KR20140068911A - 감소된 감쇠 ｒｆ 기술을 이용하여 오브젝트들을 거리 측정 및 추적할 때의 다중―경로 저감 - Google Patents

감소된 감쇠 ｒｆ 기술을 이용하여 오브젝트들을 거리 측정 및 추적할 때의 다중―경로 저감 Download PDF

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인비시트랙, 인크.
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Abstract

어떤 고객 네트워크 투자도 없는 자율 시스템이 설명되고, 상기 시스템은 LTE 대역을 제외한 대역 상에서 동작하도록 구성가능하다. 이러한 시스템은 하이브리드 동작들의 규정이 LTE의 위치 결정 기준 신호들(PRS) 및 이미 존재하는 기준 신호들을 수용하도록 허용한다. 상기 시스템은 PRS와, 셀-특정 기준 신호들(CRS)과 같은 다른 기준 신호들과 함께, 또는 양쪽 신호 유형들 모두와 함께 동작할 수 있다. 이와 같이, 상기 시스템은 네트워크 오퍼레이터(들)로 하여금, 네트워크 처리량 및 호환성과 같은, 상황들에 의존하여 동작의 모드들 사이에서 동적으로 선택하도록 허용하는 이점을 제공한다.

Description

감소된 감쇠 ＲＦ 기술을 이용하여 오브젝트들을 거리 측정 및 추적할 때의 다중―경로 저감{MULTI-PATH MITIGATION IN RANGEFINDING AND TRACKING OBJECTS USING REDUCED ATTENUATION RF TECHNOLOGY}
관련 출원들에 대한 상호 참조
본 출원은 감소된 감쇠 RF 기술을 이용하여 오브젝트를 거리 측정 및 추적할 때의 다중-경로 저감이라는 제목의, 2011년 8월 3일에 출원된, 미국 가 출원 번호 제61/514,839호; 감소된 감쇠 RF 기술을 이용하여 오브젝트들을 거리 측정 및 추적할 때의 다중-경로 저감이라는 제목의, 2011년 11월 2일에 출원된, 미국 가 출원 번호 제61/554,945호; 감소된 감쇠 RF 기술을 이용하여 오브젝트들을 거리 측정 및 추적할 때의 다중-경로 저감이라는 제목의, 2012년 3월 30일에 출원된, 미국 가 출원 번호 제61/618,472호; 및 감소된 감쇠 RF 기술을 이용하여 오브젝트들을 거리 측정 및 추적할 때의 다중-경로 저감이라는 제목의, 2012년 6월 20일에 출원된, 미국 가 출원 번호 제61/662,270호의 이득을 주장하고, 이것은 전체적으로 여기에 참조로서 통합된다.
본 실시예는 무선 통신들 및 무선 네트워크 시스템들 및 RTLS(실시간 위치 추적 서비스)를 포함하는, 오브젝트들의 라디오 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 찾기를 위한 시스템들에 관한 것이다.
오브젝트들의 상대적 또는 지리학적 위치의 결정을 위한 RF-기반 식별 및 위치-찾기 시스템들은 일반적으로 단일 오브젝트들 또는 오브젝트들의 그룹을 추적하기 위해, 뿐만 아니라, 개개인들을 추적하기 위해 이용된다. 종래의 위치-찾기 시스템들은 개방된 옥외 환경에서 위치 결정을 위해 이용되어왔다. RF-기반, 전역적 위치 결정 시스템(GPS), 및 보조 GPS들이 통상적으로 이용된다. 그러나, 종래의 위치-찾기 시스템들은 폐쇄된(즉, 실내) 환경들, 뿐만 아니라, 옥외들에서 오브젝트들의 위치를 찾을 때 특정한 부정확성들을 겪는다. 셀룰러 무선 통신 시스템들이 도시 및 대부분의 실내 환경들에서 우수한 데이터 커버리지를 제공할지라도, 이들 시스템들의 위치 정확도는 자기-간섭, 다중 경로, 및 비가시선 전파에 의해 제한된다.
실내 및 옥외의 위치 부정확성들은 주로 RF 전파의 물리학으로 인한 것이고, 특히 RF 신호들의 손실들/감쇠, 신호 산란들 및 반사들로 인해, RF 전파로 인한 것이다. 손실들/감쇠 및 산란 이슈들은 협-대역 범위 신호(들)를(을) 이용하고 낮은 RF 주파수들로, 예를 들면, VHF 범위 이하로 동작시킴으로써 해결될 수 있다(공동-계류 중인 출원 번호 제11/670,595호 참조).
비록, VHF 및 하위 주파수들에서, 다중-경로 현상들(예로서, RF 에너지 반사들)은 UHF 및 상위 주파수들보다 덜 심각하고, 위치-찾기 정확도에 대한 다중-경로 현상들의 영향은 산업에 의해 요구된 것보다 위치 결정을 덜 신뢰가능하고 정확하게 만든다. 따라서, 협-대역 레인징 신호(들)를(을) 이용하는 RF-기반 식별 및 위치-찾기 시스템들에서 RF 에너지 반사들의 결과들(즉, 다중-경로 현상들)을 저감시키기 위한 방법 및 시스템에 대한 요구가 존재한다.
보통, 종래의 RF-기반 식별 및 위치-찾기 시스템들은 광 대역폭 레인징 신호들을 이용함으로써, 예로서 다중-경로 저감을 위한 광-대역 신호 특징을 이용함으로써 다중 경로를 저감시킨다(1997년, 가시 선 라디오를 초월하기 위한 전파 특성들 및 관련 시스템 기술들에 대한 IEEE 콜로키엄, S. Salous의 "90 MHz 대역폭을 가진 실내 및 옥외 UHF 측정들, 페이지 8/1 내지 8/6을 참조하자). 또한, 그에 의해 위치 찾기 정확도 대 요구된 PRS 대역폭은 표 1에 도시되는 Chen 등의 특허 US 2001/0124347 A1을 참조하자. 10미터들 정확도에 대한 이러한 표로부터, 83 MHz의 대역폭이 요구된다. 또한, 공간 다이버시티 및/또는 안테나 다이버시티 기술들이 몇몇 경우들에서 이용된다.
그러나, 공간 다이버시티는 그것이 요구된 인프라스트럭처(infrastructure)에서의 증가를 야기하기 때문에 많은 위치-추적 애플리케이션들에서 옵션이 아닐 수 있다. 유사하게, 안테나 다이버시티는, 하위 동작 주파수들, 예를 들면, VHF에서, 안테나 서브시스템의 물리적 크기가 너무 커지기 때문에, 제한된 값을 가진다. 그 유례는 미국 특허 번호 제6,788,199호이고, 여기에서 오브젝트들, 사람, 애완 동물들, 및 개인 물품들의 위치를 찾기 위한 시스템 및 방법이 설명된다.
제안된 시스템은 다중-경로를 저감시키기 위해 안테나 어레이를 이용한다. 선택적으로 시스템은 902 내지 926 MHz 대역에서의 UHF로 동작한다. 안테나의 선형 치수는 동작 주파수의 파장에 비례한다는 것이 잘 알려져 있다. 또한, 안테나 어레이의 면적은 안테나 어레이에서 안테나들은 보통 1/4 또는 1/2 파장에 의해 분리되기 때문에 선형 치수비의 세제곱으로 평방 및 볼륨에 비례한다. 따라서, VHF 및 하위 주파수들에서, 안테나 어레이의 크기는 디바이스 휴대성에 상당히 영향을 미칠 것이다.
다른 한편으로, 매우 제한된 주파수 스펙트럼 때문에, 협 대역폭 레인징 신호는 종래의 RF-기반 식별 및 위치-찾기 시스템들에 의해 현재 이용되는 다중-경로 저감 기술들에 적합하지 않다. 이유는 다중-경로에 의해 유도되는 레인징 신호 왜곡(즉, 신호에서의 변화)이 잡음의 존재시 신뢰가능한 검출/프로세싱을 위해 너무 작다는 것이다. 또한, 제한된 대역폭 때문에, 협 대역폭 수신기는 이것들이 작은 지연들에 의해 분리될 때 협 대역폭 수신기가 수신기의 대역폭에 비례하는(예로서, 협 대역폭은 인입 신호들에 대한 통합 효과를 가진다), 요구된 시간 분해능이 부족하기 때문에, 범위 신호 직접 가시선(DLOS) 경로 및 지연된 범위 신호 경로들 사이에서 구별할 수 없다.
따라서, 오브젝트 식별 및 위치-찾기를 위한 다중-경로 저감 방법 및 시스템을 위한 이 기술분야에서의 요구가 있으며, 이것은 협 대역폭 범위 신호(들)를(을) 이용하고 UHF 대역 주파수들 이상 뿐만 아니라, VHF 또는 하위 주파수들에서 동작한다.
추적 및 위치 찾기 기능 요구는 무선 네트워크들에서 주로 발견된다. 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된, 오브젝트 식별 및 위치 찾기를 위한 다중-경로 저감 방법들 및 시스템들은 이용가능한 무선 네트워크들의 대부분에서 이용될 수 있다. 그러나, 특정 무선 네트워크들은 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명되는 다양한 레인징 및 위치 결정 신호들로부터 완전히 이득을 보기 위해 무선 네트워크들로의 기술들의 통합을 요구하는 통신 표준들/시스템들을 가진다. 통상적으로, 이들 무선 시스템들은 넓은 면적들 및 대부분의 실내 환경들에 대해 우수한 데이터 커버리지를 제공할 수 있다. 그러나, 이들 시스템들과 함께 이용가능한 위치 정확도는 자기-간섭, 다중 경로, 및 비가시선 전파에 의해 제한된다. 일 예로서, LTE(롱 텀 에볼루션) 표준을 위한 최근의 3GPP 릴리즈 9 표준화된 위치 결정 기술들은 다음을 가진다: 1) 주요 방법으로서, A-GNSS(보조 전역적 내비게이션 위성 시스템) 또는 A-GPS(보조 전역적 위치 결정 시스템); 및 2) 대비책 방법들로서, DL-OTDOA(관측된 도착의 시간 차)(다운링크 OTDOA)를 포함한, 강화된 셀-ID(E-CID) 및 OTDOA. 이들 방법들은 현재 의무적인 FCC E911 비상 사태 위치 추적 요건들을 만족하지만, 이들 위치 추적 방법들의 정확도, 신뢰성, 및 이용가능성은, 빌딩들, 쇼핑 몰들, 도시 회랑들 등 내에서 매우 정확한 위치 찾기를 요구하는, LBS(위치 추적 기반 서비스들) 또는 RTLS 시스템 이용자들의 요구들에 미치지 못한다. 게다가, 곧 있을 FCC 911 요건들은 기존의 것들보다 더 엄중하고 A-GNSS(A-GPS)를 제외하고, 위치 찾기 능력들이 기존의 기술들/방법들을 넘을 수 있다. A-GNSS(A-GPS) 정확도는 개방된 공간들에서 매우 양호하지만 도시/실내 환경들에서 매우 신뢰가능하지 않다는 것이 잘 알려져 있다.
동시에 다른 기술들/방법들 정확도는 다중 경로 및 다른 라디오 파 전파 현상들의 효과들에 의해 심하게 영향을 받는다. 따라서, 곧 있을 FCC 911 요건들 및 LBS 요건들을 만족시키는 것을 불가능하게 만든다. DL-OTDOA 및 E-CID 위치 찾기 기술들/방법들 외에 이하에 열거된다. U-TDOA 개념은 OTDOA와 유사하지만, 전화기의 위치를 산출하기 위해 셀 타워들에 설치된 위치 측정 유닛들(LMU들)을 이용한다. 그것은 원래의 911 요건들을 위해 설계된다(되었다). LMU들은 단지 2G GSM 네트워크들 상에 배치되었으며, 3G UMTS 네트워크들을 위한 주요 하드웨어 업그레이드들을 요구할 것이다. U-TDOA는 4G LTE 또는 WiMAX에서의 지원을 위해 표준화되지 않았다. 또한, LMU들은 LTE 배치들에서 이용되지 않는다. 다른 방법들과 같이, U-TDOA 정확도는 다중 경로를 겪는다. LTE 표준화 그룹들은 LMU들 부가 하드웨어에 선행하고 DL-OTDOA, 예로서, UL-OTDOA 후에 U-TDOA를 만든다. 주의: DL-OTDOA는 릴리즈 9에서 표준화된다.
곧 있을 FCC 911 요건들을 위한 또 다른 경쟁자는 RF 핑거프린팅 방법(들)이다. 이 기술은 모든 위치가 핑거프린트의 패턴과 같이, 고유의 라디오 주파수(RF) 서명을 가진다는 원리에 기초하고, 위치는 이웃 셀 신호 세기들 등의 측정들을 포함하여 고유한 세트의 값들에 의해 식별될 수 있다. 핑거프린팅은 부가적인 하드웨어를 요구하지 않는다. 그러나, 이 기술은 그것이 큰 데이터베이스 및 긴 트레이닝 단계를 요구한다는 사실을 겪는다. 또한, 실제로 고유한 인간의 핑거프린트들과 달리, RF 전파 현상들 때문에, RF 서명은 다수의 상이한 위치들에서 반복한다. 더욱이, 데이터베이스는 오래되는데, 예로서, 서명은 날씨를 포함하는, 환경 변화들만큼 빨리 노화된다. 이것은 데이터베이스를 유지하는 태스크를 힘들게 만든다. 가청 셀 타워들의 수는 정확도에 상당한 영향을 주며 - 적정한 정확도(폴라리스 무선에 의해 주장된 바와 같이, 60미터들)를 얻기 위해 다수(8 이상)의 타워들로부터 판독들을 획득하도록 요구한다. 따라서, 교외 환경에서, 정확도는 100미터들로 저하된다(폴라리스 무선으로부터, 7월 29일, 폴라리스 무선 위치 찾기 기술 개요를 참조하자). 또한, 핸드셋 안테나 방향을 가진 추정된 위치의 상당한 변화(최대 140%까지)가 있다(Tsung-Han Lin 등의, RSSI-서명-기반 실내 국소화 시스템의 현미경 검사를 참조하자).
RF 핑거프린팅 데이터베이스 불안정의 심각한 원인들이 있지만, 주요한 것들 중 하나가 다중 경로이다. 다중 경로는 매우 동적이고 RF 서명을 순간적으로 변경할 수 있다. 구체적으로, 실내와 같은, 많은 다중 경로 환경에서, 사람 및 엘리베이터 움직임들; 가구, 캐비넷, 장비 위치 변화들은 상이한 다중 경로 분포를 야기할 것이고, 예로서 RF 서명에 심하게 영향을 줄 것이다. 또한, 실내 및 유사한 환경들에서, 물리적 위치(3 차원들에서)에서의 작은 변화는 RF 서명에 상당한 변화들을 야기한다. 이것은 RF 서명을 3차원으로 만드는 다중 경로, 및 1/4 파동의 거리들에 걸쳐 상당한 RF 서명 변화들을 야기하는 단 파장의 조합의 결과이다. 그러므로, 이러한 환경들에서, 데이터베이스에서의 포인트들의 수는 기하급수적으로 증가될 것이다.
수신된 신호 세기에 기초한 것들을 포함하는, 덜 정확한 위치 찾기 방법들, 예를 들면, RTT, RTT+CID가 존재하고 있다. 그러나, 후자의 경우에, RF 전파 현상은 신호 세기가 파장의 거리에 대해 30dB 내지 40dB로 변하게 만들며, 이것은 무선 네트워크들에서, 미터보다 상당히 적을 수 있다. 이것은 수신된 신호 세기에 기초한 방법들의 신뢰성 및/또는 정확도에 심하게 영향을 미친다. 다시, 모든 이들 방법들 정확도는 다중 경로를 겪는다.
따라서, 다중 경로 저감 기술을 통해 달성될 수 있는, 무선 네트워크들을 위한 보다 정확하고 신뢰성 있는 추적 및 위치 찾기 능력에 대한 이 기술분야에서의 요구가 있다.
위치 결정 기준 신호들(PRS)은 LTE 3GPP의 릴리즈 9에 부가되고, OTDOA 위치 결정(다변 측량의 일 유형)을 위해 이용자 장비(UE)에 의해 이용되도록 한다. TS 36.211 릴리즈 9 기술 규격은 "진화된 범용 지상파 액세스(E-UTRA); 물리적 채널들 및 변조"로 제목이 붙어 있다.
주지된 바와 같이, PRS는 다운링크 관측 도착 시간 차(DL-OTDOA) 위치 결정을 위해 UE에 의해 이용될 수 있다. 릴리즈 9 규격은 또한 이웃하는 기지국들(eNB들)이 동기화되도록 요구한다. 이것은 OTDOA 방법들에 대한 마지막 장애를 제거한다. PRS는 또한 다수의 eNB들의 UE에서 UE 가청성을 개선한다. 릴리즈 9 규격은 100ns를 제안하는 몇몇 제안들을 갖고, eNB 동기화 정확도를 특정하지 않는다는 것이 주의된다. UL-TDOA는 현재 연구 단계에 있으며 그것은 2011년에 표준화될 것으로 예상된다.
릴리즈 9 규격에 따른, DL-OTDOA는 "LTE 네트워크들에서 UE 위치 결정을 위한 방법 및 장치"라는 제목의, Chen 등의 미국 특허 출원 공개 번호 제2011/0124347 A1호에 상세히 설명된다. 릴리즈 9 DL-OTDOA는 다중 경로 현상들을 겪는다. 몇몇 다중 경로 저감은 증가된 PRS 신호 대역폭에 의해 달성된다. 그러나, 이것은 결과적으로 UE 위치들 측정들 사이에서 증가된 스케줄링 복잡도 및 보다 긴 시간들을 야기한다. 또한, 10 MHz와 같은, 제한된 동작 대역폭을 가진 네트워크들에 대해, 최상의 가능한 정확도는 Chen 등의 표 1에 예시된 바와 같이, 약 100미터들이다. 이들 수들은 최상의 경우 시나리오에서의 결과들이다. 다른 경우들에서, 특히 DLOS 신호 세기가 반사된 신호(들) 세기와 비교하여 상당히 더 낮을 때(10 내지 20 dB), 그것은 상당히 더 큰(2 내지 4배) 위치 찾기/거리 측정 에러들을 야기한다.
Chen 등은 또한 업 링크 위치 결정 기준 신호(UL-PRS)로서 불리우는, PRS 기반인 UL-TDOA 위치 결정의 변형을 설명한다. Chen 등은 개선된 이웃 셀들 가청성 및/또는 감소된 스케줄링 복잡도를 제안하지만, Chen 등은 저감시킨 다중 경로를 다루는 어떤 것도 교시하지 않는다. 결과적으로, Chen 등에 의한 정확도는 DL-OTDOA 방법 정확도의 릴리즈 9 단위의 정확도와 다름없다.
Chen 등에 따르면, DL-OTDOA 및 UL-TDOA 방법들은 옥외 환경들에 적합하다. Chen 등은 또한 DL-OTDOA 및 UL-TDOA 방법들이 빌딩들, 캠퍼스들 등과 같은, 실내 환경들에서 제대로 수행하지 않음을 주지한다. 여러 이유들이 실내 환경들에서 이들 방법들의 열악한 성능을 설명하기 위해 Chen 등에 의해 주지된다. 예를 들면, 흔히 이용되는 실내들인 분산 안테나 시스템들(DAS)에서, 그에 의해 각각의 안테나는 고유 ID를 갖지 않는다.
Chen에 따르면, 최종 결과는 UL-TDOA Chen 등의 시스템들과 같이, 릴리즈 9 및 셀 타워들 기반 둘 모두에서, UE 장비는 다수의 안테나들 사이에서 구별할 수 없다. 이러한 현상은 릴리즈 9 및 Chen UL-OTDOA 시스템들에서 이용된, 다변 측량의 이용을 방지한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, Chen 등은 기존의 실내 무선 네트워크 시스템들에 하드웨어 및 새로운 네트워크 신호들을 부가한다. 더욱이, 능동형 DAS의 경우에, 최상의 정확도(에러 하한)는 50미터들에 제한된다. 최종적으로, Chen 등은 실내 환경들에서 위치 결정 정확도에 대한 다중 경로의 영향을 다루지 않으며, 여기에서 그것은 가장 심각하고(옥외와 비교하여) 많은 경우들에서 주장되는 것보다 훨씬 더 많은(2배 내지 4배) 위치 결정 에러들을 야기한다.
실내 무선 네트워크 안테나 시스템들에 대해 Chen 등에 의해 교시된 수정들은 기존의 시스템들을 업그레이드하는 것이 엄청난 노력 및 높은 비용을 요구하기 때문에 항상 가능한 것은 아니다. 게다가, 능동형 DAS의 경우에, 최상의 이론적 정확도는 단지 50미터들이고, 실제로 이러한 정확도는 다중 경로를 포함한, RF 전파 현상들 때문에 상당히 더 낮아질 것이다. 동시에 DAS 시스템에서, 다수의 안테나들에 의해 생성되는 신호들은 반사들, 예로서 다중 경로처럼 나타날 것이다. 그러므로, 모든 안테나들 위치들이 알려져 있다면, 개개의 안테나들로부터의 신호 경로들이 분해될 수 있다면, 부가적인 하드웨어 및/또는 새로운 네트워크 신호들 없이 DAS 환경에서 위치 픽스를 제공하는 것이 가능하다. 예를 들면, 다변 측정 및 위치 일관성 알고리즘들을 이용한다.
따라서, 무선 네트워크들을 위한 정확하고 신뢰성 있는 다중 경로 분해능을 위한 이 기술분야에서의 요구가 있다.
본 발명의 실시예는 관련 기술의 단점들 중 하나 이상을 실질적으로 제거하는 실시간 위치 찾기 서비스(RTLS)를 포함하는, 오브젝트들의 라디오 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 찾기를 위한 방법 및 시스템과 관련 있다. 제안된(대표적인) 방법 및 시스템은 협 대역폭 레인징 위치 찾기 신호(들)를(을) 이용한다. 실시예에 따르면, RF-기반 추적 및 위치 찾기는 VHF 대역 상에서 구현되지만, UHF 대역 및 상위 주파수들뿐만 아니라, 하위 대역들(HF, LF, 및 VLF) 상에서 또한 구현될 수 있다. 그것은 기술들 및 알고리즘들을 포함하여 다중-경로 저감 방법을 이용한다. 제안된 시스템은 소프트웨어 구현된 디지털 신호 프로세싱 및 소프트웨어 규정된 라디오 기술들을 이용할 수 있다. 디지털 신호 프로세싱이 또한 이용될 수 있다.
실시예의 시스템은 디바이스 및 전체 시스템에 대한 매우 작은 증가 비용으로 표준 FPGA들 및 표준 신호 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 이용하여 구성될 수 있다. 동시에, 협-대역 레인징 신호/들을 이용하는 RF-기반 식별 및 위치-찾기 시스템의 정확도는 상당히 개선될 수 있다.
협 대역폭 레인징/위치 찾기 신호, 예를 들면, VHF를 위한 송신기들 및 수신기들은 사람 또는 오브젝트의 위치를 식별하기 위해 이용된다. 디지털 신호 프로세싱(DSP) 및 소프트웨어 규정된 라디오(SDR) 기술들은 다중-경로 저감 알고리즘들을 수행할 뿐만 아니라, 협 대역폭 레인징 신호(들)를(을) 생성, 수신, 및 프로세싱하기 위해 이용될 수 있다. 협 대역폭 레인징 신호는 동작의 반-이중, 전 이중 또는 단방향 모드에서 사람 또는 오브젝트를 식별, 위치 찾기 및 추적하기 위해 이용된다. 디지털 신호 프로세싱(DSP) 및 소프트웨어 규정된 라디오(SDR) 기술들은 다중-경로 저감 알고리즘들을 구현하기 위해 다중-경로 저감 프로세서에서 이용된다.
여기에 설명된 방식은 무서 네트워크에 의해 구현된 추적 및 위치 찾기 시스템의 정확도를 증가시키는 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에서 설명된 다중-경로 저감 프로세서 및 다중-경로 저감 기술들/알고리즘들을 이용한다. 본 실시예는 모든 무선 시스템들/네트워크들에서 이용되고 동작의 단방향, 반-이중, 및 전-이중 모드들을 포함할 수 있다. 이하에 설명된 실시예는 OFDM 변조 및/또는 그것의 도함수들을 포함하는, 다양한 변조 유형들을 이용하는 무선 네트워크들과 함께 동작한다. 따라서, 이하에 설명된 실시예들은 LTE 네트워크들과 함께 동작하고 그것은 또한 다른 무선 시스템들/네트워크들에 적용가능하다.
여기에 설명된 방식은 네트워크의 하나 이상의 기준/파일럿 신호(들) 및/또는 동기화 신호들에 기초하고 또한 WiMax, WiFi, 및 화이트 스페이스(White Space)를 포함한, 다른 무선 네트워크들에 적용가능하다. 기준 및/또는 파일럿/동기화 신호들을 이용하지 않는 다른 무선 네트워크들은 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 바와 같은 다음의 유형들의 대안적인 실시예들 중 하나 이상을 이용할 수 있다: 1) 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 바와 같이 프레임의 일 부분이 레인징 신호/레인징 신호 요소들에 전용됨; 2) 레인징 신호 요소들(공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호 참조)이 송신/수신 신호들 프레임(들)에 내장됨; 및 3) 레인징 신호 요소들(공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호 참조)이 데이터와 함께 내장됨.
이들 대안적인 실시예들은 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 다중-경로 저감 프로세서 및 다중-경로 저감 기술들/알고리즘들을 이용하고 모든 동작의 모드들:단방향, 반-이중 및 전 이중에서 이용될 수 있다.
OFDM 기반 무선 네트워크들과 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 다중-경로 저감 프로세서 및 다중-경로 저감 기술들/알고리즘들, 및 기준/파일럿 신호들 및/또는 동기화 신호들과 다른 무선 네트워크들의 통합은 디바이스 및 전체 시스템에 대한 작거나 어떤 증가 비용도 없이 행해질 수 있다. 동시에, 네트워크 및 시스템의 위치 정확도는 상당히 개선될 것이다. 실시예에 설명된 바와 같이, 3GPP LTE 셀룰러 네트워크들 상에서 구현된 RF-기반 추적 및 위치 찾기는 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호 출원에 설명되는 다중-경로 저감 방법/기술들 및 알고리즘들의 국소화로부터 상당한 이득을 줄 것이다. 제안된 시스템은 소프트웨어- 또는 하드웨어-구현된 디지털 신호 프로세싱을 이용할 수 있다.
실시예들의 부가적인 특징들 및 이점들은 이어지는 설명에 제시될 것이고 부분적으로 설명으로부터 분명해지거나 실시예들의 실시에 의해 학습될 수 있다. 실시예들의 이점들은 첨부된 도면들 뿐만 아니라, 기록된 설명 및 청구항들에 특히 언급된 구조에 의해 실현되고 달성될 것이다.
앞서 말한 일반적인 설명 및 다음의 상세한 설명 모두는 대표적이고 설명적이고 청구된 바와 같이 실시예들의 추가 설명을 제공하도록 의도된다는 것이 이해될 것이다.
실시예들의 추가 이해를 제공하기 위해 포함되고 본 명세서에 포함되고 그 일부를 구성하는 첨부한 도면들, 예시적인 실시예들 및 설명과 함께 실시예들의 원리들을 설명하도록 작용한다.
도 1 및 도 1a는 실시예에 따른, 협 대역폭 레인징 신호 주파수 구성요소들을 도시한 도면들.
