그러한 주파수에 대해 저장된 벡터들의 평균을 낸다.
3. 마지막으로, 지속 기간(
)을 갖는 기저대 신호의 ㅣ 주기를 재구성하기 위해 2N + 3 주파수에 대한 2N + 3 벡터 평균을 사용하고, 신호 TOA를 추정하기 위해 재구성을 사용한다.
이러한 방법은 1-밀리초 송신으로 한정되지 않고, 송신 길이는 증가 또는 감소될 수 있다. 그러나, 모든 송신에 대한 총 시간은 수신기 또는 송신기의 임의의 모션을 동결시키기에 충분히 짧아야 한다.
수신기에서의 계수 가중: 요구된다면, 식(21)에서의 계수들(
)이 송신기에서 
의 구성을 위해 사용되고 대신 수신기에 도입될 수 있다. 이는 
가 시작 대신 마지막 단계에 도입될 경우 최종 신호가 동일한 식 (20)에서의 신호들의 시퀀스를 고려함으로써 쉽게 보여진다. 잡음을 무시하면, 값들은 다음과 같다:
그 다음 송신기는 동일한 진폭을 갖고 모든 주파수를 송신하며, 이는 그것의 설계를 단순화한다. 이러한 방법은 또한 각 주파수에 잡음을 가중하며, 이의 영향이 고려되어야 한다는 것이 주의되어야 한다. 계수 가중은 사용가능한 메인 피크들의 두 배를 얻도록 
의 극성 역전을 가져오기 위해 수신기에서 이루어져야 한다는 것이 또한 주의되어야 한다.
채널들에서의 중심 주파수들로 
의 스케일링: VHF 이하의 주파수들에서 FCC 요건을 충족하기 위해 채널 간격이 일정하게 채널화된 송신이 요구될 것이다. VHF 이하의 주파수들에 대한 경우인 할당된 전체 대역에 비해 작은 채널 간격이 일정하게 채널화된 송신 대역에서, 
에 대한 작은 조정은 필요하다면, 원래 설계 값들로부터의 성능을 실질적으로 변경하지 않고 모든 송신된 주파수가 채널 중심들에 있게 허용한다. 이전에 제시된 기저대 신호들의 두 예에서, 모든 주파수 성분은 
의 배수들이고, 그에 따라 채널 간격이 
를 나누는 경우, 가장 낮은 RF 송신 주파수는 하나의 채널의 중심에 놓일 수 있고 모든 다른 주파수가 채널들의 중심에 가게 된다.
몇몇 무선 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 결정 시스템에서 거리 측정 기능을 수행하는 것에 더하여, 마스터 유닛 및 태그 유닛 양자는 또한 음성, 데이터 및 제어 통신 기능들을 수행한다. 유사하게, 바람직한 실시예에서, 마스터 유닛 및 태그 유닛 양자는 거리 측정 기능에 더하여 음성, 데이터 및 제어 통신 기능들을 수행한다.
바람직한 실시예에 따르면, 범위 신호(들)는 다중 경로 완화를 포함하여, 매우 복잡한 신호 처리 기술들로 처리된다. 그러나, 이러한 기술들은 음성, 데이터 및 제어 신호들에 적합하지 않을 수 있다. 그 결과, 제안된 시스템(뿐만 아니라 다른 기존 시스템들)의 동작 범위는 거리를 신뢰할 만하게 그리고 정확하게 측정할 수 있는 그것의 능력에 의해서가 아니라, 음성 및/또는 데이터 및/또는 제어 통신 동안 범위 외에 있음으로써 제한될 수 있다.
다른 무선 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 결정 시스템들에서 거리 측정 기능은 음성, 데이터 및 제어 통신 기능과 구분된다. 이러한 시스템들에서는, 음성, 데이터 및 제어 통신 기능들을 수행하기 위해 별도의 RF 송수신기들이 사용된다. 이러한 접근법의 단점은 시스템의 비용, 복잡도, 크기 등이 증가되는 것이다.
위에서 언급된 결점들을 회피하기 위해, 바람직한 실시예에서, 협대역폭 범위 신호 또는 기저대 협대역폭 범위 신호의 몇몇 개별적인 주파수 신호가 동일한 데이터/제어 신호들로 그리고 음성의 경우 디지털화된 음성 패킷들의 데이터로 변조된다. 수신기에서, 가장 높은 신호 세기를 갖는 개별적인 주파수 성분들은 복조되고 얻어진 정보 신뢰성은 "보팅(voting)" 또는 정보 여분을 이용하는 다른 신호 처리 기술들을 수행함으로써 더 향상될 수 있다.
이러한 방법은 다수의 경로로부터 들어오는 RF 신호들이 DLOS 경로와 그리고 서로 파괴적으로 조합하며, 그에 따라 수신된 신호 세기 및 그것과 연관된 SNR을 상당히 감소시키는 "널(null)" 현상을 회피하는 것을 가능하게 한다. 또한, 그러한 방법은 다수의 경로로부터 들어오는 RF 신호들이 DLOS 경로와 그리고 서로 건설적으로 조합하며, 그에 따라 수신된 신호 세기 및 그것과 연관된 SNR을 증가시키는 주파수들의 세트를 찾는 것을 가능하게 한다.
이전에 언급된 바와 같이, 스펙트럼 추정-기반 초분해능 알고리즘들은 일반적으로 동일한 모델: 주파수들의 복소 지수들 및 그것들의 복소 진폭들의 일차 결합을 사용한다. 이러한 복소 진폭은 상기한 식 3에 의해 주어진다.
모든 스펙트럼 추정 기반 초분해능 알고리즘은 복소 지수들의 수 즉, 다중 경로의 수에 대한 이전 지식을 필요로 한다. 이러한 복소 지수들의 수는 소위 모델 크기이고 식 1 - 식 3에 제시된 바와 같이 다중 경로 성분들의 수(L)에 의해 결정된다. 그러나, RF 추적-위치 결정 적용예들에 대한 경우인 경로 지연을 추정할 때, 이러한 정보는 이용가능하지 않다. 이는 다른 치수 즉, 모델 크기 추정을 초분해능 알고리즘들을 통해 스펙트럼 추정 프로세스에 추가한다.
모델 크기 과소추정의 경우 주파수 추정의 정확성이 영향을 받고 모델 크기가 과다추정될 때 알고리즘이 스퓨리어스, 예를 들어, 존재하지 않는 주파수들을 생성한다는 것이 보여져왔다(Kei Sakaguchi 외, Influence of the Model Order Estimation Error in the ESPRIT Based High Resolution Techniques). 모델 크기 추정의 기존 방법들 이를테면 AIC(Akaikes Information Criterion), MDL(Minimum Description Length) 등은 신호들 사이의 상관 관계에 높은 민감도를 갖는다(복소 지수들). 그러나 RF 다중 경로의 경우, 이것이 항상 그렇지는 않다. 심지어, 예를 들어, 포워드-백워드 스무딩 알고리즘들이 적용된 후, 상관량의 나머지가 항상 있을 것이다.
Sakaguchi 논문에는, 과다추정된 모델을 사용하고 이러한 신호들의 전력(진폭)을 추정하고 그 다음 초 저전력을 갖는 신호들을 거부함으로써 스퓨리어스 주파수들(신호들)로부터 실제 주파수들(신호들)을 구별하는 것이 제안된다. 이러한 방법이 기존 방법들에 비해 개선되지만, 그것이 보장되지는 않는다. 본 발명자들은 Kei Sakaguchi 외 방법을 구현하고 보다 큰 모델 크기를 갖는 보다 복잡한 경우들에 대한 시뮬레이션들을 실행했다. 몇몇 경우, 스퓨리어스 신호들이 실제 신호들의 진폭에 매우 가까운 진폭을 가질 수 있다는 것이 관찰되었다.
모든 스펙트럼 추정-기반 초분해능 알고리즘들은 들어오는 신호 복소 진폭 데이터를 두 개의 부분 공간: 잡음 부분 공간 및 신호들 부분 공간으로 나눔으로써 작용한다. 이러한 서브 공간들이 적절하게 정의(분리)되는 경우, 모델 크기는 신호 부분 공간 크기(치수)와 동일하다.
일 실시예에서, 모델 크기 추정은 "F" 통계를 사용하여 실현된다. 예를 들어, ESPRIT 알고리즘에 대해, 공분산 행렬의 추정의 특이값 분해(포워드/백워드 상관관계 스무딩)는 오름차순으로 정렬된다. 그 후, (n+1) 고유치가 제n 고유치로 나눠지는 나눗셈이 이루어진다. 이러한 비가 "F" 랜덤 변수이다. 최악의 경우는 (1 ,1) 자유도의 "F" 랜덤 변수이다. (1 ,1) 자유도를 갖는 "F" 랜덤 변수에 대한 95% 신뢰 구간은 161이다. 그러한 값을 임계치로 설정하는 것은 모델 크기를 결정한다. 또한 잡음 서브 공간에 대해, 고유치들은 잡음 전력의 추정치를 나타낸다는 것에 주의하자.
"F" 통계를 고유치들의 비에 적용하는 이러한 방법은 모델 크기를 추정하는 보다 정확한 방법이다. "F" 통계에서의 다른 자유도들이 또한 임계치 계산 그리고 결과적으로 모델 크기 추정을 위해 사용될 수 있다는 것이 주의되어야 한다.
그럼에도 불구하고, 몇몇 경우, 두 개 이상의 매우 가깝게 이격된(시간에서) 신호는 실제 측정의 미비점들로 인해 하나의 신호로 약화될 수 있다. 그 결과, 위에서 언급된 방법은 신호들의 수, 즉, 모델 크기를 과소추정할 것이다. 모델 크기 과소 추정은 주파수 추정 정확성을 감소시키기 때문에, 특정 수를 더함으로써 모델 크기를 증가시키는 것이 현명하다. 이러한 수는 경험적으로 그리고/또는 시뮬레이션들로부터 결정될 수 있다. 그러나, 신호들이 밀접하게 이격되지 않을 때, 모델 크기는 과다추정될 것이다.
그러한 경우, 스퓨리어스, 즉, 존재하지 않는 주파수들이 나타날 수 있다. 이전에 언급된 바와 같이, 몇몇 경우 스퓨리어스 신호(들)가 실제 신호(들) 진폭으로 인해 배우 가까운 진폭을 갖는 것으로 관찰되었기 때문에 스퓨리어스 신호들의 검출을 위해 신호 진폭을 사용하는 것이 항상 성공하는 것은 아니다. 따라서, 진폭 차별에 더하여, 필터들이 스퓨리어스 주파수들의 제거 가능성을 개선하도록 구현될 수 있다.
초분해능 알고리즘들에 의해 추정되는 주파수들은 인위적인 주파수들이다(식 2). 실제로, 이러한 주파수들은 다중 경로 환경의 각각의 경로들의 지연들이다. 그 결과, 음의 주파수들이 있어서는 안되고 초분해능 알고리즘에 의해 생성되는 모든 음의 주파수는 거절되어야 할 스퓨리어스 주파수들이다.
뿐만 아니라, DLOS 거리 범위는 초분해능 방법들과 상이한 방법들을 사용하는 측정 동안 획득되는 복소 진폭(
) 값들로부터 추정될 수 있다. 이러한 방법들이 보다 낮은 정확성을 갖지만, 이러한 접근법은 지연들, 즉, 주파수들을 구별하기 위해 사용되는 범위를 확립한다. 예를 들어, 신호 진폭(
)이 최대에 가까운, 즉, 널을 회피하는 
구간들에서 
의 비는 DLOS 지연 범위를 제공한다. 실제 DLOS 지연이 두 배 더 크거나 더 작을 수 있지만, 이는 스퓨리어스 결과들을 거절하는 것을 돕는 범위를 정의한다.
실시예에서, 범위 신호는 왕복을 이룬다. 다시 말해, 그것은 양 방향으로: 마스터/리더로부터 타겟/슬레이브로 그리고 타겟/슬레이브를 다시 마스터/리더로 이동한다:
마스터는 톤:
를 송신하며, 여기서 ω는 동작 대역에서의 동작 주파수이고 α는 톤 신호 진폭이다.
타겟의 수신기에서, 수신된 신호(단-방향)는 다음과 같다:
여기서: N은 다중 경로 환경에서 신호 경로들의 수이고; K0 및 
는 DLOS 신호의 진폭 및 비행 시간이고; 
이며 
는 양 또는 음일 수 있다.
여기서: 
은 주파수 도메인에서의 단 방향 다중 경로 RF 채널 전달 함수이다; 그리고 
이다.
타겟은 수신된 신호를 재송신한다:
마스터 수신기에서, 왕복 신호는:
또는:
다른 한편으로, 식 (26) 및 식 (28)로부터:
여기서: 
은 주파수 도메인에서의 왕복 다중 경로 RF 채널 전달 함수이다.
식 29로부터, 
경로들의 지연들에 더하여 
식이 이러한 경로들의 지연들, 예를 들어: 
등의 조합들을 포함하기 때문에, 왕복 다중 경로 채널은 단-방향 채널 다중 경로보다 큰 수의 경로를 갖는다.
이러한 조합들은 신호들의 수를 극적으로 증가시킨다(복소 지수들). 그로 인해 신호들의 매우 밀접하게 이격될(시간에서) 확률이 또한 증가할 것이고 상당한 모델 크기의 과소추정으로 이어질 수 있다. 그에 따라, 단-방향 다중 경로 RF 채널 전달 함수를 획득하는 것이 바람직하다.
바람직한 실시예에서, 단-방향 진폭 값들(
) 은 타겟/슬레이브 디바이스로부터 직접 얻어질 수 있다. 그러나, 단-방향 위상 값들(
)은 직접 측정될 수 없다. 왕복 위상 측정 관측으로부터 단-방향의 위상을 결정하는 것은 가능하다:
그러나, ω의 각각의 값에 대해, 다음과 같도록 하는 위상(
)의 두 값이 있다
이러한 애매성을 해결하는 상세한 설명이 아래에 제시된다. 범위 신호의 상이한 주파수 성분들이 서로 밀접한 경우라면, 대부분 단-방향 위상은 왕복 위상을 둘로 나눔으로써 찾아질 수 있다. 예외들은 위상이 작은 주파수 단계에 따라서도 상당한 변경을 겪을 수 있는 "널"에 가까운 영역들을 포함할 것이다. 주의: "널(null)" 현상은 다수의 경로로부터 들어오는 RF 신호들이 DLOS 경로와 그리고 서로 파괴적으로 조합하며, 그에 따라 수신된 신호 세기 및 그것과 연관된 SNR을 상당히 감소시키는 것이다.
여기서 
은 크기이고 
는 전달 함수의 위상이다. 단-방향 임펄스 응답이 그것이 수신되고 있는 동일한 채널을 통해 다시 재송신된다면, 그 결과로 초래되는 양-방향 전달 함수는 다음이다
여기서 
이다. 양-방향 전달 함수(
)가 일정한 주파수 개구간(
)에서 모든 ω에 대해 알려져 있다고 가정하자. 
를 생성한 
상에 정의된 단-방향 전달 함수(
)를 결정하는 것이 가능한가?
양-방향 전달 함수의 크기가 단방향 크기의 제곱이기 때문에, 다음이 분명하다
그러나, 
의 관측으로부터 단-방향 전달 함수의 위상을 복원하려고 시도할 때, 상황은 보다 감지하기 힘들다. ω의 각 값에 대해, 다음과 같도록 하는 위상 
의 두 개의 값이 있다
다수의 상이한 솔루션이 각 상이한 주파수(ω)에 대해 두 개의 가능한 위상 값 중 하나를 독립적으로 선택함으로서 발생될 수 있다.
임의의 단-방향 전달 함수가 모든 주파수에서 연속적이라고 가정하는 다음 이론들이 이러한 상황을 해결하는 것을 돕는다.
이론 1: I를 양-방향 전달 함수(
)의 어떠한 제로도 포함하지 않는 주파수들(ω)의 개구간이라고 하자. 
를 
인 I에 관한 연속 함수라고 하자. 그 다음 
및 
는 I에 관한 
를 생성하는 단-방향 전달 함수들이고, 다른 것은 없다.
증명: 단-방향 전달 함수에 대한 솔루션들 중 하나는 그것이 I에 관해 구별가능하고 여기서 
이기 때문에 I에 관해 연속적인 함수(
)이다. I에 관해 
이기 때문에, 
및 
는 I에 관해 비제로이다. 그 다음,
이러한 이론은 전달 함수(
)의 제로를 포함하지 않는 임의의 개구간(I)에 관한 단-방향 솔루션을 얻기 위해, 우리가 
를 연속적으로 만들기 위한 것과 같은 방식으로 
를 만족시키는 
의 값들을 선택하여, 함수(
)를 만든다는 것을 입증한다. 이러한 속성을 갖는 솔루션 즉, 
가 있다는 것이 알려져 있기 때문에, 이를 수행하는 것이 항상 가능하다.
단-방향 솔루션을 찾기 위한 대안적인 절차는 다음 이론에 기초한다:
이론 2: 
를 단-방향 전달 함수라 하고, I를 
의 제로를 포함하지 않는 주파수들(ω)의 개구간이라 하자. 그 다음 
의 위상 함수(
)는 I에 관해 연속적이어야 한다.
증명: 
를 구간(I)에서의 주파수라 하자. 도 7에서, 복소수 값(
)은 복소 평면에서 점으로 그려졌고, 가설에 의해, 
이다. 
을 임의의 작은 실수라 하고, 두 개의 측정각(ε)이 도 7에 도시되고, 뿐만 아니라 원은 
에 중심을 두며, 두 개의 선(OA 및 OB)에 접한다고 가정하자. 가정에 의해, 
는 모든 ω에 대해 연속적이다. 그에 따라, ω가 
에 충분히 가까운 경우, 복소수 값(
)은 원에 놓일 것이고, 
인 것이 보인다. 
가 임의로 선택되었기 때문에, 우리는 
일 때 
라고 결론을 내리고, 그에 따라 위상 함수(
)는 
에서 연속적이게 된다.
이론 3: I를 양-방향 전달 함수(
)의 어떠한 제로도 포함하지 않는 주파수들(ω)의 개구간이라고 하자. 
를 
이고 
가 I에 관해 연속적인 I에 관한 함수라 하자. 그 다음 
및 
는 I에 관한 
를 생성하는 단-방향 전달 함수들이고, 다른 것은 없다.
증명: 증명은 이론 1의 증명과 유사하다. 우리는 단-방향 전달 함수에 대한 솔루션들 중 하나는 함수(
)이며, 여기서 
라는 것을 안다. I에 관해 
이기 때문에, 
및 
는 I에 관해 비제로이다. 그 다음,
가설에 의해 
는 I에 관해 연속적이고, 이론 2에 의해 
도 또한 I에 관해 연속적이다. 그에 따라, 
는 I에 관해 연속적이다. 조건들 
는 각 
에 대해, 
가 0 또는 π라는 것을 암시한다. 그러나, 
는 I에 관해 불연속적이게 되지 않고는 이러한 두 개의 값 사이를 전환할 수 없다. 그에 따라, 모든 
에 대한 
, 또는 모든 
에 대한 
중 어느 하나이다. 처음의 경우, 우리는 
를 얻었고, 두번째에서 
를 얻었다.
이론 3은 우리에게 전달 함수(
)의 제로를 포함하지 않는 임의의 개구간(I)에 관한 단-방향 솔루션을 얻기 위해서는, 우리가 위상 함수(
)를 연속적으로 만들기 위한 것과 같은 방식으로 
를 만족시키는 
의 값들을 선택하여, 함수(
)를 단순히 만든다는 것을 말한다. 이러한 속성을 갖는 솔루션 즉, 
가 있다는 것이 알려져 있기 때문에, 이를 수행하는 것이 항상 가능하다.
상기한 이론들이 양-방향 함수(
)를 생성하는 두 개의 단-방향 전달 함수를 재구성하는 방법을 제시하지만, 그것들은 단지 
의 제로를 포함하지 않는 주파수 구간(I) 상에서만 유용하다. 일반적으로, 
는 제로를 포함할 수 있는 주파수 구간(
) 상에서 관측될 것이다. 이하는 
에서 
의 단지 유한한 수의 제로가 있다고 가정하여, 이러한 문제를 해결할 수 있고, 단-방향 전달 함수가 임의의 주어진 주파수(ω)에서 전혀 제로가 아닌 
상에서 모든 차수의 도함수를 갖는 방법이다:
우리는 제1 두 개의 인접한 부분 개구간(
및 
)으로 시작하는 연결 절차를 예시한다. 이러한 부분 구간들은 
의 제로인 주파수(
)에서 인접할 것이다(물론 
은 어느 부분 구간에도 포함되지 않는다). 단-방향 전달 함수의 속성들에 대한 우리의 가정에 의해, 
이도록 하는 양의 정수(n)이 있어야 하며, 여기서 어깨 글자(n)는 n차 도함수를 표기한다. 그 다음 좌로부터 
일 때 
에서의 우리의 단-방향 솔루션의 n차 도함수의 제한은 
에서의 우리의 솔루션이 
인지 또는 
인지 여부에 따라 
또는 
중 어느 하나가 될 것이다. 유사하게, 우로부터 
일 때 
에서의 우리의 단-방향 솔루션의 n차 도함수의 제한은 
에서의 우리의 솔루션이 
인지 또는 
인지 여부에 따라 
또는 
중 어느 하나가 될 것이다. 
이기 때문에, 두 제한은 
및 
에서의 솔루션들이 양자가 
이거나 양자가 
인 경우 그리고 그러한 경우와 마찬가지일 것이다. 좌극한 및 우극한이 동일하지 않을 경우, 우리는 서브 구간(
)에서의 솔루션을 도치시킨다. 그렇지 않으면, 우리는 그렇게 하지 않는다.
부분 구간(
)에서의 솔루션을 도치시킨 후(필요하다면), 우리는 부분 구간(
)에서의 솔루션을 도치시켜(필요하다면), 부분 구간들(
및 
대해 동일한 절차를 수행한다. 이러한 방식으로 계속해서, 우리는 종내 구간(
)에 관한 완전한 솔루션을 구축했다.