도 2는 예시적인 광 대역폭 레인징 신호 주파수 구성요소들을 도시한 도면.
도 3a, 도 3b, 및 도 3c는 실시예에 따른, RF 모바일 추적 및 위치 찾기 시스템의 마스터 및 슬레이브 유닛들의 블록도들.
도 4는 예시적인 합성된 광대역 기저 대역 레인징 신호를 도시한 도면.
도 5는 실시예에 따른, 소거에 의한 신호 프리커서들의 제거를 도시한 도면.
도 6은 실시예에 따른, 보다 적은 캐리어들을 가진 프리커서 소거를 도시한 도면.
도 7은 단-방향 전달 함수 단계를 도시한 도면.
도 8은 실시예의 위치 찾기 방법을 도시한 도면.
도 9는 LTE 기준 신호들 매핑을 도시한 도면.
도 10은 예시적인 강화된 셀 ID + RTT 위치 찾기 기술을 도시한 도면.
도 11은 예시적인 OTDOA 위치 찾기 기술을 도시한 도면.
도 12는 오퍼레이터의 eNB 설비에 설치된 시간 관측 유닛(TMO)의 동작을 도시한 도면.
도 13은 예시적인 무선 네트워크 위치 찾기 장비 다이어그램을 도시한 도면.
도 14는 기업 애플리케이션들을 위한 예시적인 무선 네트워크 위치 찾기 다운링크 에코시스템을 도시한 도면.
도 15는 네트워크에 걸친 애플리케이션들을 위한 예시적인 무선 네트워크 위치 찾기 다운링크 에코시스템을 도시한 도면.
도 16은 기업 애플리케이션들을 위한 예시적인 무선 네트워크 위치 찾기 업링크 에코시스템를 도시한 도면.
도 17은 네트워크에 걸친 애플리케이션들을 위한 예시적인 무선 네트워크 위치 찾기 업링크 에코시스템을 도시한 도면.
이제 현재 실시예들의 바람직한 실시예들에 대한 참조가 상세히 이루어질 것이고, 그 예들은 첨부한 도면들에 예시된다.
본 실시예들은 RTLS를 포함하는, 오브젝트들의 RF-기반 식별, 추적 및 위치 찾기를 위한 방법 및 시스템과 관련된다. 실시예에 따르면, 방법 및 시스템은 협 대역폭 레인징 신호를 이용한다. 상기 실시예는 VHF 대역에서 동작하지만, UHF 대역 및 상위 주파수들 뿐만 아니라, HF, LF, 및 VLF 대역들에서 또한 이용될 수 있다. 그것은 다중-경로 저감 프로세서를 이용한다. 다중-경로 저감 프로세서를 이용하는 것은 시스템에 의해 구현된 추적 및 위치 찾기의 정확도를 증가시킨다.
상기 실시예는 이용자들로 하여금 다수의 사람들 및 오브젝트들을 추적, 위치 찾기 및 모니터링하도록 허용하는 작은, 매우 휴대 가능한 기본 유닛들을 포함한다. 각각의 유닛은 그 자신의 ID를 가진다. 각각의 유닛은 그것의 ID를 갖고 RF 신호를 브로드캐스트(broadcast)하고, 각각의 유닛은 음성, 데이터, 및 부가 정보 뿐만 아니라, 그것의 ID를 포함할 수 있는, 리턴 신호를 되돌려 보낼 수 있다. 각각의 유닛은 다른 유닛들로부터 리턴된 신호들을 프로세싱하고, 삼각 측량 또는 삼변 측량 및/또는 이용된 다른 방법들에 의존하여, 그것들의 상대적 및/또는 실제 위치들을 연속하여 결정한다. 바람직한 실시예는 또한 GPS 디바이스들, 스마트 폰들, 2-방향 라디오들 및 PDA들과 함께 쉽게 통합될 수 있다. 결과적인 제품은 기존의 디스플레이, 센서들(고도계들, GPS, 가속도계들, 및 나침반들) 및 그것의 호스트의 프로세싱 능력을 레비리징하면서 독립형 디바이스들의 기능들 모두를 가질 것이다. 예를 들면, 여기에 설명된 디바이스 기술을 가진 GPS 디바이스는 그룹의 다른 멤버들의 위치들을 매핑시킬 뿐만 아니라, 맵 상에서의 이용자의 위치를 제공할 수 있을 것이다.
FPGA 구현에 기초한 바람직한 실시예의 크기는 집적 회로 기술이 개선됨에 따라, 대략 2x4x1인치들 및 2x2x0.5인치들 이하에 있다. 이용된 주파수에 의존하여, 안테나는 디바이스로 통합되거나 디바이스 엔클로저로부터 돌출될 것이다. 디바이스의 ASIC(주문형 반도체) 기반 버전은 유닛 또는 태그로 FPGA 및 다른 전자 구성요소들의 대부분의 기능들을 통합할 수 있을 것이다. 제품의 ASIC-기반 독립형 버전은 1x0.5x0.5인치들 이하의 디바이스 크기를 야기할 것이다. 안테나 크기는 이용된 주파수에 의해 결정될 것이고 안테나의 일부는 엔클로저로 통합될 수 있다. 제품들로 통합되도록 설계된 ASIC 기반 실시예는 단지 칩셋으로 구성될 수 있다. 마스터 또는 태그 유닛들 사이에서 임의의 실질적인 물리적 크기 차이가 없어야 한다.
디바이스들은 다중-경로 저감 알고리즘들의 프로세싱을 위해 다수의 주파수 범위들(대역들)에서 동작하는 표준 시스템 구성요소들(기성품의 구성요소들)을 이용할 수 있다. 디지털 신호 프로세싱을 위한 소프트웨어 및 소프트웨어-규정된 라디오가 이용될 수 있다. 최소 하드웨어와 조합된 신호 프로세싱 소프트웨어는 소프트웨어에 의해 규정된 송신 및 수신된 파형들을 가진 라디오들을 어셈블리하는 것을 허용한다.
공동-계류 중인 출원 번호 제11/670,595호는 협-대역폭 레인징 신호 시스템을 개시하고, 그에 의해 협-대역폭 레인징 신호는 예를 들면, 단지 수 킬로헤르츠 폭인 음성 채널들을 이용하여(비록 저-대역폭 채널들의 몇몇이 수십 킬로헤르츠로 확장될지라도), 저-대역폭 채널에 맞도록 설계된다. 이것은 수백 킬로헤르츠 내지 수십 메가헤르츠 폭의 채널들을 이용하는 종래의 위치-찾기 시스템들과 반대이다.
이러한 협-대역폭 레인징 신호 시스템의 이점은 다음과 같다: 1) 하위 동작 주파수들/대역들로, 종래의 위치-찾기 시스템들 레인징 신호 대역폭은 캐리어 (동작) 주파수 값을 초과한다. 따라서, 이러한 시스템들은 LF/VLF 및 HF를 포함한 다른 하위 주파수들 대역들에 배치될 수 없다. 종래의 위치-찾기 시스템들과 달리, 공동-계류 중인 출원 번호 제11/670,595호에 설명된 협-대역폭 레인징 신호 시스템은 그것의 레인징 신호 대역폭이 캐리어 주파수 값의 훨씬 아래에 있기 때문에 LF, VLF, 및 다른 대역들 상에 성공적으로 배치될 수 있다; 2) RF 스펙트럼의 하단(몇몇 VLF, LF, HF, 및 VHF 대역들)에서, 예로서 UHF 대역까지, 종래의 위치-찾기 시스템은 FCC가 허용가능한 채널 대역폭(12 내지 25 kHz)을 엄격하게 제한하기 때문에 이용될 수 없으며, 이것은 종래의 레인징 신호들을 이용하는 것을 불가능하게 한다. 종래의 위치-찾기 시스템들과 달리, 협-대역폭 레인징 신호 시스템의 레인징 신호 대역폭은 FCC 규정들 및 다른 국제적 스펙트럼 규제 기관들에 완전히 따른다; 및 3) 동작 주파수/대역에 독립적으로, 협-대역폭 신호는 광-대역폭 신호와 비교하여 본질적으로 더 높은 SNR(신호-대-잡음-비)을 가진다는 것이 잘 알려져 있다(2003, Ray H. Hashemi, William G. Bradley에 의한, MRI: 베이직들을 참조하자). 이것은 UHF 대역을 포함하는, 그것이 동작하는 주파수/대역에 독립적으로 협-대역폭 레인징 신호 위치-찾기 시스템의 동작 범위를 증가시킨다.
따라서, 종래의 위치-찾기 시스템들과 달리, 협-대역폭 레인징 신호 위치-찾기 시스템은 RF 스펙트럼의 하단 상에, 예를 들면, VHF 및 하위 주파수들 대역들, LF/VLF 대역들에 이르기까지, 배열될 수 있으며, 여기에서 다중 경로 현상들이 덜 확연하다. 동시에, 협-대역폭 레인징 위치-찾기 시스템은 또한 UHF 대역 이상에 배치될 수 있어서, 레인징 신호 SNR을 개선하고 그 결과 위치-찾기 시스템 동작 범위를 증가시킨다.
다중 경로, 예로서, RF 에너지 반사들을 최소화하기 위해, VLF/LF 대역들 상에서 동작하는 것이 바람직하다. 그러나, 이들 주파수들에서, 휴대용/이동 안테나의 효율성은 매우 작다(RF 파장에 대해 작은 안테나 길이(크기) 때문에 약 0.1% 이하). 또한, 이들 저 주파수들에서, 자연 및 인공 소스로부터의 잡음 레벨은 상위 주파수들/대역들, 예로서 VHF 상에서 훨씬 더 높다. 함께, 이들 두 개의 현상들은 위치-찾기 시스템의 적용가능성, 예로서 그것의 동작 범위 및/또는 이동도/휴대성을 제한할 수 있다. 그러므로, 동작 범위 및/또는 이동도/휴대성이 매우 중요한 특정 애플리케이션들에서, 상위 RF 주파수들/대역들, 예를 들면, HF, VHF, UHF, 및 UWB가 이용될 수 있다.
VHF 및 UHF 대역들에서, 자연 및 인공 소스로부터의 잡음 레벨은 VLF, LF, 및 HF 대역들에 비교하여 상당히 더 낮으며; VHF 및 HF 주파수들에서, 다중-경로 현상들(예로서, RF 에너지 반사들)은 UHF 및 상위 주파수들에서보다 덜 심각하다. 또한, VHF에서, 안테나 효율성은 HF 및 하위 주파수들 상에서 상당히 더 양호하고, VHF에서, RF 관통 능력들은 UHF에서보다 훨씬 더 양호하다. 따라서, VHF 대역은 이동/휴대용 애플리케이션들을 위한 양호한 타협을 제공한다. 다른 한편으로, 몇몇 특수한 경우들, 예를 들면, VHF 주파수들(또는 하위 주파수들)이 전리층을 관통할 수 없는(또는 빗나가고/굴절되는) GPS에서, UHF는 양호한 선택일 수 있다. 그러나, 임의의 경우(및 모든 경우들/애플리케이션들)에서, 협-대역폭 레인징 신호 시스템은 종래의 광-대역폭 레인징 신호 위치-찾기 시스템들에 비해 이점들을 가질 것이다.
실제 애플리케이션(들)은 정확한 기술적 규격들(전력, 방출들, 대역폭 및 동작 주파수들/대역)을 결정할 것이다. 협 대역폭 레인징은 이용자로 하여금 허가들을 받거나 허가들로부터 면제를 받고, 또는 협 대역 레인징이 가장 엄중한 협 대역폭들: FCC에 제시된 6.25 kHZ, 11.25 kHz, 12.5 kHz, 25 kHz, 및 50 kHz를 포함하는, 많은 상이한 대역폭들/주파수들 상에서의 동작을 허용하기 때문에 FCC에 제시된 바와 같이 허가받지 않은 대역들을 이용하고 적절한 섹션들을 위한 대응하는 기술적 요건들을 따르도록 허용한다. 결과적으로, 다수의 FCC 섹션들 및 이러한 섹션들 내에서의 면제들이 적용가능할 것이다. 적용가능한 주된 FCC 규제들은: 47 CFR 파트 90- 사설 이동 라디오 서비스들, 47 CFR 파트 94 개인 라디오 서비스들, 47 CFR 파트 15 - 라디오 주파수 디바이스들이다. (비교에 의해, 이 문맥에서 광대역 신호는 수백 KHz에서 10 내지 20 MHz까지이다.)
통상적으로, 파트 90 및 파트 94에 대해, VHF 구현들은 이용자로 하여금 특정 면제들 하에서 최대 100 mW까지 디바이스를 동작시키도록 허용한다(저 전력 라디오 서비스가 일 예이다). 특정 애플리케이션들에 대해, VHF 대역에서 허용가능한 송신 전력은 2 및 5 와트들 사이에 있다. 900 MHz(UHF 대역)에 대해, 그것은 1W이다. 160 kHz 내지 190 kHz 주파수들(LF 대역) 상에서, 허용가능한 송신 전력은 1 와트이다.
협 대역 레인징은 상이한 스펙트럼 허용들 모두 다는 아니더라도 상준수할 수 있으며 가장 엄중한 규제 요건들을 여전히 준수하면서 정확한 레인징을 허용한다. 이것은 단지 FCC에 대해서 뿐만 아니라, 유럽, 일본, 및 한국을 포함하는, 세계 전체에 걸쳐 스펙트럼의 이용을 규제하는 다른 국제 조직들에 대해서도 유효하다.
다음은 태그가 실세계 환경에서 또 다른 판독자와 통신할 수 있는 통상적인 전력 이용 및 거리를 갖고, 이용된 공통 주파수들의 리스트이다(V 1.4 1/10/02, WJ 통신들, Dan Dobkin의 실내 전파 및 파장 참조):
Figure pct00001
제안된 시스템은 VHF 주파수들에서 동작하고 RF 신호들을 전송 및 프로세싱하기 위해 독점적 방법을 이용한다. 보다 구체적으로, 그것은 VHF 주파수들에서 협 대역폭 요건들의 제한들을 극복하기 위해 DSP 기술들 및 소프트웨어-규정된 비(SDR)를 이용한다.
하위(VHF) 주파수들에서 동작하는 것은 산란을 감소시키며 훨씬 더 양호한 벽 관통을 제공한다. 최종적인 결론은 흔히 이용된 주파수들에 대해 범위에서의 대략 10배 증가이다. 예를 들면, 상기 리스트된 RFID 기술들의 것에 프로토타입의 측정된 범위를 비교하자.
Figure pct00002
협 대역 레인징 기술들을 이용하면, 태그 통신 범위가 실세계 환경에서 또 다른 판독자와 통신할 수 있을 통상적인 전력 이용 및 거리를 갖고, 흔히 이용된 주파수들의 범위는 상당히 증가할 것이다:
Figure pct00003
배터리 소비는 설계의 기능, 송신된 전력 및 디바이스의 듀티 사이클, 예로서 두 개의 연속적인 거리(위치) 측정치들 사이에서의 시간 간격이다. 많은 애플리케이션들에서, 듀티 사이클은 크며, 10배 내지 1000배이다. 큰 듀티 사이클, 예를 들면, 100배를 가진 애플리케이션들에서, 100 mW의 전력을 송신하는 FPGA 버전은 대략 3주의 가동 시간을 가질 것이다. ASIC 기반 버전은 10배만큼 가동 시간을 증가시키는 것으로 예상된다. 또한, ASIC들은 본질적으로 보다 낮은 잡음 레벨을 가진다. 따라서, ASIC-기반 버전은 또한 약 40%만큼 동작 범위를 증가시킬 수 있다.
당업자들은 RF 도전 환경들(예를 들면, 빌딩들, 도시 회랑들 등과 같은)에서 위치-찾기 정확도를 상당히 증가시키면서 시스템 긴 동작 범위를 손상시키지 않는다는 것을 이해할 것이다.
통상적으로, 추적 및 위치 찾기 시스템들은 추적-위치 찾기-내비게이션 방법들을 이용한다. 이들 방법들은 도착-시간(TOA), 도착-시간-차(DTOA) 및 TOA 및 DTOA의 조합을 포함한다. 거리 측정 기술로서 도착-시간(TOA)은 일반적으로 미국 특허 번호 제5,525,967호에 설명된다. TOA/DTOA-기반 시스템은 RF 레인징 신호 직접-가시선(DLOS) 전파-시간, 예로서, 시간-지연을 측정하고, 이것은 그 후 거리 범위로 변환된다.
RF 반사들(예로서, 다중-경로)의 경우에, 다양한 지연 시간들을 가진 RF 레인징 신호의 다수의 사본들은 DLOS RF 레인징 신호로 중첩된다. 협 대역폭 레인징 신호를 이용하는 추적-위치 찾기 시스템은 다중-경로 저감 없이 DLOS 신호 및 반사 신호들 사이에서 구별할 수 없다. 결과적으로, 이들 반사 신호들은 추정된 레인징 신호 DLOS 전파-시간에서 에러를 유도하고, 그 결과 범위 추정 정확도에 영향을 준다.
실시예는 유리하게는 DLOS 신호 및 반사 신호들을 분리하기 위해 다중-경로 저감 프로세서를 이용한다. 따라서, 실시예는 추정된 레인징 신호 DLOS 전파-시간에서의 오류를 낮춘다. 제안된 다중-경로 저감 방법은 모두 RF 대역들 상에서 이용될 수 있다. 그것은 또한 광 대역폭 레인징 신호 위치-찾기 시스템들과 함께 이용될 수 있다. 그것은 DSS(직접 확산 스펙트럼) 및 FH(주파수 홉핑)과 같은, 확산 스펙트럼 기술들을 포함하는, 다양한 변조/복조 기술들을 지원할 수 있다.
부가적으로, 잡음 감소 방법들이 방법의 정확도를 추가로 개선하기 위해 적용될 수 있다. 이들 잡음 감소 방법들은, 이에 제한되지는 않지만, 간섭성 합, 비-간섭성 합, 매칭 필터링, 시간 다이버시티 기술들 등을 포함할 수 있다. 다중-경로 간섭 에러의 나머지들은 최대 우도 추정(예로서, 비터비 알고리즘과 같은), 최소 분산 추정(칼만 필터) 등과 같은, 후-프로세싱 기술들을 적용함으로써 추가로 감소될 수 있다.
실시예는 동작의 단방향, 반-이중, 및 전-이중 모드를 가진 시스템들에서 이용될 수 있다. 전-이중 동작은 RF 트랜시버 상에서 복잡도, 비용 및 로지스틱스에 대하여 매우 요구가 많으며, 이것은 휴대용/모바일 디바이스 구현들에서 시스템 동작 범위를 제한한다. 동작의 반-이중 모드에서, 판독자(종종 "마스터"로서 불리우는) 및 태그들(때때로 또한 "슬레이브들" 또는 "타겟들"로서 불리우는)은 단지 마스터 또는 슬레이브가 임의의 주어진 시간로 송신하도록 허용하는 프로토콜에 의해 제어된다.
전송 및 수신의 대안은 단일 주파수가 거리 측정에 이용되도록 허용한다. 이러한 배열은 전 이중 시스템들과 비교하여 시스템의 비용들 및 복잡도를 감소시킨다. 동작의 단방향 모드는 개념적으로 더 단순하지만, 레인징 신호 시퀀스의 시작을 포함하는, 마스터 및 타겟 유닛(들) 사이에서의 이벤트들의 보다 엄격한 동기화를 요구한다.
현재 실시예들에서, 협 대역폭 레인징 신호 다중-경로 저감 프로세서는 레인징 신호 대역폭을 증가시키지 않는다. 그것은 유리하게는, 협 대역폭 레인징 신호의 전파를 허용하기 위해 상이한 주파수 구성요소들을 이용한다. 추가의 레인징 신호 프로세싱이 초 분해능 스펙트럼 추정 알고리즘들(MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT) 및/또는 RELAX와 같은 통계적 알고리즘들을 이용하는 방법으로 주파수 도메인에서 또는 비교적 큰 대역폭을 갖고 합성 레인징 신호를 어셈블리하고 이러한 신호에 추가 프로세싱을 적용함으로써 시간-도메인에서 실행될 수 있다. 협 대역폭 레인징 신호의 상이한 주파수 구성요소는 의사 랜덤하게 선택될 수 있으며, 그것은 또한 주파수가 인접하거나 이격될 수 있으며, 그것은 주파수가 균일하고/균일하거나 비-균일한 간격을 가질 수 있다.
실시예는 다중 경로 저감 기술을 확대시킨다. 협대역 레인징을 위한 신호 모델은 그 주파수가 그 지연이 다중 경로와 관련 있는 시간에 의해 규정되는 범위 더하기 유사 항들에 의해 규정된 지연에 직접 비례하는 복소 지수이다(본 문서 어딘가에 소개된 바와 같이). 상기 모델은 신호 구조의 실제 구현, 예로서, 스텝형 주파수, 선형 주파수 변조 등에 독립적이다.
직접 경로 및 다중 경로 사이에서의 주파수 분리는 명목상 매우 작으며 정상 주파수 도메인 프로세싱은 직접 경로 범위를 추정하기에 충분하지 않다. 예를 들면, 30미터들의 범위에서 5 MHz를 넘는 100 KHz 스텝 레이트에서의 스텝형 주파수 레인징 신호(100.07 나노초들 지연)는 0.062875 라디언들/초의 주파수를 야기한다. 35미터들의 경로 길이를 가진 다중 경로 반사는 0.073355의 주파수를 야기할 것이다. 분리는 0.0104792이다. 50개의 샘플 관측량의 주파수 분해능은 0.12566 Hz의 원래 주파수 분해능이다. 결과적으로, 반사된 경로로부터 직접 경로의 분리를 위한 종래의 주파수 추정 기술들을 이용하고 직접 경로 범위를 정확하게 추정하는 것은 가능하지 않다.
이러한 제한을 극복하기 위해, 실시예들은 부분공간 분해 고 분해능 스펙트럼 추정 방법론들 및 다중 모드 클러스터 분석의 구현들의 고유 조합을 이용한다. 부분공간 분해 기술은 관찰된 데이터의 추정된 공분산 행렬을 두 개의 직교하는 부분공간들, 즉 잡음 부분공간 및 신호 부분공간으로 분해하는 것에 의존한다. 부분공간 분히 방법론을 지지하는 이론은 잡음 부분공간으로의 관측량의 예상은 단지 잡음으로 구성되고 신호 부분공간으로의 관측량의 예상은 단지 신호로 구성된다.
초 분해능 스펙트럼 추정 알고리즘들 및 RELAX 알고리즘은 잡음의 존재시 스펙트럼에서 가깝게 위치된 주파수들(사인 곡선들)을 구별할 수 있다. 주파수들은 고조파 관련되어야 할 필요는 없으며, 디지털 푸리에 변환(DFT)과 달리, 신호 모델은 임의의 인공 주기성을 도입하지 않는다. 주어진 대역폭을 위해, 이들 알고리즘들은 푸리에 변환보다 상당히 더 높은 분해능을 제공한다. 따라서, 직접 가시선(DLOS)은 높은 정확도를 갖고 다른 다중-경로들(MP)로부터 신뢰성 있게 구별될 수 있다. 유사하게, 나중에 설명될 임계 방법을 인공적으로 생성된 합성의 보다 넓은 대역폭 레인징 신호에 적용하는 것은 높은 정확도를 갖고 다른 경로들로부터 DLOS를 신뢰성 있게 구별하는 것을 가능하게 만든다.
실시예에 따르면, 디지털 신호 프로세싱(DSP)은 다른 MP 경로들로부터 DLOS를 신뢰성 있게 구별하기 위해 다중-경로 저감 프로세서에 의해 이용될 수 있다. 다양한 초-분해능 알고리즘들/기술들이 스펙트럼 분석(스펙트럼 추정) 기술에 존재한다. 예들은 부분공간 기반 방법들을 포함한다: 다수의 신호 특성화(MUltiple SIgnal Characterization; MUSIC) 알고리즘 또는 루트-MUSIC 알고리즘, 회전 불변 기술들을 통한 신호 파라미터들의 추정(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques; ESPRIT) 알고리즘, 피사렌코 고조파 분해(Pisarenko Harmonic Decomposition; PHD) 알고리즘, RELAX 알고리즘 등.
상기 언급된 초-분해능 알고리즘 모두에서, 인입(즉, 수신된) 신호는 복소 지수들 및 그것들의 주파수들의 복소 진폭들의 선형 조합으로서 모델링된다. 다중-경로의 경우에, 수신된 신호는 다음과 같을 것이다:
Figure pct00004
(1)
여기에서
Figure pct00005
는 송신 신호이고, f는 동작 주파수이고, L은 다중-경로 구성요소들의 수이고,
Figure pct00006
및 τK는 각각 제 K 경로의 복소 감쇠 및 전파 지연이다. 다중-경로 구성요소들은 전파 지연들이 오름차순으로 고려되도록 인덱싱된다. 결과적으로, 이러한 모델에서, τ0은 DLOS 경로의 전파 지연을 나타낸다. 명확하게, τ0 값은 그것이 모든 τK의 최소 값이기 때문에, 가장 관심 있는 것이다. 위상(θK)은 균일 확률 밀도 함수(U(0,2π))를 갖고 보통 하나의 측정 사이클로부터 또 다른 것으로 랜덤하다고 가정된다. 따라서, 우리는 αK=상수(즉, 상수 값)인 것으로 가정한다.
파라미터들(αK, τK)은 빌딩과 그 주변에서의 사람 및 장치의 움직임들을 반영한 랜덤한 시변 함수들이다. 그러나, 그것들의 변화들의 레이트가 측정 시간 간격에 비교하여 매우 느리기 때문에, 이들 파라미터들은 주어진 측정 사이클 내에서 시간 불변 랜덤 변수들로서 처리될 수 있다.
모든 이들 파라미터들은 그것들이 송신 및 반사 계수들과 같은, 라디오 신호 특성들과 관련 있기 때문에 주파수-종속적이다. 그러나, 실시예에서, 동작 주파수는 매우 작게 변화한다. 따라서, 상기 언급된 파라미터들은 주파수-독립적인 것으로 가정될 수 있다.
식(1)은 주파수 도메인에서 다음과 같이 제공될 수 있다:
Figure pct00007
(2)
여기에서: A(f)는 수신된 신호의 복소 진폭이고, (2π×τK)는 초-분해능 알고리즘에 의해 추정될 인공 "주파수들"이고 동작 주파수(f)는 독립 변수이고; αK는 제 K 경로 진폭이다.
식(2)에서, (2π×τK) 및 후속하여 τK 값들의 초-분해능 추정은 연속 주파수에 기초한다. 실제로, 한정된 수의 측정치들이 있다. 따라서, 변수(f)는 연속적인 변수가 아니라, 별개의 것이다. 따라서, 복소 진폭(A(f))은 다음과 같이 산출될 수 있다:
Figure pct00008
(3)
여기에서,
Figure pct00009
는 이산 주파수들(fn)에서 이산 복소 진폭 추정치들(즉, 측정치들)이다.
식(3)에서,
Figure pct00010
는 그것이 다중-경로 채널을 통해 전파한 후 주파수(fn)의 사인 곡선 신호의 진폭 및 위상으로서 해석될 수 있다. 모든 스펙트럼 추정 기반 초-분해능 알고리즘들은 복합 입력 데이터(즉, 복소 진폭)를 요구한다.