실제 기법에서, 양-방향 전달 함수(
)는 이산적 주파수들에서 측정될 것이며, 이들은 
의 제로들 부근 도함수들의 상당히 정확한 계산을 가능하게 하기에 함께 충분히 가까워야 한다.
RF-기반 거리 측정을 위해, 알려지지 않을 수의 밀접하게 이격된, 중첩된, 그리고 이전 알려진 형상을 갖는 범위 신호의 잡음 에코들을 구분하는 것이 필요하다. 주파수 도메인에서 범위 신호가 협대역이라고 가정하면, 이러한 RF 현상은 각각이 다중 경로 성분에 대한 것이고, 각각이 경로의 복소 감쇠 및 전파 지연을 갖는 다수의 사인파의 합으로서 설명(모델링)될 수 있다.
위에서 언급된 합의 푸리에 변환을 취하는 것은 이러한 다중 경로 모델을 시간 도메인으로 표현할 것이다. 이러한 시간 도메인 표현에서 시간 및 주파수 변수들의 역할을 교환하면, 이러한 다중 경로 모델은 경로의 전파 지연이 조화 신호로 변환되는 조화 신호들의 스펙트럼이 될 것이다.
초(고) 분해능 스펙트럼 추정 방법들은 스펙트럼에서 밀접하게 배치된 주파수들을 구별하도록 설계되고 다수의 조화 신호, 예를 들어, 경로들의 지연들의 각각의 주파수들을 추정하기 위해 사용된다. 그 결과, 경로 지연들이 정확하게 추정될 수 있다.
초분해능 스펙트럼 추정은 각각의 주파수들, 예를 들어, 경로들의 지연들의 기본적인 추정을 위한 솔루션을 제공하기 위해 기저대력 범위 신호 샘플들의 공분산 행렬의 고유 구조 및 공분산 행렬에 고유한 속성들을 사용하게 만든다. 고유 구조 속성들 중 하나는 고유치들이 조합될 수 있고 결과적으로 직교 잡음 및 신호 고유벡터들(부분 공간들로도 불리우는)로 나눠질 수 있다는 것이다. 다른 고유 구조 속성은 회전 불변 신호 부분 공간들 속성이다.
부분 공간 분해 기술(MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT 등)은 관찰된 데이터의 추정된 공분산 행렬을 두 개의 직교하는 부분 공간, 즉 잡음 부분 공간 및 신호 부분 공간으로 나누는 것에 따른다. 부분 공간 분해 방법 뒤의 이론은 잡음 부분 공간 상으로 관찰가능한 투사는 단지 잡음으로 이루어지고 신호 부분 공간 상으로 관찰가능한 투사는 단지 신호로 이루어진다는 것이다.
스펙트럼 추정 방법들은 신호들이 협대역이고, 조화 신호들의 수가 또한 알려져 있다고 가정한다. 즉, 신호 부분 공간의 크기가 알려질 필요가 있다. 신호 부분 공간의 크기는 모델 크기로서 칭해진다. 일반적으로, 그것은상세히 알려질 수 없고 특히 실내에서 - 환경이 변화함에 따라 - 급격히 변할 수 있다. 실제 측정 결함들로 인해, 모델 크기 추정의 오차는 항상 존재할 것이며, 이는 주파수들 추정, 즉, 거리의 정확성의 손실을 야기할 것이다.
거리 측정 정확성을 개선하기 위해, 일 실시예는 부분 공간 분해 고 분해능 추정의 방법에서 최신 기술을 제기하는 여섯 특징을 포함한다. 지연 경로 결정 애매성을 더 줄이는 상이한 고유 구조 속성들을 사용함으로써 각각의 주파수들을 추정하는 두 개의 알고리즘을 조합하는 것이 포함된다.
Root Music은 가측치가 잡음 부분 공간 상으로 투영될 때, 투영 에너지를 최소화하는 각각의 주파수들을 찾는다. Esprit 알고리즘은 회전 오퍼레이터로부터 각각의 주파수들을 결정한다. 그리고 많은 측면에서 이러한 동작은 그것이 가측치가 신호 부분 공간 상으로 투영될 때, 투영 에너지를 최대화하는 주파수들을 찾는다는 점에서 Music의 활용이다.
모델 크기는 이러한 알고리즘들 양자의 키이고, 실제로, 이를테면 실내 범위에서 보이는 바와 같은 복소 신호 환경에서 - Music 및 Esprit에 대한 최상의 성능을 제공하는 모델 크기는 아래에서 논의될 이유들로 인해, 일반적으로 동일하지 않다.
Music에 대해서는 분해의 기본 요소를 "신호 고유치"로서 식별하는 측 상에서 오류를 범하는 것이 바람직하다(유형 I 오류). 이는 잡음 부분 공간 상에 투영되는 신호 에너지의 양을 최소화하고 정확성을 개선할 것이다. Esprit에 대해 - 그 반대가 진실이다 - 분해의 기본 요소를 "잡음 고유치"로서 식별하는 측 상에서 오류를 범하는 것이 바람직하다. 이는 또한 유형 I 오류이다. 이는 신호 부분 공간 상으로 투영되는 에너지에 미치는 잡음의 영향을 최소화할 것이다. 따라서, Music에 대한 모델 크기는 Esprit에 대한 모델 크기보다 다소 클 것이다.
두번째로, 복소 신호 환경에서, 강한 반사 및 직접 경로가 실제로 다중 경로 반사들 중 일부보다 훨씬 더 약할 가능성으로 인해, 모델 크기를 충분한 통계적 신뢰성을 갖고 추정하기 어려운 경우들이 일어난다. 이러한 이슈는 Music 및 Esprit에 대해 "기본" 모델 크기를 추정하고 각각에 대한 기본 모델 크기에 의해 정의되는 모델 크기들의 윈도우에서 Music 및 Esprit을 사용하여 가측치 데이터를 처리함으로써 해결된다. 이는 각 측정에 대해 다수의 측정치를 야기한다.
실시예의 첫번째 특징은 모델 크기를 추정하기 위해 F-통계를 사용하는 것이다(상기 참조). 두번째 특징은 Music 및 Esprit을 위해 F-통계에서의 상이한 유형 I 오류 확률들을 사용하는 것이다. 이는 위에서 논의된 바와 같이 Music 및 Esprit 간 유형 I 오류 차들을 구현한다. 세번째 특징은 직접 경로를 검출할 확률을 최대화하기 위해 기본 모델 크기 및 윈도우를 사용하는 것이다.
가능성 있게 급격하게 변하는 물리적 그리고 전기적 환경으로 인해, 모든 측정이 강력한 응답들을 제공하지는 않을 것이다. 이는 강력한 범위 추정을 제공하기 위해 다수의 측정치에 관한 클러스터 분석을 사용함으로써 해결된다. 실시예의 네번째 특징은 다수의 측정치를 사용하는 것이다.
다수의 신호가 존재하기 때문에, 각각 Music 및 Esprit 양자의 구현으로부터 다수의 모델 크기를 사용하여, 다수의 측정치를 야기할 다수의 응답의 확률 분포는 다모드일 것이다. 종래 클러스터 분석은 이러한 적용에 충분하지 않을 것이다. 다섯번째 특징은 직접 범위 및 반사된 다중 경로 성분들의 동등한 범위를 추정하기 위한 다모드 클러스터 분석의 발전이다. 여섯번째 특징은 클러스터 분석 범위 및 표준 편차 및 통계적으로 동일한 그러한 추정치들을 조합하는 것에 의해 제공되는 범위 추정치들의 통계를 분석하는 것이다. 이는 보다 정확한 범위 추정을 야기한다.
위에서 언급된 방법들은 또한 또한 광대역폭 범위 신호 위치-탐색 시스템들에 사용될 수도 있다.
임계화 방법에서 
의 전개를 위해, 식 (20)으로 시작하여, 우리는 다음을 얻는다
여기서 삼각 함수 항등식 
가 사용된다.
이제 우리는 제1 가산 시 
로 치환하고 제2 가산 시 
로 치환하여 다음을 얻는다
이제 다음이라고 하자
그 다음 (A4)는 다음으로 쓰일 수 있다
본 실시예들은 관련 기술의 난점들 중 하나 이상을 실질적으로 제거하는 무선 통신 및 다른 무선 네트워크들에서의 측위/위치 결정 방법에 관한 것이다. 바람직하게는 본 실시예들은 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세스들, 기술들 및 알고리즘들을 이용함으로써 다수의 유형의 무선 네트워크에서 추적 및 위치 결정 기능의 정확성을 개선한다. 이러한 무선 네트워크들은 무선 개인 네트워크들(WPGAN) 이를테면 지그비 및 블루투스, 무선 근거리 네트워크(WLAN) 이를테면 와이파이 및 UWB, 통상적으로 다수의 WLAN으로 이루어지며, 와이맥스가 주요 예인 무선 도시권 네트워크들(WMAN), 무선 광역 네트워크들(WAN) 이를테면 화이트 스페이스 TV 대역들, 및 통상적으로 음성 및 데이터를 송신하기 위해 사용되는 모바일 디바이스 네트워크들(MDN)을 포함한다. MDN들은 통상적으로 모바일 통신을 위한 글로벌 시스템(GSM) 및 개인 통신 서비스(PCS) 표준에 기초한다. 보다 최근의 MDN은 LTE(Long Term Evolution) 표준에 기초한다. 이러한 무선 네트워크들은 통상적으로 기지국들, 데스크탑, 태블릿 및 랩탑 컴퓨터들, 핸드셋들, 스마트폰들, 액추에이터들, 전용 태그들, 센서들 뿐만 아니라 다른 통신 및 데이터 디바이스들(일반적으로, 모든 이러한 디바이스는 "무선 네트워크 디바이스들"로서 지칭된다)을 포함하는, 디바이스들의 조합으로 구성된다.
기존 위치 결정 및 측위 정보 솔루션들은 GPS, AGPS, 셀 폰 타워 삼각측량, 및 와이파이를 포함하여, 다수의 기술 및 네트워크를 사용한다. 이러한 위치 정보를 도출하기 위해 사용되는 방법들 중 몇몇은 RF 핑거프린팅, RSSI, 및 TDOA를 포함한다. 현재 E911 요건에 대해 허용가능하지만, 기존 위치 및 범위 지정 방법들은 특히 실내 및 도시 환경에서, 다음 E911 요건뿐만 아니라 LBS 및/또는 RTLS 어플리케이션 요건을 지원하기 위해 요구되는 신뢰성 및 정확성을 갖지 못한다.
관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 방법들은 단일 무선 네트워크 또는 다수의 무선 네트워크의 조합 내에서 정확하기 위치를 결정하고 타겟 디바이스들을 추적할 수 있는 능력을 상당히 개선한다. 실시예는 DL-OTDOA(다운링크 OTDOA), U-TDOA, UL-TDOA 및 기타를 포함하여, 개선된 셀-ID 및 OTDOA(관측 도착 시간 차)를 사용하는 무선 네트워크들에 의해 사용되는 추적 및 위치 결정 방법들의 기존 구현에 대한 상당한 개선이다
위치 결정 기술은 특정 섹터 커버리지 영역의 정확성을 갖고 사용자(UE- 사용자 장비)의 위치를 추정하는 것을 가능하게 한다. 그에 따라, 달성할 수 있는 정확성은 셀(기지국) 섹터링 기법 및 안테나 빔-폭에 따른다. 정확성을 개선하기 위해, 개선된 셀 ID 기술은 eNB로부터의 RTT(왕복 시간) 측정치들을 더한다. 주의: 여기서, RTT는 다운링크 DPCH - 전용 물리 채널, (DPDCH)/DPCCH: 전용 물리 데이터 채널/전용 물리 제어 채널) 프레임의 송신 및 대응하는 업링크 물리 프레임의 시작 간 차가 된다. 이러한 인스턴스에서, 위에서 언급된 프레임(들)은 범위 신호로서의 역할을 한다. 이러한 신호가 eNB로부터 UE로 얼마나 오래 전파하는지에 대한 정보에 기초하여, eNB로부터의 거리가 계산될 수 있다(도 10 참조).
관측 도착 시간 차(OTDOA) 기술로 인접한 기지국들(eNB)로부터 오는 신호의 도착 시간이 계산된다. UE 위치는 세 개의 기지국으로부터의 신호들이 수신되면 핸드셋(UE-기반 방법)에서 또는 네트워크(NT-기반, UE-보조 방법)에서 추정될 수 있다. 측정된 신호는 CPICH(공통 파일럿 채널)이다. 신호들의 전파 시간은 로컬에 생성된 복사본과 상관된다. 상관관계의 피크는 측정된 신호의 관측 전파 시간을 나타낸다. 두 개의 기지국 간 도착 시간 차 값들은 쌍곡선을 결정한다. 두 개의 쌍곡성을 정의하기 위해 적어도 세 개의 기준점이 필요하다. UE의 위치는 이러한 두 개의 쌍곡선의 교차점에 있다(도 11 참조).
유휴 기간 다운링크(IPDL)는 추가 OTDOA 상승이다. OTDOA-IPDL 기술은 유휴 기간 동안 정기적으로 OTDOA 시간 측정치들이 취해질 때 동일한 측정치들에 기초하며, 여기서 eNB를 서비스하는 것은 그것의 송신을 중단하고 이러한 셀의 커버리지 내 UE가 거리가 있는 eNB(들)로부터 오는 파일럿들을 하게 한다. eNB를 서비스하는 것은 유휴 기간을 연속 또는 버스트 모드로 제공한다. 연속 모드에서는, 하나의 유휴 기간이 모든 다운링크 물리 프레임에 삽입된다(10 ms). 버스트 모드에서, 유휴 기간은 의사랜덤 방식으로 발생한다. 추가 개선점이 TA-IPDL(Time Aligned IPDL)를 통해 얻어진다. 시간 정렬은 각 기지국이 그것의 송신을 중단하고 공통 파일럿을 송신하는 공통 유휴 기간을 야기한다. 파일럿 신호 측정치들은 유휴 기간에 발생할 것이다. DL OTDOA-IPDL 방법을 더 개선할 수 있는 몇몇 다른 기술, 예를 들어 누적 가상 블랭킹(Cumulative Virtual Blanking), UTDOA(업링크 TDOA) 등이 있다. 모든 이러한 기술은 다른(비-서비스) eNB(들)를 청취할 수 있는 능력을 개선한다.
OTDOA 기반 기술들의 하나의 상당한 단점은 이러한 방법이 실행가능하게 되기 위해 기지국들의 타이밍 관계들이 알려져야 하거나, 측정(동기화)되어야 한다는 것이다. 동기화되지 않은 UMTS 네트워크들에 대해, 3GPP 표준은 이러한 타이밍이 어떻게 보상될 수 있을지에 대한 제안을 제공한다. 그러나, 네트워크들의 오퍼레이터들은 그러한 솔루션을 구현하고 있지 않다. 그 결과, CPICH 신호 측정 대신 RTT 측정을 사용하는 대안예가 제안되었다(미국 특허 공보 번호 20080285505, John Carlson 외, 통신 네트워크들에서의 네트워크 타이밍 보상을 위한 시스템 및 방법 참조).
모든 위에서 언급된 방법/기술은 지상 신호들의 도착 시간 및/또는 도착 시간 차 측정치들(RTT, CPICH 등)에 기초한다. 그러한 측정치들이 갖는 이슈는 이것들이 다중 경로에 의해 심각한 영향을 받는다는 것이다. 이는 결과적으로, 위에서 언급된 방법들/기술들 위치 결정/추적 정확성을 상당히 저하시킨다(Jakub Marek Borkowski: Performance of Cell ID+RTT Hybrid Positioning Method for UMTS 참조).
하나의 다중 경로 완화 기술은 과잉 수의 eNB(들) 또는 무선 기지국(RBS)으로부터의 검출/측정치들을 사용한다. 최소 3이나, 다중 경로 완화를 위해 요구되는 RBS의 수는 적어도 6 내지 8이다(LTE(LONG TERM EVOLUTION) 무선 통신 시스템에서의 DL-OTDOA(다운링크 관측 도착 시간 차) 측위를 위한 방법 및 장치, WO/2010/104436 참조). 그러나, 이러한 다수의 eNB(들)로부터 UE가 청취될 가능성은 세 개의 eNB(들)로부터 UE가 청취될 가능성보다 훨씬 더 낮다. 이는 다수의 RBS(eNB)를 이용하면 UE로부터 멀리 떨어진 몇몇 RBS(eNB)가 있을 것이고 이러한 RBS(es)로부터 수신된 신호가 UE 수신기 감도 레벨 아래로 떨어질 수 있거나 수신된 신호가 낮은 SNR을 가질 것이기 때문이다.
RF 반사(예를 들어, 다중 경로)의 경우, 다양한 지연 시간을 갖는 RF 신호의 다수의 카피가 DLOS(직접 가시선) 신호 상에 중첩된다. RTT 측정을 포함하여, 다양한 셀 ID 및 OTDOA 방법/기술에서 사용되는 CPICH, 업링크 DPCCH/DPDCH 및 다른 신호들이 제한된 대역폭을 갖기 때문에 DLOS 신호 및 반사된 신호들이 적절한 다중 경로 처리/완하 없이는 구별될 수 없다; 그리고 이러한 다중 경로 처리 없이 이러한 반사된 신호들은 RTT 측정을 포함하여, 추정된 도착 시간 차(TDOA) 및 도착 시간(TOA) 측정치들에 오차를 유발할 것이다.
예를 들어, 3 G TS 25.515 v.3.0.0 (199-10) 표준은 RTT를 다운링크 DPCH 프레임(신호)의 송신 및 UE"로부터의 대응하는 업링크 DPCCH/DPDCH 프레임(신호)의 시작(제1 중요 경로)의 수신 간 차로서 정의한다. 표준은 무엇이 이러한 "제1 중요 경로"를 구성하는지는 정의하지 않는다. 표준은 계속해서 "제1 중요 경로의 정의는 추가 정교화를 필요로 한다"고 언급한다. 예를 들어, 심한 다중 경로 환경에서, 제1 중요 경로인 DLOS 신호가 하나 이상의 반사된 신호(들)에 상대적으로 심하게 감쇠되는 것(10 dB - 20 dB)은 흔히 있는 일이다. "제1 중요 경로"가 신호 세기를 측정함으로써 결정되는 경우, 그것은 DLOS 신호가 아니라 반사된 신호(들) 중 하나일 수 있다. 이는 잘못된 TOA/DTOA/RTT 측정(들) 및 위치 결정 정확성의 손실을 야기한다.
이전 무선 네트워크 세대들에서 위치 결정 정확성은 또한 위치 결정 방법들에 의해 사용되는 프레임들(신호들) - RTT, CPCIH 및 다른 신호들의 낮은 샘플링률에 영향을 받았었다. 현재 제3 및 다음 무선 네트워크 세대들은 훨씬 더 높은 샘플링률을 갖는다. 그 결과, 이러한 네트워크들에서 위치 결정 정확성은 지상 RF 전파 현상들(다중 경로)로부터 실제 영향을 받는다.
본 실시예는 일방, 반양방 및 전양방 동작 모드들을 포함하여, 기준 및/또는 파일럿 신호, 및/또는 동기화 신호들을 채용하는 모든 무선 네트워크에 사용될 수 있다. 예를 들어, 실시예는 OFDM 변조 및/또는 그것의 도함수들을 채용하는 무선 네트워크들과 동작한다. 그에 따라, 실시예는 LET 네트워크들과 동작한다.
그것은 또한 와이맥스, 와이파이, 및 화이트 스페이스를 포함하여, 다른 무선 네트워크들에 적용가능하다. 기준 및/또는 파일럿 또는 동기화 신호들을 사용하지 않는 다른 무선 네트워크들은 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 바와 같이 다음 유형들의 대안적인 변조 실시예들 중 하나 이상을 채용할 수 있다: 1) 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 바와 같이 프레임의 일부가 범위 신호/범위 신호 요소들에 전용되는 실시예; 2) 범위 신호 요소들(관련 미국 특허 번호 7,872,583)이 송신/수신 신호 프레임(들)로 내포되는 실시예; 및 3) 범위 신호 요소들(관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명됨)이 데이터와 함께 내포되는 실시예.
이러한 대안적인 실시예들은 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서 및 다중 경로 완화 기술들/알고리즘들을 채용하고 일방, 반양방 및 전양방의 모든 동작 모드로 사용될 수 있다.
다수의 무선 네트워크가 동시에, 바람직한 그리고/또는 대안적인 실시예들을 이용할 것이라는 것이 또한 가능하다. 예로서, 스마트폰은 동시에 다수의 네트워크 상에서 동작할 수 있는 성능을 갖고 블루투스, 와이파이, GSM 및 LTE 기능을 가질 수 있다. 어플리케이션 요구 및/또는 네트워크 이용가능성에 따라, 상이한 무선 네트워크들이 측위/위치 결정 정보를 제공하기 위해 이용될 수 있다.
제안된 실시예 방법 및 시스템은 무선 네트워크 기준/파일럿 및/또는 동기화 신호들에 영향을 준다. 뿐만 아니라, 기준/파일럿 신호/ 동기화 신호들의 측정치들은 RTT(왕복 시간) 측정치들 또는 시스템 타이밍과 조합될 수 있다. 일 실시예에 따르면, RF-기반 추적 및 위치 결정은 3 GPP LTE 셀룰러 네트워크들 상에서 구현되나, 또한 다양한 시그널링 기법을 채용하는 다른 무선 네트워크, 예를 들어, 와이맥스, 와이파이, LTE, 센서 네트워크 등 상에서도 구현될 수 있다. 대표적인 그리고 위에서 언급된 대안적인 실시예들 양자는 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 방법/기술들 및 알고리즘들을 채용한다. 제안된 시스템은 소프트웨어 구현 디지털 신호 처리를 사용할 수 있다.
실시예의 시스템은 사용자 장비(UE), 예를 들어, 셀 폰 또는 스마트폰, 하드웨어/소프트웨어뿐만 아니라 기지국(노드 B)/개선된 기지국(eNB) 하드웨어/소프트웨어에 영향을 준다. 기지국은 일반적으로 급전선들에 의해 안테나들에 연결되는 캐빈 또는 캐비닛에서의 송신기들 및 수신기들로 이루어진다. 이러한 기지국들은 마이크로 셀, 피코 셀, 매크로 셀, 엄브렐라 셀, 셀 폰 타워들, 라우터들 및 펨토셀들을 포함한다. 그 결과, UE 디바이스 및 전체 시스템에 대해 증분 비용이 거의 없거나 없을 것이다. 동시에 위치 결정 정확성은 상당히 개선될 것이다.
개선된 정확성은 본 실시예들 및 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 의해 제공되는 다중 경로 완화에서 생겨난다. 실시예들은 다중 경로 완화 알고리즘들, 네트워크 기준/ 파일럿 및/또는 동기화 신호들 및 네트워크 노드(eNB)를 사용한다. 이들은 RTT(왕복 시간) 측정치들로 보충될 수 있다. 다중 경로 완화 알고리즘들은 UE 및/또는 기지국(eNB), 또는 양자: UB 및 eNB에 구현된다
바람직하게는 실시예들은 DLOS 신호가 하나 이상의 반사된 신호에 상대적으로 상당히 감쇠될 때에도(10 dB - 20 dB 미만), DLOG 신호 및 반사된 신호들을 분리하는 것을 가능하게 하는 다중 경로 완화 프로세서/알고리즘들(관련 미국 특허 번호 7,872,583 참조)을 사용한다. 그에 따라, 실시예들은 추정된 범위 신호 DLOS 비행 시간 그리고 결과적으로 TOA, RTT 및 DTOA 측정치들의 오차를 상당히 줄인다. 제안된 다중 경로 완화 및 DLOS 구별(인식) 방법은 모든 RF 대역 및 무선 시스템/네트워크 상에서 사용될 수 있다. 그리고 그것은 스펙트럼 확산 기술들, 이를테면 DSS(직접 스펙트럼 확산) 및 FH(주파수 호핑)를 포함하여, 다양한 변조/복조 기술을 지원할 수 있다.
추가적으로, 잡음 감소 방법들이 방법의 정확성을 더 개선하기 위해 적용될 수 있다. 이러한 잡음 감소 방법들은 이에 제한되는 것은 아니나, 코히렌트 합산, 논-코히렌트 합산, 정합 필터링, 시간 다이버시티 기술들 등을 포함할 수 있다. 다중 경로 간섭 오차의 나머지는 후처리 기술들, 이를테면, 최대 우도 추정(예를 들어, 비터비 알고리즘), 최소 변량 추정(칼만 핀터) 등을 적용함으로써 더 감소될 수 있다.
본 실시예들에서, 다중 경로 완화 프로세서 및 다중 경로 완화 기술들/알고리즘들은 RTT, CPCIH 및 다른 신호들 및/또는 프레임들을 변경하지 않는다. 본 실시예들은 채널 응답/추정을 획득하기 위해 사용되는 무선 네트워크 기준, 및/또는 동기화 신호들에 영향을 준다. 본 발명은 UE 및/또는 eNB에 의해 생성되는 채널 추정 통계를 사용한다(Iwamatsu 외, 전파 경로 특성들을 추정하기 위한 장치, US 2003/008156; US 7167456 B2 참조).
LTE 네트워크들은 모든 다운링크 및 업링크 서브 프레임으로 송신되는 특정(비-데이터) 기준/ 파일럿 및/또는 동기화 s 신호들(알려진 신호들)을 사용하고, 전체 셀 대역폭에 걸쳐 이어질 수 있다. 이제부터 간단함을 위해 우리는 기준/ 파일럿 및 동기화 신호들을 기준 신호들로서 지칭할 것이다. LET 기준 신호들의 예는 도 9에 있다(이러한 신호들은 LTE 자원 요소들 중에 산재된다). 도 2로부터, 기준 신호들(심볼들)은 모든 6분의 1 서브캐리어마다 송신된다. 나아가, 기준 신호들(심볼들)은 시간 및 주파수 양자가 스태거링된다. 전체로서, 기준 신호들은 모든 3분의 1 서브캐리어를 커버하고 있다.
이러한 기준 신호들은 UE에 의한 초기 셀 탐색, 다운링크 신호 세기 측정, 스케줄링 및 핸드오버 등에 사용된다. 기준 신호들에는 코히렌트 복조를 위한 채널 추정(응답 결정)을 위한 UE-특정 기준 신호들이 포함된다. UE-특정 기준 신호들에 더하여, 다른 기준 신호들도 또한 채널 추정을 위해 사용될 수 있다, (Chen 외, 미국 특허 공보 번호 2010/0091826 A1 참조).
LTE는 OFDM(직교 주파수 분할 다중) 변조 (기술)를 채용한다. LTE에서, 다중 경로에 의해 야기되는 ISI(심볼 간 간섭)는 각 OFDM 심볼의 시작에 주기적 전치 부호(CP; Cyclic prefix)를 삽입함으로써 핸들링된다. CP는 이전 OFDM 심볼의 지연된 반사된 신호들이 다음 OFDM 심볼에 이르기 전에 사라지도록 충분한 지연을 제공한다.
OFDM 심볼은 다수의 매우 타이트하게 이격된 서브캐리어로 이루어진다. OFDM 심볼 내부에서 현재 심볼의 시간 스태거링된 카피들(다중 경로에 의해 야기되는)은 캐리어 간 간섭(ICI)을 야기한다. LTE에서, ICI는 다중 경로 채널 응답을 결정하고 수신기에서 채널 응답을 정정함으로써 핸들링(완화)된다.
LTE에서 기준 심볼들을 지니는 서브캐리어들로부터의 다중 경로 채널 응답(추정)은 수신기에서 계산된다. 나머지 서브캐리어들에 관한 채널 응답을 추정하기 위해서는 보간이 사용된다. 채널 응답은 채널 진폭 및 위상 형태로 계산(추정)된다. 채널 응답이 결정되면(알려진 기준 신호들의 주기적인 송신에 의해), 다중 경로에 의해 야기되는 채널 왜곡은 서브캐리어별로 진폭 및 위상 천이를 적용함으로써 완화된다(Jim Zyren, Overview of the 3GPP Long Term Evolution Physical Layer, 백서 참조).
LTE 다중 경로 완화는 반사된 신호들로부터의 DLOS 신호를 분리하도록이 아니라, ISI(주기적 전치 부호를 삽입함으로써) 및 ICI를 제거하도록 설계된다. 예를 들어, 현재 심볼의 시간 스태거링된 카피들이 각 변조된 서브캐리어 신호들을 시간에 있어서 확산되게 하여, ICI를 야기한다. 위에서 언급된 LTE 기술을 사용하여 다중 경로 채널을 정정하는 것은 변조된 서브캐리어 신호들을 시간에 있어서 줄어들게 할 것이나, 이러한 유형의 정정은 그 결과로 초래된 변조된 서브캐리어 신호들(OFDM 심볼 내부)이 DLOS 신호들임을 보장하지 않는다. DLOS 변조된 서브캐리어 신호들이 지연된 반사된 신호(들)에 상대적으로 상당히 감쇠되는 경우, 그 결과로 초래된 출력 신호는 지연된 반사된 신호(들)일 것이고 DLOS 신호는 손실될 것이다.
LTE 준수 수신기에서, 추가 신호 처리는 DFT(디지털 푸리에 변환)를 포함한다. DFT 기술(들)은 채널 대역폭 및/또는 신호에 반비례하는 시간 이상인 시간 동안 지연되는 신호(들)의 카피들만 해결(제거)할 수 있다는 것이 주지되어 있다. 이러한 방법의 정확성은 효율적인 데이터 전달에 적절할 수 있으나, 심한 다중 경로 환경에서의 정확한 거리 측정에 충분히 정확하지는 않다. 예를 들어, 30 미터 정확성을 달성하기 위해, 신호 및 수신기 채널 대역폭은 10 메가헤르츠 이상이어야 한다(1/10 MHz = 100 ns). 보다 양호한 정확성을 위해, 신호 및 수신기 채널 대역폭은 보다 더 넓어야 한다 - 3 미터마다 100 메가헤르츠.
그러나, RTT 측정을 포함하여, 다양한 셀 ID 및 OTDOA 방법/기술에서 사용되는 CPICH, 업링크 DPCCH/DPDCH 및 다른 신호들, 뿐만 아니라 LTE 수신 신호 서브캐리어들은 10 메가헤르츠보다 훨씬 더 낮은 대역폭을 갖는다. 그 결과, 현재 채용된(LTE에서) 방법/기술은 100 미터의 범위 내 위치 결정 오차를 야기할 것이다.
위에서 언급된 제한들을 극복하기 위해, 본 실시예들은 부분 공간 분해 고 분해능 스펙트럼 추정 방법들 및 다모드 클러스터 분석의 구현예들의 고유한 조합을 사용한다. 이러한 분석 및 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 관련 다중 경로 완화 방법/기술들 및 알고리즘들은 다른 반사된 신호 경로들로부터 DLOS 경로의 신뢰할 만하고 정확한 분리를 가능하게 한다.
LTE에 사용되는 방법들/기술들에 비해, 심한 다중 경로 환경에서 이러한 방법/기술들 및 알고리즘들(관련 미국 특허 번호 7,872,583)은 다른 다중 경로(MP) 경로들로부터 DLOS 경로의 신뢰할 만하고 정확한 분리를 통해 거리 측정의 정확성을 20X 내지 50X 개선한다.
관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 방법들/기술들 및 알고리즘들은 범위 신호 복소 진폭 추정을 필요로 한다. 그에 따라, 채널 추정(응답 결정)을 위해 사용되는 LTE 기준 신호들 뿐만 아니라 다른 기준 신호들(파일럿 및/또는 동기화 신호들)은 또한 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 방법들/기술들 및 알고리즘들에서의 범위 신호로도 해석될 수도 있다. 이러한 경우 범위 신호 복소 진폭은 LTE 수신기에 의해 진폭 및 위상 형태로 계산(추정)되는 채널 응답이다. 다시 말해, LTE 수신기에 의해 계산(추정)되는 채널 응답 통계는 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 방법들/기술들 및 알고리즘들에 의해 요구되는 복소 진폭 정보를 제공할 수 있다.
다중 경로가 없는 이상적인 개방 공간 RF 전파 환경에서, 수신된 신호(범위 신호)의 위상 변화, 예를 들어, 채널 응답 위상은 신호의 주파수에 정비례할 것이고(직선); 그러한 환경에서의 RF 신호 비행 시간(전파 지연)은 위상 대 주파수 의존성의 1차 도함수를 계산함으로써 위상 대 주파수 의존성으로부터 직접 계산될 수 있다. 결과는 전파 지연 상수일 것이다.
이러한 이상적인 환경에서, 도함수는 위상 절대값들에 영향을 받지 않기 때문에 초기(또는 임의의) 주파수에서의 절대적 위상 값은 중요하지 않다.
심한 다중 경로 환경에서, 수신된 신호 위상 변화 대 주파수는 복잡한 곡선(직선이 아니라)이고; 1차 도함수는 다른 반사된 신호 경로들로부터 DLOS 경로의 정확한 분리를 위해 사용될 수 있는 정보를 제공하지 않는다. 이것이 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서 및 방법(들)/기술들 및 알고리즘들을 채용하는 이유이다.
주어진 무선 네트워크/시스템에서 달성되는 위상 및 주파수 동기화(위상 코히렌시)가 매우 양호한 경우라면, 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서 및 방법(들)/기술들 및 알고리즘들이 다른 반사된 신호들로부터 DLOS 신호를 정확하게 분리하고 이러한 DLOS 경로 길이(비행 시간)를 결정할 것이다.
이러한 위상 코히렌트 네트워크/시스템에서는 어떠한 추가 측정도 요구되지 않는다. 다시 말해, 범위를 지정하는(일방 범위를 지정하는) 하나의 방법이 실현될 수 있다.
그러나, 주어진 무선 네트워크/시스템에서 달성되는 동기화(위상 코히렌시)의 정도가 충분히 정확하지 않은 경우라면, 심한 다중 경로 환경에서 수신된 신호 위상 및 진폭 변화 대 주파수는 둘 이상의 상이한 위치(거리)에서 수행되는 측정에 대해 매우 유사할 것이다. 이러한 현상은 수신된 신호의 DLOS 거리(비행 시간) 결정의 애매성으로 이어질 수 있다.
이러한 애매성을 해결하기 위해서는 적어도 하나의 주파수에 대한 실제(절대적) 위상 값을 아는 것이 필요하다.
그러나, 모든 진폭 및 위상 값이 다운링크/ 업링크 기준 신호들로부터 예를 들어, 서로에 관해, 계산되기 때문에 LTE 수신기에 의해 계산되는 진폭 및 위상 대 주파수 의존성은 실제 위상 값을 포함하지 않는다. 그에 따라, LTE 수신기에 의해 계산(추정)되는 채널 응답의 진폭 및 위상은 적어도 하나의 주파수(서브캐리어 주파수)에서의 실제 위상 값을 필요로 한다.
LET에서 이러한 위상 값은 하나 이상의 RTT 측정치(들), TOA 측정치들로부터; 또는
하나 이상의 수신된 기준 신호의 타임 스탬핑으로부터 결정될 수 있다, 1) eNB에 의해 이러한 신호들을 송신하는 것의 이러한 타임 스탬프들이 또한 수신기에도(또는 그 반대로) 알려진다면, 2) 수신기 및 eNB 클록들이 시간에서 양호하게 동기화된다면, 그리고/또는 3) 다변측정 기술들을 사용함으로써.
상기한 모든 방법은 하나 이상의 기준 신호의 비행 시간 값들을 제공한다. 이러한 기준 신호들의 비행 시간 값들 및 주파수들로부터, 하나 이상의 주파수에서의 실제 위상 값들이 계산될 수 있다.
본 실시예들은 다음과 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서, 방법(들)/기술들 및 알고리즘들을 조합함으로써 심한 다중 경로 환경에서 매우 정확한 DLOS 거리 결정/위치 결정을 달성한다: 1) LTE UE 및/또는 eNB 수신기에 의해 계산되는 진폭 및 위상 대 주파수 의존성 또는 2) LTE UE 및/또는 eNB 수신기에 의해 계산되는 진폭 및 위상 대 주파수 의존성 및 RTT 및/또는 TOA; 및/또는 타임-스탬핑 측정치들을 통해 획득되는 하나 이상의 주파수에 대한 실제 위상 값(들)의 조합.
이러한 경우들에서, 실제 위상 값(들)은 다중 경로에 영향을 받는다. 그러나, 이는 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 방법들/기술들 및 알고리즘들의 성능에는 영향을 미치지 않는다.
DL-OTDOA, U-TDOA, UL-TDOA 등을 포함하여, LTE RTT/TOA/TDOA/OTDOA에서, 측정은 5 미터의 분해능으로 수행될 수 있다. RTT 측정은 전용 연결 동안 수행된다. 그에 따라, UE가 핸드오버 상태에 있을 때 그리고 UE가 주기적으로 측정치들을 수집하고 그것들을 다시 UE에 보고할 때마다 다수의 동시 측정이 가능하며, 이때 DPCH 프레임들이 UE 및 상이한 네트워크들(기지국들) 간에 교환된다. RTT와 유사한, TOA 측정은 신호의 비행 시간(저파 지연)을 제공하나, TOA 측정은 동시에 이루어질 수 없다(Jakub Marek Borkowski: Performance of Cell ID+RTT Hybrid Positioning Method for UMTS).
평면 상에서 UE의 위치를 결정하기 위해, DLOS 거리는 적어도 세 개의 eNB(들)로부터/까지 결정되어야 한다. 3차원 공간에서 UE의 위치를 결정하기 위해, 최소 네 개의 eNB(들)로부터/까지의 네 개의 DLOS 거리가 결정되어야 할 수 있다(적어도 하나의 eNB가 동일한 평면 상에 있지 않다고 가정하면).
UE 측위 방법의 예가 도 1에 도시된다.
매우 양호한 동기화의 경우, RTT 측정은 요구되지 않는다.
동기화의 정도가 충분히 정확하지 않은 경우라면, OTDOA, 셀 ID + RTT 및 기타, 예를 들어, AOA(도래각) 및 그것의 다른 방법들과의 조합들과 같은 방법들이 UE 위치 결정을 위해 사용될 수 있다.
셀 ID + RTT 추적-위치 결정 방법 정확성은 다중 경로(RTT 측정) 및 eNB(기지국) 안테나 빔폭에 영향을 받는다. 기지국 안테나들의 빔폭들은 33도 내지 65도이다. 이러한 넓은 빔폭은 도시 영역에서 50 미터 - 150 미터의 위치 결정 오차를 야기한다(Jakub Marek Borkowski: Performance of Cell ID+RTT Hybrid Positioning Method for UMTS). 심한 다중 경로 환경에서 현재 LTE RTT 거리 측정 평균 오차가 대략 100 미터인 것을 고려하면, LTE에 의해 현재 채용된 셀 ID + RTT 방법의 전체 예상 평균 위치 결정 오차는 대략 150 미터이다.
실시예들 중 하나는 UE로부터의 하나 이상의 기준 신호가 UE 위치 결정을 위해 사용되는 AOA 방법에 기초하여 UE의 위치를 결정하는 것이다. 그것은 DLOS AOA를 결정하기 위한 AOA 결정 디바이스 위치를 수반한다. 디바이스는 기지국과 병치되고/거나 기지국 위치와 관계 없이 다른 하나 이상의 위치에 설치될 수 있다. 이러한 위치들의 좌표들은 가정할 수 있게 알려져 있다. UE 측 상에는 어떤 변경도 요구되지 않는다.
이러한 디바이스는 작은 안테나 어레이를 포함하고 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 동일한 다중 경로 완화 프로세서, 방법(들)/기술들 및 알고리즘들의 변형에 기초한다. 이러한 가능한 일 실시예는 UE 유닛으로부터의 DLOS RF 에너지의 AOA의 정확한 결정(매우 좁은 빔폭)의 이점을 갖는다.
하나의 다른 옵션으로 이러한 추가된 디바이스는 단지 디바이스를 수용한다. 그 결과, 그것의 크기/증량 및 비용이 매우 낮다.
정확한 DLOS 거리 측정치들이 획득되는 실시예들 및 정확한 DLOS AOA 결정이 이루어질 수 있는 실시예들의 조합은 셀 ID + RTT 추적-위치 결정 방법 정밀도를 크게 개선할 것이다 - 10X 이상. 이러한 접근법의 다른 이점은 UE 위치가 단일 타워를 이용하여 어떠한 때에도 결정될 수 있다, (UE를 소프트 핸드오버 모드에 배치하는 것을 필요로 하지 않는다)는 것이다. 정확한 위치 결정이 단일 타워를 이용하여 이루어질 수 있기 때문에 다수의 셀 타워를 동기화할 필요가 없다. DLOS AOA를 결정하는 다른 옵션은 기존 eNB 안테나 어레이 및 eNB 장비를 사용하는 것이다. 이러한 옵션은 개선된 셀 ID + RTT 방법의 구현 비용을 훨씬 더 낮출 수 있다. 그러나, eNB 안테나들이 위치 결정 어플리케이션들로 설계되지 않기 때문에, 측위 정확성은 저하될 수 있다. 또한, 네트워크 오퍼레이터들이 기지국에 요구되는 변경(소프트웨어/하드웨어)을 구현하려고 하지 않을 수 있다.
LTE(E-UTRA(Evolved Universal Terrestrial Radio Access); 물리 채널들 및 변조; 3GPP TS 36.211 릴리즈 9 기술 규격)에서, 측위 기준 신호들(PRS)이 추가되었다. 이러한 신호들은 DL-OTDA(다운링크 OTDOA), 측위를 위해 UE에 의해 사용될 것이다. 또한, 이러한 릴리즈 9는 eNB(들)가 동기화될 것을 필요로 한다. 그에 따라, OTDOA 방법들에 대한 마지막 장애물을 제거한다(상기한 단락 274 참조). PRS는 다수의 eNB의 UE에서의 UE 가청성을 개선한다. 주의: 릴리즈 9는 eNB 동기화 정확성을 명시하지 않았다(몇몇 제안: 100ns).
U-TDOA/ UL-TDOA는 연구 단계에 있고; 2011에 표준화될 것이다.
DL-OTDOA 방법(릴리즈 9에서의)은 미국 특허 US 2011/0124347 A1(LTE 네트워크들에서의 UE 측위를 위한 방법 및 장치, Chen 외)에 상세하게 설명된다. 릴리즈 9 DL-OTDOA는 다중 경로를 겪는다. 몇몇 다중 경로 완화는 증가된 PRS 신호 대역폭을 통해 달성될 수 있다. 그러나, 트레이드-오프는 UE 위치 결정들 간 스케줄링 복잡성을 증가시키고 시간을 늘인다. 또한, 제한된 동작 대역폭, 예를 들어, 10 MHz를 갖는 네트워크들에 대해, 가능한 최상의 정확성은 100 미터이다, Chen, 표 1참조.
상기한 수들은 가능한 최상의 경우이다. 특히 DLOS 신호 세기가 반사된 신호(들) 세기와 비교하여 상당히 낮은(10 dB - 20 dB) 다른 경우들은 위에서 언급된 위치 결정/범위 지정 오차를 상당히 크게 한다(2X - 4X).
본원에 설명된 실시예들은 릴리즈 9 DL-OTDOA 방법 및 배경기술 섹션에 설명된 Chen 외의 UL-PRS 방법에 의해 달성되는 성능에 비해 주어진 신호 대역폭에 대해 50X까지의 범위 지정/위치 결정 정확성 개선을 가능하게 한다. 그에 따라, 본원에 설명된 방법들의 실시예들을 릴리즈 9 PRS 처리에 적용하는 것은 모든 가능한 경우의 95%에서 위치 결정 오차를 3 미터까지 아래로 또는 그보다 양호하게 감소시킨다. 또한, 이러한 정확성 이득은 UE 위치 결정들 간 스케줄링 복잡도 및 시간을 감소시킬 것이다.