몇몇 경우들에서, 실제 신호 데이터, 예로서(
Figure pct00011
)를 복소 신호(예로서, 분석적 신호)로 변환하는 것이 가능하다. 예를 들면, 이러한 변환은 힐버트 변환(Hilbert transformation) 또는 다른 방법들을 이용함으로써 성취될 수 있다. 그러나, 짧은 거리들의 경우에, 값(τ0)은 매우 작으며, 이것은 매우 낮은(2π×τK) "주파수들"을 야기한다.
이들 저 "주파수들"은 힐버트 변환(또는 다른 방법들) 구현들이 가진 문제점들을 생성한다. 또한, 단지 진폭 값들(예로서, (
Figure pct00012
)만이 이용된다면, 추정될 주파수들의 수는 (2π×τK) "주파수들" 뿐만 아니라, 그것들의 조합들을 또한 포함할 것이다. 일반적으로, 알려지지 않은 주파수들의 수를 증가시키는 것은 초-분해능 알고리즘들의 정확도에 영향을 준다. 따라서, 다른 다중-경로(MP) 경로들로부터 DLOS 경로의 신뢰성 있고 정확한 분리는 복소 진폭 추정을 요구한다.
이어지는 것은 다중-경로의 존재시 복소 진폭(
Figure pct00013
)을 획득하는 태스크 동안 방법 및 다중-경로 저감 프로세서 동작의 설명이다. 설명은 동작의 반-이중 모드에 초점을 맞추지만, 그것은 전-이중 모드를 위해 쉽게 확장될 수 있다는 것을 주의하자. 동작의 단방향 모드는 반-이중 모드의 서브세트이지만, 부가적인 이벤트들 동기화를 요구할 것이다.
동작의 반-이중 모드에서, 판독자(종종 "마스터"로서 불리우는) 및 태그들(또한 종종 "슬레이브들" 또는 "타겟들"로서 불리우는)은 단지 마스터 또는 슬레이브가 임의의 주어진 시간로 송신하도록 허용하는 프로토콜에 의해 제어된다. 이러한 동작의 모드에서, 태그들(타겟 디바이스들)은 트랜스폰더들로서 작용한다. 태그들은 판독자(마스터 디바이스)로부터 레인징 신호를 수신하고, 그것을 메모리에 저장하고, 그 후 특정 시간 (지연) 후, 신호를 마스터로 다시 재-송신한다.
레인징 신호의 일 예가 도 1 및 도 1a에 도시된다. 대표적인 레인징 신호는 인접한 상이한 주파수 구성요소들을 이용한다. 주파수 및/또는 시간이 이격되거나 직교하는 등, 의사 랜덤을 포함한, 다른 파형들이 또한 레인징 신호 대역폭이 좁은 채로 있는 한 이용될 수 있다. 도 1에서, 모든 주파수 구성요소를 위한 시간 지속 기간(Tf)은 레인징 신호 협-대역폭 특성을 얻기에 충분히 길다.
상이한 주파수 구성요소들을 가진 레인징 신호의 또 다른 변화가 도 2 상에 도시된다. 그것은 개개의 주파수들을 협-대역으로 만들기 위해 긴 시간 기간에 걸쳐 송신된 다수의 주파수들(f1, f2, f3, f4, fn)을 포함한다. 이러한 신호는 보다 효율적이지만, 그것은 광 대역폭에서 이용하고, 광 대역폭 레인징 신호는 SNR에 영향을 주고, 결과적으로 동작 범위를 감소시킨다. 또한, 이러한 광 대역폭 레인징 신호는 VHF 대역 또는 하위 주파수들 대역들에 대한 FCC 요건들을 위반할 것이다. 그러나, 특정 애플리케이션들에서, 이러한 광-대역폭 레인징 신호는 기존의 신호 및 송신 프로토콜들로의 보다 용이한 통합을 허용한다. 또한, 이러한 신호는 추적-위치 찾기 시간을 감소시킨다.
이들 다수의 주파수(f1, f2, f3, f4, fn) 버스트들은 또한 인접하고/인접하거나 주파수 및/또는 시간이 이격되거나 직교하는 의사 랜덤일 수 있다.
협대역 레인징 모드는 광 대역 레인징과 비교하여, 이러한 정확도가 실현될 수 있는 범위를 증가시키면서 순시적 광대역 레인징의 형태로 정확도를 생성할 것이다. 이러한 성능은 고정된 송신 전력으로, 협대역 레인징 신호에서의 SNR(적절한 신호 대역폭들에서)이 광대역 레인징 신호의 수신기에서의 SNR보다 크기 때문에 달성된다. SNR 이득은 대략 광대역 레인징 신호의 총 대역폭 및 협 대역 레인징 신호의 각각의 채널의 대역폭의 비이다. 이것은 매우 급속한 레인징이 예로서, 걷거나 달리는 사람과 같이, 정지되고 느리게 움직이는 타겟들에 대해 요구되지 않을 때 양호한 트레이드-오프를 제공한다.
마스터 디바이스들 및 태그 디바이스들은 동일하고 마스터 또는 트랜스폰더 모드 중 하나로 동작할 수 있다. 모든 디바이스들은 데이터/원격 제어 통신 채널들을 포함한다. 디바이스들은 정보를 교환할 수 있으며 마스터 디바이스(들)는(은) 태그 디바이스들을 원격으로 제어할 수 있다. 마스터(즉, 판독기)의 동작 동안 도 1에 묘사된 이러한 예에서, 다중-경로 저감 프로세서는 태그(들)에 레인징 신호를 발생시키며, 특정 지연 후, 마스터/판독기는 태그(들)로부터 반복된 레인징 신호를 수신한다.
그 후, 마스터의 다중-경로 저감 프로세서는 수신된 레인징 신호를 마스터로부터 원래 전송되었던 것과 비교하고 모든 주파수 구성요소(fn)에 대한 진폭 및 위상의 형태로 상기
Figure pct00014
추정들을 결정한다. 식 (3)에서,
Figure pct00015
은 단-방향 레인징 신호 이동들을 위해 규정된다는 것을 주의한다. 실시예에서, 레인징 신호는 왕복 이동을 한다. 다시 말해서, 그것은 마스터/판독기로부터 타겟/슬레이브로 및 타겟/슬레이브로부터 다시 마스터/판독기로 양쪽 방향들 모두로 이동한다. 따라서, 마스터에 의해 다시 수신되는 이러한 왕복 신호 복소 진폭은 다음과 같이 산출될 수 있다:
Figure pct00016
(4)
예를 들면, 매칭 필터링(
Figure pct00017
및
Figure pct00018
)을 포함하는, 복소 진폭 및 위상 값들을 추정하기 위해 이용가능한 많은 기술들이 있다. 실시예에 따르면, 복소 진폭 결정은 마스터 및/또는 태그 수신기 RSSI(수신 신호 세기 표시자) 값들로부터 도출된
Figure pct00019
값들에 기초한다. 위상 값들(
Figure pct00020
)은 판독기/마스터에 의해 수신된 리턴된 기저대역 레인징 신호 위상 및 원래(즉, 판독기/마스터에 의해 전송된) 기저 대역 레인징 신호 위상을 비교함으로써 획득된다. 또한, 마스터 및 태그 디바이스들은 독립적인 클록 시스템들을 갖기 때문에, 디바이스들 동작의 상세한 설명은 위상 추정 에러에 대한 클록 정확도 영향의 분석에 의해 증가된다. 상기 설명이 도시하는 바와 같이, 단-방향 진폭(
Figure pct00021
) 값들은 태그/슬레이브 디바이스로부터 직접 획득가능하다. 그러나, 단-방향 위상(
Figure pct00022
) 값들은 직접 측정될 수 없다.
실시예에서, 레인징 기저 대역 신호는 도 1에 묘사된 것과 동일하다. 그러나, 간소화를 위해, 레인징 기저 대역 신호가 단지 각각 상이한 주파수: F1 및 F2의 코사인 또는 사인 파들의 다수의 주기들을 포함하는 두 개의 주파수 구성요소들로 구성된다고 여기에 가정된다. F1=f1 및 F2=f2임을 주의하자. 제 1 주파수 구성요소에서 주기들의 수는 L이고 제 2 주파수 구성요소에서의 주기들의 수는 P이다. Tf=상수에 대해, 각각의 주파수 구성요소가 상이한 수의 주기들을 가질 수 있기 때문에, L은 P와 동일하거나 동일하지 않을 수 있다는 것을 주의하자. 또한, 각각의 주파수 구성요소 사이에 어떤 시간 갭도 없으며, F1 및 F2 모두는 0과 동일한 초기 위상으로부터 시작한다.
도 3a, 도 3b, 및 도 3c는 RF 모바일 추적 및 위치 찾기 시스템의 마스터 또는 슬레이브 유닛(태그)의 블록도들을 묘사한다. FOSC는 디바이스 시스템 클록(도 3a에서 수정 발진기(20))의 주파수를 나타낸다. 디바이스 내에서 생성된 모든 주파수들은 이러한 시스템 클록 수정 발진기로부터 생성된다. 다음의 규정들이 이용된다: M은 마스터 디바이스(유닛)이고; AM은 태그(타겟) 디바이스(유닛)이다. 태그 디바이스는 트랜스폰더 모드에서 동작하고 트랜스폰터(AM) 유닛으로서 불리운다.
바람직한 실시예에서, 디바이스는 RF 프론트-엔드 및 RF 백-엔드, 기저-대역 및 다중-경로 저감 프로세서로 구성된다. RF 백-엔드, 기저-대역 및 다중-경로 저감 프로세서는 FPGA(150)(도 3b 및 도 3c 참조)에 구현된다. 시스템 클록 생성기(20)(도 3a 참조)는 FOSC=20 MHz; 또는 ωOSC=2π×20×106에서 발진한다. 이것은 실제 디바이스들에서, 시스템 클록들 주파수들이 항상 20 MHz와 같지 않기 때문에 이상적 주파수이다:
Figure pct00023
.
Figure pct00024
임을 주의하자.
시스템 성능에 대한 임의의 영향 없이 20 MHz를 제외한 FOSC 주파수들이 이용될 수 있다는 것이 주의되어야 한다.
양쪽 유닛들(마스터 및 태그)의 전자 구성은 이상적이고 동작들의 상이한 모드들은 소프트웨어 프로그래밍가능하다. 기저 대역 레인징 신호는 마스터의 FPGA(150), 블록들(155 내지 180)(도 2B 참조)에 의해 디지털 포맷으로 생성된다. 그것은 각각 상이한 주파수의 코사인 또는 사인 파들의 다수의 주기들을 포함하는, 두 개의 주파수 구성요소들로 구성된다. 초기 t=0에서, 마스터 디바이스(도 3b)에서의 FPGA(150)는 디지털 기저-대역 레인징 신호를 I/Q DAC들(120, 125)을 통해 그것의 상향-변환기(50)로 출력한다. FPGA(150)는 F1 주파수로 시작되고, 시간(T1) 후, T2의 시간 지속 기간을 위해 F2 주파수를 생성하기 시작한다.
수정 발진기의 주파수는 20 MHz와 상이할 수 있기 때문에, FPGA에 의해 생성된 실제 주파수들은 F1γM 및 F2γM일 것이다. 또한, 시간(T1)은 T1βM이고 T2는 T2βM일 것이다. IT는 또한 T1, T2, F1, F2가 F1γM*T1βM=F1T1이고, F2γM*T2βM=F2T2이도록 하기 위한 것이라고 가정되고, 여기에서 F1T1 및 F2T2 모두는 정수들이다. 이것은 F1 및 F2의 초기 위상들이 0과 같음을 의미한다.
모든 주파수들이 시스템 수정 발진기(20) 클록들로부터 생성되기 때문에, 마스터의 기저-대역 I/Q DAC(들)(120, 125) 출력들은 다음과 같다:
Figure pct00025
이고, 여기에서
Figure pct00026
및
Figure pct00027
는 상수 계수들이다. 유사하게, 주파수 합성기(25)(믹서들(50, 85)을 위한 LO 신호들)로부터의 출력 주파수들(TX_LO, RX_LO)은 상수 계수들을 통해 표현될 수 있다. 이들 상수 계수들은 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM)에 대해 동일하고, 차이는 각각의 디바이스의 시스템 수정 발진기(20) 클록 주파수에 있다.
마스터(M) 및 트랜스폰더(AM)는 반-이중 모드에서 동작한다. 마스터의 RF 프론트-엔드는 직교 상향-변환기(즉, 믹서)(50)를 이용하여, 다중-경로 저감 프로세서에 의해 생성된, 기저-대역 레인징 신호를 상향-변환하고 이러한 상향-변환된 신호를 송신한다. 기저-대역 신호가 송신된 후, 마스터는 RF 프론트-엔드 TX/RX 스위치(15)를 이용하여 TX에서 RX 모드로 스위칭한다. 트랜스폰더는 수신하고 그것의 RF 프론트-엔드 믹서(85)(제 1 IF를 생성하는) 및 ADC(140)(제 2 IF를 생성하는)를 이용하여 수신된 신호를 다시 하향-변환한다.
그 후, 이러한 제 2 IF 신호는 디지털 필터들(190)을 이용하여 트랜스폰더 RF 백-엔드 프로세서에서 디지털 필터링되고 RF 백-엔드 직교 믹서(200), 디지털 I/Q 필터들(210, 230), 디지털 직교 발진기(220) 및 합산기(270)를 이용하여 기저-대역 레인징 신호로 추가로 하향-변환된다. 이러한 기저-대역 레인징 신호는 램 데이터 버스 제어기(195) 및 제어 로직(180)을 이용하여 트랜스폰더의 메모리(170)에 저장된다.
그 뒤에, 트랜스폰더는 RF 프론트-엔드 스위치(15)를 이용하여 RX에서 TX 모드로 스위칭하고, 특정 지연(tRTX) 후, 저장된 기저-대역 신호를 재-송신하기 시작한다. 지연은 AM(트랜스폰더) 시스템 클록에서 측정된다는 것을 주의하자. 따라서,
Figure pct00028
. 마스터는 트랜스폰더 송신을 수신하고 그것의 RF 백-엔드 직교 믹서(200), 디지털 I 및 Q 필터들(210, 230), 디지털 직교 발진기(220)(도 3 참조)를 이용하여 수신된 신호를 다시 기저-대역 신호로 하향-변환한다.
그 후, 마스터는 다중-경로 저감 프로세서 아크탄젠트 블록(250) 및 위상 비교 블록(255)을 이용하여 수신된(즉, 복원된) 기저-대역 신호에서의 F1 및 F2 사이에서의 위상 차를 산출한다. 진폭 값들은 RF 백-엔드 RSSI 블록(240)으로부터 도출된다.
추정 정확도를 개선하기 위해, 블록(240)으로부터의 진폭 추정치들 및 블록(255)으로부터의 위상 차 추정치들의 SNR을 개선하는 것이 항상 바람직하다. 바람직한 실시예에서, 다중-경로 저감 프로세서는 레인징 신호 주파수 구성요소 지속 기간(Tf)에 걸쳐 많은 시간 인스턴스들에 대한 진폭 및 위상 차 추정치들을 산출한다. 이들 값들은, 평균화될 때, SNR을 개선한다. SNR 개선은
Figure pct00029
에 비례하는 순서일 수 있으며, 여기에서 N은 진폭 및 위상 차 값들이 취해질 때(즉, 결정될 때) 인스턴스들의 수이다.
SNR 개선에 대한 또 다른 방식은 시간 기간에 걸쳐 매칭 필터 기술들을 적용함으로써 진폭 및 위상 차 값들을 결정하는 것이다. 그러나, 또 다른 방식은 I/Q 형태로 원래(즉, 마스터/판독기에 의해 전송된) 기저-대역 레인징 신호 주파수 구성요소들에 대하여 기간(T≤Tf)에 걸쳐 그것들을 샘플링하고 적분함으로써 수신된(즉, 반복된) 기저 대역 레인징 신호 주파수 구성요소들의 위상 및 진폭을 추정하는 것일 것이다. 적분은 I/Q 형태로 진폭 및 위상의 다수의 인스턴스들의 평균화의 결과를 가진다. 그 후, 위상 및 진폭 값들은 I/Q 포맷으로부터
Figure pct00030
및
Figure pct00031
포맷으로 변환될 수 있다.
t=0에서, 마스터의 다중-경로 프로세서 제어 하에서, 마스터 기저-대역 프로세서(FPGA(150)에서 둘 모두)는 기저-대역 레인징 시퀀스를 시작한다고 가정하자.
Figure pct00032
,
여기에서 Tf≥T1βM.
마스터의 DAC(들)(120, 125) 출력들에서의 위상은 다음과 같다:
Figure pct00033
DAC들(120, 125)은 시스템 클록에 의존하지 않는 내부 전파 지연(
Figure pct00034
)을 가진다는 것을 주의하자.
유사하게, 송신기 회로 구성요소들(15, 30, 40, 및 50)은 시스템 클록에 의존하지 않는 부가적인 지연(
Figure pct00035
)을 도입할 것이다.
결과적으로, 마스터에 의해 송신된 RF 신호의 위상은 다음과 같이 산출될 수 있다:
Figure pct00036
마스터(M)로부터의 RF 신호는 마스터 및 태그 사이에서의 다중-경로 현상들의 함수인 위상 시프트(
Figure pct00037
)를 경험한다.
Figure pct00038
값들은 송신 주파수들, 예로서, F1, F2에 의존한다. 트랜스폰더(AM) 수신기들은 수신기의 RF 부분의 제한된(즉, 좁은) 대역폭 때문에 각각의 경로를 분해할 수 없다. 따라서, 특정 시간, 예를 들면, 1 마이크로초(전파의 ~300미터들과 같은) 후, 모든 반사된 신호들이 수신기 안테나에 도착할 때, 다음의 공식들이 적용된다:
Figure pct00039
제 1 하향 변환기, 요소(85), 출력, 예로서 제 1 IF에서의 AM(트랜스폰더) 수신기에서, 신호의 위상은 다음과 같다:
Figure pct00040
수신기 RF 섹션(요소들(15, 60 내지 85)에서의 전파 지연(
Figure pct00041
)은 시스템 클록에 의존하지 않는다는 것을 주의하자. RF 프론트-엔드 필터들 및 증폭기들(요소들(95 내지 110, 125))을 통과한 후, 제 1 IF 신호는 RF 백-엔드 ADC(140)에 의해 샘플링된다. ADC(140)는 입력 신호(예로서, 제 1 IF)를 언더샘플링한다고 가정된다. 따라서, ADC는 또한 제 2 IF를 생성하는 하향-변환기와 같이 동작한다. 제 1 IF 필터들, 증폭기들 및 ADC는 전파 지연 시간을 부가한다. ADC 출력(제 2 IF)에서:
Figure pct00042
FPGA(150)에서, 제 2 IF 신호(ADC 출력으로부터)는 RF 백-엔드 디지털 필터들(190)에 의해 필터링되고 제 3 하향-변환기(즉, 직교 믹서(200), 디지털 필터들(230, 210) 및 디지털 직교 발진기(220))에 의해 기저-대역 레인징 신호로 추가로 하향-변환되고, 합산기(270)에서 합산되고 메모리(170)에 저장된다. 제 3 하향-변환기 출력(즉, 직교 믹서)에서:
Figure pct00043
FIR 섹션(190)에서 전파 지연(
Figure pct00044
)은 시스템 클록에 의존하지 않는다는 것을 주의하자.
RX->TX 지연 후, 마스터(M)로부터의 저장된(메모리(170)에) 기저-대역 레인징 신호가 재송신된다. RX->TX 지연(
Figure pct00045
)임을 주의하자.
Figure pct00046
트랜스폰더로부터의 신호가 마스터(M)의 수신기 안테나에 도달한 시간에 의해, 트랜스폰더(AM)로부터의 RF 신호는 트랜스폰더로부터의 신호는 다중-경로의 함수인 또 다른 위상 시프트(
Figure pct00047
)를 경험한다. 상기 논의된 바와 같이, 이러한 위상 시프트는 모든 반사된 신호들이 마스터의 수신기 안테나에 도착할 때 특정 시간 기간 후 일어난다:
Figure pct00048
마스터 수신기에서, 트랜스폰더로부터의 신호는 트랜스폰더 수신기에서처럼 동일한 하향-변환 프로세스를 겪는다. 결과는 마스터에 의해 원래 전송된 복원된 기저-대역 레인징 신호이다.
제 1 주파수 구성요소(F1)를 위해:
Figure pct00049
제 2 주파수 구성요소(F2)를 위해:
Figure pct00050
치환들:
Figure pct00051
여기에서 TD _M- AM은 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 회로를 통한 전파 지연이다.
Figure pct00052
Figure pct00053
는 시간(t)=0에서, ADC(들)를(을) 포함하는 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 주파수 믹서들로부터의 LO 위상 시프트이다.
또한:
Figure pct00054
제 1 주파수 구성요소(F1):
Figure pct00055
계속해서 제 1 주파수 구성요소(F1):
Figure pct00056
제 2 주파수 구성요소(F2):
Figure pct00057
계속해서, 제 2 주파수 구성요소(F2):
Figure pct00058
추가 치환:
Figure pct00059
여기에서 α는 상수이다.
그 후 최종 위상 식들은:
Figure pct00060
(5)
식 (5)로부터:
Figure pct00061
여기에서, i=1, 2, 3, 4 .......; 및
Figure pct00062
는
Figure pct00063
와 동일하다.
예를 들면, 시간 인스턴스들(t1, t2)에서의 차이(
Figure pct00064
)는:
Figure pct00065
Figure pct00066
차를 찾기 위해, 우리는 TD _M- AM을 알 필요가 있다:
Figure pct00067
,
여기에서 TLB _M 및 TLB _ AM은 루프-백 모드에 디바이스들을 위치시킴으로써 측정되는 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) TX 및 RX 회로들을 통한 전파 지연들이다. 마스터 및 트랜스폰더 디바이스들은 자동으로 TLB _M 및 TLB _ AM을 측정할 수 있으며, 우리가 또한 tRTX 값을 알고 있다는 것을 주의하자.
상기 공식들 및 tRTX 값으로부터, TD _M- AM이 결정될 수 있으며, 결과적으로 주어진 t1, 및 t2에 대해,
Figure pct00068
값이 다음과 같이 발견될 수 있다:
Figure pct00069
Figure pct00070
Figure pct00071
(6)
또는, βM=βAM=1임을 가정하면:
Figure pct00072
(6A)
식 (6)으로부터, 동작 주파수(들)에서, 레이징 신호(들) 복소 진폭 값들은 리턴된 기저-대역 레인징 신호를 프로세싱하는 것으로부터 발견될 수 있다고 결론지어질 수 있다.
초기 위상 값(
Figure pct00073
)은 부분 공간 알고리즘들이 일정한 위상 오프셋에 민감하지 않기 때문에 0과 같은 것으로 가정될 수 있다. 필요하다면,
Figure pct00074
값(위상 초기 값)은 여기에 전체적으로 참조로서 통합된, 공동-계류 중인 출원 번호 제11/670,595호에 설명된 바와 같이 협-대역폭 레인징 신호 방법을 이용하여 TOA(도착 시간)을 결정함으로써 발견될 수 있다. 이러한 방법은 레인징 신호 왕복 지연을 추정하고, 이것은
Figure pct00075
와 같으며 상기
Figure pct00076
값은 다음의 식으로부터 발견될 수 있다.
Figure pct00077
또는:
Figure pct00078
바람직한 실시예에서, 리턴된 기저-대역 레인징 신호 위상 값들(
Figure pct00079
)은 다중-경로 프로세서의 아크탄젠트 블록(250)에 의해 산출된다. SNR을 개선하기 위해, 다중-경로 저감 프로세서 위상 비교 블록(255)은 식(6A)을 이용하여 많은 인스턴스들(n(n=2, 3, 4 .............))에 대해
Figure pct00080
을 산출하고, 그 후 SNR을 개선하기 위해 그것들의 평균을 낸다.
Figure pct00081
임을 주의하자.
식들(5, 6)로부터, 복원된(즉, 수신된) 기저-대역 레인징 신호가 마스터에 의해 전송되는 원래의 기저-대역 신호와 동일한 주파수를 가진다는 것이 명백해진다. 따라서, 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 시스템 클록들은 상이할 수 있다는 사실에도 불구하고 주파수 변환이 없다. 기저-대역 신호는 여러 개의 주파수 구성요소들로 구성되기 때문에, 각각의 구성 요소는 사인 곡선의 다수의 주기들로 구성되고, 대응하는 원래의(즉, 마스터에 의해 전송된) 기저-대역 신호 개개의 주파수 구성요소를 갖고 수신된 기저-대역 신호 개개의 구성요소 주파수를 샘플링하고 기간(T≤Tf)에 걸쳐 결과적인 신호를 적분함으로써 수신된 레인징 신호의 위상 및 진폭을 추정하는 것이 또한 가능하다.
이러한 동작은 I/Q 포맷으로 수신된 레인징 신호의 복소 진폭 값들(
Figure pct00082
)을 생성한다. 마스터에 의해 전송되는 각각의 기저-대역 신호 개개의 주파수 구성요소는 TD _M- AM만큼 시간이 시프트되어야 한다는 것을 주의하자. 적분 동작은 진폭 및 위상의 다수의 인스턴스들의 평균을 내는 효과를 생성한다(예로서, SNR을 증가시키는). 위상 및 진폭 값들은 I/Q 포맷으로부터
Figure pct00083
및
Figure pct00084
포맷으로 변환될 수 있다는 것을 주의하자.
T≤Tf의 기간에 걸쳐 샘플링, 적분 및 I/Q 포맷으로부터
Figure pct00085
및
Figure pct00086
포맷으로의 후속 변환의 이러한 방법은 도 3c에서의 위상 비교 블록에서 구현될 수 있다. 따라서, 블록의 255 설계 및 구현에 의존하여, 식(5)에 기초한 바람직한 실시예의 방법, 또는 이 섹션에 설명된 대안적인 방법이 이용될 수 있다.
레인징 신호 대역폭이 좁지만, 주파수 차이(fn-f1)는 예를 들면, 약 수 메가헤르츠로 비교적 클 수 있다. 결과적으로, 수신기의 대역폭은 f1:fn 레인징 신호 주파수들 구성요소들 모두를 전달하기에 충분히 넓게 유지되어야 한다. 이러한 넓은 수신기 대역폭은 SNR에 영향을 준다. 수신기 유효 대역폭을 감소시키고 SNR을 개선하기 위해, 수신된 레인징 신호 기저-대역 주파수 구성요소들은 수신된 기저-대역 레인징 신호의 각각의 개개의 주파수 구성요소를 위해 튜닝된 디지털 협 대역폭 필터들에 의해 FPGA(150)에서의 RF 백-엔드 프로세서에 의해 필터링될 수 있다. 그러나, 이러한 다수의 디지털 필터들(필터들의 수는 개개의 주파수 구성요소들의 수(n)와 같다)은 FPGA 소스들에 부가적인 부담을 주며, 그것의 비용, 크기, 및 전력 소비를 증가시킨다.
바람직한 실시예에서, 단지 두 개의 협 대역폭 디지털 필터들만이 이용된다: 하나의 필터는 f1 주파수 구성요소를 위해 항상 동조되고 다른 필터는 모든 다른 주파수들 구성요소들: f2:fn을 위해 동조될 수 있다. 레인징 신호의 다수의 인스턴스들이 각각의 마스터에 의해 전송된다. 각각의 인스턴스는 단지 두 개의 주파수들로 구성된다: f1:f2; f1:f3 ....; f1:fi ....; f1:fn. 유사한 전략들이 또한 가능하다.
주파수 합성기들을 조정함으로써, 예를 들면, 상기 기저-대역 레인징 신호 구성요소들을 KSYN을 변경함으로써 주파수 구성요소들의 나머지를 생성하는 단지 두 개(또는 심지어 하나)로 유지하는 것이 또한 전체적으로 가능하다는 것을 주의하자. 상향-변환기들 및 하향-변환기들 믹서들을 위한 LO 신호들이 직접 디지털 합성(Direct Digital Synthesis; DDS) 기술을 이용하여 생성되는 것이 바람직하다. 고 VHF 대역 주파수들을 위해, 이것은 트랜시버/FPGA 하드웨어 상에 바람직하지 않은 부담을 제공할 수 있다. 그러나, 하위 주파수들을 위해, 이것은 유용한 방식일 수 있다. 아날로그 주파수 합성기들이 또한 이용될 수 있지만, 주파수가 변경된 후 결정하기에 부가적인 시간이 걸릴 수 있다. 또한, 아날로그 합성기들의 경우에, 동일한 주파수에서 두 개의 측정들이 아날로그 합성기의 주파수를 변경한 후 생길 수 있는 위상 오프셋을 소거하기 위해 이루어져야 할 것이다.
상기 식에서 이용되는 실제 TD _M- AM이 양쪽 모두에서 측정된다: 마스터(M) 및 트랜스폰더(AM) 시스템 클록들, 예로서 TLB _ AM 및 tRTX가 트랜스폰더(AM) 클록들에서 카운트되고 TLB _M은 마스터(M) 클록에서 카운트된다. 그러나,
Figure pct00087
이 양쪽 모두에서 산출된다: TLB _ AM 및 tRTX는 마스터(M) 클록에서 측정된다(카운트된다). 이것은 에러를 도입한다:
Figure pct00088
(7)
위상 추정 에러(7)는 정확도에 영향을 준다. 그러므로, 이러한 에러를 최소화는 것이 필요하다. βM=βAM이면, 다시 말해서, 모든 마스터(들) 및 트랜스폰더(태그들) 시스템 클록들이 동기화되면, tRTX 시간으로부터의 기여는 제거된다.
바람직한 실시예에서, 마스터 및 트랜스폰더 유닛들(디바이스들)은 디바이스들 중 임의의 것과 클록들을 동기화할 수 있다. 예를 들면, 마스터 디바이스는 기준으로서 작용할 수 있다. 클록 동기화는 원격 제어 통신 채널을 이용함으로써 성취되고, 그에 의해 FPGA 150 제어 하에서, 온도 보상 수정 발진기(TCXO)(20)의 주파수가 조정된다. 주파수 차이는 선택된 트랜스폰더 디바이스가 캐리어 신호를 송신하는 동안 마스터 디바이스의 합산기(270)의 출력에서 측정된다.
그 후, 마스터는 TCXO 주파수를 증가/감소시키기 위해 명령를 트랜스폰더로 전송한다. 이러한 절차는 합산기(270) 출력에서 주파수를 최소화함으로써 보다 큰 정확도를 달성하기 위해 여러 번 반복될 수 있다. 실제 경우에, 합산기(270) 출력에서의 주파수는 0과 같아야 한다는 것을 주의하자. 대안적인 방법은 주파수 차이를 측정하고 트랜스폰더의 TCXO 주파수를 조정하지 않고 추정된 위상의 정정을 하는 것이다.
βM-βAM이 상당히 감소될 수 있지만, βM≠1일 때 위상 추정 에러가 있다. 이러한 경우에, 에러의 마진은 기준 디바이스(보통 마스터(M)) 클록 생성기의 장기 안정성에 의존한다. 또한, 클록 동기화의 프로세스는 특히, 실제로 이용되는 다수의 유닛들을 갖고, 상당한 양의 시간을 소요할 수 있다. 동기화 프로세스 동안, 추적-위치 찾기 시스템은 부분적으로 또는 완전히 동작 불능이 되고, 이것은 시스템 준비성 및 성능에 부정적인 영향을 미친다. 이러한 경우에, 트랜스폰더의 TCXO 주파수 조정을 요구하지 않는 상기 언급된 방법이 바람직하다.
상업적으로 이용가능한(규격품으로) TCXO 구성요소들은 높은 정도의 정확도 및 안정성을 가진다. 구체적으로, GPS 상업적 애플리케이션들을 위한 TCXO 구성요소들은 매우 정확하다. 이들 디바이스들을 갖고, 위치 찾기 정확도에 대한 위상 에러 영향은 주파수 클록 동기화에 대한 요구 없이 1미터보다 작을 수 있다.
협 대역폭 레인징 신호 다중-경로 저감 프로세서가 리턴된 협 대역폭 레인징 신호 복소 진폭(
Figure pct00089
)을 획득한 후, 추가 프로세싱(즉, 초-분해능 알고리즘들의 실행)이 소프트웨어-기반 구성요소에서 구현되고, 이것은 다중-경로 저감 프로세서의 일부이다. 이러한 소프트웨어 구성요소는 FPGA(150)(도시되지 않음)에 내장되는 마스터(판독기) 호스트 컴퓨터 CPU 및/또는 마이크로프로세서에서 구현될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 다중-경로 저감 알고리즘(들) 소프트웨어 구성요소는 마스터 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 실행된다.
초-분해능 알고리즘(들)은 (2π×τK) "주파수들"의 추정치, 예로서, τK 값들을 생성한다. 최종 단계에서, 다중-경로 저감 프로세서는 최소 값(즉, DLOS 지연 시간)을 갖고 τ을 선택한다.
레인징 신호 협 대역폭 요건들이 다소 관대한 특정 경우들에서, DLOS 경로는 연속(시간적으로) 처프를 이용함으로써 MP 경로들로부터 분리될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 이러한 연속 처프는 선형 주파수 변조(LFM)이다. 그러나, 다른 처프 파형들이 또한 이용될 수 있다.
다중-경로 저감 프로세서 제어 하에서, B의 대역폭 및 T의 지속 기간을 가진 처프가 송신된다고 가정하자. 이것은 초당
Figure pct00090
라디안들의 처프 레이트를 제공한다. 다수의 처프들이 송신되고 다시 수신된다. 처프들 신호들은 동일한 위상에서 시작된 각각의 처프를 갖고 디지털로 생성된다는 것을 주의하자.
다중-경로 프로세서에서, 각각의 수신된 단일 처프는 리턴된 처프가 관심 면적의 중간으로부터 오도록 정렬된다.
처프 파형 식은:
Figure pct00091
, 여기에서 ω0은 0<t<T에 대한 초기 주파수이다.
단일 지연 왕복(τ), 예를 들면, 무 다중-경로에 대해, 리턴된 신호(처프)는 s(t-τ)이다.
다중-경로 저감 프로세서는 그 후 원래 송신된 처프와의 복소 켤레 믹스를 수행함으로써 s(t-τ)를 "디램핑(deramping)"한다. 결과적인 신호는 복소 사인파이다:
Figure pct00092
(8)
여기에서
Figure pct00093
은 진폭이고 2βτ은 주파수 및 0≤t≤T이다. 마지막 항은 위상이고 그것은 무시해도 될 정도임을 주의하자.
다중-경로의 경우에, 복합 디램핑된 신호는 다수의 복소 사인파들로 이루어진다:
Figure pct00094
(9)
여기에서 L은 DLOS 경로 및 0≤t≤T를 포함하는, 레인징 신호 경로들의 수이다.
다수이 처프들이 송신되고 프로세싱된다. 각각의 처프는 상술된 바와 같이 개별적으로 처리/프로세싱된다. 그 후, 다중-경로 저감 프로세서는 개개의 처프들 프로세싱의 결과들을 어셈블리한다:
Figure pct00095
(10)
여기에서 N은 처프들의 수이고,
Figure pct00096
는 두 개의 연속적인 처프들 사이에서의 데드 타임 구역이고; 2βτk는 인공 지연 "주파수들"이다. 다시, 가장 관심 있는 것은 최저 "주파수"이고, 이것은 DLOS 경로 지연에 대응한다.
식(10)에서,
Figure pct00097
은 가끔 복소 사인파들의 합의 N개의 샘플들로서 여겨질 수 있다:
Figure pct00098
따라서, 샘플들의 수는 N의 곱일 수 있으며, 예로서, αN;α=1, 2,.... .
식(10)으로부터, 다중-경로 저감 프로세서는 추가 프로세싱(즉, 초-분해능 알고리즘들의 실행)에 이용되는 시간 도메인에서의 αN 복소 진폭 샘플들을 생성한다. 이러한 추가 프로세싱은 소프트웨어 구성요소에서 구현되고, 이것은 다중-경로 저감 프로세서의 일 부분이다. 이러한 소프트웨어 구성요소는 마스터(판독기) 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 및/또는 FPGA(150)(도시되지 않음)에 내장되는 마이크로프로세서에 의해, 또는 둘 모두에 의해 실행될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 다중-경로 저감 알고리즘(들) 소프트웨어는 마스터 호스트 컴퓨터 CPU에 의해 실행된다.
초-분해능 알고리즘(들)은 2βτk "주파수들"의 추정치, 예로서 τK 값들을 생성한다. 최종 단계에서, 다중-경로 저감 프로세서는 최소 값을 가진 τ, 즉 DLOS 지연 시간을 선택한다.
"임계 기술"로서 불리우는, 특수 프로세싱 방법에 대한 설명이 주어질 것이고, 이것은 초-분해능 알고리즘들에 대한 대안으로서 작용할 수 있다. 다시 말해서, 그것은 인공적으로 생성된 합성 보다 넓은 대역폭 레인징 신호를 이용하여 다른 MP 경로들로부터 DLOS 경로를 구별할 때 신뢰성 및 정확도를 강화하기 위해 이용된다.
도 1 및 도 1a에 도시된 주파수 도메인 기저-대역 레인징 신호는 시간 도메인 기저-대역 신호(s(t))로 변환될 수 있다:
Figure pct00099
(11)
s(t)는 주기(1/△t)를 갖고 주기적이고, 임의의 정수(k)에 대해, 신호의 피크 값인 s(k/△t)=2N+1임이 쉽게 증명된다. 도 1 및 도 1a에서 n=N이다.
도 4는 N=11 및 △f=250 kHz인 경우에 대한 s(t)의 두 개의 주기들을 도시한다. 신호는 1/△f=4 마이크로초들에 의해 분리된 높이(2N+1=23)의 펄스들의 시퀀스로서 나타난다. 펄스들 사이에 가변하는 진폭 및 2N 제로들을 가진 사인 파형이 있다. 신호의 광 대역폭은 큰 펄스의 협소함으로부터 기인할 수 있다. 또한 대역폭이 제로 주파수를 N△f=2.75 MHz로 확장하는 것이 이해될 수 있다.
바람직한 실시예에서 이용되는 임계 방법의 기본적인 사상은 다른 MP 경로들로부터 DLOS 경로를 구별할 때 인공적으로 생성된 합성 와이더 대역폭 레인징 신뢰성 및 정확도를 강화하는 것이다. 상기 임계 방법은 광대역 펄스의 리딩 에지의 시작이 수신기에 도착할 때 검출한다. 송신기 및 수신기에서의 필터링 때문에, 리딩 에지는 순시적으로 상승하지 않지만, 평활하게 증가하는 기울기를 갖고 잡음 밖에서 상승한다. 리딩 에지의 TOA는 리딩 에지가 미리 결정된 임계치(T)를 교차할 때를 검출함으로써 측정된다.
작은 임계치는 그것이 보다 빨리 교차되고 펄스의 실제 시작 및 임계치 교차 사이에서의 에러 지연(τ)이 작기 때문에 바람직하다. 따라서, 다중 경로로 인해 도착하는 임의의 펄스 사본은 사본의 시작이 τ보다 큰 지연을 가진다면 효과를 얻지 못한다. 그러나, 잡음의 존재는 임계치(T)가 얼마나 작을 수 있는지에 대한 제한을 둔다. 지연(τ)을 감소시키기 위한 하나의 방식은 펄스 자체 대신에 수신된 펄스의 도함수를 이용하는 것이고, 이는 도함수가 보다 빠르게 상승하기 때문이다. 2차 도함수는 훨씬 더 빠른 상승을 가진다. 고차 도함수들이 이용될 수 있지만, 실제로 그것들은 잡음 레벨을 허용가능하지 않은 값으로 올릴 수 있으며, 따라서 임계의 2차 도함수가 이용된다.
도 4에 묘사된 2.75 MHz 광 신호는 상당히 넓은 대역폭이지만, 그것은 상기 언급된 방법에 의해 범위를 측정하기에 적합하지 않다. 상기 방법은 각각 제로-신호 프리커서를 가진 송신된 펄스들을 요구한다. 그러나, 펄스들 사이에서의 사인 파형이 근본적으로 상쇄되지 않도록 신호를 변경함으로써 상기 목적을 달성하는 것이 가능하다. 바람직한 실시예에서, 큰 펄스들 사이에서의 선택된 간격 상에서 신호를 엄밀히 근사하는 파형을 구성하고, 그 후 그것을 원래 신호로부터 감산함으로써 행해진다.
기술은 도 1에서의 신호에 적용함으로써 예시될 수 있다. 파형 상에 도시된 두 개의 검은 점들은 제 1의 두 개의 펄스들 사이에서 중심에 있는 간격(I)의 엔드포인트들이다. 최상의 결과들을 제공하기 위해 실험적으로 결정되는, 간격(I)의 좌측 및 우측 엔드포인트들은 각각 다음에 있다:
Figure pct00100
(12)
근본적으로 이러한 간격 상에서 신호(s(t))를 상쇄하지만, 간격 밖에서 많은 손해를 야기하지 않는 함수(g(t))를 생성하려는 시도가 수행된다. 표현(11)은 s(t)가 1/sinπ△ft에 의해 변조된 사인파(sinπ(2N+1)△ft)임을 표시하기 때문에, 먼저 간격(I) 상에서 1/sinπ△ft를 엄밀히 근사하는 함수(h(t))가 발견되고, 그 후 적(product)으로서 g(t)를 형성한다:
Figure pct00101
(13)
h(t)는 다음의 합에 의해 생성된다:
Figure pct00102
(14)
여기에서,
Figure pct00103
(14)
및 계수(αk)는 간격(I)에 걸쳐 최소-제곱 에러를 최소화하기 위해 선택된다
Figure pct00104
(16)
해결책은 αk에 대하여 J의 편미분들을 취하고 그것들을 0과 같게 설정함으로써 쉽게 획득된다. 결과는,
Figure pct00105
(17)
αk에 대하여 해결될 수 있는 M+1 식들의 선형 시스템이고, 여기에서
Figure pct00106
(18)
그 후,
Figure pct00107
(19)
(12)에 의해 주어진 함수들(φk(t))의 규정을 이용하여,
Figure pct00108
(20)
g(t)는 함수(r(t))를 얻기 위해 s(t)로부터 감산되고, 이것은 근본적으로 간격(I) 상에서 s(t)를 소거해야 한다. 부록에 표시된 바와 같이, 식(20)에서의 합산을 위해 상한(M)에 대한 적절한 선택은 M=2N+1이다. 부록으로부터 이러한 값 및 결과들을 이용하여,
Figure pct00109
(21)
여기에서
Figure pct00110
(22)
식(17)으로부터, 2N+3 주파수들의 총합(제로-주파수 DC 항을 포함하여)은 원하는 신호(r(t))를 얻기 위해 요구된다는 것이 이해된다. 도 5는 도 1에 도시된 원래 신호(s(t))에 대한 결과적인 신호(r(t))를 도시하고, 여기에서 N=11이다. 이러한 경우에, r(t)의 구성은 25개의 캐리어들(DC 항(b0)을 포함하여)을 요구한다.
상기 구성된 바와 같이 r(t)의 중요한 특성은 다음과 같다:
1. (14)로부터 보여지는 바와 같이, 최저 주파수는 0 Hz이고 최고 주파수는 (2N+1)△f Hz이다. 따라서, 총 대역폭은 (2N+1)△f Hz이다.
2. 모든 캐리어들은, 주파수(
Figure pct00111
)에 위치된 사인 함수인 하나의 캐리어를 제외하고, △f 이격된 코사인 함수들(DC를 포함한)이다.
3. 원래 신호(s(t))는 기간(1/△f)을 갖지만, r(t)는 기간(2/△f)을 가진다. s(t)의 전체 기간인, r(t)의 각각의 기간의 제 1 절반은 신호의 소거 부분을 포함하고, r(t)의 제 2 절반-기간은 큰 발진 세그먼트이다. 따라서, 프리커서의 소거는 단지 s(t)의 모든 다른 기간에만 발생한다.
이것은 소거 함수(g(t))가 실제로 s(t)의 모든 다른 기간에서 s(t)를 강화화기 때문에 발생한다. 이유는 g(t)가 s(t)의 모든 피크에서 그것의 극성을 역전시키는 반면, s(t)는 그렇지 않기 때문이다. s(t)의 모든 기간을 이루는 방법은 이하에 설명되는 바와 같이 3 dB만큼 프로세싱 이득을 증가시키기 위해 소거 부분을 포함한다.
4. s(t)의 소거 부분의 길이는 1/△f의 약 80 내지 90%이다. 그러므로, △f는 이러한 길이를 다중-경로로 인해 r(t)의 이전 비-제로 부분들로부터 임의의 잔여 신호를 제거하기에 충분히 길게 만들기 위해 충분히 작을 필요가 있다.
5. r(t)의 각각의 제로 부분에 바로 이어서 발진 부분의 제 1 사이클이 있다. 바람직한 실시예에서, 상술된 바와 같은 TOA 측정 방법에서, 이러한 사이클의 제 1 절반, 구체적으로 상승의 초기는 TOA를 측정하기 위해 이용된다. 이러한 제 1 절반-사이클의 피크 값(메인 피크로서 불리울)은 대략 동일한 시간 포인트에 위치된 s(t)의 대응하는 피크보다 다소 더 크다는 것을 주의하는 것은 흥미롭다. 제 1 절반-사이클의 폭은 N△f에 대략 반비례한다.
6. 대량의 프로세싱 이득이 다음에 의해 달성될 수 있다:
(a) r(t)는 주기(2/△f)를 갖고 주기적이기 때문에, 신호(r(t))의 반복들을 이용한다. 또한, 프로세싱 이득의 부가적인 3 dB는 나중에 설명될 방법에 의해 가능하다.
(b) 협대역 필터링. 2N+3 캐리어들의 각각은 협대역 신호이기 때문에, 신호의 점유된 대역폭은 주파수들의 전체 할당된 대역에 걸쳐 확산되는 광대역 신호의 것보다 훨씬 더 작다.
도 5에 도시된 신호(r(t))에 대해, 여기서 N=11이고 △f=250 kHz이고, s(t)의 소거 부분의 길이는 약 3.7 마이크로초들 또는 1,110 미터들이다. 이것은 다중-경로로 인해 r(t)의 이전의 비-제로 부분들로부터 임의의 잔여 신호를 제거하기에 너무 많다. 메인 피크는 대략 35의 값을 가지며, 프리커서에서의 최고 규모(즉, 소거) 영역은 약 0.02이고, 이것은 메인 피크보다 65 dB 아래이다. 이것은 상기 설명된 바와 같이 TOA 측정 임계 기술을 이용하여 양호한 성능을 얻기 위해 바람직하다.
보다 적은 캐리어들의 이용이 도 6에 묘사되고, 이것은 단지 2N+3=9 캐리어들의 총합에 대해, △f=850 kHz, N=3, 및 M=2N+1=7을 이용하여 생성되는 신호를 도시한다. 이러한 경우에, 신호의 기간은 도 5에서의 신호에 비교하여 단지
Figure pct00112
이고, 여기에서 기간은 8 마이크로초들이다. 이 예는 단위 시간당 보다 많은 기간들을 가지므로, 보다 많은 프로세싱 이득이 달성될 수 있다는 것을 예상할 수 있다.
그러나, 보다 적은 캐리어들이 이용되므로, 메인 피크의 진폭은 이전의 약 1/3이고, 이것은 예상된 추가 프로세싱 이득을 소거하려는 경향이 있다. 또한, 제로-길이 프리커서 세그먼트들의 길이는 보다 짧으며, 약 0.8 마이크로초들 또는 240 미터들이다. 이것은 다중-경로로 인해 r(t)의 이전의 비-제로 부분들로부터 임의의 잔여 신호를 제거하기에 충분해야 한다. (2N+1)△f=5.95 MHz의 총 대역폭은 이전과 대략 동일하고, 메인 피크의 절반-사이클의 폭은 또한 대역 동일하다는 것을 주의하자. 보다 적은 캐리어들이 이용되므로, 각각의 캐리어가 수신기에서 협대역 필터링될 때 몇몇 추가 프로세싱 이득이 있어야 한다. 게다가, 프리커서(즉, 소거) 영역에서의 최고 규모는 이제 메인 피크보다 약 75 dB 아래이고, 이전 예로부터 10 dB 개선이 있다.
RF 주파수들에서의 송신: 여기까지, r(t)는 간소화를 위한 기저-대역 신호로서 설명되어왔다. 그러나, 그것은 RF가지 변환되고, 송신되고, 수신되고, 그 후 수신기에서 기저-대역 신호로서 재구성될 수 있다. 예시하기 위해, 인덱스(j)(라디안/초 주파수들은 표시법의 간소화를 위해 이용된다)를 가진 다중-경로 전파 경로들 중 하나를 통해 이동하는 기저-대역 신호(r(t))에서 주파수 구성요소들(ωk) 중 하나에 일어나는 것을 고려하자:
Figure pct00113
(23)
송신기 및 수신기는 주파수 동기화된다고 여기에 가정된다. 파라미터(bk)는 r(t)에 대한 표현(21)에서 제 k 계수이다. 파라미터(τj, φj)는 각각 제 j 전파 경로의 경로 지연 및 위상 시프트(반사기의 유전 특성들로 인해)이다. 파라미터(θ)는 수신기에서 기저-대역으로의 하향-변환에서 발생하는 위상 시프트이다. 함수들의 유사한 시퀀스가 식(21)의 사인 구성요소에 대해 제공될 수 있다.
r(t)에서의 제로-신호 프리커서들이 최대 중요한 전파 지연보다 충분히 더 큰 길이를 갖는 한, 식(20)에서의 최종 기저-대역 신호는 여전히 제로-신호 프리커서들을 가질 것임을 주의하는 것이 중요하다. 물론, 모든 경로들(인덱스(j))에 걸쳐 모든 주파수 구성요소들(인덱스(k))이 조합될 때, 수신기에서의 기저-대역 신호는 모든 위상 시프트들을 포함하는, r(t)의 왜곡된 버전일 것이다.
순차적인 캐리어 송신들 및 신호 재구성이 도 1 및 도 1a에 예시된다. 송신기 및 수신기는 시간 및 주파수 동기화되고, 2N+3 송신 캐리어들이 동시에 송신될 필요가 없다고 가정된다. 일 예로서, 그 기저-대역 표현이 도 1a 및 도 6의 것인 신호의 송신을 고려하자.
도 6에서, N=3이고, 1 밀리초에 대한 9개의 주파수 구성요소들의 각각이 순차적으로 송신된다고 가정하자. 각각의 주파수 송신에 대한 시작 및 종료 시간들이 수신기에 알려지며, 따라서, 그것은 이들 각각의 시간들에서 각각의 주파수 구성요소의 그것의 수신을 순차적으로 시작 및 종료할 수 있다. 신호 전파 시간은 1 밀리초와 비교하여 매우 짧기 때문에(그것은 보통 의도된 애플리케이션에서 수 마이크로초들보다 작을 것이다), 각각의 수신된 주파수 구성요소의 작은 부분은 무시되어야 하고, 수신기는 쉽게 그것을 지울 수 있다.
9개의 주파수 구성요소들을 수신하는 전체 프로세스는 프로세싱 이득을 증가시키기 위해 부가적인 수신의 9 밀리초 블록들로 반복될 수 있다. 1초의 총 수신 시간에서, 프로세싱 이득을 위해 이용가능한 약 111개의 이러한 9-밀리초 블록들이 있을 것이다. 부가적으로, 각각의 블록 내에서,
Figure pct00114
메인 피크들로부터 이용가능한 부가적인 프로세싱 이득이 있을 것이다.
일반적으로, 신호 재구성은 매우 경제적으로 이루어질 수 있으며, 본질적으로 모든 가능한 프로세싱 이득을 허용할 어떤 가치도 없다. 2N+3 수신 주파수들의 각각에 대해:
1. 상기 주파수에 대응하는 저장된 벡터들(페이저들)의 시퀀스를 형성하기 위해 상기 주파수의 각각의 1-밀리초 수신의 위상 및 진폭을 측정한다.
2. 상기 주파수에 대한 저장된 벡터들의 평균을 낸다.
3. 최종적으로, 지속 기간(2/△f)을 가진 기저-대역 신호의 1 주기를 재구성하기 위해 2N+3 주파수들에 대한 2N+3 벡터 평균들을 이용하고, 신호 TOA를 추정하기 위해 상기 재구성을 이용한다.
이러한 방법은 1-밀리초 송신들에 제한되지 않으며, 송신들의 길이는 증가되거나 감소될 수 있다. 그러나, 모든 송신들을 위한 총 시간은 수신기 또는 송신기의 임의의 모션을 정지시키기에 충분히 짧아야 한다.
r(t)의 대안적인 절반-사이클들 상에서의 소거를 획득하는 것: 소거 함수(g(t))의 극성을 간단히 역전시킴으로써, s(t)의 피크들 사이에서의 소거가 가능하고 여기에서 r(t)는 이전에 발진하였다. 그러나, s(t)의 모든 피크들 사이에서의 소거를 획득하기 위해, 함수(g(t)) 및 그것의 극성 역전 버전은 수신기에서 적용되어야 하고 이것은 수신기에서 계수 가중을 수반한다.
수신기에서의 계수 가중: 원한다면, 식(21)에서의 계수들(bk)은 송신기에서 r(t)의 구성을 위해 이용되고 대신에 수신기에서 도입될 수 있다. 이것은 bk가 초기에 대신 최종 단계에 도입된다면 최종 신호가 동일한 식(20)에서 신호들의 시퀀스를 고려함으로써 쉽게 이해된다. 잡음을 무시하면, 값들은 다음과 같다:
Figure pct00115
(24)
송신기는 그 후 동일한 진폭을 갖고 모든 주파수들을 송신할 수 있으며, 이것은 그것의 설계를 간소화한다. 이러한 방법은 또한 각각의 주파수에서 잡음을 가중하고, 그 효과는 고려되어야 한다는 것이 주의되어야 한다. 계수 가중은 많은 이용가능한 메인 피크들의 두 배를 얻기 위해 g(t)의 극성 역전을 실시하기 위해 수신기에서 행해져야 한다는 것이 또한 주의되어야 한다.
채널들에서의 중심 주파수들로의 △f의 스케일링: VHF 또는 하위 주파수들에서 FCC 요건들을 만족시키기 위해, 일정한 채널 공간을 가진 채널화된 송신이 요구될 것이다. VHF 및 하위 주파수들 대역(들)에 대한 경우인, 총 할당된 대역에 비교하여 작은 일정한 채널 간격을 가진 채널화된 송신 대역에서, 필요하다면, △f에 대한 작은 조정들은 모든 송신된 주파수들이 원래 설계 값들로부터 성능을 실질적으로 변경하지 않고 채널 중심들에 있도록 허용한다. 이전 제공된 기저-대역 신호들의 두 개의 예들에서, 모든 주파수 구성요소들은 △f/2의 배수들이고, 따라서 채널 간격이 △f/2를 분할한다면, 최저 RF 송신 주파수는 하나의 채널의 중심에 있을 수 있으며, 모든 다른 주파수들은 채널들의 중심에서 떨어진다.