본원에 설명된 실시예들을 이용하여 OTDOA 방법에 대한 추가 개선이 가능하다. 예를 들어, 서비스 셀에 이르는 범위가 다른 서비스 셀들의 신호들로부터 결정될 수 있으며, 그에 따라 인접한 셀들의 가청성을 개선하고 UE 위치 결정들 간 시간을 포함하여, 스케줄링 복잡도를 감소시킨다.
실시예들은 또한 Chen 외로부터의 U-TDOA 방법 및 UL-TDOA(배경기술에 설명된)의 정확성이 50배까지 개선될 수 있게 한다. 실시예들을 Chen의 UL-TDOA 변형에 적용하는 것은 모든 가능한 경우의 95%에서 위치 결정 오차를 3 미터까지 아래로 또는 그보다 양호하게 감소시킨다. 또한, 이러한 정확성 이득은 UE 위치 결정들 간 스케줄링 복잡도 및 시간을 더 감소시킨다.
다시, 본 실시예들을 이용하면, Chen의 UL-TDOA 방법 정확성이 50X까지 개선될 수 있다. 그에 따라, 본 실시예들을 Chen의 U-TDOA 변형에 적용하는 것은 모든 가능한 경우의 95%에서 위치 결정 오차를 3 미터까지 아래로 또는 그보다 양호하게 감소시킬 것이다. 또한, 이러한 정확성 이득은 UE 위치 결정들 간 스케줄링 복잡도 및 시간을 더 감소시킬 것이다.
위에서 언급된 DL-TDOA 및 U-TDOA/UL-TDOA 방법들은 단 방향 측정(범위 지정)에 따른다. 본 실시예들 및 실제적으로 모든 다른 범위 지정 기술들은 PRS 및/또는 단-방향 범위 지정의 프로세스에 사용되는 다른 신호들이 주파수 및 위상 코히렌트일 것을 필요로 한다. OFDM 기반 시스템들, 이를테면 LTE는 주파수 코히렌트이다. 그러나, UE 유닛들 및 eNB(들)는 공통 소스 - 이를테면 UTC에 의해, 1, 2 나노초 정도로 위상 또는 시간 동기화되지 않는다, 예를 들어, 랜덤 위상 가산기가 존재한다.
범위 지정 정확성에 미치는 위상 코히렌트의 영향을 회피하기 위해, 다중 경로 프로세서의 실시예는 범위 신호(들), 예를 들어, 기준 신호들, 각각의 성분(서브캐리어) 간 위상차를 계산한다. 이는 랜덤 위상 항 가산기를 제거한다.
Chen 외에 대한 논의에서 위에서 확인된 바와 같이, 본원에 설명된 실시예들을 적용하는 것은 Chen 외에 의해 달성되는 성능과 비교하여 실내 환경에서 상당한 정확성 개선을 가져온다. 예를 들어, Chen 외에 따르면, DL-OTDOA 및/또는 U-TDOA/UL-TDOA는 주로 실외 환경을 위한 것이고, 실내(건물들, 캠퍼스등 등)에서 DL-OTDOA 및 U-TDOA 기술들은 양호하게 수행할 수 없다. 각 안테나가 고유한 ID를 갖지 않는, 실내에서 통상적으로 채용되는 분산형 안테나 시스템들(DAS)을 포함하여, 몇몇 이유가 언급된다(Chen, #161 - 164 참조).
아래에 설명될 실시예는 OFDM 변조 및/또는 그것의 도함수들; 및 기준/ 파일럿/ 및 또는 동기화 신호들을 채용하는 무선 네트워크들과 동작한다. 그에 따라, 아래에 설명될 실시예는 LTE 네트워크들과 동작하고 그것은 또한 기준/ 파일럿/ 및/또는 동기화 신호들을 갖고 또는 그것들 없이, 다른 유형들의 변조를 포함하여, 다른 무선 시스템들 및 다른 무선 네트워크들에 적용가능하다.
본원에 설명된 접근법은 또한 와이맥스, 와이파이, 및 화이트 스페이스를 포함하여, 다른 무선 네트워크들에도 적용가능하다. 기준/파일럿 및/또는 동기화 신호들을 사용하지 않는 다른 무선 네트워크들은 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 바와 같이 다음 유형의 대안적인 변조 실시예들 중 하나 이상을 채용할 수 있다: 1) 프레임의 일부가 범위 신호/범위 신호 소자들 전용인 실시예; 2) 범위 신호 소자들이 송신/수신 신호 신호들의 프레임(들)으로 내포되는 실시예; 및 3) 범위 신호 소자들이 데이터와 함께 내포되는 실시예.
본원에 설명된(또한 미국 특허 번호 7,969,311 및 8,305,215에도 설명된) 다중 경로 완화 범위 추정 알고리즘의 실시예들은 신호의 직접 경로(DLOS) 플러스 다중 경로 반사로 구성된 총체의 범위들의 추정치들을 제공함으로써 작용한다.
LTE DAS 시스템은 모바일 수신기(UE)에 다양한 시간 오프셋에 보여지는 동일한 신호의 다수의 카피를 생성한다. 안테나들 및 모바일 수신기 간 기하학적 관계를 고유하게 결정하기 위해 지연이 사용된다. 수신기에 의해 보여지는 신호는 다중 경로 환경에서 보여지는 것과 유사하다 - 주요 "다중 경로" 성분들이 다수의 DAS 안테나로부터의 오프셋 신호들의 합으로부터 생기는 것을 제외하고.
수신기에 의해 보여지는 신호 총체는 신호 총체의 유형과 동일하고 실시예들은 이를 이용하도록 설계된다 - 이러한 경우 주요 다중 경로 성분들이 전통적인 다중 경로가 아니라는 것을 제외하고. 본 다중 경로 완화 프로세서(알고리즘)는 DLOS 및 각 경로의 감쇠 및 전파 지연, 이를테면, 반사를 결정할 수 있다, (식 1 - 식 3 및 관련 설명 참조). 다중 경로가 분산된 RF 채널(환경)로 인해 존재할 수 있지만, 이러한 신호 총체에서의 주요 다중 경로 성분들은 다수의 안테나로부터의 송신과 연관된다. 본 다중 경로 알고리즘의 실시예들은 이러한 다중 경로 성분들을 추정하고, DAS 안테나들 대 수신기의 범위들을 구분하며, 위치 프로세서(소프트웨어로 구현되는)에 범위 데이터를 제공한다. 안테나 배치 기하학적 구조에 따라, 이러한 솔루션은 X, Y 및 X, Y, Z 위치 좌표들 양자를 제공할 수 있다.
그 결과, 본 실시예들은 어떠한 하드웨어 및/또는 새로운 네트워크 신호(들)를 추가할 필요가 없다. 또한, 측위 정확성은 1) 다중 경로 완화에 의해 그리고 2) 능동 DAS의 경우 측위 오차의 하한이 현저하게 감소 이를테면 대략 50 미터에서 대략 3 미터로 감소될 수 있음에 따라 상당히 개선될 수 있다.
DAS의 각 안테나의 위치(장소)는 알려져 있다고 가정된다. 각 안테나(또는 다른 안테나에 관한) 신호 전파 지연이 또한 결정되어야 한다(알려져야 한다).
능동 DAS 시스템들에 대해, 신호 전파 지연은 알려진 신호가 왕복으로 전송되고 이러한 왕복 시간이 측정되는 루프백 기술들을 사용하여, 자동으로 결정될 수 있다. 이러한 루프백 기술은 또한 온도, 시간 등에 따른 신호 전파 지연 변화(추이)를 제거한다.
다수의 매크로 셀 및 관련 안테나를 사용하여, 피코 셀들 및 마이크로 셀들은 추가 기준점들을 제공함으로써 분해능을 더 향상시킨다.
다수의 안테나로부터의 다수의 카피의 단일 총체에서의 각각의 범위 추정치들에 대해 위에서 설명된 실시예는 다음 두 가지 방법으로 단일 송신 구조로 변화함에 따라 더 향상될 수 있다. 첫번째는 각 안테나로부터의 송신들을 시간 다중화하는 것이다. 두번째 접근법은 안테나들의 각각에 대해 주파수 다중화하는 것이다. 양 향상점을 사용하면, 시간 및 주파수 동시 다중화는 시스템의 범위 및 위치 정확성을 더 개선한다. 다른 접근법은 각 안테나에 전파 지연을 추가하는 것이다. 지연 값들은 추가 지연들에 의해 야기되는 다중 경로가 ISI(심볼 간 간섭)를 야기하지 않도록 특정 DAS 환경(채널)에서 지연 확산을 초과하기에 충분히 크게, 그러나 주기적 전치 부호(CP) 길이보다 작게 선택될 수 있다.
각 안테나에 대한 고유한 ID 또는 고유한 식별자의 추가는 결과적인 솔루션의 효율을 증가시킨다. 예를 들어, 그것은 프로세서가 안테나들의 각각으로부터의 신호들로부터의 모든 범위를 추정할 필요를 제거한다
LTE 다운링크를 이용하는 일 실시예에서, 파일럿 및 또는 동기화 신호(들) 서브캐리어들을 포함하여, 하나 이상의 기준 신호(들) 서브 캐리어는 전혀 뜻밖의 지점들을 삭제하기 위해 다변측정 및 위치 일관성 알고리즘들을 사용한 범위 기반 위치 가측치들 및 위치 추정치의 생성 및 다중 경로 간섭 완화를 위해 다중 경로 프로세서에 차례로 적용되는 서브캐리어들의 위상 및 진폭을 결정하기 위해 사용된다.
다른 실시예는 LTE 업링크 시그널링이 또한 모바일 디바이스 대 베이스, 기준 신호들을 포함하여, 이는 또한 기준 서브캐리어들을 포함한다는 사실의 이점을 취한다. 실제로 주파수 대역을 업링크 디바이스에 할당하기 위해 네트워크에 의해 사용되는 풀 사운드 모드로부터 업링크 신호의 복조를 돕기 위해 채널 임펄스 응답들을 생성하기 위해 기준 서브캐리어들이 사용되는 모드 등까지 이러한 서브캐리어들을 포함하는 하나보다 많은 모드가 있다. 또한, 릴리즈 9에 추가된 DL PRS와 유사하게, 추가 UL 기준 신호들은 다음 및 장차 표준 릴리즈들에 추가될 수 있다. 이러한 실시예에서, 업링크 신호는 관련 가측치들을 생성하기 위해 다중 경로 완화 처리하여, 동일한 범위 대 위상을 사용하여 다수의 베이스 유닛(eNB)에 의해 처리된다. 이러한 실시예에서는, 전혀 뜻밖의 지점 가측치들을 편집하고 위치 추정치를 생성하기 위해 다변측정 알고리즘에 의해 확립된 바와 같이 위치 일관성 알고리즘들이 사용된다.
또 다른 실시예, LTE 다운링크 및 LTE 업링크 양자의 관련된 하나 이상의 기준(파일럿 및/또는 동기화를 포함) 서브캐리어가 수집되고, 범위 대 위상 맵핑이 적용되고, 다중 경로 완화가 적용되며, 범위 관련 가측치가 추정된다. 그 다음 이러한 데이터는 다변측정 알고리즘 및 위치 일관성 알고리즘들을 사용하여 위치에 대한 가측치들의 보다 강력한 세트를 제공할 수 있는 것과 같은 방식으로 융합될 수 있다. 이점은 다운링크 및 업 링크 두 개의 상이한 주파수 대역으로 또는 시스템 코히렌시를 개선하는 TDD(시간 분할 다중화)의 경우 정확도를 개선하는 중복성일 수 있다.
다수의 안테나가 마이크로셀로부터 동일한 다운링크 신호를 송신하는 DAS(분산된 안테나 시스템) 환경에서, 위치 일관성 알고리즘(들)은 기준 신호(들)(파일럿 및/또는 동기화를 포함) 서브 캐리어들로부터 다중 경로 완화 처리에 의해 생성되는 가측치들로부터 DAS 안테나들의 범위들을 구분하는 것으로 그리고 다수의 DAS 이미터(안테나) 범위로부터 위치 추정치들을 획득하는 것으로 확장된다.
DAS 시스템(환경)에서 정확한 위치 추정치를 획득하는 것은 단지 각각의 안테나들로부터의 신호 경로들이 높은 정확성으로 확인될 수 있는 경우에만 가능하며, 이에 의해 경로 오차는 단지 안테나들 간 거리의 일부가 된다(10 미터의 정확성 또는 그보다 양호). 모든 기존의 기술/방법은 심한 다중 경로 환경에서 그러한 정확성을 제공할 수 없기 때문에(다수의 DAS 안테나로부터의 신호들이 심한 다중 경로를 유발하는 것으로 보일 것이다), 기존 기술들/방법들은 DAS 환경에서 위치 일관성 알고리즘(들) 및 이러한 위치 결정 방법/기술의 위에서 언급된 확장성의 이점을 취할 수 없다.
관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된, 목적물 식별 및 위치 탐색을 위한 InvisiTrack 다중 경로 완화 방법들 및 시스템들은 범위 대 신호 위상 맵핑, 다중 경로 간섭 완화 및 LTE 다운링크, 업링크 및/또는 양자(다운링크 및 업링크), 하나 이상의 기준 신호(들) 서브캐리어를 이용하여 범위 기반 위치 가측치들을 생성하기 위한 프로세스, 및 다변측정 및 위치 일관성을 사용하여 위치 추정치를 생성하는 것에 적용된다.
상기한 모든 실시예에서, 삼변측량 측위 알고리즘들이 또한 채용될 수 있다.
DL-OTDOA 위치 결정은 LTE 릴리즈 9: E-UTRA(Evolved Universal Terrestrial Radio Access); 물리 채널들 및 변조; 3GPP TS 36.211 릴리즈 9 기술 규격에 구체화되었다. 그러나, 그것은 무선 오퍼레이터들(캐리어들)에 의해 구현되지 않았다. 그 동안 다운링크 위치 결정은 기존 물리 계층 측정 동작(들)을 사용함으로써 현재, 예를 들어, 변형되지 않은, LTE 네트워크 환경 내에서 구현될 수 있다.
LTE에서, UE 및 eNB는 무선 특성들을 물리 계층이 측정하게 하기 위해 요구된다. 측정의 정의들은 3GPP TS 36.214에 구체화된다. 이러한 측정은 주기적으로 수행되고 보다 상위 계층들에 보고되며, 주파수-내부 및 -간 핸드오버, 무선 액세스 기술 간(RAT 간) 핸드오버, 타이밍 측정, 및 RRM(무선 자원 관리)을 지원하는 다른 목적들을 포함하여 다양한 목적을 위해 사용된다.
예를 들어, RSRP(Reference Signal Received Power)는 전체 대역폭에 걸쳐 셀-특정 기준 신호들을 수송하는 모든 자원 요소의 전력의 평균이다.
다른 예는 추가 정보를 제공하는 RSRQ(Reference Signal Received Quality) 측정이다(RSRQ는 신호 세기뿐만 아니라 간섭 레벨도 조합한다).
LTE 네트워크는 UE에 eNB 이웃(eNB를 서비스하는) 리스트들을 제공한다. 네트워크 지식 구성에 기초하여, (서비스하는) eNodeB는 UE에 인접한 eNB의 식별자들 등을 제공한다. 그 다음 UE는 그것이 수신할 수 있는 이웃들의 신호 품질을 측정한다. UE는 결과들을 다시 eNodeB에 보고한다. 주의: UE는 또한 서비스하는 eNB의 신호 품질을 측정한다.
설명에 따르면, RSRP는 고려된 측정 주파수 대역폭 내에서 셀-특정 기준 신호들을 수송하는 자원 요소들의 전력 기여도들([W] 단위)에 대한 일차 평균으로서 정의된다. RSRP를 결정하기 위해 UE에 의해 사용되는 측정 대역폭은 대응하는 측정 정확성 요건이 준수되어야 한다는 제한이 있는 UE 구현예에 맡겨진다.
측정 대역폭 정확성 요건을 고려하면, 이러한 대역폭은 상당히 크고 RSRP 측정에 사용되는 셀-특정 기준 신호들은 범위 기반 위치 가측치들의 생성 및 다중 경로 간섭 완화를 위해 다중 경로 프로세서에 차례로 적용되는 이러한 기준 신호들의 서브캐리어들의 위상 및 진폭을 결정하도록 더 처리될 수 있다. 또한, RSRP 측정에 사용되는 다른 기준 신호들, 예를 들어, SSS(보조 동기화 신호)가 또한 사용될 수도 있다.
그 후, 세 개 이상의 셀로부터의 범위 가측치들에 기초하여, 위치 고정이 다변측정 및 위치 일관성 알고리즘들을 사용하여 추정될 수 있다.
이전에 언급한 바와 같이, RF 핑거프린팅 데이터베이스 불안전성에는 몇몇 원인이 있지만, 주요 원인들 중 하나는 다중 경로이다(RF 시그니처는 다중 경로에 매우 민감하다). 그 결과, RF 핑거프린팅 방법(들)/기술 위치 결정 정확성은 수직 불확실성: >100% 디바이스의 Z-높이 및/또는 안테나 배향에 따른 변동성을 포함하여, 다중 경로 역학 - 시간, 환경(예를 들어, 날씨), 사람들 및/또는 목적물들의 이동에 따른 변화에 심각한 영향을 받는다(Tsung-Han Lin 외 Microscopic Examination of an RSSI-Signature-Based Indoor Localization System 참조).
본 실시예들은 상당히 감쇠된 DLOS를 포함하여, 각각의 개별적인 경로를 찾고 특성화할 수 있는 능력(다중 경로 프로세서)으로 인해 RF 핑거프린팅 위치 결정 정확성을 상당히 개선시킬 수 있다. 그 결과, 위치 결정에 관한 RF 핑거프린팅 결정은 실시간 다중 경로 분산 정보로 보충될 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 위치 결정은 위치 기준들의 시간 동기화를 필요로 할 것이다. 무선 네트워크들에서, 이러한 위치 기준들은 접근점들, 매크로/ 미니/ 피코 및 펨토 셀들, 뿐만 아니라 소위 소형 셀들(eNB)를 포함할 수 있다. 그러나, 무선 오퍼레이터들은 정확한 위치 결정을 위해 요구되는 동기화 정확성을 구현하지 못한다. 예를 들어, LTE의 경우, 표준은 FDD(주파수 분할 다중화) 네트워크들에 대해 eNB(들) 간 어떠한 시간 동기화도 요구하지 않는다. LTE TDD(시간 분할 다중화)에 대해 이러한 시간 동기화 정확성은 +/- 1.5 마이크로초로 제한된다. 이는 400+ 미터 위치 결정 불확실성과 동등하다. 요구되지는 않지만, LTE FEE 네트워크들도 또한 동기화되나 (1.5 마이크로초보다) 훨씬 더 큰 제한을 사용한다.
무선 LTE 오퍼레이터들은 eNB(들)를 주파수 및 시간 동기화하기 위해 GPS/ GNSS 신호들을 사용하고 있다. 주의: LTE eNB는 매크로/ 미니 셀들에 대해 매우 정확한 캐리어 주파수: 0.05 ppm을 유지해야 하고 다른 유형의 셀들에 대해서는 조금 덜 정확하다(0.1 ppm - 0.25 ppm). GPS/ GNSS 신호들은 또한 10 나노초보다 양호한 (위치 결정을 위해) 요구되는 시간 동기화 정확성을 가능하게 할 수 있다. 그러나, 네트워크 오퍼레이터들 및 네트워크 장비 제조사들은 NTP(네트워크 시간 프로토콜) 및/또는 PTP(정밀 시간 프로토콜), 예를 들어, IEEE 1588v2 PTP를 채용함으로써 패킷 수송/, 예를 들어, 인터넷/이더넷 네트워킹 시간 동기화를 지원하여 GPS/ GNSS 유닛들과 연관된 비용을 감소시키려고 하고 있다.
IP 네트워크 기반 동기화는 최소 주파수 및 시간 요건을 충족할 가능성이 있지만, 위치 결정을 위해 요구되는 GPS/ GNSS 정밀도에는 부족하다.
본원에 설명된 접근법은 GPS/ GNSS 신호들 및 eNB 및/또는 AP, 또는 다른 무선 네트워크 장비에 의해 생성되는 신호들에 기초한다. 그것은 또한 IP 네트워킹 동기화 신호들 및 프로토콜들 및 eNB 및/또는 AP, 또는 다른 무선 네트워크 장비에 의해 생성되는 신호들에 기초할 수 있다. 이러한 접근법은 또한 와이맥스, 와이파이, 및 화이트 스페이스를 포함하여, 다른 무선 네트워크들에도 적용가능하다.
eNB 신호들은 오퍼레이터의 eNB 설비에 설치된 시간 관측 유닛(TMO)에 의해 수신된다(도 12). TMO는 또한 외부 동기화 소스 입력도 포함한다.
eNB 신호들은 TMO에 의해 처리되고 외부 동기화 소스 입력으로 동기화되는 클록들을 사용하여 타임 스탬핑된다.
외부 동기화 소스는 GPS/ GNSS 및/또는 인터넷/이더넷 네트워킹, 예를 들어, PTP 또는 NTP 등으로부터의 것일 수 있다.
타임 스탬프 처리된 신호, 예를 들어, LTE 프레임 시작(특히 다른 네트워크들에서는, 다른 신호들일 수 있는)은 또한 eNB (셀) 위치 및/또는 셀 ID를 포함하고, 인터넷/이더넷 백홀을 통해 모든 eNB의 데이터 베이스를 생성, 유지 및 업데이트하는 중심 TMO 서버로 전송된다.
범위를 지정하고 위치 결정을 획득하는 프로세스에 수반되는 UE 및/또는 eNB(들)는 TMO 서버를 필요로 할 것이고 서버는 수반되는 eNB(들) 간 시간 동기화 오프셋들을 리턴할 것이다. 이러한 시간 동기화 오프셋들은 위치 결정을 조정하기 위해 위치 결정을 획득하는 프로세스세 수반되는 UE 및/또는 eNB(들)에 의해 사용될 것이다.
대안적으로, 위치 결정 계산들 및 조절은 범위를 지정하는 프로세스에 수반되는 UE 및/또는 eNB(들)가 또한 획득된 범위 정보를 TMO 서버에 제공할 때 TMO 서버에 의해 수행될 수 있다. 그 다음 TMO 서버는 정확한 (조절된) 위치 (위치 결정) 결정을 리턴할 것이다.
하나보다 많은 셀 eNB 장비가 함께 같은 장소에 위치되는 경우, 단일 TMO가 모든 eNB(들)로부터의 신호들을 처리 및 타임 스탬핑할 수 있다.
RTT(왕복 시간) 측정(범위 지정)이 위치 결정을 위해 사용될 수 있다. 단점은 RTT 범위 지정이 위치 결정 정확성에 급격한 영향을 미치는 다중 경로에 종속된다는 것이다.
다른 한편으로, RTT 위치 결정은 일반적으로 그리고 특히 eNB의 경우에 위치 기준들의 (시간) 동기화를 필요로 하지 않는다.
동시에, 무선 네트워크의 파일럿 기준 및/또는 다른 신호들과 동작할 때, 관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된 다중 경로 완화 프로세서, 방법(들)/기술들 및 알고리즘들은 RTT 신호(들)에 대한 채널 응답을 결정, 예를 들어, RTT 신호(들)가 거치고 있는 다중 경로 채널을 식별할 수 있다. 이는 RTT 측정치들을 실제 DLOS 시간이 결정되도록 정정하는 것을 가능하게 한다.
DLOS 시간이 알려짐에 따라, eNB 또는 위치 기준들의 시간 동기화 없이도 삼변측량 및/또는 유사한 위치 결정 방법들을 사용하여 위치 결정을 획득할 수 있는 것이 가능할 것이다.
TMO 및 TMO 서버가 제자리에 있더라도, InvisiTrack의 기술 통합은 매크로/ 미니/ 피코 및 소형 셀들 및/또는 UE(셀 폰)의 변화를 필요로 할 것이다. 이러한 변화가 단지 SW/ FW(소프트웨어/ 펌웨어)로 제한되지만, 기존 인프라스트럭처를 개조하는 것을 많은 노력을 필요로 한다. 또한, 몇몇 경우 네트워크 오퍼레이터들 및/또는 UE/ 셀 폰 제조업자들/ 공급업자들은 장비 변형에 반대하고 있다. 주의: UE는 무선 네트워크 사용자 장비이다.
이러한 SW/ FW 변경은 TMO 및 TMO 서버 기능이 InvisiTrack 위치 결정 기술을 지원하도록 확장될 경우 완전히 회피될 수 있다. 다시 말해, 아래에 설명될 다른 실시예는 무선 네트워크 신호들과 동작하나, 무선 네트워크 장비/ 인프라스트럭처의 어떠한 변경도 필요로 하지 않는다. 그에 따라, 아래에 설명될 실시예는 LTE 네트워크들과 동작하고 그것은 또한 와이파이를 포함하여, 다른 무선 시스템들/네트워크들에도 적용가능하다.
본질적으로 이러한 실시예는 위치 결정을 획득하기 위해 무선 네트워크 신호들을 사용하는 병렬 무선 위치 결정 인프라스트럭처를 생성한다.
TMO 및 TMO 서버와 유사하게, InvisiTrack의 위치 결정 인프라스트럭처는 하나 이상의 무선 네트워크 신호 획득 유닛(NSAU) 및 NSAU(들)로부터 데이터를 수집하고 그것을 분석하여, 범위 및 위치들을 결정하고, 그것을 예를 들어, 순간에 폰/ UE들의 ID들 및 위치들의 표로 변환하는 하나 이상의 위치 결정 서버 유닛(LSU)으로 이루어질 것이다. LSU는 네트워크의 API를 통해 무선 네트워크와 인터페이싱한다.
이러나 유닛들 중 다수의 유닛은 대형 인프라스트럭처에서의 다양한 위치에 배치될 수 있다. NSAU(s)가 코히렌트 타이밍을 갖는 경우 - 모든 결과가 사용될 수 있으며, 이는 보다 양호한 정확성을 제공할 것이다.
코히렌트 타이밍은 GPS 클록 및/또는 다른 안정적인 클록 소스들로부터 유래될 수 있다.
NSAU는 LAN(근거리 네트워크), 도시권 네트워크(MAN) 및/또는 인터넷을 통해 LSU와 통신한다.
몇몇 설치/인스턴스에서, NSAU 및 LSU는 단일 유닛으로 조합/통합될 수 있다.
LTE 또는 다른 무선 네트워크들을 사용하여 위치 서비스들을 지원하기 위해, 송신기들이 타이트한 허용 오차 내에서 클록 및 이벤트 동기화될 것을 필요로 한다. 보통, 이는 GPS의 1 PPS 신호에 로킹함으로써 실현된다. 이는 3 나노초 1-시그마 내로 로컬 영역에서의 타이밍 동기화를 야기할 것이다.
그러나, 이러한 유형의 동기화가 실제적이지 않은 많은 인스턴스가 있다. 본 실시예들은 위치 결정 프로세스에 지연 보상 값들을 제공하기 위해 다운링크 송신기들 간 시간 추정 추정치들 및 시간 오프셋들의 추적을 제공하며 그에 따라 위치 결정 프로세스는 송신기들이 클록 및 이벤트 동기화된 것처럼 진행할 수 있게 된다. 이는 송신 안테나에 대한 이전 지식(이는 임의의 위치 결정 서비스들을 위해 요구됨) 및 알려진 이전 안테나 위치의 수신기에 의해 실현된다. 이러한 수신기 소위 동기화 유닛은 모든 다운링크 송신기로부터의 데이터 및 위치들에 대한 정해진 그것의 지식을 수집하고 미리 선택된 베이스 안테나로부터 오프셋 타이밍을 계산할 것이다. 이러한 오프셋들은 다운링크 송신기들 클록 추이를 보상하는 추적 알고리즘을 사용하여 시스템에 의해 추적된다. 주의: 수신된 데이터로부터 의사 범위들을 도출하기 위한 처리는 InvisiTrack다중 경로 완화 알고리즘들(관련 미국 특허 번호 7,872,583에 설명된)을 이용할 것이다. 그로 인해 동기화는 다중 경로에 영향을 받지 않을 것이다.
이러한 오프셋 데이터는 그것이 동기화된 송신기들에 의해 생성된 것처럼 보이도록 각 다운링크 송신기로부터의 데이터를 적절하게 정렬하기 위해 위치 결정 프로세서(위치 결정 서버, LSU)에 의해 사용된다. 시간 정확성은 최상의 1-PPS 추적과 필적할 만하고 3 미터 위치 결정 정확성(1-시그마)을 지원할 것이다.
동기화 수신기 및/또는 수신기의 안테나는 최상의 성능을 위해 최적의 GDOP에 기초하여 위치될 것이다. 대형 설비들에서, 다수의 동기화 수신기는 전체에 걸쳐 동등한 3 nsec 1-시그마 동기화 오프셋을 제공하기 위해 이용될 수 있다. 동기화 수신기(들)를 이용함으로써 다운링크 송신기들의 동기화에 대한 필요가 제거된다.
동기화 수신기 유닛은 NSAU 및/또는 LSU와 통신하는 독립형 유닛일 수 있다. 대안적으로 이러한 동기화 수신기는 NSAU와 통합될 수 있다.
대표적인 무선 네트워크 위치 결정 장비 다이어그램이 도 13에 도시된다
고객 네트워크 투입 없이 LTE 신호들을 이용하는 완전 자동 시스템의 실시예가 다음 모드들로 동작한다:
1. 업링크 모드 - 위치 결정을 위해 무선 네트워크 업링크(UL) 신호들을 사용한다(도 16 및 17)
2. 다운링크 모드 - 위치 결정을 위해 무선 네트워크 다운링크(DL) 신호들을 사용한다(도 14 및 15).
3. 양-방향 모드 - 위치 결정을 위해 UL 및 DL 신호들 양자를 사용한다.
업링크 모드에서는, 다수의 안테나가 하나 이상의 NSAU에 연결된다. 이러한 안테나들의 위치들은 무선 네트워크 안테나들과 무관하고; NSAU(들)의 안테나들의 위치들은 GDOP(정도 저하율)를 최소화하도록 선택된다.
UE/셀 폰 디바이스들로부터 네트워크의 RF 신호들이 NSAU(들) 안테나에 의해 수집되고 NSAU(들)에 의해 처리되어 처리된 네트워크의 RF 신호들의 타임 스탬프 샘플들을 모든 관심 있는 신호의 하나 이상의 인스턴스를 획득하기에 적절한 시간 간격 동안 생성한다.
임의로, NSAU는 또한 다운링크 신호들의 샘플들을 수신, 처리 및 시간 스탬핑하여 추가 정보를 획득, 예를 들어, UE/폰 ID 등을 결정할 것이다.
획득된 타임 스탬프 샘플들로부터, UE/셀 폰 디바이스들의 식별 번호들(ID)이 각 UE/셀 폰 ID(들)와 연관된 관심 있는 타임 스탬프 무선 네트워크 신호들과 함께 결정(획득)될 것이다. 이러한 동작은 NSAU에 의해 또는 LSU에 의해 수행될 수 있다.
NSAU는 데이터를 주기적으로 LSU에 제공할 것이다. 하나 이상의 UE/셀 폰 ID(들)에 대해 스케줄링되지 않은 데이터가 요구되는 경우라면, LSU는 추가 데이터를 요청할 것이다.
UL 모드 동작 동안에는 무선 네트워크 인프라스트럭처 및/또는 기존 UE/셀 폰에 어떠한 변경/변형도 요구되지 않을 것이다.
다운링크(DL) 모드에서는, InvisiTrack 이네이블 UE가 요구될 것이다. 또한, 셀 폰 FW는 폰이 위치 결정 획득을 위해 사용되는 경우 변형되어야 할 수 있다.
몇몇 인스턴스에서, 오퍼레이터들은 기저대 신호들을 BBU(들)(기저대 유닛들)로부터 이용가능하게 할 수 있다. 그러한 경우들에서, NSAU(들)는 또한 RF 무선 네트워크 신호들 대신 이러한 이용가능한 기저대 무선 네트워크 신호들을 처리할 수 있을 것이다.
DL 모드에서는, UE/셀 폰 ID를 하나 이상의 무선 네트워크 신호와 연관시킬 필요가 없는데, 이는 이러한 신호들이 UE/셀 폰에서 처리될 것이거나 또는 UE/셀 폰이 처리된 네트워크의 RF 신호들의 타임 스탬프 샘플들을 주기적으로 생성하고 이것들을 LSU에 전송할 것이며; LSU가 결과(들)를 다시 UE/셀 폰에 전송할 것이기 때문이다.
DL 모드에서, NSAU는 RF 또는 기저대(이용가능할 때) 무선 네트워크 신호들을 처리 및 타임 스탬프 처리할 것이다. 획득된 타임 스탬프 샘플들 무선 네트워크 신호들로부터 네트워크 안테나와 연관된 DL 프레임들 시작들이 결정(획득)될 것이고 이러한 프레임 시작들 간 차(오프셋)가 계산될 것이다. 이러한 동작은 NSAU에 의해 또는 LSU에 의해 수행될 수 있다. 네트워크 안테나에 대한 프레임 시작들의 오프셋들은 LSU 상에 저장될 것이다.
DL 모드에서, 네트워크 안테나들의 프레임 시작들의 오프셋들은 디바이스가 InvisiTrack을 사용하여 그 자체의 위치를 처리/결정할 경우 LSU로부터 UE/폰 디바이스로부터 전송될 것이다. 그렇지 않으면, UE/셀 폰 디바이스가 처리된 네트워크의 RF 신호들의 타임 스탬프 샘플들을 주기적으로 LSU에 전송할 때, LSU가 디바이스의 위치 결정을 결정할 것이고 위치 결정 데이터를 다시 디바이스에 전송할 것이다.
DL 모드에서, 무선 네트워크 RF 신호들은 하나 이상의 무선 네트워크 안테나로부터 올 것이다. 결과들의 정확성에 미치는 다중 경로 영향을 회피하기 위해, RF 신호는 안테나 또는 무선 네트워크 장비에 대한 안테나 연결로부터 알아내져야 한다.
양=방향 모드는 UL 및 DL 동작들 양자로부터의 위치 결정의 결정을 망라한다. 이는 위치 결정 정확성의 추가 개선을 가능하게 한다.
몇몇 기업의 셋업은 하나 이상의 원격 무선 헤드(RRH; Remote Radio Head)를 공급하는 하나 이상의 BBU를 사용하며, 각 RRH는 차례로 동일한 ID를 갖는 다수의 안테나를 공급한다. 그러한 환경에서는, 무선 네트워크 구성에 따라, 네트워크 안테나들의 DL 모드 프레임 시작들의 오프셋들을 결정하는 것이 요구되지 않을 수도 있다. 이는 단일 BBU 셋업뿐만 아니라 각 BBU가 특정 구역에 할당되고 인접한 구역들의 커버리지들이 중첩하고 있는 다수의 BBU를 포함한다.
다른 한편으로, 다수의 BBU로부터 공급되는 안테나들이 동일한 구역에서 교차 배치되는 구성은 네트워크 안테나들의 DL 모드 프레임 시작들의 오프셋들을 결정하는 것을 필요로 할 것이다.
DL 동작 모드에서 DAS 환경에서 다수의 안테나는 동일한 ID를 공유할 수 있다.
본 실시예들에서, 위치 일관성 알고리즘(들)은 기준 신호(들)(파일럿 및/또는 동기화를 포함) 서브 캐리어들로부터 다중 경로 완화 처리에 의해 생성되는 가측치들로부터 DAS 안테나들의 범위들을 구분하는 것으로 그리고 다수의 DAS 이미터(안테나) 범위로부터 위치 추정치들을 획득하는 것으로 확장/발전된다.
그러나, 이러한 일관성 알고리즘들은 동일한 ID를 보내는 안테나들의 수의 제한을 갖는다. 다음에 의해 동일한 ID를 보내는 안테나들의 수를 줄이는 것이 가능하다
1. 주어진 커버리지 구역에 대해 섹터화된 BBU(BBU들은 6개의 섹터까지 지원할 수 있다)의 상이한 섹터들로부터 공급되는 안테나들을 교차 배치하는 것
2. 주어진 커버리지 구역에 대해 섹터화된 BBU의 상이한 섹터들로부터 공급되는 안테나들 뿐만 아니라 상이한 BBU들로부터 공급되는 안테나들을 교차 배치하는 것
3. 전파 지연 성분을 각 안테나에 추가하는 것. 지연 값들은 추가 지연들에 의해 야기되는 다중 경로가 ISI(심볼 간 간섭)를 야기하지 않도록 특정 DAS 환경(채널)에서 지연 확산을 초과하기에 충분히 크게, 그러나 주기적 전치 부호(CP) 길이보다 작게 선택될 수 있다. 하나 이상의 안테나에 대한 고유한 지연 ID의 추가는 동일한 ID를 보내는 안테나들의 수를 더 줄인다.
일 실시예에서, 고객 네트워크 투입이 없는 자동 시스템이 제공될 수 있다. 그러한 실시예에서, 시스템은 LTE 대역 외 대역 상에서 동작할 수 있다. 예를 들어, ISM(산업용, 과학용 및 의료용) 대역들 및/또는 화이트 스페이스 대역들이 LTE 서비스들이 이용가능하지 않은 장소들에서 사용될 수 있다.
실시예는 또한 매크로/미니/피코/펨토 스테이션(들) 및/또는 UE(셀 폰) 장비와 통합될 수도 있다. 통합이 고객 네트워크 투입을 필요로 할 수 있지만, 그것은 간접 비용을 줄일 수 있고 TCO(총 소유 비용)를 극적으로 개선할 수 있다.
본원의 위에서 언급된 바와 같이, PRS는 다운링크 관측 도착 시간 차(DL-OTDOA) 측위를 위해 UE에 의해 사용될 수 있다. 인접한 기지국들(eNB들)의 동기화에 관해, 3 GPP TS 36.305(2장 E-UTRAN에서의 사용자 장비(UE) 측위의 기능적 설명(functional specification of User Equipment (UE) positioning in E-UTRAN))는 UE에 타이밍을 전달하는 것을 구체화하며, 타이밍은 후보 셀들(예를 들어, 인접한 셀들)의 eNode B 서비스에 관한다. 3 GPP TS 36.305는 또한 측정을 위해 후보 셀들의 물리 셀 ID들(PCI들) 및 글로벌 셀 ID들(GCI들)을 구체화한다.
3GPP TS 36.305에 따르면, 이러한 정보는 E-MLC(개선된 서비스 모바일 위치 중심) 서버로부터 전달된다. TS 36.305가 위에서 언급된 타이밍 정확성을 구체화하지 않는다는 것은 주의되어야 한다.
추가적으로, 3 GPP TS 36.305는 UE가 기준 신호 시간 차(RSTD) 측정치들을 포함하는, 다운링크 측정치들을 E-MLC에 리턴할 것이라는 것을 구체화한다.
RSTD는 eNB들의 쌍 사이에서 취해지는 측정치이다(TS 36.214 E-UTRA(Evolved Universal Terrestrial Radio Access); 물리 계층 측정; 릴리즈 9 참조). 측정치는 인접한 셀(j)로부터 수신되는 서브프레임 및 서비스 셀(i)의 대응하는 서브프레임 간 상대 시간 차로서 정의된다. 측위 기준 신호들은 이러한 측정치들을 취하기 위해 사용된다. 결과들은 위치를 계산하는 위치 결정 서버에 다시 보고된다.
일 실시예에서, 새롭게 도입되는 PRS 및 이미 기존의 기준 신호 양자를 수용하기 위한 하이브리드 방법이 정의될 수 있다. 다시 말해, 하이브리드 방법은 PRS와, 다른 기준 신호들(예를 들어, 셀-특정 기준 신호들(CRS))과, 또는 양 신호 유형과 사용/동작할 수 있다.
그러한 하이브리드 방법은 네트워크 오퍼레이터(들)가 상황 또는 네트워크 파라미터들에 따라 동작 모드를 동적으로 선택하게 하는 이점을 제공한다. 예를 들어, PRS는 CRS보다 양호한 가청성을 갖지만, 데이터 스루풋의 7%까지의 감소를 야기할 수 있다. 다른 한편으로, CRS 신호들은 어떠한 스루풋 감소도 일으키지 못한다. 또한, CRS 신호들은 모든 이전 LTE 릴리즈, 예를 들어, Rel-8 이하와 호환되지 않는다. 이와 같이, 하이브리드 방법은 가청성, 스루풋 및 호환성 간 트레이드-오프 또는 균형을 이룰 수 있는 능력을 네트워크 오퍼레이터에 제공한다.
뿐만 아니라, 하이브리드 방법은 LTE UE 측위 아키텍처가 인식할 수 있다. 예를 들어, 하이브리드 방법은 3GPP TS 36.305 프레임워크에서 동작할 수 있다.
일 실시예에서, RSTD가 측정될 수 있고, 3 GPP TS 36.305에 따라, UE로부터 E-SMLC로 전달될 수 있다.
UL-TDOA(U-TDOA)는 현재 연구 단계에 있고 다음 릴리즈 2011에서 표준화될 것으로 예상된다.
UL-TDOA(업링크)의 실시예들은 본원의 위에서 설명되고 또한 도 16 및 도 17에도 도시된다. 본원의 아래에서 설명될 도 18 및 도 19는 UL-TDOA의 대안적인 실시예들의 예들을 제공한다.
도 18은 하나 이상의 DAS 및/또는 펨토/소형 셀 안테나를 포함할 수 있는 환경을 제시한다. 이러한 예시적인 실시예에서, 각 NSAU는 단일 안테나를 구비한다. 도시된 바와 같이, 적어도 세 개의 NSAU가 요구된다. 그러나, 각 UE가 적어도 세 개의 NSAU에 의해 "청취"되어야 하기 때문에 가청성을 개선하기 위해 추가 NSAU들이 추가될 수 있다.
뿐만 아니라, NSAU(들)는 수신기들로서 구성될 수 있다. 예를 들어, 각 NSAU는 무선으로 정보를 수신하나 송신하지는 못한다. 동작 시, 각 NSAU는 UE들로부터 무선 업링크 네트워크 신호들을 청취할 수 있다. UE들의 각각은 셀 폰, 태그, 및/또는 다른 UE 디바이스일 수 있다.
또한, NSAU들은 인터페이스, 이를테면 유선 서비스 또는 LAN을 통해 위치 결정 서버 유닛(LSU; Locate Server Unit)과 통신하도록 구성될 수 있다. 결과적으로, LSU는 무선 또는 LTE 네트워크로 통신할 수 있다. 통신을 LSU가 예를 들어, LTE 네트워크의 E-SMLC와 통신할 수 있고 유선 서비스 이를테면 LAN 및/또는 WAN을 사용할 수 있는 네트워크 API를 통할 수 있다.
임의로, LSU는 또한 DAS 기지국(들) 및 또는 펨토/소형 셀들과 직접 통신할 수도 있다. 이러한 통신은 동일한 또는 변형된 네트워크 API를 사용할 수 있다.
이러한 실시예에서, 측심 기준 신호(SRS)가 위치 결정을 위해 사용될 수 있다. 그러나, 다른 신호들이 또한 채용될 수도 있다.
NSAU들은 UE 업링크 송신 신호들을 디지털 포맷, 예를 들어, I/Q 샘플들로 변환할 수 있고, 다수의 변환된 신호를 타임 스탬프와 LSU에 주기적으로 전송할 수 있다.
DAS 기지국(들) 및 또는 펨토/소형 셀들은 다음 데이터 중 하나 또는 전부를 LSU에 전달할 수 있다:
1) SRS, I/Q 샘플들, 및 타임 스탬프;
2) 서비스받는 UE ID들의 리스트; 및
3) UE ID와 UE마다, SRS 스케줄링 요청 구성(SchedulingRequestConfig) 정보 및 SRS-UL-구성(SRS-UL-Config) 정보를 포함하는 SRS 스케줄.