거리 측정 기능을 수행하는 것 외에 몇몇 라디오 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 찾기 시스템들, 둘 모두에서: 마스터 유닛 및 태그 유닛은 또한 음성, 데이터, 및 제어 통신 기능들을 수행한다. 유사하게, 바람직한 실시예에서, 마스터 유닛 및 태그 둘 모두는 거리 측정 기능 이외에 음성, 데이터, 및 제어 통신 기능들을 수행한다.
바람직한 실시예에 따르면, 레인징 신호(들)는(은)(은) 다중-경로 저감을 포함하는, 광범위한 정교한 신호 프로세싱 기술들의 대상이 된다. 그러나, 이들 기술들은 그것들을 음성, 데이터, 및 제어 신호들에 주지 않을 수 있다. 결과적으로, 제안된 시스템(다른 기존의 시스템들 뿐만 아니라,)의 동작 범위는 거리를 신뢰성 있게 및 정확하게 측정하기 위해 그것의 능력에 의해서가 아닌, 음성 및/또는 데이터 및/또는 제어 통신들 동안 범위 밖에 있음으로써 제한될 수 있다.
다른 라디오 주파수(RF)-기반 식별, 추적 및 위치 찾기 시스템들에서, 거리 측정 기능은 음성, 데이터 및 제어 통신 기능으로부터 분리된다. 이들 시스템들에서, 별개의 RF 트랜시버들이 음성, 데이터 및 제어 통신 기능을 수행하기 위해 이용된다. 이러한 방식의 단점은 시스템 증가된 비용, 복잡도, 크기 등이다.
앞서 언급된 단점들을 회피하기 위해, 바람직한 실시예에서, 협 대역폭 레인징 신호 또는 기저-대역 협 대역폭 레인징 신호 여러 개의 개개의 주파수 구성요소들이 동일한 데이터/제어 신호들을 갖고 및 음성의 경우에 디지털화된 음성 패킷들 데이터를 갖고 변조된다. 수신기에서, 최고 신호 세기를 가진 개개의 주파수 구성요소들은 복조되고 획득된 정보 신뢰도는 "투표(voting)" 또는 정보 중복성을 이용하는 다른 신호 프로세싱 기술들을 수행함으로써 추가로 강화될 수 있다.
이러한 방법은 "널" 현상들을 회피하도록 허용하고, 여기에서 다수의 경로들로부터의 인입 RF 신호들은 DLOS 경로 및 서로 파괴적으로 조합하고, 따라서 수신된 신호 세기를 상당히 감소시키며 그 SNR과 연관된다. 게다가, 이러한 방법은 다수의 경로들로부터의 인입 신호들이 DLOS 경로 및 서로 건설적으로 조합하는 주파수들의 세트를 발견하도록 허용하고, 따라서 수신된 신호 세기를 증가시키며 그것의 SNR과 연관된다.
이전에 언급된 바와 같이, 스펙트럼 추정-기반 초-분해능 알고리즘들은 일반적으로 동일한 모델을 이용한다: 주파수들의 복소 지수들 및 그것들의 복소 진폭들의 선형 조합. 이러한 복소 진폭은 상기 식 3에 의해 제공된다.
모든 스펙트럼 추정-기반 초-분해능 알고리즘들은 다수의 복소 지수들, 즉 다수의 다중 경로 경로들의 선험적 지식을 요구한다. 이러한 다수의 복소 지수들은 모델 크기라 불리우며 식 1 내지 식 3에 도시된 바와 같이, 다중-경로 구성요소들의 수(L)에 의해 결정된다. 그러나, RF 위치-추적 애플리케이션들에 대한 경우인, 경로 지연을 추정할 때, 이러한 정보는 이용가능하지 않다. 이것은 초-분해능 알고리즘들을 통해 스펙트럼 추정 프로세스에 추가의 치수, 즉 모델 크기 추정을 부가한다.
모델 크기 과소평가의 경우에, 주파수 추정의 정확도가 영향을 받으며 모델 크기가 과대평가될 때, 알고리즘은 스퓨리어스, 즉 무-존재, 주파수들을 생성한다는 것이 도시된다(Kei Sakaguchi 등의 ESPRIT 기반 고 분해능 기술들에서의 모델 차수 추정 에러의 영향). AIC(Akaikes 정보 기준), MDL(최소 기술 길이)와 같은 모델 크기 추정의 기존의 방법들은 신호들(복소 지수들) 사이에서의 상관에 높은 민감도를 가진다. 그러나 RF 다중 경로의 경우에, 이것은 항상 그 경우이다. 예를 들면, 전후-방향 평활화 알고리즘들이 적용된 후, 상관의 잔여량이 항상 있을 것이다.
Sakaguchi 논문에서, 과대평가된 모델을 이용하고 이들 신호들 전력(진폭)을 추정하고 그 후 매우 낮은 전력을 갖고 신호들을 거부함으로써 스퓨리어스 주파수들(신호들)로부터 실제 주파수들(신호들)을 구별하는 것이 제안된다. 이러한 방법이 기존의 방법들에 비해 개선이 있을지라도, 그것은 보장되지 않는다. 본 발명자들은 Kei Sakaguchi 등 방법을 구현하고 보다 큰 모델 크기를 갖고 보다 복잡한 경우들에 대한 시뮬레이션들을 구동하였다. 몇몇 경우들에서, 스퓨리어스 신호는 실제 신호들 진폭에 매우 가까운 진폭을 가질 수 있음이 관찰되었다.
모든 스펙트럼 추정-기반 초-분해능 알고리즘들은 인입하는 신호 복소 진폭 데이터를 두 개의 부분-공간들, 즉 잡음 부분-공간 및 신호들 부분-공간으로 분리함으로써 동작한다. 이들 서브-공간들이 적절히 규정된다면(분리된다면), 모델 크기는 신호 부분-공간 크기(치수)와 동일하다.
일 실시예에서, 모델 크기 추정은 "F" 통계를 이용하여 성취된다. 예를 들면, ESPRIT 알고리즘에 대해, 공분산 행렬(전후-방향 상관 평활화를 가진)의 추정치의 단수 값 분해는 오름차순으로 순서화된다. 그 후, 그에 의해 (n+1) 고유값이 제 n 고유값에 의해 분할되는 분할이 이루어진다. 이러한 비는 "F" 랜덤 변수이다. 최악의 경우는 (1,1) 자유도의 "F" 랜덤 변수이다. (1,1) 자유도를 가진 "F" 랜덤 변수에 대한 95% 신뢰 수준은 161이다. 상기 값을 임계치로 설정하는 것은 모델 크기를 결정한다. 잡음 부분 공간에 대해, 고유값들은 잡음 전력의 추정치를 표현한다는 것을 또한 주의한다.
"F" 통계를 고유값들의 비에 적용하는 이러한 방법은 모델 크기를 추정하는 방법보다 더 정확하다. "F" 통계에서의 다른 자유도들이 또한 임계치 산출, 및 결과적으로 모델 크기 추정을 위해 이용될 수 있다는 것이 주의되어야 한다.
그럼에도 불구하고, 몇몇 경우들에서, 둘 이상의 매우 가깝게 이격된(시간적으로) 신호들은 실-세계 측정 불완전들로 인해 하나의 신호로 악화될 수 있다. 결과적으로, 상기 언급된 방법은 신호들의 수, 즉 모델 크기를 과소평가할 것이다. 모델 크기 과소평가는 주파수 추정 정확도를 감소시키기 때문에, 특정 수를 부가함으로써 모델 크기를 증가시키는 것이 현명하다. 이러한 수는 실험적으로 및/또는 시뮬레이션들에 의해 결정될 수 있다. 그러나, 신호들이 가깝게 이격되지 않을 때, 모델 크기는 과대평가될 것이다.
이러한 경우들에서, 스퓨리어스, 즉 무-존재, 주파수들이 나타날 수 있다. 이전에 주지된 바와 같이, 스퓨리어스 신호(들)에 대한 신호 진폭을 이용할 때, 몇몇 경우들에서, 스퓨리어스 신호(들)는(은) 실제 신호(들) 진폭에 매우 가까운 진폭을 갖는 것으로 관측되기 때문에 검출이 항상 동작하지는 않는다. 그러므로, 진폭 식별 이외에, 필터들이 스퓨리어스 주파수들 제거 확률을 개선하기 위해 구현될 수 있다.
초-분해능 알고리즘들에 의해 추정되는 주파수들은 인공 주파수들(식(2))이다. 사실상, 이들 주파수들은 다중 경로 환경의 개개의 경로들 지연들이다. 결과적으로, 음의 주파수들이 없어야 하고 초-분해능 알고리즘에 의해 생성되는 모든 음의 주파수들은 거부될 스퓨리어스 주파수들이다.
더욱이, DLOS 거리 범위는 초-분해능 방법들과 상이한 방법들을 이용하여 측정들 동안 획득된 복소 진폭(
Figure pct00116
) 값들로부터 추정될 수 있다. 이들 방법들은 보다 낮은 정확도를 갖지만, 이러한 방식은, 지연들, 즉 주파수들을 식별하기 위해 이용되는 범위를 확립한다. 예를 들면, 신호 진폭(
Figure pct00117
)이 최대치에 가까운, 즉 널들을 회피하는 △f 간격들에서
Figure pct00118
의 비는,
DLOS 지연 범위를 제공한다. 실제 DLOS 지연은 최대 2배 크거나 작을 수 있기 때문에, 이것은 스퓨리어스 결과들을 거부하도록 돕는 범위는 규정한다.
실시예에서, 레인징 신호는 왕복을 한다. 다시 말해서, 그것은 양쪽 방향들로 이동한다: 마스터/판독기로부터 타겟/슬레이브로 및 타겟/슬레이브로부터 다시 마스터/판독기로.
마스터는 톤:
Figure pct00119
을 송신하고, 여기에서 ω는 동작 대역에서의 동작 주파수이고 α는 톤 신호 진폭이다.
타겟의 수신기에서, 수신된 신호(단-방향)는 다음과 같다:
Figure pct00120
(25)
여기에서: N은 다중 경로 환경에서의 신호 경로들의 수이고; K0 및 τ0은 DLOS 신호의 진폭 및 전파 시간이고;
Figure pct00121
는 양이거나 음일 수 있다.
Figure pct00122
(26)
여기에서
Figure pct00123
은 주파수 도메인에서 단 방향 다중 경로 RF 채널 전달 함수이고; A(ω)≥0이다.
타겟은 수신된 신호를 재송신한다:
Figure pct00124
(27)
마스터 수신기에서, 왕복 신호는:
Figure pct00125
또는
Figure pct00126
(28)
다른 한편으로 식들((26) 및 (28))로부터:
Figure pct00127
(29)
여기에서:
Figure pct00128
는 주파수 도메인에서 왕복 다중 경로 RF 채널 전달 함수이다.
식(29)으로부터, 왕복 다중 경로 채널은 τ0÷τN 이외에
Figure pct00129
표현이 이들 경로들 지연들의 조합들, 예를 들면, τ0+τ1, τ0+τ2 ...., τ1+τ2, τ1+τ3, ...., 등을 포함하기 때문에 단-방향 채널 다중 경로보다 많은 수의 경로들을 가진다.
이들 조합들은 신호들(복소 지수들)의 수를 급격히 증가시킨다. 그러므로, 매우 가깝게 이격된(시간적으로) 신호들의 확률이 또한 증가할 것이고 상당한 모델 크기 과소 평가를 야기할 수 있다. 따라서, 단-방향 다중 경로 RF 채널 전달 함수를 획득하는 것이 바람직하다.
바람직한 실시예에서, 단-방향 지폭 값들(
Figure pct00130
)은 타겟/슬레이브 디바이스로부터 직접 획득가능하다. 그러나, 단-방향 위상 값들(
Figure pct00131
)은 직접 측정될 수 없다. 왕복 위상 측정 관찰로부터 단-방향의 위상을 결정하는 것이 가능하다.
Figure pct00132
그러나, ω의 각각의 값에 대해,
Figure pct00133
이도록 위상(α(ω))의 두 개의 값들이 있다.
이러한 모호성을 해결하는 상세한 설명이 이하에 도시된다. 레인징 신호 차 주파수 구성요소들은 서로 가까우며, 그 후 대부분의 부분에 대해, 단-방향 위상은 2로 왕복 위상을 나눔으로써 발견될 수 있다. 예외들이 "널"에 가까운 면적들을 포함할 것이고, 여기에서 위상은 작은 주파수 단차를 갖고 상당한 변화를 겪을 수 있다. 주의: "널" 현상들은 다수의 경로들로부터의 인입 RF 신호들이 DLOS 경로 및 서로와 파괴적으로 조합하는 것이고, 따라서 수신된 신호 세기를 상당히 감소시키며 그것을 SNR과 연관시킨다.
h(t)를 통신 채널의 단-방향 임펄스 응답이라고 하자. 주파수 도메인에서의 대응하는 전달 함수는:
Figure pct00134
(30)
A(ω)≥0은 규모이고 α(ω)는 전달 함수의 위상이다. 단-방향 임펄스 응답이 그것이 수신되는 것과 동일한 채널을 통해 다시 재송신된다면, 결과적인 2-방향 전달 함수는:
Figure pct00135
(31)
여기에서 B(ω)≥0이다. 2-방향 전달 함수(G(ω))는 몇몇 동작 주파수 간격(ω1,ω2)에서의 모든 ω에 대해 알려져 있다고 가정하자. G(ω)를 생성한 (ω1,ω2) 상에 규정된 단-방향 전달 함수(H(ω))를 결정하는 것이 가능한가?
2-방향 전달 함수의 규모는 단-방향 규모의 제곱이기 때문에, 다음이 명확하다.
Figure pct00136
(32)
그러나, G(ω)의 관찰로부터 단-방향 전달 함수의 위상을 복원하려고 시도할 때, 상황은 보다 미묘하다. ω의 각각의 값에 대해,
Figure pct00137
(33)
이도록 위상(α(ω))의 두 개의 값들이 존재한다.
다수의 상이한 해결책들이 각각의 상이한 주파수(ω)에 대한 두 개의 가능한 위상 값들 중 하나를 독립적으로 선택함으로써 생성될 수 있다.
임의의 단-방향 전달 함수가 모든 주파수들에서 연속이라고 가정하는 다음의 정리들은 이러한 상황을 해결하도록 돕는다.
정리 1: I를 2-방향 전달 함수(
Figure pct00138
)의 비 제로들을 포함한 주파수들의 개방 간격이라 하자.
Figure pct00139
를 I 상에서의 연속 함수라 하고, 여기에서 β(ω)=2γ(ω)이다. 그 후, J(ω) 및 -J(ω)는 I 상에서 G(ω)를 생성하는 단-방향 전달 함수들이고, 다른 것들은 없다.
증명: 단-방향 전달 함수를 위한 해결책들 중 하나는, 그것이 I에 대해 구별가능하기 때문에 I 상에서 연속적인, 함수(
Figure pct00140
)이고, 여기에서 β(ω)=2α(ω)이다. I 상에서 G(ω)≠0이기 때문에, H(ω) 및 J(ω)는 I 상에서 비제로이다. 그 후,
Figure pct00141
(34)
H(ω) 및 J(ω)는 연속적이고 I에 대해 비제로이므로, 그것들의 비는 I에 대해 연속적이고, 그러므로 (34)의 우측 측면은 I에 대해 연속적이다. 조건들(β(ω)=2α(ω)=2γ(ω))은 각각의 ω∈I에 대해, α(ω)-γ(ω)가 0 또는 π임을 내포한다. 그러나, α(ω)-γ(ω)는 (34)의 우측 측면 상에서 비연속성을 야기하지 않고 이들 두 개의 값들 사이에서 스위칭할 수 없다. 따라서, 모든 ω∈I에 대해, α(ω)-γ(ω)=0, 또는 모든 ω∈I에 대해, α(ω)-γ(ω)=π. 제 1 경우에서, 우리는 J(ω)=H(ω)를 얻으며, 제 2 경우에서 우리는 J(ω)=-H(ω)를 얻는다.
이러한 정리는 전달 함수(
Figure pct00142
)의 비 제로들을 포함한 임의의 개방 간격(I) 상에서의 단-방향 해결책을 얻기 위해, 우리는 함수(
Figure pct00143
)를 형성하여, J(ω)를 연속적이게 만드는 방식으로 β(ω)=2γ(ω)를 만족시키는 γ(ω)의 값들을 선택하는 것을 증명한다. 이러한 특성, 즉 H(ω)를 가진 해결책이 있음을 알고 있기 때문에, 이를 행하는 것은 항상 가능하다.
단-방향 해결책을 찾기 위한 대안적인 절차는 다음의 정리에 기초한다:
정리 2:
Figure pct00144
이 단-방향 전달 함수이고, I는 H(ω)의 비 제로들을 포함한 주파수들(ω)의 개방 간격이라고 하자. 그 후, H(ω)의 위상 함수(α(ω))는 I 상에서 연속적이어야 한다.
증명: ω0은 간격(I)에서의 주파수라고 하자. 도 7에서, 복소 값(H(ωO))은 복소 평면에서의 포인트로서 플로팅되고, 가설에 의해,
Figure pct00145
이다. ε>0은 임의의 작은 실수라고 하고, 도 7에 도시된 측정치(ε)의 두 개의 각도들, 뿐만 아니라, H(ω0)에서 중심을 이룬 원 및 두 개의 선들(OA, OB)에 대한 탄젠트를 고려하자. 가정에 의해, H(ω)는 모든 ω에 대해 연속적이다. ω가 ω0에 충분히 가깝다면, 복소 값(H(ω))은 원에 있을 것이고,
Figure pct00146
임이 이해된다. ε>0이 임의로 선택되기 때문에, 우리는 ω→ω0으로서 α(ω)→α(ω0)임을 결론짓고, 따라서 위상 함수(α(ω))는 ω0에서 연속적이다.
정리 3: I는 2-방향 전달 함수(
Figure pct00147
)의 비-제로들을 포함한 주파수들(ω)의 개방 간격이라고 하자.
Figure pct00148
는 I 상에서의 함수이고, β(ω)=2γ(ω) 및 γ(ω)는 I 상에서 연속적이다. 그 후 J(ω) 및 -J(ω)는 I 상에서 G(ω)를 생성하는 단-방향 전달 함수이고, 다른 것들은 없다.
증명: 증명은 정리 1의 증명과 유사하다. 우리는 단-방향 전달 함수에 대한 해결책들 중 하나가 함수(
Figure pct00149
)임을 알고 있으며, 여기에서 β(ω)=2α(ω)이다. I 상에서 G(ω)≠0이기 때문에, H(ω) 및 J(ω)는 I 상에서 비제로이다. 그 후,
Figure pct00150
(35)
가설에 의해, γ(ω)는 I 상에서 연속적이고 정리(2)에 의해 α(ω)가 또한 I 상에서 연속적이다. 따라서, α(ω)→γ(ω)는 I 상에서 연속적이다. 조건들(β(ω)=2α(ω)=2γ(ω))이 각각의 ω∈I에 대해, α(ω)→γ(ω)는 0 또는 π임을 내포한다. 그러나, α(ω)→γ(ω)는 I 상에서 비연속적이게 되는 것 없이 이들 두 개의 값들 사이에서 스위칭할 수 없다. 따라서, 모든 ω∈I에 대해, α(ω)-γ(ω)=0 또는 모든 ω∈I에 대해, α(ω)-γ(ω)=π이다. 제 1 경우에서, 우리는 J(ω)=H(ω)를 얻으며, 제 2 경우에서 J(ω)=-H(ω)를 얻는다.
정리 3은 우리에서 전달 함수(
Figure pct00151
)의 비 제로들을 포함한 임의의 개방 간격(I) 상에서 단-방향 해결책을 얻기 위해, 우리는 함수(
Figure pct00152
)를 형성하여, 위상 함수(γ(ω))를 연속적이게 만들기 위한 방식으로 β(ω)=2γ(ω)를 만족시키는 γ(ω)의 값들을 선택한다고 말한다. 이러한 특성, 즉 H(ω)을 가진 해결책이 있다는 것을 알고 있기 때문에, 이를 행하는 것이 항상 가능하다.
비록 상기 정리들은 2-방향 함수(G(ω))를 생성하는 두 개의 단-방향 전달 함수들을 재구성하는 방법을 도시하지만, 그것들은 G(ω)의 비 제로들을 포함한 주파수 간격(I) 상에서만 유용하다. 일반적으로, G(ω)는 제로들을 포함할 수 있는 주파수 간격(ω1, ω2) 상에서 관찰될 것이다. 다음은 (ω1, ω2)에서 G(ω)의 단지 한정된 수의 제로들이 있다고 가정할 때 이러한 문제점을 처리할 수 있으며, 단-방향 전달 함수가, 그 모두가 임의의 주어진 주파수(ω)에서 제로인 것은 아닌, (ω1, ω2) 상에서의 모든 차수들의 도함수들을 가지는 방법이다.
H(ω)는 간격(ω1,ω2) 상에서 G(ω)를 생성하는 단-방향 함수라고 하고, G(ω)는 (ω1,ω2) 상에서의 적어도 하나의 제로를 가진다고 가정한다. G(ω)는 제로들은 (ω1,ω2)를 한정된 수의 인접한 개방 주파수 간격들(J1, J2,...,Jn)으로 분리할 것이다. 각각의 이러한 간격 상에서, 해결책(H(ω) 또는 -H(ω))는 정리 1 또는 정리 3을 이용하여 발견될 것이다. 우리는 스티치 해결책이 (ω1,ω2)에 걸쳐 H(ω) 또는 -H(ω)이도록 이들 해결책들을 "함께 스티치"할 필요가 있다. 이를 해하기 위해, 우리는 하나의 부분 구간으로부터 다음으로 이동할 때 H(ω)에서 -H(ω)으로 또는 -H(ω)으로부터 H(ω)로 스위칭하지 않도록 두 개의 인접한 부분 구간들에서 해결책들의 짝을 짓는 방법을 알 필요가 있다.
우리는 첫 두 개의 인접한 개방 부분 구간들(J1, J2)로 시작하는 스티칭 절차를 도시한다. 이들 부분 구간들은 G(ω)의 제로인 주파수(ω1)에 인접해 있을 것이다(물론, ω1은 어느 하나의 부분 구간에 포함되지 않는다). 다-방향 전달 함수의 특성들에 대한 우리의 상기 가정에 의해,
Figure pct00153
이도록 최소 양의 정수(n)이 있어야 하고, 여기에서 첨자(n)는 n차 도함수를 나타낸다. 그 후, 좌측으로부터 ω→ω1로서 J1에서의 우리의 단-방향 해결책의 n차 도함수의 제한은 J1에서의 우리의 해결책이 H(ω)인지 또는 -H(ω)인지 여부에 따라 H(n)(ω1) 또는 -H(n)(ω1)일 것이다. 유사하게, 우측으로부터 ω→ω1로서 J2에서의 우리의 단-방향 해결책의 n차 도함수의 제한은 J2에서의 우리의 해결책이 H(ω)인지 또는 -H(ω)인지 여부에 따라 H(n)(ω1) 또는 -H(n)(ω1)일 것이다. -H(n)(ω1)≠0이므로, 두 개의 제한들은 J1 및 J2에서의 해결책들이 양쪽 모두 H(ω)이거나 양쪽 모두 -H(ω)일 경우에만 동일할 것이다. 좌측 및 우측 제한들이 동일하지 않다면, 우리는 부분 구간(J2)에서의 해결책을 반전시킨다. 그렇지 않다면, 우리는 반전시키지 않는다.
서브 구간(J2)에서의 해결책을 반전시킨 후(필요하다면), 우리는 부분 구간들(J2, J3)에 대한 동일한 절차를 수행하여, 서브 구간(J3)에서의 해결책을 반전시킨다(필요하다면). 이러한 방식으로 계속하여, 우리는 결국 간격(ω1, ω2) 상에서의 완전한 해결책을 개발한다.
H(ω)의 고차 도함수들은, 그것들이 잡음의 존재시 정확하게 계산하기 어렵기 때문에 상기 재구성 절차에서 요구되지 않는 것이 바람직할 것이다. 이러한 문제점은 발생할 가능성이 적으며, 이는 G(ω)의 임의의 제로에서, H(ω)의 1차 도함수가 비제로일 가능성이 매우 높은 것처럼 보이고, 그렇지 않다면, 2차 도함수가 비제로일 가능성이 매우 높기 때문이다.
실질적인 기법에서, 2-방향 전달 함수(G(ω))는 이산 주파수들에서 측정될 것이고, 이는 G(ω)의 제로들 가까이에서 도함수들의 합당하게 정확한 계산을 가능하게 하기에 함께 충분히 가까워야 한다.
RF-기반 거리 측정들을 위해, 선험적인 알려진 형태를 가진 레인징 신호의 가깝게 이격된, 중첩 및 잡음 에코들의 알려지지 않은 수를 해결할 필요가 있다. 레인징 신호가 협 대역임을 가정하면, 주파수 도메인에서, 이러한 RF 현상들은 각각이 다중 경로 구성요소 단위이고, 각각이 복잡한 감쇠 및 경로의 전파 지연을 가진, 다수의 사인파들의 합으로서 설명될 수 있다(모델링될 수 있다).
상기 언급된 합의 푸리에 변환을 취하는 것은 시간 도메인에서 이러한 다중 경로 모델을 표현할 것이다. 이러한 시간 도메인 표현에서 시간 및 주파수 변수들의 역할을 교환할 때, 이러한 다중 경로 모델은 경로의 전파 지연이 고조파 신호로 변환되는 고조파 신호들 스펙트럼이 될 것이다.
초(고) 분해능 스펙트럼 추정 방법들이 스펙트럼에서 가깝게-위치된 주파수들을 구별하기 위해 설계되고 다수의 고조파 신호들의 개개의 주파수들, 예로서 경로들 지연들을 추정하기 위해 이용된다. 결과적으로, 경로 지연들은 정확하게 추정될 수 있다.
초 분해능 스펙트럼 추정은 개개의 주파수들, 예로서 경로들 지연들의 근본적인 추정에 대한 해결책을 제공하기 위해 기저대역 레인징 신호 샘플들의 공분산 행렬 및 공분산 행렬 공 특성들의 고유-구조를 이용한다. 고유-구조 특성들 중 하나는 고유값들이 조합될 수 있으며 결과적으로 직교 잡음 및 신호 고유벡터들, 또는 부분공간들로 분할될 수 있다는 것이다. 또 다른 고유-구조 특성은 회전-불변 신호 부분공간들 특성이다.
부분공간 분해 기술(MUSIC, rootMUSIC, ESPRIT 등)은 관찰된 데이터의 추정된 공분산 행렬을 두 개의 직교하는 부분공간들, 즉 잡음 부분공간 및 신호 부분공간으로 분해하는 것에 의존한다. 부분공간 분해 방법론을 지지하는 이론은 잡음 부분공간으로의 관측량의 예상이 단지 잡음으로 이루어지며 신호 부분공간으로의 관측량의 예상이 단지 신호로 이루어진다는 것이다.
스펙트럼 추정 방법들은 신호들이 협-대역이고, 고조파 신호들의 수가 또한 알려진다고, 즉 신호 부분공간의 크기가 알려질 필요가 있다고 가정한다. 신호 부분공간의 크기는 모델 크기로서 불리운다. 일반적으로, 그것은 임의로 상세히 알려질 수 없으며, 환경이 변화함에 따라, 특히 실내에서 급속하게 변할 수 있다. 임의의 부분공간 분해 알고리즘을 적용할 때 가장 어렵고 미묘한 이슈들 중 하나는 다수의 주파수 구성요소들이 존재함에 따라 취해질 수 있는 신호 부분공간의 차원이고, 이것은 다중 경로 반사들 더하기 직접 경로의 수이다. 실세계 측정 불완전들 때문에, 모델 크기 추정에 에러가 항상 있을 것이고, 이것은 결과적으로 주파수 추정, 즉 거리들의 정확도의 손실을 야기할 것이다.
거리 측정 정확도를 개선하기 위해, 일 실시예는 부분공간 분해 고 분해능 추정의 방법론에서 이 기술분야의 상태를 전진시키는 6개의 특징들을 포함한다. 지연 경로 결정 모호성을 추가로 감소시키는 상이한 고유-구조 특징들을 이용함으로써 개개의 주파수들을 추정하는 둘 이상의 알고리즘들을 조합하는 것이 포함된다.
Root Music은 관측량이 잡음 부분공간에 예상될 때, 예상의 에너지를 최소화하는 개개의 주파수들을 발견한다. Esprit 알고리즘은 회전 연산자로부터 개개의 주파수들을 결정한다. 많은 면들에서, 이러한 동작은 그것이 관측량이 신호 부분공간에 예상될 때, 예상 에너지를 최대화하는 주파수들을 발견한다는 점에서 Music의 공액이다.
모델 크기는 이들 알고리즘들 양쪽 모두에 대한 키이고, 실제로, 실내 레인징에 보여지는 것과 같은 복소 신호 환경에서, Music 및 Esprit에 대한 최상의 성능을 제공하는 모델 크기는 이하에 논의될 이유들로 일반적으로 동일하지 않다.
Music에 대해, "신호 고유 값"(유형 I 에러)으로서 분해의 기본 요소를 식별하는 측면에서 실수를 범하는 것이 바람직하다. 이것은 잡음 부분공간상에 예상되는 신호 에너지의 양을 최소화하고 정확도를 개선할 것이다. Esprit에 대해 - 정반대가 참이다 - "잡음 고유값"으로서 분해의 기본 요소를 식별하는 측면에서 실수를 범하는 것이 바람직하다. 이것은 다시 유형 I 에러이다. 이것은 신호 부분공간으로 예상된 에너지에 대하 잡음의 영향을 최소화할 것이다. 그러므로, Music에 대한 모델 크기는 일반적으로 Esprit에 대한 것보다 다소 더 클 것이다.
두 번째로, 복호 신호 환경에서, 강한 반사들 및 직접 경로가 사실상 다중 경로 반사들의 일부보다 훨씬 더 약한 가능성을 갖고, 모델 크기가 충분한 통계적 신뢰성을 갖고 추정하기가 어려운 경우들이 발생할 수 있다. 이러한 이슈는 Music 및 Esprit 둘 모두에 대한 "기본" 모델 크기를 추정하고 각각을 위한 기본 모델 크기에 의해 규정된 모델 크기들의 윈도우에서 Music 및 Esprit를 이용하여 관측량 데이터를 프로세싱함으로써 처리된다. 이것은 각각의 측정에 대한 다수의 측정치들을 야기한다.
실시예의 제 1 특징은 모델 크기(상기 참조)를 추정하기 위한 F-통계의 이용이다. 제 2 특징은 Music 및 Esprit에 대한 F-통계에서의 상이한 유형 I 에러 확률들의 이용이다. 이것은 상기 논의된 바와 같이 Music 및 Esprit 사이에서의 유형 I 에러 차이들을 구현한다. 제 3 특징은 직접 경로를 검출하는 확률을 최대화하기 위한 기본 모델 크기 및 윈도우의 이용이다.
잠재적으로 빠르게 변화하는 물리적 및 전자 환경 때문에, 모든 측정이 강력한 답변들을 제공하지는 않을 것이다. 이것은 강력한 범위 추정치를 제공하기 위해 다수의 측정치들에 대한 클러스터 분석을 이용함으로써 처리된다. 실시예의 제 4 특징은 다수의 측정치들의 이용이다.
존재하는 다수의 신호들이 있기 때문에, 각각 Music 및 Esprit 구현 둘 모두로부터 다수의 모델 크기들을 각각 이용하는, 다수의 측정치들로부터 비롯된 다수의 답변들의 확률 분포는 다중 모드일 것이다. 종래의 클러스터 분석은 본 출원을 위해 충분하지 않을 것이다. 제 5 특징은 반사된 다중 경로 구성요소들의 직접 범위 및 등가 범위를 추정하기 위한 다중 모드 클러스터 분석의 개발이다. 제 6 특징은 클러스터 분석에 의해 제공된 범위 추정치들의 통계의 분석이다(통계적으로 동일한 범위 및 표준 편차 및 이들 추정치들을 조합하는 것). 이것은 보다 정확한 범위 추정치를 야기한다.
상기 언급된 방법들은 광 대역폭 레인징 신호 위치-찾기 시스템들에서 또한 이용될 수 있다.
표현 (20)으로 시작하는, 임계 방법에서 r(t)의 도함수에 대해, 우리는 다음을 얻는다.
Figure pct00154
(A1)
여기에서 삼각 항등원(
Figure pct00155
)이 이용된다.
a0을 제외하고, 계수들(ak)은 짝수(k)에 대해 제로이다. 이에 대한 이유는 간격(I) 상에서, 우리가 h(t)에 의해 근사하려고 하는 함수(1/sinπ△ft)가 I의 중심에 대해 짝수이지만, 짝수(k, k≠0)에 대한 기본 함수(sinkπ△ft)가 I의 중심에 대해 홀수이고, 그러므로 I 상에서 1/sinπ△ft에 직교하기 때문이다. 따라서, 우리는 치환(k=2n+1)을 할 수 있으며, M은 홀수의 양의 정수라고 하자. 사실상, 우리는 M=2N+1이라고 할 것이다. 이러한 선택은 간격(I)에서의 발진들의 양호한 양의 소거를 제공하기 위해 실험적으로 결정된다.
Figure pct00156
(A2)
이제, 우리는 제 1 합산에서 치환(k=N-n) 및 제 2 합산에서 k=N+n+1을 하여, 다음을 얻도록 한다.
Figure pct00157
(A3)
s(t)로부터 g(t)를 감산하는 것은 다음을 초래한다
Figure pct00158
(A4)
이제
Figure pct00159
(A5)
그 후, (A4)는 다음과 같이 기록될 수 있다
Figure pct00160
(A6)
본 실시예들은 관련 기술의 단점들 중 하나 이상을 실질적으로 제거하는 무선 통신 및 다른 통신 네트워크들에서의 위치 결정/위치 찾기 방법과 관련 있다. 본 실시예들은 유리하게는 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된, 다중-경로 저감 프로세스들, 기술들 및 알고리즘들을 이용함으로써 다수의 유형들의 무선 네트워크에서 추적 및 위치 찾기 기능의 정확도를 개선한다. 이들 무선 네트워크들은 지그비(ZigBee) 및 블루 투스(Blue Tooth)와 같은 무선 개인 영역 네트워크들(WPGAN), WiFi 및 UWB와 같은 무선 근거리 네트워크(WLAN), 통상적으로 주요 예인 다수의 WLAN들, WiMax로 이루어진 무선 대도시 영역 네트워크들(WMAN), 화이트 스페이스 TV 대역들과 같은 무선 광역 네트워크들(WAN), 및 통상적으로 음성 및 데이터를 송신하기 위해 이용되는 모바일 디바이스들 네트워크들(MDN)을 포함한다. MDN들은 통상적으로 모바일 통신들을 위한 전역적 시스템(GSM) 및 개인 통신 서비스(PCS) 표준들에 기초한다. 보다 최근의 MDN은 롱 텀 에볼루션(Long Term Evolution; LTE) 표준에 기초한다. 이들 무선 네트워크들은 통상적으로 다른 통신 및 데이터 디바이스들 뿐만 아니라, 기지국들, 데스크탑들, 태블릿 및 랩탑 컴퓨터들, 핸드셋들, 스마트폰들, 구동기들, 전용 태그들, 센서들(일반적으로, 모든 이들 디바이스들은 "무선 네트워크 디바이스들"로서 불리운다)을 포함하는, 디바이스들의 조합으로 구성된다.
기존의 위치 찾기 및 위치 결정 정보 해결책은 GPS, AGPS, 셀 전화기 타워 삼각 측량, 및 Wi-Fi를 포함한, 다수의 기술들 및 네트워크들을 이용한다. 이러한 위치 정보를 도출하기 위해 이용된 방법들 중 일부는 RF 핑거프린팅, RSSI, 및 TDOA를 포함한다. 현재 E911 요건들에 대해 허용가능할지라도, 기존의 위치 찾기 및 레인징 방법들은 특히 실내 및 도시 환경들에서, LBS 및/또는 RTLS 애플리케이션들 요건들 뿐만 아니라, 곧 있을 E911을 지원하기 위해 요구된 신뢰성 및 정확도를 갖지 않는다.
공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법들은 단일 무선 네트워크 또는 다수의 무선 네트워크들의 조합 내에서 타겟 디바이스들의 위치를 정확히 찾고 추적하기 위한 능력을 상당히 개선한다. 실시예는 강화된 셀-ID 및 DL-OTDOA(다운링크 OTDOA), U-TDOA, UL-TDOA 및 기타를 포함하는 OTDOA(도착의 관측된 차이)를 이용하는 무선 네트워크들에 의해 이용된 추적 및 위치 찾기 방법들의 기존의 구현에 대한 상당한 개선이다.
셀 ID 위치 찾기 기술은 특정한 섹터 커버리지 영역의 정확도를 갖고 이용자(UE-이용자 장비)의 위치를 추정하는 것을 허용한다. 따라서, 달성 가능한 정확도는 셀(기지국) 섹터링 기법 및 안테나 빔-폭에 의존한다. 정확도를 개선하기 위해, 강화된 셀 ID 기술은 eNB로부터의 RTT(왕복 시간) 측정치들을 부가한다. 주의: 여기에서, RTT는 다운링크 DPCH-전용 물리 채널, (DPDCH)/DPCCH: 전용 물리 데이터 채널/전용 물리 제어 채널) 프레임의 송신 및 대응하는 업링크 물리적 프레임의 시작 사이에서의 차이를 구성한다. 이러한 인스턴스에서, 상기 언급된 프레임(들)은 레인징 신호로서 동작한다. eNB로부터 UE로 이러한 신호가 얼마나 길게 전파하는지에 대한 정보에 기초하여, eNB로부터의 거리가 산출될 수 있다(도 10 참조).
관측 도착 시간 차(OTDOA) 기술에서, 이웃하는 기지국들(eNB)로부터 온 신호의 도착 시간이 산출된다. UE 위치는 일단 3개의 기지국들로부터의 신호들이 수신된다면 핸드셋(UE-기반 방법)에서 또는 네트워크(NT-기반, UE-보조 방법)에서 추정될 수 있다. 신호들의 전파 시간은 국소적으로 생성된 사본과 상관된다. 상관의 피크는 측정된 신호의 전파의 관측된 시간을 표시한다. 두 개의 기지국들 사이에서의 도착 값들의 시간 차는 쌍곡선을 결정한다. 적어도 3개의 기준 포인트들이 두 개의 쌍곡선들을 규정하기 위해 요구된다. UE의 위치는 이들 두 개의 쌍곡선들의 교차 지점에 있다(도 11 참조).
유휴 기간 다운링크(IPDL)는 추가의 OTDOA 강화이다. OTDOA-IPDL 기술은 규칙적인 OTDOA 시간 측정치들이 유휴 기간들 동안 취해진 것과 동일한 측정치들에 기초하여, 여기에서 서빙 eNB는 그것의 송신들을 중단하고 이러한 셀의 커버리지 내에서의 UE가 먼 eNB(들)로부터 온 파일럿들을 청취하도록 허용한다. 서빙 eNB는 연속 또는 버스트 모드에서 유휴 기간들을 제공한다. 연속 모드에서, 하나의 유휴 기간은 모든 다운링크 물리 프레임(10ms)에 삽입된다. 버스트 모드에서, 유휴 기간들은 의사-랜덤 방식으로 발생한다. 추가 개선은 시간 정렬 IPDL(TA-IPDL)을 통해 획득된다. 시간 정렬은 그동안 각각의 기지국이 그것의 송신을 중단하거나 공통 파일럿을 송신할 공통적인 유휴 기간을 생성한다. 파일럿 신호 측정들은 유휴 기간에 발생할 것이다. DL OTDOA-IPDL 방법을 추가로 강화할 수 있는 여러 개의 다른 기술들, 예를 들면, 누적 가상 블랭킹, UTDOA(업링크 DTOA) 등이 있다. 모든 이들 기술들은 다른(비-서빙) eNB(들)를(을) 청취하기 위한 능력을 개선한다.
OTDOA 기반 기술들의 하나의 중요한 단점은 실행가능할 이러한 방법에 대해, 기지국들 타이밍 관계가 알려지거나 측정(동기화)되어야 한다는 것이다. 비동기화된 UMTS 네트워크들에 대해, 3GPP 표준은 이러한 타이밍이 어떻게 복원될 수 있는지에 대한 제안을 제공한다. 그러나, 네트워크 오퍼레이터들은 이러한 해결책을 구현하지 않는다. 결과적으로, CPICH 신호 측정들 대신에 RTT 측정들을 이용하는 대안이 제안된다(미국 특허 공개 번호 제20080285505호, John Carlson 등의 통신 네트워크들에서 네트워크 타이밍 복원을 위한 시스템 및 방법을 참조하자).
모든 상기 언급된 방법들/기술들은 지상 신호들 도착 시간 및/또는 도착 측정들의 시간 차이(RTT, CPICH 등)에 기초한다. 이러한 측정들을 가진 이슈는 이것들이 다중-경로에 의해 심하게 영향을 받는다는 것이다. 이것은 결국 상기 언급된 방법들/기술들 위치 찾기/추적 정확도를 상당히 저하시킨다(Jakub Marek Borkowski: UMTS를 위한 셀 ID+RTT 하이브리드 위치 결정 방법의 성능을 참조하자).
하나의 다중-경로 저감 기술은 eNB(들), 라디오 기지국들(RBS)의 과도한 수로부터의 검출들/측정들을 이용한다. 최소치가 3이지만, 다중 경로 저감을 위해, 요구된 RBS의 수는 적어도 6 내지 8이다(WO/2010/104436, LTE(롱 텀 에볼루션) 무선 통신 시스템에서 DL-OTDOA(도착의 다운링크 관측된 시간 차이) 위치 결정을 위한 방법 및 장치를 참조하자). 그러나, 이러한 다수의 eNB(들)로부터 청취하는 UE의 확률은 3개의 eNB(들)로부터의 것보다 훨씬 더 낮다. 이것은 다수의 RBS(eNB들)을 갖고, UE로부터 멀리 떨어진 여러 개의 것들이 있을 것이고 이들 RBS(들)로부터의 수신 신호가 UE 수신기 민감도 레벨 아래로 떨어질 수 있거나 수신된 신호가 낮은 SNR을 가질 것이기 때문이다.
RF 반사들(예로서, 다중-경로)의 경우에, 다양한 지연 시간들을 가진 RF 신호의 다수의 복제들이 DLOS(직접 가시선) 신호로 중첩된다. CPICH 때문에, 업링크 DPCCH/DPDCH 및 RTT 측정들을 포함한 다양한 셀 ID 및 OTDOA 방법들/기술들에 이용되는 다른 신호들은 대역폭이 제한되고 DLOS 신호 및 반사된 신호들은 적절한 다중-경로 프로세싱/저감 없이 구별될 수 없으며; 이러한 다중-경로 프로세싱 없이, 이들 반사된 신호들은 RTT 측정들을 포함하는, 추정된 도착 시간 차(TDOA) 및 도착 시간(TOA) 측정들에 에러를 유도할 것이다.
예를 들면, 3 G TS 25.515 v.3.0.0(199-10) 표준들은 "다운링크 DPCH 프레임(신호)의 송신 및 UE로부터의 대응하는 업링크 DPCCH/DPDCH 프레임(신호)의 시작(제 1 중요 경로)의 수신 사이에서의 차이"로서 RTT를 규정한다. 표준은 이러한 "제 1 중요 경로"를 구성하는 것을 규정하지 않는다. 표준은 "제 1 중요 경로의 정의는 추가 상술을 요구한다"는 계속해서 주목한다. 예를 들면, 많은 다중 경로 환경에서, 그것은 그에 의해 제 1 중요 경로인 DLOS 신호가 하나 이상의 반사된 신호(들)에 대해 비교적 심하게 감쇠되는(10 dB 내지 20 dB) 일상적인 일이다. "제 1 중요 경로"가 신호 세기를 측정함으로써 결정된다면, 그것은 반사된 신호(들) 중 하나이고 DLOS 신호가 아닐 수 있다. 이것은 잘못된 TOA/DTOA/RTT 측정(들) 및 위치 찾기 정확도의 손실을 야기할 것이다.
이전 무선 네트워크들 세대들에서, 위치 찾기 정확도는 또한 위치 찾기 방법들에 의해 이용되는 프레임들(신호들)- RTT, CPICH, 및 다른 신호들의 저 샘플링 레이트에 의해 영향을 받는다. 현재 제 3 및 다음의 무선 네트워크 세대들은 훨씬 더 높은 샘플링 레이트를 가진다. 결과적으로, 이들 네트워크들에서, 위치 찾기 정확도 실제 영향은 지상 RF 전파 현상들(다중 경로)로부터 온다.
실시예는 동작의 단방향, 반-이중 및 전-이중 모드들을 포함하는, 기준 및/또는 파일럿 신호들, 및/또는 동기화 신호들을 이용하는 모든 무선 네트워크들에서 이용될 수 있다. 예를 들면, 실시예는 OFDM 변조 및/또는 그것의 파생물들을 이용하는 무선 네트워크들과 함께 동작한다. 따라서, 실시예는 LTE 네트워크들과 함께 동작한다.
그것은 WiMax, WiFi, 및 화이트 스페이스를 포함한, 다른 무선 네트워크들에 또한 적용가능하다. 기준 및/또는 파일럿 또는 동기화 신호들을 이용하지 않는 다른 무선 네트워크들이 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 바와 같이 다음의 유형들의 대안적인 변조 실시예들 중 하나 이상을 이용할 수 있다: 1) 프레임의 일 부분이 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 바와 같이 레인징 신호/레인징 신호 요소들에 전용되는 것; 2) 레인징 신호 요소들(공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호)이 송신/수신 신호들 프레임(들)에 내장되는 것; 및 3) 레인징 신호 요소들(공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호)이 데이터와 함께 내장되는 것.
이들 대안적인 실시예들은 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 다중-경로 저감 프로세서 및 다중-경로 저감 기술들/알고리즘들을 이용하고, 모든 동작의 모드들: 단방향, 반-이중, 및 전-이중에 이용될 수 있다.
또한 다수의 무선 네트워크들은, 동시에 바람직한 및/또는 대안적인 실시예들을 이용할 가능성이 있다. 예로서, 스마트폰은 동시에 다수의 네트워크들 상에서 동작하는 능력을 가진, 블루 투스, WiFi, GSM 및 LTE 기능을 가질 수 있다. 애플리케이션 요구들 및/또는 네트워크 가용성에 의존하여, 상이한 무선 네트워크들이 위치 결정/위치 찾기 정보를 제공하기 위해 이용될 수 있다.
제안된 실시예 방법 및 시스템은 무선 네트워크 기준/파일럿 및/또는 동기화 신호들을 레버리징(leveraging)한다. 더욱이, 기준/파일럿 신호/동기화 신호들 측정들은 RTT(왕복 시간) 측정들 또는 시스템 타이밍과 조합될 수 있다. 실시예에 따르면, RF-기반 추적 및 위치 찾기는 3GPP LTE 셀룰러 네트워크들 상에 구현되지만, 다양한 시그널링 기술들을 이용하는 다른 무선 네트워크들, 예를 들면, WiMax, Wi-Fi, LTE, 센서 네트워크들 상에 구현될 수 있다. 대표적인 및 상기 언급된 대안적인 실시예들 모두는 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명되는 다중-경로 저감 방법/기술들 및 알고리즘들을 이용한다. 제안된 시스템은 소프트웨어 구현된 디지털 신호 프로세싱을 이용할 수 있다.
실시예의 시스템은 기지국(노드 B)/강화된 기지국(eNB) 하드웨어/소프트웨어뿐만 아니라, 이용자 장비(UE), 예로서, 셀 전화기 또는 스마트론, 하드웨어/소프트웨어를 레버리징한다. 기지국은 일반적으로 공급기들에 의해 안테나들에 연결된 캐빈 또는 캐비넷에서의 송신기들 및 수신기들로 이루어진다. 이들 기지국들은 마이크로 셀, 피코 셀, 매크로 셀, 엄브렐라 셀, 셀 전화기 타워들, 라우터들 및 펨토셀들을 포함한다. 결과적으로, UE 디바이스 및 전체 시스템에 대한 증가 비용이 작거나 없을 것이다. 동시에, 위치 찾기 정확도가 상당히 개선될 것이다.
개선된 정확도는 본 실시예들 및 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 의해 제공되는 다중 경로 저감으로부터 온다. 실시예들은 다중-경로 저감 알고리즘들, 네트워크 기준/파일럿 및 동기화 신호들 및 네트워크 노드(eNB)를 이용한다. 이들은 RTT(왕복 시간) 측정들로 보완될 수 있다. 다중-경로 저감 알고리즘들은 UE 및/또는 기지국(eNB), 또는 둘 모두(UE 및 eNB)에서 구현된다.
실시예들은 유리하게는 DLOS 신호가 하나 이상의 반사된 신호들에 대해 비교적 상당히 감쇠될 때(10 dB 내지 20 dB 이하)조차 DLOS 신호 및 반사된 신호들을 분리하는 것을 허용하는 다중-경로 저감 프로세서/알고리즘들(공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호를 참조하자)을 이용한다. 따라서, 실시예들은 추정된 레인징 신호 DLOS 전파 시간 및 결과적으로 TOA, RTT 및 DTOA 측정들에서의 에러를 상당히 낮춘다. 제안된 다중-경로 저감 및 DLOS 구별(인식) 방법은 모든 RF 대역들 및 무선 시스템들/네트워크들 상에서 이용될 수 있다. 그것은 DSS(직접 확산 스펙트럼) 및 FH(주파수 홉핑)과 같은 확산 스펙트럼 기술들을 포함하는, 다양한 변조/복조 기술들을 지원할 수 있다.
부가적으로, 잡음 감소 방법들이 방법의 정확도를 추가로 개선하기 위해 적용될 수 있다. 이들 잡음 감소 방법들은, 이에 제한되지는 않지만, 간섭성 합, 비-간섭성 합, 매칭 필터링, 시간 다이버시티 기술들 등을 포함할 수 있다. 다중-경로 간섭 에러의 나머지들은 최대 우도 추정(예로서, 비터비 알고리즘), 최소 분산 추정(칼만 필터) 등과 같은, 후-프로세싱 기술들을 적용함으로써 추가로 감소될 수 있다.
본 실시예들에서, 다중-경로 저감 프로세서 및 다중-경로 저감 기술들/알고리즘들은 RTT, CPCIH 및 다른 신호들 및/또는 프레임들을 변경하지 않는다. 본 실시예들은 채널 응답/추정을 획득하기 위해 이용되는 무선 네트워크 기준, 파일럿 및/또는 동기화 신호들을 레버리징한다. 본 발명은 UE 및/또는 eNB에 의해 생성되는 채널 추정 통계를 이용한다(Iwamatsu 등의, 전파 경로 특성들을 추정하기 위한 장치, US 2003/008156; US 7167456 B2) 참조).
LTE 네트워크들은 모든 다운링크 및 업링크 서브프레임에서 송신되는 특정(비-데이터) 기준/파일럿 및/또는 동기화 신호들(알려진 신호들)을 이용하고, 전체 셀 대역폭을 스패닝할 수 있다. 간소화를 위해, 이제부터 우리는 기준 신호들로서 기준/파일럿 및 동기화 신호들을 참조할 것이다. LTE 기준 신호들의 일 예는 도 9에 있다(이들 신호들은 LTE 리소스 요소들 중에 배치된다). 도 2로부터, 기준 신호들(심볼들)은 매 6번째 서브캐리어로 송신된다. 또한, 기준 신호들(심볼들)은 시간 및 주파수 모두에서 스태거된다. 통틀어, 기준 신호들은 매 3번째 서브캐리어를 커버한다.
이들 기준 신호들은 UE, 다운링크 신호 세기 측정들, 스케줄링 및 핸드오버 등에 의해 초기 셀 탐색에 이용된다. 간섭성 복조를 위한 채널 추정(응답 결정)에 대한 UE-특정 기준 신호들이 기준 신호들에 포함된다. UE-특정 기준 신호들 외에, 다른 기준 신호들이 또한 채널 추정 목적들을 위해 이용된다(Chen 등의, 미국 특허 공개 번호 제2010/0091826 A1호를 참조하자).
LTE는 OFDM(직교 주파수 분할 다중화) 변조(기술)를(을) 이용한다. LTE에서, 다중 경로에 의해 야기된 ISI(심볼 간 간섭)는 각각의 OFDM 심볼의 초기에 순환 전치(Cyclic Prefix; CP)를 삽입함으로써 핸들링된다. CP는 이전 OFDM 심볼의 지연된 반사 신호들이 다음 OFDM 심볼에 도달하기 전에 사라지도록 충분한 지연을 제공한다.
OFDM 심볼은 다수의 매우 밀접하게 이격된 서브캐리어들로 이루어진다. OFDM 심볼 내부에서, 현재 심볼의 시간-스태거된 사본들(다중 경로에 의해 야기된)은 캐리어간 간섭(ICI)을 야기한다. LTE에서, ICI는 다중 경로 채널 응답을 결정하고 수신기에서 채널 응답을 정정함으로써 핸들링된다(저감된다).
LTE에서, 다중 경로 채널 응답(추정)은 기준 신호들을 베어링하는 서브캐리어들로부터 수신기에서 계산된다. 보간은 나머지 서브캐리어들 상에서 채널 응답을 추정하기 위해 이용된다. 채널 응답은 채널 진폭 및 위상의 형태로 산출된다(추정된다. 일단 채널 응답이 결정되면(알려진 기준 신호들의 주기적인 송신), 다중 경로에 의해 야기된 채널 왜곡은 서브캐리어 단위로 진폭 및 위상 시프트를 인가함으로써 저감된다(Jim Zyren, 3GPP 롱 텀 에볼루션 물리 계층의 개요, 백서를 참조하자).
LTE 다중 경로 저감은 ISI(순환 전치를 삽입함으로써) 및 IC를 제거하지만, 반사된 신호들로부터 DLOS 신호를 분리하지 않도록 설계된다. 예를 들면, 현재 심볼의 시간-스태거된 사본들은 각각의 변조된 서브캐리어 신호들이 시간적으로 확산되게 하고, 따라서 ICI를 야기한다. 상기 언급된 LTE 기술을 이용하여 다중 경로 채널 응답을 정정하는 것은 시간적으로 변조된 서브캐리어 신호들을 줄일 것이지만, 이러한 유형의 정정은 결과적인 변조된 서브캐리어 신호들(OFDM 심볼 내에서)이 DLOS 신호들임을 보장하지 않는다. DLOS 변조된 서브캐리어 신호들이 지연된 반사 신호(들)에 대해 비교적 상당히 감쇠된다면, 결과적인 출력 신호는 지연된 반사 신호(들)일 것이고 DLOS 신호는 손실될 것이다.