LSU에 전달된 정보는 위에서 언급된 정보에 의해 제한되지 않을 수 있다. 그것은 각 UE ID와 각 UE 디바이스 업링크 신호, 이를테면 UE SRS를 상관시키도록 요구되는 임의의 정보를 포함할 수 있다.
LSU 기능은 UE의 범위 지정 계산 및 위치 결정 획득을 포함할 수 있다. 이러한 결정/계산은 LSU로 NSAU들로부터 전달된 정보, DAS 기지국들, 및/또는 펨토/소형 셀들에 기초할 수 있다.
LSU는 또한 NSAU들로부터 LSU로 전달된 이용가능한 다운링크 송신 정보로부터 타이밍 오프셋들을 결정할 수 있다.
결과적으로, LSU는 무선 또는 LTE 네트워크에 UE 위치 결정 및 다른 계산 및 데이터를 제공할 수 있다. 그러한 정보는 네트워크 API를 통해 전달될 수 있다.
동기화를 위해, 각 NSAU는 다운링크 신호들의 샘플들을 수신, 처리, 및 타임 스탬핑할 수 있다. 각 NSAU는 또한 타임 스탬프(들)을 포함하여, 다수의 그러한 샘플을 NSAU에 주기적으로 전송할 수 있다.
추가적으로, 각 NSAU는 외부 신호(들)과의 동기화를 위해 구성된 입력을 포함할 수 있다.
도 19는 UL-TDOA의 다른 실시예를 도시한다. 도 18 하에 도시된 구성요소들에 더하여, 이러한 실시예의 환경은 DAS 기지국들 및/또는 펨토/소형 셀들 대신 사용될 수 있는 하나 이상의 셀 타워를 포함할 수 있다. 하나 이상의 셀 타워로부터의 데이터는 UE의 위치 결정을 획득하기 위해 사용될 수 있다.
이와 같이, 이러한 실시예의 이점은 단지 단일 셀 타워(eNB)를 갖고 위치 결정을 획득하는 것을 포함한다. 또한, 이러한 실시예는 하나 이상의 eNB가 DAS 기지국들 및/또는 펨토/소형 셀들을 대체할 수 있다는 점을 제외하고는, 도 18 하에서 설명된 바와 유사한 방식으로 동작하도록 구성될 수 있다.
본 실시예들은 식별, 추적 및 위치 결정을 위한 무선 통신, 무선 네트워크 시스템들, 및 무선 주파수(RF)-기반 시스템들에 관한 것이다. 개시된 방법 및 시스템은 도래각(AOA) 측위를 사용한다. 일 실시예에 따르면, RF-기반 추적 및 위치 결정은 셀룰러 네트워크들에 구현되나, 또한 임의의 무선 시스템뿐만 아니라 RTLS 환경에도 구현될 수 있다. 개시된 시스템은 소프트웨어 및/또는 하드웨어 구현 디지털 신호 처리(DSP) 및/또는 소프트웨어 정의 무선 기술들(SDR)을 사용할 수 있다.
본 발명은 참조로 통합된 출원들에 설명된 방법들 및 시스템들을 개선한다. 실시예는 AOA 측위를 사용한다. 이러한 실시예는 어떠한 하드웨어 인프라스트럭처도 변경할 필요 없이, 현재 단일 타워/섹터 위치 결정 시스템들 및/또느 다수의 타워/섹터 위치 결정 시스템의 위치 결정 정확성에 상당한 개선을 제공한다. 실시예들에서, 위치 결정 정확성은 AOA 및/또는 LOB(방위선)를 결정하기 위해 TDOA(도착 시간 차) 측정치들을 사용함으로써 개선된다. 예를 들어, 정확성은 단일 타워/섹터에 대해 수백 미터에서 10 미터 미만으로 개선될 수 있다.
또한 본 실시예들은 모든 무선 시스템/네트워크에 사용될 수 있고 일방, 반양방 및 전양방 동작 모드들을 포함할 수 있다. 아래에 설명될 실시예들은 OFDM 변조 및/또는 그것의 도함수들을 포함하여, 다양한 변조 유형을 채용하는 무선 네트워크들과 동작한다. 그에 따라, 아래에 설명될 실시예들은 LTE 네트워크들과 동작하고 또한 와이파이 및 다른 무선 기술들을 포함하여, 다른 무선 시스템들/네트워크들에도 적용가능하다. 본 개시 내용에 설명되는 바와 같이, LTE 셀룰러 네트워크들 상에 구현되는 RF-기반 추적 및 위치 결정은 정확한 AOA 측위에서 상당한 이익을 얻을 수 있다.
또한 본 개시 내용은 특히 실내 환경에 적절한 클러스터에서의 다수의 수신기 채널을 채용하는 위치 결정 시스템을 도입하고, DMRS(복조 기준 신호)를 범위 신호로서 사용하는 것을 도입하며, 하나 이상의 스펙트럼 추정 "부분 공간" 및 고분해능 넌파라메트릭 알고리즘을 채용한다. 또한 본 개시 내용은 위치 결정 정확성을 개선하기 위한 고도 LOB 측정 및 결정을 사용하는 실시예를 도입하고 UTDOA 방법(LTE 릴리즈 11에 기반)을 사용하는 네트워크에 의해 UE의 위치를 결정하는 것과 연관된 이슈들을 처리한다.
위에서 언급된 바와 같이, LTE 환경에서, 현재 신호 타워/섹터 위치 결정 기술을 위치 결정 정확성이 부족하고; 보다 구체적으로는, 횡단 범위 길이에서의 UE 위치 결정 오차가 매우 높고 서비스 섹터의 통상적인 120도 빔폭에 대해 3,000 미터를 초과할 수 있다. 동시에, 그러한 U-TDOA 요건은 LTE 네트워크 인프라스트럭처에 적절치 않다.
예를 들어, 보다 최근의 U-TDOA 위치 결정 방법들(LTE 릴리즈 11)은 UE가 적어도 세 개의 타워에 의해 검출가능할 것을 요구하고, 셀들의 양호하게 정의된 위치들 및 셀들 간 기준 신호들의 양호하게 동기화된 상대 타이밍, 또는 정확성을 위해 20 ns 미만의 셀들의 타이밍 오프셋들에 대한 정확한 지식을 요구한다. 통상적인 네트워크 인프라스트럭처에 의한 어떠한 요건도 보장되지 않는다. 그러나, 심지어 이러한 요건들을 충족하는 것도 성공을 장담하지 못하는데 이는 a) 실제로, UE는 보통 네 개의 타워에 의해 검출될 필요가 있고, b) "무방사 원뿔(cone of silence)" 영향이 핸드셋 또는 UE가 서비스 셀/타워에 가까울 때 발달하기 때문이다.
"무방사 원뿔" 영향은 서비스 셀/타워에 가까울 때 핸드셋 또는 UE가 송신 전력을 감소시키는 것을 수반한다. 송신 전력을 감소시키는 것은 비-서비스 인접 타워들에 대한 가청성 문제를 야기하며 이는 비-서비스 인접 타워들에 의한 핸드셋의 검출가능성을 저하시킨다. 그에 따라, TDOA의 정확한 동기화를 필요로 하지 않고 무방사 "원뿔" 영향을 완화시키거나 그것이 완화될 수 없을 때에는 그것에 대안을 제공하는 모든 상기한 내용에 대한 솔루션이 요구된다. 뿐만 아니라, 위치 결정 정확성에 미치는 다중 경로 영향을 완화시키는 것이 요구된다.
도 20은 세 개의 LTE 섹터(즉, 섹터 1(2010), 섹터 2(2020), 및 섹터 3(2030))를 포함하는 셀 타워(2000)의 예를 도시한다. 위에서 언급된 바와 같이, 주어진 LTE 대역에 대해, 통상적인 매크로 셀 MIMO 섹터는 안테나 어레이들의 세트를 하우징하는 각 안테나 인클로저와 수평으로 떨어진 안테나 인클로저의 쌍을 채용한다. 예를 들어, 섹터 1(2010)은 안테나 인클로저들(2012 및 2014)을 채용하고, 섹터 2(2020)는 안테나 인클로저들(2022 및 2024)을 채용하며, 섹터 3(2030)은 안테나 인클로저들(2032 및 2034)을 채용한다. 이와 같이, 도 20은 통상적인 듀얼 안테나 어레이 인클로저 섹터 구성으로 배열되는 6개의 상기 안테나 어레이 인클로저를 도시한다.
각 LTE 섹터는 약 120도의 안테나 방위각(수평) 주 로브 빔 폭을 갖는다. 고도(수직) 주 로브 빔 폭은 단지 약 10도 - 20도이다. 이러한 빔 폭 구성들은 안테나 효율을 개선하고 간섭을 줄일 수 있다. 이러한 구성을 달성하기 위해서는, 두 개의 안테나 어레이 인클로저의 LTE 안테나 섹터의 각 안테나 어레이 인클로저(단일 인클로저)가 수직 방향으로 위치되는 다수의 안테나 소자를 포함할 수 있다(즉, 컬럼). 예를 들어, 통상적인 LTE 안테나 인클로저 어레이는 컬럼당 8개의 안테나 소자를 포함할 수 있다.
안테나 소자들의 이러한 구성은 각 소자로부터의 데이터(신호들)에 액세스하는 것이 가능하다면 고도면의 AOA 결정에 유용했을 것이나, LTE 안테나들 이를테면 이들의 본 구현예들은 각 소자로부터 수신 채널로 신호들을 전달할 수 없다. 이와 같이, 각각의 신호들이 고도면에서의 AOA 결정을 위해 사용될 수 있다. 다시 말해, 각 어레이 인클로저는 약 120도의 방위각(수평) 주 로브 빔 폭 및 약 10도 - 20도의 고도(수직) 주 로브 빔 폭을 갖는 독립형 안테나로서 역할을 하고(사용되고) 있다. 전형적으로, MIMO 섹터 안테나는 각각이 독립형 안테나로서 역할을 하는, 위에서 언급된 두 개의 안테나 어레이 인클로저로 이루어진다. LTE 안테나들을 제어하는 네트워크 오퍼레이터들이 각각의 신호들을 판정한다면, 그러한 신호들이 AOA 결정을 위해, 아래에 더 설명될 바와 같이, 사용될 수 있다.
LTE 네트워크들은 MIMO 기술을 채용하며, 이는 용량 및 기지국들에서, 네트워크 성능의 다른 측면들을 개선한다. UE들이 주로 상대적으로 좁은(고도가 넓은) 방위각 면에 분산되기 때문에, 각 LTE 섹터 안테나는 (수평으로 이격된) 두 개 이상의 상술한 안테나 어레이 인클로저를 포함하며, 이는 계속해서 방위각 면에서의 AOA 결정을 위해서 사용될 수 있다. 실시예는 각 섹터에 대해 eNB 섹터 듀얼 MIMO 안테나들을 사용한다(그것들에 영향을 준다). 각 LTE 안테나 섹터는 약 120도 빔 폭을 갖고 섹터에서의 안테나 어레이들의 인클로저들(예를 들어, 섹터 1(2010)의 인클로저들(2012 및 2014))은 안테나 어레이들 사이가 거리 "d"(여기서 "d"는 통상적으로 4 피트 내지 6 피트이다)만큼 떨어져 있다. 실시예들이 안테나 섹터에서의 두 개의 안테나의 사용을 개시하지만, 두 개 이상의 임의의 수의 안테나 어레이가 또한 사용될 수도 있다.
개시된 실시예들은 네트워크-기반 UE 추적 및 위치 결정에 대해 기존 U-TDOA 기술들을 개선한다(LTE 3 GPP 릴리즈 11). 이러한 U-TDOA 접근법은 업링크 도착 시간 차 기술들 및 다변측정 방법들에 따를 수 있다는 것을 주의하자. U-TDOA 기술들은 또한 SRS(측심 기준 신호)를 기준 신호로서 채용할 수 있다. 설명된 실시예들은 또한 어떠한 하드웨어 인프라스트럭처도 변경할 필요 없이, 현재 단일 타워/섹터 위치 기술들의 위치 결정 정확성을 개선한다. 현재 단일 타워/섹터 위치 결정 기술은 서비스 셀의 서비스 섹터 빔폭과 함께, 서비스 셀에 의해 결정되는, RTT(왕복 시간, 또한 TADV(Timing Advance)로서도 지칭됨)를 이용하는 위치 결정 프로세스를 채용할 수 있다. 도 10 참조.
일 실시예에서, SRS 심볼은 범위 신호로서 알려진 UE에 의해 송신되며, 이는 두 개의 MIMO 섹터 안테나로부터 도래각(AOA) 측정을 위한 매크로/셀 타워 상의 기존 인프라스트럭처 MIMO 섹터 안테나 쌍에 영향을 준다. MIMO 기능을 지원하기 위해, 각 섹터 안테나 쌍은 MIMO RF 송수신기를 포함하여, 전 반송파 주파수/위상 및 타이밍 코히렌트인 수신/송신 채널들을 갖는다. 일 실시예는 또한 MIMO 기능을 지원하는 각 섹터 안테나 쌍 수신 채널의 eNB(evolved Node B)에도 영향을 준다(각 섹터 안테나 쌍 수신/송신 채널들의 eNB는 전 반송파 주파수/위상 및 타이밍 코히렌트이다).
본원에 설명되는 AOA 시스템 및 프로세스는 도 21에 도시된 전통적인 위치 접근법에 대해 고유한 조정이다. 도 21은 안테나 어레이에서의 각 안테나 소자(2100)로부터의 신호가 수신 채널에 전달된다면 AOA가 어떻게 결정될 수 있는지에 대한 전통적인 AOA 위치 결정의 개념적인 예시를 제공하며, 이때 AOA는 각 안테나 소자(2100)에 의해 수집되는 범위 신호의 위상차(θ)에 기초하여 결정된다. 도 21에서는, 6개의 안테나를 갖는 안테나 어레이가 도시된다. 그러나, 두 개 이상의 임의의 수에 대해 원리가 작용할 수 있고 본 개시 내용에 기초한 테스트 결과들은 두 개의 안테나가 충분하다는 것을 확인한다.
도래각은 각 안테나에 의해 수집되는 호의 위상차를 비교하는 시간, 위상 및 주파수 코히렌트 수신 시스템들의 쌍을 제공하는 두 개 이상의 밀접하게 이격된 안테나와 협대역 이미터들로 꽤 효과적으로 작동한다. 그러한 위상차가 AOA로 전환된다. AOA 방법들은 협대역 신호들 상에서 최상으로 작용하나; 일반적으로, 그것들은 순간적인 광대역 신호들, 이를테면 SRS와는 잘 기능하지 못한다. 다른 한편으로, 도착 시간 차(TDOA) 기술들은 협대역 신호들에 대해 잘 수행되지 못하나(그리고 변조되지 않은 단일 캐리어 상에는 전혀 작용하지 않을 것이다), 순간 광대역 신호들에 대해서는 잘 수행된다.
MIMO 안테나 섹터들 및 SRS(범위 지정을 위한)가 본원에 개시된 바와 같이 AOA 결정을 위해 사용될 수 있지만, 여전히 두 개의 MIMO 섹터 안테나 및 SRS를 범위 신호로서 사용하는 것과 연관된 몇몇 특유한 이슈가 있다. 이러한 특유한 이슈들은 정확한 AOA 측정치들을 생성하기 위해, 본원에 더 설명될 바와 같이, 완화될 것을 필요로 한다.
첫째로, SRS 심볼 신호가 범위 지정을 위해 사용되는 경우에는, SRS 심볼 신호의 대역폭이 매우 넓을 수 있기 때문에 - 20 MHz까지 - 이슈가 있다. 도 21을 참조하여 위에서 언급된 바와 같이, 전통적인 AOA 기술들은 각 안테나 어레이 소자(2100)에 의해 수집되는 범위 신호의 위상차를 비교하고 그러한 위상차들을 전파의 AOA로 전환할 수 있다. 위상차는 또한 범위 신호 주파수의 함수이기 때문에, 전통적인 AOA 방법은 협대역폭 범위 신호들과 효과적으로 동작하고 순간적인 광대역 신호들, 이를테면 SRS 신호에 대해서는 잘 기능하지 않을 수 있다.
둘째로, 다중 경로 영향으로 인해, 통상적인 AOA 솔루션(위에서 설명된 바와 같은)은 다수의 방위선(LOB)을 생성할 것이다. 그 결과, 보통 다수의 LOB 중에서 직접 가시선(DLOS)과 연관되는 바람직한 LOB가 결정될 수 없다.
셋째로, 섹터에 대해 두 개의 안테나 어레이에 2-파이 랩어라운드의 위상차가 존재한다. 전통적인 AOA 기술들은 도 20에서와 같이, 밀접하게 이격된 안테나 어레이들에 기초할 수 있다. 각 안테나 어레이는 보통 다른 안테나에 관해 캐리어 주파수의 한 파장 미만에 위치되도록 요구된다(최적의 간격은 파장/2이다). 그러나, 이는 셀 섹터 MIMO 안테나 간격에 대해서는 그렇지 않다. 예를 들어, 700 MHz 대역에서 동작하는 LTE 대역 12 업링크에 대한 파장은 0.422 미터 또는 16.6 인치이나, MIMO 섹터 안테나들은 통상적으로 다수의 파장을 커버하는 4 피트 내지 6 피트인 d만큼 떨어져 있다. 이는 두 개의 안테나 2-파이 랩어라운드의 위상차를 야기할 수 있고 AOA 애매성을 초래할 수 있다.
넷째로, 애매성은 보다 큰 안테나 어레이 분리 또는 반사로 인해, AOA 바람직한(트루) LOB의 미러 이미지의 존재에서 기인할 수 있다. 안테나 어레이들은 전파 입사각(θ)(도 21 참조) 및 그것의 -θ의 미러 이미지를 구별할 수 없다. 그에 따라, 하나가 핸드셋(UE)이 위치되는 바람직한 LOB인 한편, 다른 하나가 목적하지 않은 LOB 미러 이미지인 두 개의 LOB(들)가 있을 것이다.
본원에 설명된 AOA 시스템 및 방법은 알려진 UE에 의해 송신되는 SRS 심볼의 기저대 스펙트럼을 이용한다. 알려진 위상 부호화가 제거되면, 그 결과로 초래된 버스트들은 다수의 직교하는 변조되지 않은 OFDM 파형의 서브캐리어이다. 현 시점에서, 다수의 다중 경로(본 발명과 관련된 출원에 설명된 바와 같은)는 각 안테나에 대한 전파의 비행 시간 차(TDOA)에서 기인하는 서브캐리어들 간 작은 선형 위상 천이를 추정하기 위해 사용될 수 있다.
그 다음 이러한 위상 천이 결정치들(모든 서브캐리어에 걸친)은 확실한 AOA LOB를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 본원에 설명된 시스템들 및 방법들의 실시예들은 모든 서브캐리어 - 10 MHz 대역폭(48 자원 블록)에 대해 SRS 신호는 288 서브캐리어이다 - 에서의 모든 정보를 사용한다.
상호 참조된 출원들에 설명되는 다중 경로 완화는 다중 경로로부터 직접 경로를 확인하고 직접 가시선(DLOS)에 대한 비행 시간 차, 즉, 최단 경로에 대한 시간 차의 추정치를 제공한다. 이러한 접근법은 위에서 언급된 SRS 범위 신호의 광대역폭 및 SRS 범위 신호 다중 경로와 관련된 AOA 애매성 이슈들을 해결할 수 있다. 이러한 접근법은 또한 다중 경로에 의해 야기되는 다수의 LOB 이슈를 처리할 수 있고 직접 가시선(DLOS) 경로와 연관되는 바람직한 LOB를 생성할 수 있다.
다중 경로 완화 엔진들/알고리즘들은 고분해능 스펙트럼 추정 및 통계적 알고리즘들(분석), 이를테면 MP(Matrix Pencil), MUSIC(Multiple Signal Characterization) 또는 root-MUSIC, ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques), MTM(Multi-taper Method), PHD(Pisarenko Harmonic Decomposition) 및 RELAX(Relaxation) 알고리즘들(분석)을 채용한다.
MTM은 전력 스펙트럼의 통계적으로 독립적인 추정치들을 구성하기 위해 직교하는 테이퍼들의 세트를 사용할 수 있다. 그 다음 F-Test가 각 스펙트럼들의 빈에서 예상되는 수의 자유도를 각각의 멀티-테이퍼 스펙트럼들로부터 계산되는 추정 값과 비교하기 위해 사용된다. 직접 경로 리턴은 복조 후 단일 선 성분을 갖는 것으로 예상되는 반면 다중 경로 리턴들은 거울 반사로 인해 추가 자유도를 포함한다. 특정 신뢰 레벨의 F-Test 비의 임계화가 스펙트럼에서의 선 성분들을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 그 다음 식별된 선 성분 주파수들은 직접 경로 지연의 논-파라메트릭 추정을 계산하기 위해 또는 고분해능 스펙트럼 추정기로부터 바람직한 직접 경로 출력 주파수를 선택하는 것을 위한 원조로서 사용될 수 있다.
다중 경로 완화는 SRS 신호 기저대 상에서 동작하고 캐리어 주파수들 상에서는 동작하지 않는다. 이는 기저대 신호 스펙트럼에서는, 가장 높은 주파수가 캐리어 주파수의 일부, 예를 들어, 10 MHz vs. 700 MHz이기 때문에 위에서 언급된 2-파이 랩어라운드의 위상차 AOA 애매성을 해결하는 것을 가능하게 한다.
위에서 언급된 네번째 AOA 애매성 항목(LOB 미러 이미지)의 완화는 서비스 섹터의 알려진 방사 패턴에 기초한다. 서비스를 받는 핸드셋(UE)은 항상 서비스 섹터 방사 패턴 내에 있기 때문에, 바람직한 LOB는 고유하게 식별될 수 있다. 이러한 서비스 타워의/섹터의 진정한 LOB에 대한 지식은 동일한 타워의 하나 이상의 추가적인 비-서비스 섹터(들) 및/또는 인접한 타워(들)의 하나 이상의 비-서비스 섹터(들)로부터 하나 이상의 추가 LOB(들)의 결정을 가능하게 할 것이다. 예를 들어, 정확하게 UE가 서비스 섹터의 주 빔 로브 중심선과 관련되는 곳에 따라, 추가 타워 섹터들 중 하나 이상이 또한 UE를 찾을 것이고 고유한 LOB(들)를 생성할 수 있을 것이다. 상이한 섹터들로부터의 두 개 이상의 LOB(들)를 사용하는 것은 위치 결정 정확성을 더 향상시킬 것이다. 대부분 위치 결정의 경우는 이러한 시나리오에 속할 것이다.