LTE 순응 수신기에서, 추가 신호 프로세싱은 DFT(디지털 푸리에 변환)를 포함한다. DFT 기술(들)은 신호 및/또는 채널 대역폭에 반비례하는 시간보다 길거나 같은 시간들에 대해 지연되는 신호(들)의 사본들만을 해결(제거)할 수 있다는 것이 잘 알려져 있다. 이러한 방법 정확도는 유효 데이터 전달에 적합할 수 있지만, 많은 다중 경로 환경에서 정확한 거리 측정을 위해 충분히 정확하지 않다. 예를 들면, 30미터 정확도를 달성하기 위해, 신호 및 수신기 채널 대역폭들은 10 메가헤르츠보다 크거나 같아야 한다(1/10 MHz = 100 ns). 보다 양호한 정확도를 위해, 신호 및 수신기 채널 대역폭들은 더 넓어야 한다 - 3 미터들에 대해 100 메가헤르츠.
그러나, CPICH, 업링크 DPCCH/DPDCH 및 RTT 측정들을 포함하는, 다양한 셀 ID 및 OTDOA 방법들/기술들에 이용되는 다른 신호들, 뿐만 아니라, LTE 수신 신호 서브캐리어들은 10 메가헤르츠보다 상당히 더 낮은 대역폭들을 가진다. 결과적으로, 현재 이용된(LTE에서) 방법/기술은 100미터들의 범위에서 위치 찾기 에러들을 생성할 것이다.
상기 언급된 한계들을 극복하기 위해, 실시예들은 부분공간 분해 고 분해능 스펙트럼 추정 방법론들 및 다중 모드 클러스터 분석의 구현들의 고유 조합을 이용한다. 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된, 이러한 분석 및 관련된 다중-경로 저감 방법/기술들 및 알고리즘들은 다른 반사 신호들 경로들로부터 DLOS 경로의 신뢰성 있고 정확한 분리를 허용한다.
LTE에서 이용된 방법들/기술들에 비교할 때, 많은 다중 경로 환경에서, 이러한 방법/기술들 및 알고리즘들(공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호)은 다른 다중-경로(MP) 경로들로부터 DLOS 경로의 신뢰성 있고 정확한 분리를 통해 거리 측정에서의 20배 내지 50배 정확도 개선을 전달한다.
공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법들/기술들 및 알고리즘들은 레인징 신호 복소 진폭 추정을 요구한다. 따라서, 다른 기준 신호들(파일럿 및/또는 동기화 신호들을 포함하여) 뿐만 아니라, 채널 추정(응답 경정)을 위 이용된 LTE 기준 신호들은 또한 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법들/기술들 및 알고리즘들에서 레인징 신호로서 구성될 수 있다. 이러한 경우에, 레인징 신호 복소 진폭은 진폭 및 위상의 형태로 LTE 수신기에 의해 산출되는(추정되는) 채널 응답이다. 다시 말해서, LTE 수신기에 의해 산출되는(추정되는) 채널 응답 통계는 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법/기술들 및 알고리즘들에 의해 요구되는 복소 진폭 정보를 제공할 수 있다.
다중 경로가 없는 이상적인 개방 공간 RF 전파 환경에서, 수신된 신호(레인징 신호)의 위상 변화, 예로서 채널 응답 위상은 신호의 주파수에 직접 비례할 것이고(직선); 이러한 환경에서 RF 신호 전파 시간(전파 지연)은 위상 대 주파수 의존성의 1차 도함수를 계산함으로써 위상 대 주파수 의존성으로부터 직접 계산될 수 있다. 그 결과는 전파 지연 상수일 것이다.
이러한 이상적인 환경에서, 초기(또는 임의의) 주파수에서의 절대 위상 값은 도함수가 위상 절대 값들에 의해 영향을 받지 않기 때문에 중요하지 않다.
많은 다중 경로 환경에서, 수신된 신호 위상 변화 대 주파수는 복잡한 곡선(직선이 아닌)이고; 1차 도함수는 다른 반사된 신호들 경로들로부터 DLOS 경로의 정확한 분리를 위해 이용될 수 있는 정보를 제공하지 않는다. 이것은 다중 경로 저감 프로세서 및 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법(들)/기술들 및 알고리즘들을 이용하기 위한 이유이다.
주어진 무선 네트워크/시스템에서 달성된 위상 및 주파수 동기화(위상 간섭성)가 매우 양호하다면, 다중 경로 저감 프로세서 및 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법(들)/기술들 및 알고리즘들은 다른 반사된 신호들 경로들로부터 DLOS 경로를 정확하게 분리할 것이고 이러한 DLOS 경로 길이(전파 시간)를 결정할 것이다.
이러한 위상 간섭성 네트워크/시스템에서, 어떤 부가적인 측정들도 요구되지 않는다. 다시 말해서, 단 방향 거리 측정(단방향 거리 측정)이 실현될 수 있다.
그러나, 주어진 무선 네트워크/시스템에서 달성된 동기화(위상 간섭성)의 정도가 충분히 정확하지 않다면, 많은 다중 경로 환경에서, 수신된 신호 위상 및 진폭 변화 대 주파수는 둘 이상의 상이한 위치들(거리들)에서 행해진 측정들에 대해 매우 유사할 수 있다. 이러한 현상은 수신 신호 DLOS 거리(전파 시간) 결정에서의 모호성을 초래할 수 있다.
이러한 모호성을 해결하기 위해, 적어도 하나의 주파수에 대한 실제(절대) 위상 값을 아는 것이 필요하다.
그러나, LTE 수신기에 의해 계산되는 진폭 및 위상 대 주파수 의존성은 모든 진폭 및 위상 값들이 예로서 서로에 대해 다운링크/업링크 기준 신호들로부터 계산되기 때문에 실제 위상 값을 포함하지 않는다. 따라서, LTE 수신기에 의해 산출되는(추정되는) 채널 응답의 진폭 및 위상은 적어도 하나의 주파수(서브캐리어 주파수)에서 실제 위상 값을 요구한다.
LTE에서, 이러한 실제 위상 값은 1) eNB에 의해 이들 신호들을 송신하는 이들 시간 스탬프들이 또한 수신기에 알려져 있고(그 역 또한 마찬가지이다), 2) 수신기 및 eNB 클록들이 시간적으로 잘 동기화되고, 및/또는 3) 다변 측량 기술들을 이용함으로써의 경우에, 하나 이상의 RTT 측정(들), TOA 측정들로부터; 또는 하나 이상의 수신된 기준 신호들의 시간-스탬핑으로부터 결정될 수 있다.
상기 방법들의 모두는 하나 이상의 기준 신호들의 전파 시간 값들을 제공한다. 이들 기준 신호들의 전파 시간 값들 및 주파수들로부터 하나 이상의 주파수들에서의 실제 위상 값들이 산출될 수 있다.
본 실시예들은 다중-경로 저감 프로세서, 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법(들)/기술들 및 알고리즘들을: 1) LTE UE 및/또는 eNB 수신기에 의해 계산된 진폭 및 위상 대 주파수 종속성 또는 2) RTT 및/또는 TOA를 통해 획득된 하나 이상의 주파수들에 대한 실제 위상 값(들) 및 LTE UE 및/또는 eNB 수신기에 의해 계산되는 진폭 및 위상 대 주파수 종속성의 조합과 조합함으로써 많은 다중 경로 환경에서 매우 정확한 DLOS 거리 결정/위치 찾기; 및/또는 시간-스탬핑 측정들을 달성한다.
이들 경우들에서, 실제 위상 값(들)은 다중 경로에 의해 영향을 받는다. 그러나, 이것은 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법들/기술들 및 알고리즘들의 성능에 영향을 주지 않는다.
DL-OTDOA, U-TDOA, UL-TDOA 등을 포함한 LTE RTT/TOA/TDOA/OTDOA에서, 측정들은 5미터들의 분해능을 갖고 실행될 수 있다. RTT 측정들은 전용 연결들 동안 운반된다. 따라서, 다수의 동시 측정들은 UE가 핸드오버 상태에 있을 때 및 UE가 주기적으로 측정들을 수집하고 UE로 다시 보고할 때 가능하고, 여기에서 DPCH 프레임들은 UE 및 상이한 네트워크들(기지국들) 사이에서 교환된다. RTT와 유사하게, TOA 측정들은 신호의 전파 시간(전파 지연)을 제공하지만, TOA 측정들은 동시에 이루어질 수 없다(Jakub Marek Borkowski: UMTS를 위한 셀 ID+RTT 하이브리드 위치 결정 방법의 성능).
평면에 UE를 위치시키기 위해, DLOS 거리들은 적어도 3개의 eNB(들)로부터 및 그것으로 결정되어야 한다. 3-차원 공간에 UE를 위치시키기 위해, 4개의 eNB(들)로부터/로의 최소 4개의 DLOS 거리들이 결정되어야 할 것이다(적어도 하나의 eNB가 동일한 평면상에 없다고 가정할 때).
UE 위치 결정 방법의 일 예가 도 1에 도시된다.
매우 양호한 동기화의 경우에, RTT 측정들은 요구되지 않는다.
동기화의 정도가 충분히 정확하지 않다면, OTDOA, 셀 ID+RTT 및 기타와 같은 방법들, 예를 들면, AOA(도래각) 및 다른 방법들과의 그것의 조합들은 UE 위치 찾기를 위해 이용될 수 있다.
셀 ID+RTT 위치-추적 방법 정확도는 다중 경로(RTT 측정들) 및 eNB(기지국) 안테나 대역폭에 의해 영향을 받는다. 기지국들 안테나들 빔폭들은 33 및 65도 사이에 있다. 이들 넓은 빔폭들은 도시 영역들에서 50 내지 150미터들의 위치 찾기 에러를 초래한다(Jakub Marek Borkowski: UMTS를 위한 셀 ID+RTT 하이브리드 위치 결정 방법의 성능). 많은 다중 경로 환경에서, 현재 LTE RTT 거리 측정 평균 에러는 대략 100미터들이고, LTE 셀 ID+RTT 방법에 의해 현재 이용된 전체 예상된 평균 위치 찾기 에러는 대략 150미터들임을 고려하자.
실시예들 중 하나는 AOA 방법에 기초한 UE 위치 찾기임, 그에 의해 UE로부터의 하나 이상의 기준 신호들이 UE 위치 찾기 목적들을 위해 이용된다. 그것은 DLOS AOA를 결정하기 위한 AOA 결정 디바이스 위치를 수반한다. 디바이스는 기지국과 함께 같은 장소에 배치되고 및/또는 기지국 위치로부터 독립적인 또 다른 하나 이상의 위치들에 설치될 수 있다. 이들 위치들의 좌표들은 아마도 알려져 있다. 어떤 변화들도 UE 측 상에서 요구되지 않는다.
이러한 디바이스는 동일한 다중 경로 저감 프로세서, 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법(들)/기술들 및 알고리즘들의 변화에 기초한다. 이러한 하나의 가능한 실시예는 UE 유닛으로부터의 DLOS RF 에너지의 AOA의 정확한 결정(매우 좁은 빔폭)의 이점을 가진다.
하나의 다른 선택에서, 이러한 부가된 디바이스는 수신 전용 디바이스이다. 결과적으로, 그것의 크기/무게 및 비용은 매우 낮다.
정확한 DLOS 거리 측정들이 획득되는 실시예들 및 정확한 DLOS AOA 결정이 이루어질 수 있는 실시예들의 조합은 셀 ID+RTT 위치-추적 방법 정확도를 크게(10배 이상) 개서할 것이다. 이러한 방식의 또 다른 이점은 UE 위치가 단일 타워를 갖고 언제 어느 때나 결정될 수 있다는 것이다(소프트 핸드오버 모드에 UE를 위치시키는 것은 요구하지 않는다). 정확한 위치 픽스가 단일 타워를 갖고 획득될 수 있기 때문에, 다수의 셀 타워들을 동기화시킬 필요가 없다. DLOS AOA를 결정하는 또 다른 옵션은 기존의 eNB 안테나 어레이 및 eNB 장비를 이용하는 것이다. 이러한 옵션은 개선된 셀 ID+RTT 방법의 구현의 비용을 추가로 낮을 수 있다. 그런, eNB 안테나들이 위치 찾기 애플리케이션들을 위해 설계되지 않기 때문에, 위치 결정 정확도는 저하될 수 있다. 또한, 네트워크 오퍼레이터들은 기지국에서 요구된 변화들(소프트웨어/하드웨어)을 구현하지 않으려 할 수 있다.
LTE(진화된 범용 지상파 액세스(E-UTRA); 물리 채널들 및 변조; 3GPP TS 36.211 릴리즈 9 기술 규격)에서, 위치 결정 기준 신호들(PRS)이 부가된다. 이들 신호들은 DL-OTDA(다운링크 OTDOA) 위치 결정을 위해 UE에 의해 이용되는 것이다. 또한, 이러한 릴리즈 9는 eNB(들)가(이) 동기화되도록 요구한다. 따라서, OTDOA 방법들에 대한 마지막 장애물을 제거한다(상기 단락(274) 참조). PRS는 다수의 eNB들의 UE에서 UE 가청력을 개선한다. 주의: 릴리즈 9는 eNB 동기화 정확도를 특정하지 않는다(몇몇 제안들: 100 ns).
U-TDOA/UL-TDOA는 연구 단계에 있으며, 2011년에 표준화될 것이다.
DL-OTDOA 방법(릴리즈 9)은 미국 특허 제 US 2001/0124347 A1호(Chen 등의 LTE 네트워크들에서 UE 위치 결정을 위한 방법 및 장치)에서 설명된다. 릴리즈 9 DL-OTDOA는 다중 경로를 겪는다. 다중 경로 저감의 몇몇은 증가된 PRS 신호 대역폭을 통해 달성될 수 있다. 그러나, 트레이드-오프는 UE 위치 픽스들 사이에서 증가된 스케줄링 복잡도 및 보다 긴 시간들이다. 게다가, 제한된 동작 대역폭, 예를 들면, 10 MHz를 가진 네트워크들을 위해, 최상의 가능한 정확도는 100미터들이고, Chen 표 1을 참조하자.
상기 번호들은 최상의 가능한 경우이다. 특히, DLOS 신호 세기가 반사된 신호(들) 세기에 비교하여 상당히 더 낮을 때(10 내지 20 dB), 다른 경우들은 상당히 더 큰(2배 내지 4배) 상기 언급된 위치 찾기/거리 측정 에러들을 야기한다.
여기에 설명된 실시예들은 릴리즈 9 DL-OTDOA 방법 및 Chen 등의 UL-PRS 방법에 의해 달성된 성능에 비해 주어진 신호 대역폭에 대한 최대 50배 거리 측정/위치 찾기 정확도 개선을 허용한다. 따라서, 여기에 설명된 방법들의 실시예들을 릴리즈 9 PRS 프로세싱에 적용하는 것은 모든 가능한 경우들의 95%에서 위치 찾기 에러를 3미터들 아래 또는 그보다 양호하게 감소시킨다. 또한, 이러한 정확도 이득은 UE 위치 픽스들 사이에서의 스케줄링 복잡도 및 시간을 감소시킬 것이다.
여기에 설명된 실시예들을 갖고, OTDOA 방법에 대한 추가 개선이 가능하다. 예를 들면, 서빙 셀에 대한 거리 측정은 다른 서빙 셀의 신호들로부터 결정될 수 있으며, 따라서 이웃하는 셀들 가청력을 개선하고 UE 위치 픽스들 사이에서의 시간을 포함하는, 스케줄링 복잡도를 감소시킨다.
실시예들은 또한 U-TDOA 방법 및 Chen 등으로부터의 UL-TDOA의 정확도(배경에 설명된)가 최대 50배까지 개선되게 할 수 있다. 실시예들을 Chen의 UL-TDOA 변화에 적용하는 것은 모든 가능한 경우들의 95%에서 위치 찾기 에러를 3미터들 아래 또는 그보다 양호하게 감소시킨다. 게다가, 이러한 정확도 이득은 UE 위치 픽스들 사이에서 스케줄링 복잡도 및 시간을 추가로 감소시킨다.
다시, 본 실시예들을 갖고, Chen의 UL-TDOA 방법 정확도는 최대 50배까지 개선될 수 있다. 따라서, 본 실시예들을 Chen의 U-TDOA 변화에 적용하는 것은 모든 가능한 경우들의 95%에서 위치 찾기 에러를 3미터들 아래 또는 그보다 양호하게 감소시킨다. 게다가, 이러한 정확도 이득은 UE 위치 픽스들 사이에서 스케줄링 복잡도 및 시간을 추가로 감소시킨다.
상기 언급된 DL-TDOA 및 U-TDOA/UL-TDOA 방법들은 단-방향 측정들(레인징)에 의존한다. 본 실시예들 및 실제적으로 모든 다른 거리 측정 기술들은 단-방향 거리 측정의 프로세스에 이용된 PRS 및/또는 다른 신호들이 주파수 및 위상 간섭성일 것임을 요구한다. LTE와 같이, OFDM 기반 시스템들은 주파수 간섭성이다. 그러나, UE 유닛들 및 eNB(들)는(은) 결합 나노초들로 UTC와 같은 공통 소스에 의해 위상 또는 시간 동기화되지 않으며, 예로서 랜덤 위상 가산기가 존재할 수 있다.
레인징 정확도에 대한 위상 간섭성 영향을 회피하기 위해, 다중 경로 프로세서의 실시예는 레인징 신호(들), 예로서 기준 신호들, 개개의 구성요소(서브캐리어들) 사이에서 미분 위상을 산출한다. 이것은 랜덤 위상 항 가산기를 제거한다.
Chen 등의 논의에서 상기 식별된 바와 같이, 여기에 설명된 실시예들을 적용하는 것은 Chen 등에 의해 달성된 성능과 비교하여 실내 환경들에서 상당한 정확도 개선을 야기한다. 예를 들면, Chen 등에 따르면, DL-OTDOA 및/또는 U-TDOA/UL-TDOA는 대부분 옥외 환경들, 실내들(빌딩들, 캠퍼스들 등)을 위한 것이고, DL-OTDOA 및 U-TDOA 기술들은 제대로 수행할 수 없다. 실내에 흔히 이용되는 분산 안테나 시스템들(DAS)을 포함하는, 여러 개의 이유들이 주지되고(Chen, #164 내지 164 참조), 그에 의해 각각의 안테나는 고유 ID를 갖지 않는다.
이하에 설명된 실시예는 OFDM 변조 및/또는 그것의 도함수들; 및 기준/파일럿 및/또는 동기화 신호들을 이용하는 무선 네트워크들과 함께 동작한다. 따라서, 이하에 설명된 실시예는 LTE 네트워크들과 함께 동작하고 그것은 또한 다른 유형들의 변조를 포함하는, 기준/파일럿 및/또는 동기화 신호들을 갖거나 그것 없이 다른 무선 시스템들 및 다른 무선 네트워크들에 적용가능하다.
여기에 설명된 방식은 또한 WiMax, WiFi, 및 White Space를 포함하는, 다른 무선 네트워크들에 적용가능하다. 기준/파일럿 및/또는 동기화 신호들을 이용하지 않는 다른 무선 네트워크들은 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 바와 같이 다음의 유형들의 대안적인 변조 실시예들 중 하나 이상을 이용할 수 있다: 1) 프레임의 일 부분이 레인징 신호/레인징 신호 요소들에 전용되는 것; 2) 레인징 신호 요소들이 송신/수신 신호들 프레임(들)에 내장되는 것; 및 3) 레인징 신호 요소들이 데이터와 함께 내장되는 것.
여기에 설명된 다중 경로 저감 범위 추정 알고리즘의 실시예들(또한 공동-계류 중인 특허 출원 번호 제13/008,519호 및 제13/109,904호에 설명된)은 신호 더하기 다중 경로 반사들의 직접 경로(DLOS)로 이루어진 앙상블로 범위들의 추정치들을 제공함으로써 작동한다.
LTE DAS 시스템은 모바일 수신기(UE)에 대한 다양한 시간 오프셋들에서 보여진 동일한 시간의 다수의 사본들을 생성한다. 지연들은 안테나들 및 모바일 수신기 사이에서 기하학적 관계들을 고유하게 결정하기 위해 이용된다. 수신기에 의해 보여진 신호는, 주요 "다중 경로" 구성요소들이 다수의 DAS 안테나들로부터의 오프셋 신호의 합으로부터 기인한 것임을 제외하고, 다중 경로 환경에서 보여진 것과 비슷하다.
수신기에 의해 보여진 신호 앙상블은 이러한 경우에 주요 다중 경로 구성요소들이 종래의 다중 경로가 아님을 제외하고, 앙상블 실시예들이 이용하기 위해 설게되는 신호의 유형과 동일하다. 본 다중 경로 저감 프로세서(알고리즘들)는 DLOS 및 각각의 경로, 예로서 반사의 감쇠 및 전파 지연을 결정할 수 있다(식 1 내지 식 3 및 연관된 설명들을 참조). 다중 경로가 분산형 RF 채널(환경) 때문에 존재할 수 있지만, 이러한 신호 앙상블에서 주요 다중 경로 구성요소들은 다수의 안테나들로부터의 송신들과 연관된다. 본 다중 경로 알고리즘의 실시예들은 이들 다중 경로 구성요소들을 추정하고, 수신기로의 DAS 안테나들의 범위들을 분리하고, 위치 프로세서(소프트웨어로 구현된)에 범위 데이터를 제공할 수 있다. 안테나 위치 기하학적 구조에 의존하여, 이러한 해결책은 X, Y 및 X, Y, Z 위치 좌표들 모두를 제공할 수 있다.
결과적으로, 본 실시예들은 임의의 하드웨어 및/또는 새로운 네트워크 신호(들) 부가들을 요구하지 않는다. 게다가, 위치 결정 정확도는 다음에 의해 상당히 개선될 수 있다: 1) 다중 경로를 저감시키고 2) 능동형 DAS의 경우에, 위치 결정 에러의 하한은 대략 50미터들로부터 대략 3미터들로 감소하는 것과 같이, 급격히 감소될 수 있다.
DAS의 각각의 안테나의 위치(위치)가 알려져 있다고 가정된다. 각각의 안테나의(또는 다른 안테나에 대해) 신호 전파 지연이 또한 결정되어야 한다(알려져야 한다).
능동형 DAS 시스템들에 대해, 신호 전파 지연은, 루프백 기술들을 이용하여, 자동으로 결정될 수 있으며, 그에 의해 알려진 신호는 왕복으로 전송되고 이러한 왕복 시간은 측정된다. 이러한 루프백 기술은 또한 온도, 시간 등에 따른 신호 전파 지연 변화들(드리프트)을 제거한다.
다수의 매크로 셀들 및 연관된 안테나들을 이용하여, 피코 셀들 및 마이크로 셀들은 부가적인 기준 포인트들을 제공함으로써 분해능을 추가로 강화시킨다. 다수의 안테나로부터의 다수의 사본들의 신호 앙상블에서 개개의 범위 추정치들의 상기 설명된 실시예는 다음의 두 개의 방식들로 신호 송신 구조에 대한 변화들에 의해 추가로 강화될 수 있다. 첫 번째는 각각의 안테나로부터의 송신들을 시간 다중화하는 것이다. 두 번째 방식은 안테나들의 각각에 대해 주파수 다중화하는 것이다. 양쪽 강화들 모두를 이용하여, 동시에 시간 및 주파수 다중화하는 것은 시스템의 레인징 및 위치 찾기 정확도를 추가로 개선한다. 또 다른 방식은 각각의 안테나에 전파 지연을 부가하는 것이다. 지연 값들은 특정한 DAS 환경(채널)에서 확산된 지연을 초과하기에 충분히 크지만, 부가적인 지연들에 의해 야기된 다중 경로가 ISI(심볼간 간섭)을 야기하지 않도록 순환 전치(CP) 길이보다 작도록 선택될 것이다.
각각의 안테나에 대한 고유 ID 또는 고유 식별자의 부가는 결과적인 해결책의 효율성을 증가시킨다. 예를 들면, 그것은 안테나들의 각각으로부터의 신호들로부터 범위들 모두를 추정하기 위한 프로세서에 대한 요구를 제거한다.
LTE 다운링크를 이용한 일 실시예에서, 파일럿 및/또는 동기화 신호(들) 서브캐리어들을 포함한, 하나 이상의 기준 신호(들) 서브캐리어들은 결과적으로 다중 경로 간섭 저감 및 와일드 포인트들을 삭제하기 위해 다변 측정 및 위치 찾기 일관성 알고리즘을 이용한 거리 기반 위치 찾기 관측량 및 위치 추정치의 생성을 위해 다중-경로 프로세서에 적용되는 서브캐리어들 위상 및 진폭을 결정하기 위해 이용된다.
또 다른 실시예는 LTE 업링크 시그널링이 또한 기준 서브캐리어들을 또한 포함하는 베이스에 대한 기준 신호들, 모바일 디바이스를 포함한다는 사실을 이용한다. 사실상, 업링크 신호 등의 복조를 돕기 위해 채널 임펄스 응답을 생성하기 위해 이용되는 기준 서브캐리어들인 모드에 업링크 디바이스에 대한 주파수 대역을 할당하기 위해 네트워크에 의해 이용된 전체 사운딩 모드로부터 이들 서브캐리어들을 포함하는 하나 이상의 모드가 있다. 또한, 릴리즈 9에 부가된 DL PRS와 유사하게, 부가적인 UL 기준 신호들은 곧 있을 및 미래의 표준 릴리즈들에 부가될 수 있다. 이 실시예에서, 업링크 신호는 위상에 대한 동일한 거리, 범위 관련 관측량들을 생성하기 위한 다중 경로 저감 프로세싱을 이용하여 다수의 기지국들(eNB)에 의해 프로세싱된다. 이 실시예에서, 위치 일관성 일고리즘들은 와일드 포인트 관측량들을 편집하고 위치 추정치를 생성하기 위해 다변 측량 알고리즘에 의해 확립된 바와 같이 이용된다.
또 다른 실시예, LTE 다운링크 및 LTE 업링크 모두의 관련 있는 하나 이상의 기준(파일럿 및/또는 동기화를 포함하여) 서브캐리어들이 수집되고, 거리 대 위상 매핑이 적용되고, 다중 경로 저감이 적용되고, 거리 관련 관측량이 추정된다. 이들 데이터는 그 후 다변 측량 알고리즘 및 위치 일관성 알고리즘을 이용하여 위치에 대한 보다 강력한 세트의 관측량들을 제공할 방식으로 융합될 것이다. 이점은 다운링크 및 업링크 두 개의 상이한 주파수 대역들 또는 TDD(시간 분할 이중화)의 경우에 시스템 간섭성을 개선하기 때문에 개선된 정확도를 야기하는 중복성일 것이다.
다수의 안테나들이 마이크로셀로부터 동일한 다운링크 신호를 송신하는 DAS(분산 안테나 시스템) 환경에서, 위치 일관성 알고리즘(들)은 기준 신호(들)(파일럿 및/또는 동기화를 포함한)로부터 다중 경로 저감 프로세싱에 의해 생성된 관측량들로부터 DAS 안테나의 거리들을 분리하고 다수의 DAS 방출기들(안테나들)로부터 위치 추정치들을 획득하기 위해 확장된다.