본원에서 개선된 방법들 및 시스템들의 실시예들은 두 개의 수신기에 대해 TDOA 방위선(LOB)이 쌍곡선이고, 이러한 수신기들의 안테나들이 밀접하게 이격될 때, LOB는 직선인 AOA LOB에 접근하고 있다는 것을 개시한다. 본 개시 내용은 두 개 이상의 밀접하게 이격된 안테나 간 TDOA 측정치들로부터 시작되나, 이전의 방법들 및 시스템들과 달리, 범위 신호(SRS) 신호 구조에 기초하여 실제 AOA LOB를 결정한다. 그 결과, 위치 결정 정확성이 크게 개선된다. 또한, 범위 신호 검출("트리거링"으로도 알려진) 프로세스는 이전에 개시된 관련 방법들 및 시스템들에는 개시되지 않았었다.
본 개시 내용을 구현하기 위한 프로세스 흐름의 예가 이제 도 22를 참조하여 설명될 것이다. 하나 이상의 타워/섹터의 섹터 MIMO 안테나 쌍(2210)으로부터의 신호들이 듀얼 코히렌트 수신 채널들(2220)에 전달된다. 듀얼 코히렌트 수신 채널들(2220)은 I/Q 샘플들을 생성하며, 이러한 다수의 샘플은 위치 결정 프로세서(2260)의 제어를 통해 I/Q 샘플 버퍼들(2230)에서 주기적으로 버퍼링된다. 이와 같이, 듀얼 코히렌트 수신 채널들(2220) 및 I/Q 샘플 버퍼들은 SRS에 할당되는 LTE 서브 프레임 슬롯들의 심볼로부터 그리고 그 주위에서, 예를 들어, 업링크 FDD 서브프레임의 마지막 심볼에서 I/Q 샘플들을 버퍼링 또는 수집한다. 범위 신호 검출 프로세서(2240)는 이러한 버퍼링된 I/Q 샘플들을 수신하고 SRS를 탐색하여 SRS 심볼의 시작을 결정한다.
위치 결정 프로세서(2260)는 SRS 파라미터들을 범위 신호 검출 프로세서(2240)에 제공하며, 이는 각 수신 채널로부터 버퍼링된 I/Q 샘플들에 관해 정합 필터링을 수행한다. 이러한 정합 필터의 출력은 SRS 심볼의 시작에 가장 가까운 I/Q 샘플을 결정하기 위해 검출되는 피크이다.
복조된 SRS 자원 요소를 생성하기 위해 48 자원 블록을 갖는 SRS 대역폭에 대해, 1024 점 FFT가 적용된다. 이는 30.1 dB의 처리 이득을 갖는 적분 프로세스이다. 이러한 30dB 처리 이득은 -10 dB 내지 -12 dB SNR에 이르게까지 신뢰할 만한 범위 신호 검출을 가능하게 한다. 일 실시예에서, 범위 신호 검출은 미리 결정된 임계치, 즉, 목적하는 검출 성능에 기초하여 계산된 값인 임계 SNR, 예를 들어, 15 dB의 임계치를 초과할 시 신뢰할 만하다. 해당 기술분야에서의 통상의 기술자는 신호 검출 프로세서에 의한 그러한 범위 또는 SRS 심볼 신호 검출이 또한 "트리거링"으로 알려져 있다는 것을 인식할 것이다. 대안적으로, 이러한 범위 신호 검출은 "링크 클로저(link closure)"로서 지칭된다. 링크 클로저 없이는 어떠한 신뢰할 만한 AOA 가측치도 결정될 수 없다. 위에서 언급된 30dB 처리 이득 및 정합 필터링은 데이터/음성 통신에 대해서는 이용가능하지 않다. 그 결과, 신뢰할 만한 위치 결정은 신호들이 데이터/음성 통신에 대해 그렇지 않으면 적절하지 않을(너무 약하고/거나 매우 열악한 조건에 있을) 때에도 이루어질 수 있다.
일 실시예에서, SRS 시작점이 각 채널에서 동일한 경우, 가장 강한 신호의 제1 샘플 추정치가 사용된다. 이는 항상 그렇지는 않지만, 서비스 셀 섹터 안테나들로부터는 보통 그러할 것이다. 예를 들어, UE가 두 개의 섹터의 방위각 방향 사이에 위치될 때, 어느 하나의 섹터가 전파 경로들에 따라 가장 강한 신호를 제공할 수 있다. 그러나, 다중 경로 완화 프로세서(2250)는 아래에서 더 설명될 바와 같이, 위에서 언급된 경로들 및 또한 존재할 수 있는 다른 경로들의 각각을 검출할 수 있다.
그 다음 SRS 심볼 시작들에 대한 포인터들이 범위 신호 검출 프로세서(2240)에 의해 다중 경로 완화 프로세서(2250)로 전달된다. 다중 경로 완화 프로세서(2250)는 모든 SRS 서브캐리어 데이터(기저대)를 이용하고 DLOS(직접 가시선) 비행 시간의 서브-샘플 추정치를 각 섹터 내부 안테나 어레이(2210)에 제공하며, 이로부터 다중 경로 완화 프로세서(2250)는 두 개의 섹터 내부 안테나 어레이(2210) 간 TDOA를 확실한, 아주 정확하게 추정할 수 있다. TDOA 추정치들은 위치 결정 프로세서(2260)로 전송된다.
위치 결정 프로세서(2260)는 TDOA 추정치들로부터 도착 위상 차를 결정한다. TDOA 추정치와 결부되는 도착 위상 차는 확실하고 아주 정확한 AOA 추정치를 생성한다. 그 다음 위치 결정 프로세서(2260)는 AOA(즉, 신뢰할 만한 AOA 가측치들)를 안테나 어레이 섹터에 대해 결정하며 이는 그 다음 (위치 결정 프로세서(2260)에 의해) 해당 안테나 어레이 섹터(즉, 안테나 어레이가 장착되는 타워)로부터 UE의 LOB를 결정하기 위해 사용된다. 그 후, 위치 결정 프로세서(2260)는 바람직한 LOB를 결정, 예를 들어, LOB 애매성 완화를 수행할 수 있으며, 이는 UE의 위치를 결정하기 위해 사용된다.
추적 및 위치 결정 오차를 더 줄이기 위해 그리고 약한 신호들 및 열악한 조건에 있는 신호들에 기초한 위치 결정 신뢰성을 더 개선하기 위해, 일 실시예는 위치 일관성 방법들, 최대 우도 추정(예를 들어, 비터비 알고리즘), 및/또는 최소 변량 추정(예를 들어, 칼만 필터)을 포함할 수 있는 하나 이상의 잡음 감소 및/또는 후처리 기술을 수행할 수 있다. 잡음 감소 방법들은 또한 코히렌트 합산, 논-코히렌트 합산, 정합 필터링, 시간 다이버시티도 포함할 수 있다.
위에서 언급된 바와 같이, 개시된 시스템들 및 방법들은 모든 SRS 서브캐리어 데이터(48 자원 블록의 경우 288 서브캐리어)를 이용한다. 그 결과, 신뢰할 만한 위치 결정이 너무 약하거나 매우 열악한 조건에 있기 때문에 데이터/음성 통신에 적절하지 않은 신호들을 사용하여 이루어질 수 있다. 그에 따라, 이는 서비스 셀이 Es/NO, 예를 들어, SNR 및 신뢰할 만한 통신을 위해 충분한 다른 신호 파라미터들을 유지할 것이기 때문에, "무방사 원뿔 현상"을 제거한다. 또한, 일 실시예에서, 잡음 감소 방법들, 이를테면 코히렌트 합산, 논-코히렌트 합산, 정합 필터링 및 시간 다이버시티를 채용하는 것은 약한 신호들 및 열악한 조건에 있는 신호들의 위치 결정 신뢰성을 더 개선할 수 있다.
AOA 추정 시 각 오차가 AOA 추정 시 표준 편차에 의해 결정되며, 이는 SNR(Es/NO) 의존적이다. 단일 타워/섹터에 대해, 오차 타원은 범위 방향(즉, UE 대 셀 타워 거리)을 따라 하나의 축 그리고 예를 들어, 범위 방향에 수직한, 횡단 범위 방향으로 다른 축을 갖는다. 시뮬레이트된 데이터를 사용하여 실행된 테스트들에 기초하여, AOA 추정 오차의 표준 편차는 보다 양호한 Es/NO로 감소될 것이다. 예를 들어, -6 dB의 Es/NO가 0.375 도의 표준 편차와 상관될 것이다.
아래 표 1은 Es/NO의 함수로서 횡단 범위 AOA 추정 각 오차에 대한 시뮬레이트 결과를 요약한다. 이러한 표에서, 횡단 범위 배율(즉, 증배 계수)은 범위 및 횡단 범위 오차 표준 편차 간 관계를 결정한다. 횡단 범위 표준 편차는 
(여기서 
는 표 1에 주어진다)에 의해 결정된다. 시뮬레이션 결과들은 30 dB 처리 이득(48 자원 블록 SRS 대역폭)을 갖는 정합 필터 프로세스에 기초한다.
| Es/No(dB) | 횡단 범위 배율(미터당 미터): |
| -9 | .00870 |
| -6 | .00670 |
| -3 | .00440 |
표 1로부터, 1500 미터 범위(즉, UE로부터 셀 타워까지의 거리)에서, 횡단 범위(즉, UE의 위치에서의 범위에 수직한) 표준 편차 오차는 -9 dB의 Es/NO에서 6.5 미터 또는 -3 dB의 Es/NO에서 3.3 미터이다. 주의: 이러한 위치 정밀도 레벨들은 다중 경로가 있을 때 달성될 수 있다.
이전에 언급된 바와 같이, 실시예들은 데이터/음성 통신에 대해 그렇지 않으면 적절하지 않을(즉, 너무 약하고/거나 매우 열악한 조건에 있을) 신호들에 기초할 때, 즉 Es/NO가 매우 낮을 때에도 신뢰할 만한 위치 결정의 생성을 가능하게 한다. 이러한 성능은 두 개 이상의 타워로부터 링크 클로저들 및 신뢰할 만한 AOA 가측치들을 생성할 수 있는 확률을 증가시킬 수 있다. 일 실시예에서, 다수의 타워로부터의 AOA 가측치들이 이용가능할 때, 독립적인 범위 추정치(예를 들어, RTT)를 사용하지 않고 UE 위치 정밀도를 개선시키는 것이 가능하다. 이러한 정확성의 개선은 다중 경로 완화에 기인하여, 부분적으로 가능하다.
예를 들어, 두 개의 타워로부터의 UE LOB(들)가 이용가능하고, GDOP(정도 저하율)가 2를 초과하지 않는 경우에서, 두 개의 LOB(들)에 대해 조합된 횡단 범위 오차 표준 편차는:
UE가 서비스 섹터 빔 로브 중심선으로부터 일정 거리 떨어져 위치하는 다른 경우에는, 하나 이상의 다른 타워 섹터가 UE를 "찾을" 수 있고 고유한 LOB(들) 또한 생성할 수 있다. 상이한 섹터들로부터의 이러한 두 개 이상의 LOB(들)를 사용할 수 있는 것은 위치 결정 정확성을 더 향상시킬 것이다. 단순 확률 단독에 기초하여, UE는 대부분 시간 동안 섹터 빔 로브 중심선 상에 있지 않을 수 있기 때문에 대부분 위치 결정이 이러한 후자의 시나리오에 속할 것이라는 것이 또한 가능하다.
두 개 이상의 섹터/타워로부터 신뢰할 만한 AOA 가측치들을 생성할 수 있는 능력은 또한 무방사 원뿔 현상을 상당히 줄일 것이다. 또한, 서비스 섹터는 Es/NO, 예를 들어, SNR 및 신뢰할 만한 통신을 위해 충분한 다른 신호 파라미터들을 유지할 것이기 때문에, 이러한 무방사 원뿔 영향이 서비스 섹터 AOA + RTT(왕복 시간) 위치 결정 방법을 사용할 때 제거될 것이다.
또한 현재 LTE 인프라스트럭처가 방위각 AOA 추정을 지원하지만, 고도각 즉, 2-차원(2-D) 각(AOA)을 추정하는 것에는 적합하지 않을 것이라는 것이 주의되어야 한다. 동시에, UE가 지면에 있거나 그것의 고도가 예를 들어, 기압 측정을 통해 알려져 있다고 가정하면, 방위 및 고도 AOA 각도들(LOB들)에 대한 지식이 독립적인(예를 들어, RTT) 범위 추정을 할 필요 없이, 단일 섹터/타워로부터 UE 위치를 결정하는 것을 가능하게 할 수 있다. 장차 LTE 배포는 고도각 및 방위각 통신을 지원하는 섹터 안테나 어레이 토폴로지들을 가질 것이며, 이는 현재 실시예들을 더 향상시키는 역할을 할 것이다.
또한, 매우 좁은 수직 방사 패턴을 달성하기 위해, 모든 현재 채용된 섹터 안테나 어레이 인클로저는 예를 들어, 8개의 안테나 소자를 갖는 수직 안테나 어레이로 이루어진다. 현재 이러한 수직 소자들은 섹터 안테나 유닛에서 내부적으로 조합되고 외부적으로는 접근가능하지 않다. 그러나, 이러한 섹터 안테나 구성은 장차 변경되어, AOA 추정에 대한 추가 발전을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 방위 및 고도 안테나 어레이들 양자로부터의 신호들에 액세스하는 것이 가능해질 때, 본 AOA 추정 프로세스의 실시예들은 어레이들 양자(또는 어레이들 내 안테나 소자들의 임의의 조합)에 적용되어 단일 타워 및/또는 다수의 타워로부터 방위 및 고도 LOB(들)를 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 본 개시 내용의 시스템들 및 방법들은 기존 무선 네트워크 인프라스트럭처 구성요소들 및/또는 자원들, 이를테면 수신 채널들에 대한 기지국(eNB) 및/또는 위치 결정 프로세서(2260)가 구현되는 E-SMLC(Evolved Serving Mobile Location Centre)를 사용하여 구현된다. 다른 실시예들에서, 본 개시 내용의 시스템들 및 방법들은 기존 네트워크 인프라스트럭처 구성요소들 및/또는 자원들에 의존하지 않고 구현된다. 몇몇 실시예에서, 독립적인 전용 구성요소들, 이를테면 위치 결정 프로세서 서버는 네트워크 인프라스트럭처와 통신할 수 있다. 또 다른 실시예는 무선 네트워크 인프라스트럭처 구성요소들/자원들을 독립적인 전용 구성요소들/자원들과 조합한다.
일 실시예는 기지국 수신 채널들을 이용한다. 다른 실시예는 기지국 수신 채널들(수신기들)과 섹터 안테나 어레이를 공유하는 독립적인 수신 채널들을 가질 수 있다. 이러한 수신 채널들은 외부 타이밍 입력들, 이를테면 GPS, NTP(네트워크 시간 프로토콜), IEEE 1588 - PTP(정밀 시간 프로토콜) 등을 포함할 수 있다.
또 다른 실시예에서, 다수의 수신 채널은 독립적인(네트워크 인프라스트럭처로부터) 안테나 어레이들에 연결되는 수신 채널들과, 클러스터로 통합될 수 있다. 안테나 어레이들 및 수신 채널들은 다수의 안테나 어레이 및 수신기(수신 채널) 클러스터로서 구성될 수 있다. 각 클러스터 내, 수신기들은 주파수/타이밍/위상 코히렌트이다. 그러나, 각 어레이 수신기 클러스터 간 동기화 요건은 코히렌시를 수반하지 않을 수 있다.
그러한 실시예들에서, 하나 이상의 클러스터는 그룹핑되어, 그룹 유닛을 형성할 수 있다. 다수의 그룹 유닛이 배치될 수 있다. 그룹 유닛들은 동기화될 수 있으나, 동기화 요건은 완화되고 코히렌시는 요구되지 않는다. 다수의 그룹 유닛 동기화는 외부 타이밍 입력들, 이를테면 GPS, NTP(네트워크 시간 프로토콜), IEEE 1588 - PTP(정밀 시간 프로토콜) 등을 통해 이루어질 수 있다. 처리 소프트웨어는 네트워크 인프라스트럭처 또는 네트워크 인프라스트럭처와 통신하는 독립적인 서버에 구현될 수 있다. 또한, 각 그룹 유닛은 프로세스 소프트웨어의 일부를 수용하기 위한 추가 컴퓨터 자원들을 포함할 수 있다, 예를 들어, UE 위치 결정 처리는 다수의 그룹 유닛 및 독립적인 서버 또는 네트워크 인프라스트럭처에 분산될 것이다.
그룹 유닛(2300)의 예는 도 23에 예시된다. 이러한 실시예에서, 그룹 유닛(2300)은 4U x 19" 인클로저(2310) 내에 포함된다. 도 23에 의해 도시된 예에서, 그룹 유닛(2300)은 두 개의 코히렌트 수신기 카드(2320), I/Q 샘플 버퍼 카드(2330), 동기화 모듈 카드(2340), 추가적인 컴퓨터 자원 카드(2350), 전원 공급 장치(2360), 및 복수의 외부 타이밍 입력(2370)을 포함한다.
가동할 준비가 갖춰질 때 그룹 유닛(예를 들어, 도 23의 구현(2300))에 의해 구현되는 프로세스 흐름의 예가 도 24에 대하여 아래에서 설명된다. 복수의 안테나 어레이(2410)로부터의 신호들이 코히렌트 수신기 클러스터들(2420)에 전달된다. 코히렌트 수신기 클러스터들(2420)은 I/Q 샘플들을 생성한다. 동기화 모듈(2440)은 이러한 I/Q 샘플들의 수를 제어하며, 이들은 I/Q 샘플 버퍼들(2430)에서 주기적으로 버퍼링된다. 범위 신호 검출 프로세서(2460)는 SRS를 탐색하고 SRS 심볼의 시작을 결정한다. 독립적인 위치 결정 서버(2480)는 SRS 파라미터들을 추가적인 컴퓨터 자원(2450)을 통해 범위 신호 검출 프로세서(2460)에 제공하며, 이는 그 다음 각 수신 채널로부터 I/Q 샘플들의 정합 필터링을 수행한다. 이러한 정합 필터의 출력은 SRS 심볼의 시작에 가장 가까운 I/Q 샘플을 결정하기 위해 검출되는 피크이다.
I/Q 샘플 버퍼(들)는 범위 신호 검출 프로세서(2460) 및 다중 경로 완화 프로세서(2470)에 의해 공유된다. 범위 신호 검출 프로세서(2460)는 SRS 심볼들의 시작들을 찾으려 I/Q 샘플 버퍼(들)를 탐색하고 그 다음 심볼들 시작들 버퍼(들) 위치들(어드레스들)을 다중 경로 완화 프로세서(2470)에 제공한다(상호 참조된 출원들에 설명됨). 다중 경로 완화 프로세서(2470)는 SRS 서브캐리어 데이터(기저대)를 이용하여 DLOS(직접 가시선) 비행 시간의 서브-샘플 추정치를 UE로부터 안테나 어레이(2410)에서의 각 안테나에 제공한다. 일 실시예에서, 다중 경로 완화 프로세서(2470)는 모든 SRS 서브캐리어 데이터(기저대)를 이용하여 DLOS 비행 시간의 서브-샘플 추정치를 제공한다. 이러한 DLOS 비행 시간 추정치들에 기초하여, 다중 경로 완화 프로세서(2470) 또는 추가적인 컴퓨터 자원(2450)은 안테나 어레이들(2410) 간 확실한 TDOA 추정치들을 결정한다.
이러한 프로세스의 부분으로서, 다수의 결정이 위치 결정 프로세서(2480) 또는 추가적인 컴퓨터 자원(2450)에 의해 수행될 수 있거나, 또는 이러한 개체들/요소들 간에 분산될 수 있다. 이러한 결정들은: (i) TDOA 추정치들로부터 도착 위상 차를 결정하는 것; (ii) 안테나 어레이들(2410)에 대한 AOA 가측치들을 결정하는 것; (iii) 결정된 AOA 가측치들로부터의 정보를 사용하여 안테나 어레이들(2410)로부터 UE의 LOB를 결정하는 것; 그리고 (iv) 예를 들어, LOB 애매성을 제거함으로써, 바람직한 LOB를 결정하는 것을 포함한다. 이러한 결정들은 다중 경로 완화 프로세서(2470) 또는 추가적인 컴퓨터 자원(2450), 또는 이들의 조합에 의해 발달되는 TDOA 추정치들에 기초한다.
이러한 계산들의 결과들은 위치 결정 프로세서(2480)에 의해 수집될 수 있다. 대안적으로, 범위 신호 검출 프로세서(2460) 및 다중 경로 완화 프로세서(2470) 기능은 추가적인 컴퓨터 자원(2450)에 구현될 수 있다.
임의의 나머지 추적 및 위치 결정 오차를 줄이기 위해 그리고 약한 신호들 및 열악한 조건에 있는 신호들의 위치 결정 신뢰성을 더 개선하기 위해, 일 실시예는 위치 일관성 방법, 최대 우도 추정(예를 들어, 비터비 알고리즘), 및/또는 최소 변량 추정(예를 들어, 칼만 필터)을 포함하는 하나 이상의 잡음 감소 및/또는 후처리 기술을 수행할 수 있다. 잡음 감소 방법들은 코히렌트 합산, 논-코히렌트 합산, 정합 필터링, 시간 다이버시티도 포함할 수 있다.
동기화 모듈(2440)에 의해 구현되는 프로세스 흐름의 예는 코히렌트 수신기 클러스터들(2420) 및 I/Q 샘플 버퍼(2430)와 연관된 제어기에 주파수/시간/위상 코히렌트 클록들 및 다른 타이밍 신호들을 제공할 수 있다. 동기화 모듈(2440)은 또한 클록들 및 다른 동기화 신호들을 외부 시간 동기화(2490), 이를테면 GPS/GNSS 동기화 또는 이더넷 동기화로부터의 하나 이상의 외부 신호 입력과 동기화할 수 있다. 동기화 모듈(2440)은 또한 추가적인 컴퓨터 자원(2450) 및 위치 결정 프로세스 서버(2480)와 통신할 수도 있다.
일 실시예에서, 각 수신기 클러스터(2420)로부터 I/Q 샘플 버퍼들(2430)에 수집(버퍼링)된 I/Q 샘플들은 시간 정렬될 수 있다. 도 25에 예시된 바와 같이, 이러한 기능은 I/Q 샘플 버퍼들(2430)의 부분인 제어기(2535)에 의해 수행될 수 있다. I/Q 샘플 버퍼 제어기(2535)는 각 버퍼에서의 코히렌트 수신기 클러스터들(2420)의 각 수신기(2525)로부터의 다수의 샘플을 I/Q 샘플 버퍼들(2430)에 할당 및 저장한다. 동기화 모듈(2440)은 I & Q 샘플 명령/제어 신호들 및 데이터(2543)를 통해, 수집(저장)될 I/Q samples의 수를 제어할 수 있다. 동기화 모듈(2440)은 또한 클록들 및 다른 다른 신호들(2545)을 통해, I/Q 샘플 수집 프로세스를 가능하게 하는(트리거하는) 신호를 제공할 수 있다. 이러한 프로세스는 지정된 수의 I/Q 샘플이 전달되었을 때 자동으로 중단될 수 있다.
각 버퍼의 시작에서의 단순 타임스탬프로부터 마커 시퀀스를 I/Q 샘플 스트림에 삽입하는 것에 이르기까지, 다수의 버퍼 조정 방법/기술이 사용될 수 있다. 이러한 기술들은 실시간으로 또는 오프라인으로(나중에) I/Q 샘플 조정을 위해 사용될 수 있다. 현재 실시예들은 조정을 위해 마커 시퀀스 메커니즘을 채용하지만, 이들의 다양한 변형, 적응, 및 대안적인 실시예가 또한 이루어질 수 있다. 예를 들어, 조정 프로세스는 I/Q 샘플 버퍼 제어기(2535), 범위 신호 검출 프로세서(2460) 및/또는 추가적인 컴퓨터 자원(2450), 또는 이들의 몇몇 조합으로 수행될 수 있다.
예를 들어, 범위 신호 검출 프로세서(2460)는 SRS를 탐색하고 SRS 심볼의 시작을 결정할 수 있다. 탐색 프로세스는 버퍼링된 프레임들에서의 SRS 신호들의 위치가 탐색 이전에 추정될 수 있는 경우 더 가속화될 수 있다. 그로 인해, 일 실시예에서, 코히렌트 수신기 클러스터들(2420) 중 하나 이상은 동기화 모듈(2440) 명령에 따라, 업링크 모드로부터 다운링크 모드로 전환된다. 그 후, 동기화 모듈(2440) 명령에 따라, 각 수신기(2525)로부터의 다수의 I/Q 샘플은 I/Q 샘플 버퍼들(2430)에서의 각각의 버퍼들에 저장될 수 있으며, 이때 I/Q 샘플 버퍼 제어기(2535)는 I/Q 샘플들을 각각의 버퍼들에 저장하는 것에 더하여, 각 버퍼의 시작에 타임 스탬프를 제공할 수 있다. 범위 신호 검출 프로세서(2460), 및/또는 그룹 유닛에서의 다른 요소는 각각의 개별적인 버퍼에서의 다운링크 프레임 시작 시간을 결정하고 그 후 타임스탬프에 관한 각 서비스 셀 프레임 시작 시간을 추정할 수 있다.
그 다음 이러한 위치 결정 다운링크 프레임 시작 시간 정보는 동기화 모듈(2440)에 포워딩될 것이다. 동기화 모듈(2440)은 I/Q 샘플 버퍼 제어기(2535)의 타이머/카운터와 타이머/카운터 동기화되었을 수 있다. 타임 스탬프들 및 위치 결정 다운링크 프레임 시작 시간에 기초하여, 동기화 모듈(2440)은 하나 이상의 서비스 셀에 대한 다음 다운링크 프레임/서브프레임 시간들을 예측할 수 있을 수 있다.
대안적으로, 동기화 모듈(2440)은 I/Q 샘플 수집 프로세스를 트리거할 수 있다. 그 다음 트리거는 타임 스탬핑될 수 있고, 버퍼 조정이 요청될 수 있으며, 각 서비스 셀 프레임 시작 시작이 버퍼의 시작(트리거)에 관해 추정될 수 있다. 동기화 모듈(2440)은 각각의 개별적인 버퍼에서의 다운링크 프레임 시작 시간들을 결정하고 그 후 타임스탬프에 관해 각 서비스 셀 프레임/서브프레임 시작 시간을 추정할 수 있다. 주의: 클러스터 내 모든 수신기가 코히렌트이기 때문에 클러스터에서 각 버퍼를 별도로 타임스탬핑 및/또는 마킹할 필요가 없을 수도 있다.
업링크 프레임/서브프레임 시작 시간들은 타이밍 전진을 통해 다운링크 프레임/서브프레임 시작 시간들과 상관되며, 이는 각 UE에 대한 eNB에 - 수신된 다운링크 서브프레임 및 송신된 업링크 서브프레임의 시작 간, UE에서의, 음의 오프셋으로 알려져 있다. 업링크 프레임들/서브프레임들에서의 SRS 위치는 고정되고 사전에 알려져 있기 때문에, 동기화 모듈(2440)은 다음 SRS 신호 시간들을 추정할 수 있을 수 있고 이러한 정보는 범위 신호 검출 프로세서(2460)에 의해 사용될 것이다. 또한, eNB(들)는 각각의 서비를 받는 UE에 대한 UE마다의 SRS 파라미터들, SFS(시스템 프레임 번호) 및 시간 전진 정보 또는 RTT(왕복 시간)를 위치 결정 프로세서 서버(2480)에 제공하며, 이는 그것을 동기화 모듈(2440)에 그리고 그룹 유닛에서의 다른 개체들에 전달할 것이다.
대안적으로, SFN 정보는 동기화 모듈(2440) 및 그룹 유닛에서의 다른 개체들에 의해 유래될 수 있다. 또한 하나 이상의 SRS를 찾아 그리고 SRS 파라미터들을 사용하여 SRS 및 다운링크 프레임 관계를 결정하는 것이 가능하다. 위치 결정 동작들 동안, 실제 SRS 위치가 동기화 모듈(2440) 및/또는 그룹 유닛에서의 다른 개체들에 의해 추정된 위치/윈도우와 비교될 수 있고, SRS 위치 추정치를 조정하기 위해 다시 동기화 모듈(2440)에 공급될 것이다.
업링크 SRS 타이밍을 추정한 후, 동기화 모듈(2440)은 코히렌트 수신기 클러스터들(2420)에 다시 업링크 모드로 전환할 것을 명령할 수 있다. 이러한 명령 이후, 위치 결정 프로세서 서버(2480)는 시작/재시작될 수 있다. 위에서 언급된 SRS 신호 위치 추정 프로세스는 위치 결정 프로세서 서버(2480) 또는 추가적인 컴퓨터 자원(2450)으로부터의 명령 시 재시작될 수 있다.
위에서 논의된 바와 같이, 네트워크 기반 위치 표준들에 고려되었던 표준화된 TDOA는 UD 가청성/검출가능성 이슈들 및 정확성에 대해 타이트한 네트워크 동기화(20 ns 미만) 요건을 포함하는 결점들을 갖는다. 그러나, 이러한 이슈들이 완화될 수 있는 경우들에서, 공동 TDOA 및 AOA 추적 위치 결정이 수행될 수 있다. 다중 경로 완화 엔진(2470)은 다수의 타워(서비스 및 인접한 타워들)에 대해 정확한 TDOA 추정치들을 생성할 수 있고 위치 결정 프로세서 서버(2480) 기능은 또한 공동 AOA 및 TDOA 또는 단일 TDOA 위치 결정 및 추적을 지원하는 것으로 확장될 수 있다.
하나의 그러한 예는 다수의 수신기 채널을 클러스터에 통합하는 위에서 언급된 실시예이다. 그러한 실시예에서, 가청성/검출가능성 및 무방사 원뿔 이슈들을 완화하기 위해 클러스터들 내 그리고 클러스터들 간에 내재하는 동기화 성능들, 뿐만 아니라 보다 많은 클러스터, 즉, 안테나 어레이들을 추가할 수 있는 능력에 기인하여 표준화된 TDOA의 결점들을 완화하는 것이 가능하다.
위에서 언급된 실시예들 중 하나 이상이 SRS를 범위 신호로서 사용함에 따라, 이러한 실시예들은 SRS 송신이 무선 네트워크 제어 영역의 부분이고 핸드셋/UE가 아니라 네트워크 인프라스트럭처에 의해 제어되기 때문에 모든 핸드셋 및 UE 폰 상에서 작용할 수 있다(그리고 구현될 수 있다).
유사한 방식으로, 본원에 설명된 프로세스들은 변조 기준 신호들(DMRS)에 직접 적용, 즉, 범위 신호로서 사용될 수 있다. DMRS는 채널 추정을 위해 그리고 코히렌트 복조를 위해 사용된다. SRS와 같이, DMRS는 UE/핸드셋으로부터 업링크 송신의 부분이다. DMRS 신호 구조는 SRS와 동일하고, 본원에 설명된 동일한 프로세스들이 네트워크 인프라스트럭처 또는 위에서 설명된 디바이스들을 변경할 필요 없이 DMRS를 사용하여 작동할 것이다. DMRS는 DMRS 송신이 업링크 송신의 일부이고 또한 UE가 유휴 모드에 있을 때 송신되기 때문에 모든 핸드셋/UE에 의해 송신된다.
그러나, SRS 또는 DMRS 신호들을 사용하는 것 간에는 차이들이 있다. SRS는 다수의 자원 블록, 즉, 광대역폭 신호에 걸쳐 이어지도록 구성될 수 있고; AOA 오차의 표준 편차는 대역폭이 커짐에 따라 감소될 것이다. 그에 반해, DMRS는 통상적으로 협대역이어서, 정확성을 더 낮게 된다. 또한, DMRS는 SRS의 대역폭 의존 처리 이득을 갖지 않는다 - 인접한 비-서비스 타워들로부터 신뢰할 만한 AOA 가측치를 보다 적게 생성한다. 그에 따라, SRS가 범위 신호로서 사용될 때, 타워로부터의 1500 미터 거리에서 3 미터 내지 5 미터 간 위치 결정 정확성을 이루는 것이 가능하다. DMRS를 이용하면, 위치 결정 정확성이 타워로부터의 동일한 거리에서 20 미터 내지 40 미터 저하된다.
그러나, SRS와 달리, DMRS는 어떠한 네트워크 대역폭도 소비하지 않는다; 그것은 항상 업링크 송신에 포함되고 또한 UE가 유휴 모드에 있을 때 송신된다. SRS와 같이, 예를 들어, 위치 결정을 위해 이네이블/구성/재구성될 필요가 없다는 것은 임의적이지 않다. 또한, DMRS는 채널 추정을 위해 그리고 코히렌트 복조를 위해 사용된다. 뿐만 아니라, DMRS가 부적절한 경우, 또는 몇몇 이유로 인해 기지국에 의해 적절하게 디코딩되지 못할 경우, 업링크 송신이 디코딩되지 않을 것이다.
상호 참조된 출원들 중 하나에 설명된 단일 타워/섹터 서비스 섹터 AOA + RTT(왕복 시간) 위치 결정 방법에서, UE 위치 결정의 횡단 범위 오차는 서비스 섹터 방사 패턴(통상적으로 120도)에 의해 결정된다, 예를 들어, AOA 각 오차는 120도와 동등하며, 이는 1500 미터의 UE 대 셀 타워 거리에서 3000 미터 초과의 횡단 범위 오차를 야기한다. 본 개시 내용에 기초한 실시예들은 이러한 단일 타워/섹터 AOA 각 오차를 극적으로 - 분수의 정도까지 - 그리고 인프라스트럭처 변경 없이 줄여, (1500 미터 범위에서) 3000 미터에 비해 수 미터의 횡단 범위 오차를 야기한다.
UE 대 셀 타워 거리는 RTT 측정치들로부터 도출되며, 이는 +/- 10 미터 분해능을 가지나, RTT 측정치들은 다중 경로에 영향을 받는다. 이러한 영향은 상호 참조 출원들에 설명된 다중 경로 완화 엔진을 사용함으로써 완화될 수 있다.
다양한 변형, 적응, 및 대안적인 실시예가 본 개시 내용의 범위 및 사상 내에서 이루어질 수 있다는 것이 또한 이해되어야 한다. 예를 들어, 다른 실시예에서는, 하나 이상의 초분해능(부분 공간) 알고리즘들(방법들) 및/또는 하나 이상의 멀티-테이퍼 방법들이 다른 반사된 (다중 경로) 신호들의 경로들로부터 DLOS(직접 가시선) 경로(비행 시간)의 신뢰할 만한 그리고 정확한 분리를 위해, 다중 경로 완화 프로세서에 의해 채용될 수 있다. SRS 및 DMRS에 더하여, 다른 무선 네트워크 무선 신호들이 위치 결정을 위한 범위 신호, 이를테면 랜덤 액세스 프리앰블 신호(들)로서 사용될 수 있다.
그에 따라 시스템 및 방법들의 상이한 실시예들이 설명된 바와 같이 , 해당 기술분야에서의 통상의 기술자들에게 설명된 방법 및 장치의 특정 이점들이 달성될 수 있다는 것이 분명해야 한다. 특히, 해당 기술분야에서의 통상의 기술자들에 의해 목적물들을 추적 및 위치 결정하기 위한 시스템은 FGPA 또는 ASIC 그리고 매우 적은 증분 비용으로 표준 신호 처리 소프트웨어/하드웨어 조합을 사용하여 어셈블될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 그러한 시스템은 예를 들어, 실내 또는 실외 환경, 가혹한 그리고 적대적 환경 등에서 사람들의 위치를 결정하는, 다양한 적용예에서 유용하다.
Claims (20)
- 무선 시스템에서 사용자 장비(UE)의 위치를 결정하기 위한 방법으로서,
단일 네트워크 신호 획득 유닛만의 두 개 이상의 밀접 이격 안테나(closed spaced antennas)와 연관된 수신 채널들에 의해 제공되는 신호들로부터 생성되는 복수의 동위상 및 직각 위상차(I/Q; in-phase and quadrature) 샘플을 버퍼링하는 단계;
상기 신호들 내에서 기준 신호를 설명하는 광대역(wideband) 기준 신호 파라미터들을 수신하는 단계;
기준 신호 파라미터가 신호 대 잡음 비(SNR)가 기결정된 임계치를 넘음을 표시할 때, 상기 수신 채널들 중 각 수신 채널로부터의 상기 신호들 내에서 상기 기준 신호를 식별하는 단계;
각 수신 채널로부터 식별된 상기 기준 신호에 기초하여, 상기 두 개 이상의 안테나의 베이스라인 및 상기 UE로부터 상기 두 개 이상의 안테나로의 입사 에너지 간 도래각을 결정하는 단계; 및
상기 도래각을 이용하여 상기 UE의 상기 위치를 계산하는 단계를 포함하는, 방법. - 청구항 1에 있어서, 상기 기준 신호를 식별하는 단계는 상기 기준 신호 파라미터들 및 버퍼링된 상기 복수의 I/Q 샘플을 사용하여 상기 기준 신호의 시작 시간을 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 기준 신호를 식별하는 단계는 상기 복수의 I/Q 샘플 중 상기 기준 신호의 시작 시간에 가장 가까운 특정 I/Q 샘플을 식별하기 위해 각 수신 채널과 연관된 정합 필터 출력의 피크를 검출하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 도래각을 결정하는 단계는 상기 UE로부터 상기 두 개 이상의 안테나 중 각 안테나로의 직접 가시선(DLOS; direct line of sight) 비행 시간의 서브-샘플 추정치를 결정하는 단계를 포함하는, 방법.
- 청구항 4에 있어서, 상기 UE로부터 각 안테나로의 상기 DLOS 비행 시간은 상기 두 개 이상의 안테나 간 상기 기준 신호의 도착 시간 차를 결정하기 위해 사용되는, 방법.
- 청구항 4에 있어서, 상기 UE로부터 각 안테나로의 상기 DLOS 비행 시간은 상기 기준 신호의 각각의 서브캐리어 간 위상 천이를 결정하기 위해 사용되는, 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 두 개 이상의 안테나는 셀 타워의 하나의 섹터에 위치되는, 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 두 개 이상의 안테나 간 거리는 상기 두 개 이상의 안테나로부터 상기 UE까지의 거리에 비해 작은, 방법.
- 청구항 1에 있어서, 기준 신호는 측심 기준 신호(SRS; sounding reference signal) 또는 복조 기준 신호(DMRS; demodulation reference signal)를 포함하는, 방법.
- 청구항 1에 있어서, 상기 도래각은 셀 타워의 서비스 섹터 및 상기 UE 간 방위선(LOB; line of bearing)과 연관되는, 방법.
- 청구항 10에 있어서,
상기 도래각을 이용하여 상기 셀 타워의 비-서비스 섹터 및 상기 UE 간 제2 LOB를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 청구항 11에 있어서,
상기 도래각을 이용하여 제2 셀 타워의 비-서비스 섹터 및 상기 UE 간 제3 LOB를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 무선 시스템에서 사용자 장비(UE)의 고도를 결정하기 위한 방법으로서,
섹터 안테나 쌍만의 두 개 이상의 밀접 이격 안테나 소자와 연관된 수신 채널들에 의해 제공되는 신호들로부터 생성되는 복수의 동위상 및 직각 위상차(I/Q) 샘플을 버퍼링하는 단계로서, 상기 두 개 이상의 안테나 소자 중 하나의 안테나 소자는 상기 두 개 이상의 안테나 소자 중 다른 안테나 소자에 대하여 수직 방향으로 변위되는, 상기 복수의 I/Q 샘플을 버퍼링하는 단계;
상기 신호들 내에서 광대역 기준 신호를 설명하는 기준 신호 파라미터들을 수신하는 단계;
기준 신호 파라미터가 신호 대 잡음비(SNR)가 기결정된 임계치를 넘을을 표시할 때, 상기 수신 채널들 중 각 수신 채널로부터의 상기 신호들 내에서 상기 기준 신호를 식별하는 단계;
각 수신 채널로부터 식별된 상기 기준 신호에 기초하여, 상기 섹터 안테나 쌍의 베이스라인 및 상기 UE로부터 상기 두 개 이상의 안테나 소자로의 입사 에너지 간 수직 도래각을 결정하는 단계; 및
상기 수직 도래각을 이용하여 상기 UE의 상기 고도를 계산하는 단계를 포함하는, 방법. - 청구항 13에 있어서, 상기 두 개 이상의 안테나 소자는 상기 섹터 안테나 쌍의 단일 안테나 인클로저에 위치되는, 방법.
- 청구항 13에 있어서, 상기 두 개 이상의 안테나 소자는 상기 섹터 안테나 쌍의 상이한 안테나 인클로저들에 위치되는, 방법.
- 무선 시스템에서 사용자 장비(UE)의 위치를 결정하기 위한 방법으로서,
단일 네트워크 신호 획득 유닛만의 다수의 안테나 소자를 포함하는 두 개 이상의 밀접 이격 안테나 소자와 연관된 수신 채널들에 의해 제공되는 신호들로부터 생성되는 복수의 동위상 및 직각 위상차(I/Q) 샘플을 버퍼링하는 단계로서, 상기 다수의 안테나 소자 중 하나의 안테나 소자는 상기 다수의 안테나 소자 중 다른 안테나 소자에 대하여 수직 방향으로 변위되는, 상기 복수의 I/Q 샘플을 버퍼링하는 단계;
기준 신호 파라미터가 신호 대 잡음 비(SNR)가 기결정된 임계치를 넘음을 표시할 때, 상기 신호들 내에서 광대역 기준 신호를 설명하는 기준 신호 파라미터들을 수신하는 단계;
상기 수신 채널들 중 각 수신 채널로부터의 상기 신호들 내에서 상기 기준 신호를 식별하는 단계;
각 수신 채널로부터 식별된 상기 기준 신호에 기초하여, 상기 안테나들의 베이스라인 및 상기 UE로부터 상기 두 개 이상의 안테나로의 입사 에너지 간 수평 도래각 및 상기 안테나들의 상기 베이스라인 및 상기 UE로부터 상기 두 개 이상의 안테나로의 입사 에너지 간 수직 도래각을 결정하는 단계; 및
상기 수평 도래각 및 상기 수직 도래각을 이용하여 상기 UE의 상기 위치를 계산하는 단계를 포함하는, 방법. - 청구항 16에 있어서, 상기 수평 도래각 및 상기 수직 도래각은 각각 셀 타워의 서비스 섹터 및 상기 UE 간 방위선(LOB)과 연관되는, 방법.
- 청구항 17에 있어서,
상기 수평 도래각을 이용하여 상기 셀 타워의 비-서비스 섹터 및 상기 UE 간 제2 LOB를 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 청구항 17에 있어서,
상기 수직 도래각을 이용하여 제2 셀 타워의 비-서비스 섹터 및 상기 UE 간 제2 수직 도래각을 결정하는 단계를 더 포함하는, 방법. - 청구항 16에 있어서,
상기 수신 채널들 중 두 개 이상의 코히렌트 수신 채널을 클러스터링하는 단계;
상기 클러스터들로부터 그룹 유닛을 형성하는 단계; 및
외부 타이밍 입력들을 사용하여 상기 그룹 유닛을 동기화하는 단계를 더 포함하는, 방법.
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