DAS 시스템(환경)에서, 정확한 위치 추정치를 획득하는 것은 개개의 안테나들로부터의 신호들 경로들이 높은 정확도를 갖고 해결될 수 있는 경우에만 가능하고, 그에 의해 경로 에러는 단지 안테나들의 사이에서의 거리(10미터들 이상의 정확도)의 단편이다. 모든 기존의 기술들/방법들이 많은 다중 경로 환경(다수의 DAS 안테나들로부터의 신호들은 유도된 많은 다중 경로처럼 보일 것이다)에서 이러한 정확도를 제공할 수 없기 때문에, 기존의 기술들/방법들은 위치 일관성 알고리즘(들)의 상기 언급된 확장 및 DAS 환경에서의 이러한 위치 찾기 방법/기술을 이용할 수 없다.
공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된, 오브젝트 식별 및 위치 찾기를 위한 InvisiTrack 다중-경로 저감 방법들 및 시스템들은 거리 대 신호 위상 매핑, 다중 경로 간섭 저감 및 LTE 다운링크, 업링크 및/또는 양쪽 모두(다운링크 및 업링크), 하나 이상의 기준 신호(들) 서브캐리어들을 이용하고 위치 추정치를 생성하기 위해 다변 측량 및 위치 일관성을 이용하여 범위 기반 위치 관측량을 생성하기 위한 프로세스에 적용된다.
모든 상기 실시예들에서, 삼변 측량 위치 결정 알고리즘들이 또한 이용될 수 있다.
DL-OTDOA 위치 찾기는 LTE 릴리즈 9: 진화된 범용 지상파 액세스(E-UTRA); 물리 채널들 및 변조; 3GPP TS 36.211 릴리즈 9 기술 규격에 특정된다. 그러나, 그것은 무선 오퍼레이터들(캐리어)들에 의해 구현되지 않는다. 그동안, 다운링크 위치 찾기가 기존의 물리 계층 측정 동작(들)을 이용함으로써 현재의, 예로서 변경되지 않은 LTE 네트워크 환경 내에서 구현될 수 있다.
LTE에서, UE 및 eNB는 라디오 특성들의 물리 계층 측정들을 하도록 요구된다. 측정 규정들은 3GPP TS 36.214에 특정된다. 이들 측정들은 주기적으로 수행되고 상위 계층들로 보고되고 주파수-내 및 주파수-간 핸드오버, 라디오-간 액세스 기술(RAT-간) 핸드오버, 타이밍 측정들, 및 RRM(라디오 리소스 관리)을 지원하는 다른 목적들을 포함한 다양한 목적들을 위해 이용된다.
예를 들면, RSRP(기준 신호 수신 전력)는 전체 대역폭에 걸쳐 셀-특정 기준 신호들을 운반하는 모든 리소스 요소들의 전력의 평균이다.
또 다른 예는 부가적인 정보(RSRQ(기준 신호 수신 품질)는 간섭 레벨 뿐만 아니라, 신호 세기를 조합한다)를 제공하는 RSRQ 측정이다.
LTE 네트워크는 eNB 이웃(서빙 eNB에 대한) 리스트들을 UE에 제공한다. 네트워크 지식 구성에 기초하여, (서빙) e노드B는 이웃하는 eNB의 식별자들을 UE에 제공한다. UE는 그 후 그것이 수신할 수 있는 이웃들의 신호 품질을 측정한다. UE는 결과들을 e노드B에 다시 보고한다. 주의: UE는 또한 서빙 eNB의 신호 품질을 측정한다.
명세서에 따르면, RSRP는 고려된 측정 주파수 대역폭 내에서의 셀-특정 기준 신호들을 운반하는 리소스 요소들의 전력 기여들([W]의)에 대한 선형 평균으로서 규정된다. RSRP를 결정하기 위해 UE에 의해 이용되는 측정 대역폭은 대응하는 측정 정확도 요건들이 이행되어야 하는 한계를 갖고 UE 구현에 달려 있다.
측정 대역폭 정확도 요건들을 고려할 때, 이러한 대역폭은 매우 크며 RSRP 측정들에 이용되는 셀-특정 기준 신호들은 결과적으로 다중 경로 간섭 저감 및 거리 기준 위치 관측량들의 생성을 위해 다중-경로 프로세서에 적용되는 이들 기준 신호들 서브캐리어들 위상 및 진폭을 결정하기 위해 추가로 프로세싱될 수 있다. 또한, RSRP 측정에 이용되는 다른 기준 신호들, 예를 들면, SSS(2차 동기화 신호)가 또한 이용될 수 있다.
그 후, 3개 이상의 셀들로부터의 거리 관측량들에 기초하여, 위치 픽스는 다변 측량 및 위치 일관성 알고리즘들을 이용하여 추정될 수 있다.
이전에 언급된 바와 같이, RF 핑거프린팅 데이터베이스 불안정의 여러 원인들이 있지만, 주요 원인들 중 하나는 다중 경로이다(RF 서명은 다중 경로에 매우 민감하다). 결과적으로, RF 핑거프린팅 방법(들)/기술 위치 찾기 정확도는 다중 경로 역학들- Z-높이 및/또는 안테나 배향에 의존하여 수직 불확실성: >100% 가변성을 포함한, 시간, 환경(예를 들면, 날씨), 사람 및/또는 오브젝트들 움직임에 걸친 변화들에 심하게 영향을 받는다(Tsung-Han Lin 등의 RSSI-서명-기반 실내 국소화 시스템의 현미경 검사 참조).
본 실시예들은 상당히 감쇠된 DLOS를 포함하는, 각각의 개개의 경로를 발견하고 특성화하기 위한 능력(다중 경로 프로세서) 때문에 RF 핑거프린팅 위치 찾기 정확도를 상당히 개선할 수 있다. 결과적으로, 위치 픽스에 대한 RF 핑거프린팅 결정은 실시간 다중 경로 분포 정보로 보완될 수 있다.
상기 언급된 바와 같이, 위치 픽스는 시간에서의 위치 기준 동기화를 요구할 것이다. 무선 네트워크들에서, 이들 위치 기준들은 액세스 포인트들, 매크로/미니/피코 및 펨토 셀들, 뿐만 아니라, 소위 소형 셀들(eNB)을 포함할 수 있다. 그러나, 무선 오퍼레이터들은 정확한 위치 픽스를 위해 요구되는 동기화 정확도를 구현하지 않는다. 예를 들면, LTE의 경우에, 표준은 FDD(주파수 분할 이중화) 네트워크를 위한 eNB(들) 사이에서의 임의의 시간 동기화를 요구하지 않는다. LTE TDD(시간 분할 이중화)를 위해, 이러한 시간 동기화 정확도는 +/-1.5 마이크로초들이다. 이것은 400+ 미터들 위치 불확실성과 같다. 비록 요구되지는 않지만, LTE FDD 네트워크들은 또한 동기화되지만 훨씬 더 큰(1.5 마이크로초보다) 한계들을 이용한다.
무선 LTE 오퍼레이터들은 주파수 및 시간에서 eNB(들)를(을) 동기화하기 위해 GPS/GNSS 신호들을 이용하고 있다. 주의: LTE eNB는 매우 정확한 캐리어 주파수를 유지해야 한다: 매크로/미니 셀들을 위해 0.05 ppm 및 다른 유형의 셀들을 위해 약간 덜 정확하다(0.1 내지 0.25 ppm). GPS/GNSS 신호들은 또한 10 나노초들보다 양호한 요구된(위치 찾기를 위해) 시간 동기화 정확도를 가능하게 할 수 있다. 그러나, 네트워크 오퍼레이터들 및 네트워크 장비 제조자들은 패킷 송신/, 예로서 NTP(네트워크 시간 프로토콜) 및/또는 PTP(정밀 시간 프로토콜), 예를 들면, IEEE 1588v2 PTP를 이용함으로써 인터넷/이더넷 네트워킹 시간 동기화를 지지하는 GPS/GNSS 유닛들과 연관된 비용들을 감소시키려고 노력한다.
IP 네트워크 기반 동기화는 최소 주파수 및 시간 요건들을 충족시키지만, 위치 픽스를 위해 요구되는 GPS/GNSS 정밀도가 부족한 가능성을 가진다.
여기에 설명된 방식은 GPS/GNSS 신호들 및 eNB 및/또는 AP, 또는 다른 무선 네트워크 장비에 의해 생성된 신호들에 기초한다. 그것은 또한 IP 네트워킹 동기화 신호들 및 프로토콜들 및 eNB 및/또는 AP, 또는 다른 무선 네트워크 장비에 의해 생성된 신호들에 기초할 수 있다. 이러한 방식은 또한 WiMax, WiFi, 및 White Space를 포함한, 다른 무선 네트워크들에 적용가능하다.
상기 eNB 신호들은 오퍼레이터의 eNB 설비(도 12)에 설치된 시간 관측 유닛(TMO)에 의해 수신된다. 상기 TMO는 또한 외부 동기화 소스 입력을 포함한다.
eNB 신호들은 TMO에 의해 프로세싱되고 외부 동기화 소스 입력과 동기화되는 클록들을 이용하여 시간 스탬핑된다.
상기 외부 동기화 소스는 GPS/GNSS 및/또는 인터넷/이더넷 네트워킹, 예를 들면, PTP 또는 NTP 등으로부터 올 수 있다.
시간-스탬핑된 프로세싱 신호, 예를 들면, LTE 프레임 시작(특히 다른 네트워크들에서의 다른 신호들일 수 있다)은 또한 eNB(셀) 위치 및/또는 셀 ID를 포함하고, 인터넷/이더넷 백홀을 통해 모든 eNB들의 데이터베이스를 생성, 유지, 및 업데이트하는 중앙 TMO 서버로 전송된다.
레인징 및 위치 픽스를 획득하는 프로세스에 수반된 UE 및/또는 eNB(들)는(은) TMO 서버를 찾을 것이고 서버는 수반된 eNB(들) 사이에서 시간 동기화 오프셋들을 리턴할 것이다. 이들 시간 동기화 오프셋들은 위치 픽스를 조정하기 위해 위치 픽스를 획득하는 프로세스에 수반된 UE 및/또는 eNB(들)에 의해 이용될 것이다.
대안적으로, 위치 픽스 산출들 및 조정은 레인징의 프로세스에 수반된 UE 및/또는 eNB(들)이 또한 획득된 레인징 정보를 TMO 서버에 공급할 때 TMO 서버에 의해 실행될 수 있다. 상기 TMO 서버는 그 후 정확한(조정된) 위치 (위치) 픽스를 리턴할 것이다.
하나 이상의 셀 eNB 장비가 함께 같은 장소에 배치된다면, 단일 TMO는 모든 eNB(들)로부터의 신호들을 프로세싱하고 시간 스탬핑할 수 있다.
RTT(왕복 이동) 측정들(레인징)은 위치 찾기를 위해 이용될 수 있다. 단점은 RTT 레인징이 위치 찾기 정확도에 대한 급격한 영향을 가진 다중 경로를 겪는다는 것이다.
다른 한편으로, RTT 위치 찾기는 일반적으로 (시간에서의) 위치 기준 동기화및 LTE의 경우에 특히 eNB를 요구하지 않는다.
동시에, 파일럿 기준 및/또는 무선 네트워크의 다른 신호들과 함께 동작할 때, 다중 경로 저감 프로세서, 공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된 방법(들)/기술들 및 알고리즘들은 RTT 신호(들)에 대한 채널 응답을 결정할 수 있으며, 예로서 RTT 신호(들)가(이) 겪는 다중 경로 채널을 식별할 수 있다. 이것은 실제 DLOS 시간이 결정되도록 RTT 측정치들을 정정하도록 허용한다.
알려진 DLOS 시간을 갖고, eNB 또는 시간적으로 위치 기준 동기화의 요구 없이 삼변 측량 및/또는 유사한 위치 찾기 방법들을 이용하여 위치 픽스를 획득하는 것이 가능할 것이다.
심지어, 가동 중인 TMO 및 TMO 서버를 갖고, InvisiTrack들의 기술 통합은 매크로/미니/피코 및 소형 셀들 및/또는 UE(셀 전화기)에서의 변화들을 요구할 것이다. 이들 변화들은 단지 SW/FW(소프트웨어/펌웨어)에만 제한되지만, 그것은 기존의 인프라스트럭처를 개조하기 위한 많은 노력을 취한다. 또한, 몇몇 경우들에서, 네트워크 오퍼레이터들 및/또는 UE/셀 전화기 제조사들/공급자들은 장비 변경들을 반대한다. 주의: UE는 무선 네트워크 이용자 장비이다.
이러한 SW/FW 변화는 TMO 및 TMO 서버 기능이 InvisiTrack 위치 찾기 기술을 지원하기 위해 확대된다면 완전히 회피될 수 있다. 다시 말해서, 이하에 설명된 또 다른 실시예는 무선 네트워크 신호들과 함께 동작하지만, 무선 네트워크 장비/인프라스트럭처의 임의의 변경들을 요구하지 않는다. 따라서, 이하에 설명된 실시예는 LTE 네트워크들과 함께 동작하고, 그것은 또한 Wi-Fi를 포함한, 다른 무선 시스템들/네트워크들에 적용가능하다.
본질적으로 이 실시예는 위치 픽스를 획득하기 위해 무선 네트워크 신호들을 이용하는 병렬 무선 위치 찾기 인프라스트럭처를 생성한다.
TMO 및 TMO 서버와 유사하게, InvisiTrack의 위치 찾기 인프라스트럭처는 네트워크 신호들 획득 유닛들(NSAU(들))로부터 데이터를 수집하고 그것을 분석하여, 범위 및 위치들을 결정하고, 그것을 예로서, 시간 인스턴트에서 전화기/UE들 ID들 및 위치들의 표로 변환하기 위해 하나 이상의 NSAU 및 하나 이상의 위치 찾기 서버 유닛들(LSU)로 이루어질 것이다. LSU는 네트워크의 API를 통해 무선 네트워크에 인터페이스한다.
다수의 이들 유닛들은 큰 인프라스트럭처에서 다양한 위치들에 배치될 수 있다. NSAU(들)가(이) 간섭성 타이밍을 갖는다면, 보다 양호한 정확도를 제공하는 모두에 대한 결과들이 이용될 수 있다.
상기 간섭성 타이밍은 GPS 클록 및/또는 다른 안정된 클록 소스들로부터 도출될 수 있다.
NSAU는 LAN(근거리 네트워크), 도시 영역 네트워크(MAN), 및/또는 인터넷을 통해 LSU와 통신한다.
몇몇 설치/인스턴스들에서, NSAU 및 LSU는 단일 유닛으로 조합/통합될 수 있다.
LTE 또는 다른 무선 네트워크들을 이용한 위치 찾기 서비스들을 지원하기 위해, 송신기들은 엄격한 공차 내로 클록 및 이벤트 동기화되도록 요구된다. 보통, 이것은 GPS의 1 PPS 신호로 잠금으로써 확립된다. 이것은 3 나노초 1-시그마 내로 로컬 영역에서의 타이밍 동기화를 야기할 것이다.
그러나, 이러한 유형의 동기화가 현실적이지 않을 때 많은 인스턴스들이 있다. 이러한 본 실시예들은 위치 찾기 프로세스가 송신기들이 클록 및 이벤트 동기화된 것처럼 진행할 수 있도록 위치 찾기 프로세스에 지연 보상 값들을 제공하기 위해 시간 오프셋들의 추적 및 다운링크 송신기들 사이에서의 시간 오프셋 추정치들을 제공한다. 이것은 알려진 선험적 안테나 위치를 갖고 송신 안테나(임의의 위치 찾기 서비스들을 위해 요구되는) 및 수신기의 이전 지식에 의해 확립된다. 동기화 유닛으로 불리우는 이러한 수신기는 다운링크 송신기들 모두로부터의 데이터를 수집하고 위치들의 지식을 고려해볼 때, 미리 선택된 기본 안테나로부터 오프셋 타이밍을 산출할 것이다. 이들 오프셋들은 다운링크 송신기들의 클록 드리프트들을 보상하는 추적 알고리즘의 이용을 통해 시스템에 의해 추적된다. 주의: 수신된 데이터로부터 의사 범위들을 도출하기 위한 프로세싱은 InvisiTrack 다중 경로 저감 알고리즘들(공동-계류 중인 출원 번호 제12/502,809호에 설명된)을 이용할 것이다. 그러므로, 동기화는 다중 경로에 의해 영향을 받지 않을 것이다.
이들 오프셋 데이터는 그것이 동기화된 송신기들에 의해 생성되는 것처럼 보이도록 각각의 다운링크 송신기로부터의 데이터를 적절히 정렬시키기 위해 위치 찾기 프로세서(위치 찾기 서버, LSU)에 의해 이용된다. 시간 정확도는 최상의 1-PPS 추적과 비교할 만하고 3 미터 위치 찾기 정확도(1-시그마)를 지원할 것이다.
동기화 수신기 및/또는 수신기의 안테나들은 최상의 성능을 위해 최적의 GDOP에 기초하여 위치될 것이다. 큰 설치에서, 다수의 동기화 수신기들은 네트워크 전체에 걸쳐 등가의 3 나노초 1-시그마 동기화 오프셋을 제공하기 위해 이용될 수 있다. 동기화 수신기(들)를(을) 이용함으로써, 다운링크 송신기들의 동기화를 위한 요건들이 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 찾기 장비 다이어그램이 도 13에 묘사된다.
LTE 신호들을 이용하는 어떤 고객 네트워크 투자도 없는 완전히 자율적인 시스템의 실시예가 다음의 모드들에서 동작한다:
1. 업링크 모드 - 위치 찾기를 위해 무선 네트워크 업링크(UL) 신호들을 이용한다(도 16 및 도 17).
2. 다운링크 모드- 위치 찾기를 위해 무선 네트워크 다운링크(DL) 신호들을 이용한다(도 14 및 도 15)
3. 2-방향 모드 - 위치 찾기를 위해 UL 및 DL 신호들 모두를 이용한다.
업링크 모드에서, 다수의 안테나들은 하나 이상의 NSAU들에 연결된다. 이들 안테나 위치들은 무선 네트워크 안테나들로부터 독립적이고, NSAU(들) 안테나 위치들은 GDOP(기하학적 정밀도의 감소)를 최소화하기 위해 선택된다.
UE/전화기 디바이스들로부터의 네트워크의 RF 신호들은 NSAU(들) 안테나들에 의해 수집되고 관심 있는 모든 신호들의 하나 이상의 인스턴스들을 캡처하기에 적합한 시간 간격 동안 프로세싱된 네트워크의 RF 신호들의 시간 스탬핑된 샘플들을 생성하기 위해 NSAU(들)에 의해 프로세싱된다.
선택적으로, NSAU는 또한 예를 들면, UE/전화기 ID 등을 결정하기 위한 부가적인 정보를 획득하기 위해 다운링크 신호들의 샘플들을 수신, 프로세싱, 및 시간 스탬핑할 것이다.
캡처된 시간 스탬핑된 샘플들로부터, 각각의 UE/셀 전화기 ID(들)와(과) 연관된 관심 있는 시간 스탬핑된 무선 네트워크 신호들과 함께 UE/셀 전화기 디바이스들 식별 번호들(ID)이 결정될 것이다(획득될 것이다). 이러한 동작은 NSAU에 의해 또는 LSU에 의해 수행될 수 있다.
NSAU는 주기적으로 데이터를 LSU에 공급할 것이다. 스케줄링되지 않은 데이터가 하나 이상의 UE/셀 전화기 ID(들)에 요구된다면, LSU는 부가적인 데이터를 요청할 것이다.
어떤 변화들/변경들도 UL 모드 동작을 위해 무선 네트워크 인프라스트럭처 및/또는 기존의 UE/셀 전화기에 요구되지 않을 것이다.
다운링크(DL) 모드에서, InvisiTrack 가능 UE가 요구될 것이다. 또한, 셀 전화기 FW는 전화기가 위치 픽스를 획득하기 위해 이용된다면 변경되어야 할 것이다.
몇몇 인스턴스들에서, 오퍼레이터들은 기저 대역 신호들을 BBU(들)(기저 대역 유닛들)로부터 이용가능하게 만들 수 있다. 이러한 경우들에서, NSAU(들)는(은) 또한 RF 무선 네트워크 신호들 대신에 이들 이용가능한 기저 대역 무선 네트워크 신호들을 프로세싱할 수 있을 것이다.
DL 모드에서, 이들 신호들은 UE/셀 전화기에서 프로세싱되거나 UE/셀 전화기가 프로세싱된 네트워크의 RF 신호들의 시간 스탬핑된 샘플들을 주기적으로 생성하고 이것들을 LSU로 전송할 것이기 때문에 하나 이상의 무선 네트워크 신호들과 UE/셀 전화기 ID를 연관시키기 위한 요구는 없으며, LSU는 결과(들)를(을) 다시 UE/셀 전화기로 전송할 것이다.
DL 모드에서, NSAU는 프로세싱된 RF 또는 기저대역(이용가능할 때) 무선 네트워크 신호들을 프로세싱 및 시간 스탬핑할 것이다. 캡처된 시간 스탬핑된 샘플들로부터, 네트워크 안테나들과 연관된 무선 네트워크 신호들 DL 프레임들이 결정(획득)될 것이고 이들 프레임 시작들 사이에서의 차이(오프셋)가(이) 산출될 것이다. 이러한 동작은 NSAU에 의해 또는 LSU에 의해 수행될 수 있다. 네트워크 안테나들을 위한 프레임 시작 오프셋들은 LSU 상에 저장될 것이다.
DL 모드에서, 네트워크 안테나들의 프레임 시작 오프셋들은 상기 디바이스가 InvisiTrack 기술을 이용하여 그 자신의 위치 픽스를 프로세싱/결정할 경우에 LSU로부터 UE/전화기 디바이스로 전송될 것이다. 그렇지 않다면, UE/셀 전화기 디바이스가 프로세싱된 네트워크의 RF 신호들의 시간 스탬핑된 샘플들을 LSU로 주기적으로 전송할 때, LSU는 디바이스의 위치 픽스를 결정할 것이고 상기 위치 픽스 데이터를 다시 디바이스로 전송할 것이다.
DL 모드에서, 무선 네트워크 RF 신호들은 하나 이상의 무선 안테나들로부터 올 것이다. 결과적인 정확도에 대한 다중 경로 영향을 회피하기 위해, RF 신호는 안테나 안테나 연결로부터 무선 네트워크 장비로 찾아내져야 한다.
2-방향 모드는 UL 및 DL 동작들 모두로부터 위치 픽스의 결정을 포함한다. 이것은 위치 찾기 정확도를 추가로 개선하도록 허용한다.
몇몇 기업 셋 업들은 하나 이상의 원격 라디오 헤드들(Remote Radio Head; RRH) 공급하는 하나 이상의 BBU들을 이용하고, 각각의 RRH는 결국 동일한 ID를 가진 다수의 안테나들을 공급한다. 이러한 환경들에서, 무선 네트워크 구성에 의존하여, 네트워크 안테나들의 DL 모드 프레임 시작 오프셋들을 결정하는 것이 요구되지 않을 수 있다. 이것은 다수의 BBU들 뿐만 아니라, 단일 BBU 셋업을 포함하고, 그에 의해 각각의 BBU의 안테나들은 특정 구역에 할당되고 인접한 구역의 커버리지들은 중첩한다.
다른 한편으로, 그에 의해 다수의 BBU들로부터 공급되는 안테나가 동일한 구역에서 인터리빙되는 구성은 네트워크 안테나들의 DL 모드 프레임 시작 오프셋들을 결정하는 것을 요구할 것이다.
DAS 환경에서의 DL 동작 모드에서, 다수의 안테나들은 동일한 ID를 공유할 수 있다.
본 실시예들에서, 위치 일관성 알고리즘(들)은 기준 신호(들)(파일럿 및/또는 동기화를 포함한) 서브캐리어들로부터의 다중 경로 저감 프로세싱에 의해 생성된 관측량들로부터 DAS 안테나들의 거리들을 분리하기 위해 및 다수의 DAS 방출기들(안테나들) 거리들로부터 위치 추정치들을 획득하기 위해 확대되고/개발된다.
그러나, 이들 일관성 알고리즘들은 동일한 ID를 방출하는 안테나들의 수의 제한들을 가진다. 다음에 의해 동일한 ID를 방출하는 안테나의 수를 감소시키는 것이 가능하다.
1. 주어진 커버리지 구역에서 대해, 섹터화된 BBU(BBU들은 최대 6개의 섹터들까지 지원할 수 있다)의 상이한 섹터들로부터 공급되는 안테나들을 인터리빙한다.
2. 주어진 커버리지 구역에 대해, 상이한 BBU들로부터 공급되는 안테나들 뿐만 아니라, 섹터화된 BBU의 상이한 섹터들로부터 공급된 안테나들을 인터리빙한다.
3. 각각의 안테나에 전파 지연 요소를 부가한다. 지연 값들은 특정한 DAS 환경(채널)에서 확산된 지연을 초과하기에 충분히 크지만, 부가적인 지연들에 의해 야기된 다중 경로가 ISI(심볼 간 간섭)를 야기하지 않도록 순환 전치(CP) 길이보다 작도록 선택될 것이다. 하나 이상의 안테나에 대한 고유 지연 ID의 부가는 동일한 ID를 방출하는 안테나들의 수를 추가로 감소시킨다.
실시예에서, 어떤 고객 네트워크 투자도 없는 자율 시스템이 제공될 수 있다. 이러한 실시예에서, 상기 시스템은 LTE 대역을 제외한 대역 상에서 동작할 수 있다. 예를 들면, ISM(산업, 과학 및 의료) 대역들 및/또는 화이트 스페이스 대역들이 LTE 서비스들이 이용가능하지 않은 장소들에서 이용될 수 있다.
상기 실시예는 또한 매크로/미니/피코/펨토 스테이션(들) 및/또는 UE(셀 전환기) 장비와 통합될 수 있다. 통합이 고객 네트워크 투자를 요구할 수 있을지라도, 그것은 비용 오버헤드를 감소시킬 수 있으며 TCO(소유권에 대한 총 비용)을 급격히 개선할 수 있다.
상기 언급된 바와 같이, PRS는 다운링크 관측 도착 시간 차(DL-OTDOA) 위치 결정을 위해 UE에 의해 이용될 수 있다. 이웃하는 기지국들(eNB들)의 동기화에 관해, 3GPP TS 36.305(E-UTRAN에서의 이용자 장비(UE) 위치 결정의 스테이지 2 기능 규격)는 UE에 대한 전달 타이밍을 특정하고, 상기 타이밍은 후보 셀들(예로서, 이웃하는 셀들)의 e노드B 서비스에 대해 상대적이다. 3GPP TS 36.305는 또한 측정 목적들을 위해 후보 셀들의 물리 셀 ID들(PCI들) 및 전역적 셀 ID들(GCI들)을 특정한다.
3GPP TS 36.305에 따르면, 이 정보는 E-MLC(강화된 서빙 모바일 위치 센터) 서버로부터 전달받는다. TS 35.305는 상기 언급된 타이밍 정확도를 특정하지 않는다는 것이 주의되어야 한다.
부가적으로, 3GPP TS 36.305는 UE가 기준 신호 시간 차(RSTD) 측정들을 포함하는, E-MLC 다운링크 측정들을 리턴한다고 규정한다.
RSTD는 한 쌍의 eNB들(TS 36.214 진화된 범용 지상파 액세스(E-UTRA); 물리 계층 측정들; 릴리즈 9 참조) 사이에 행해진 측정이다. 측정은 이웃하는 셀(j)로부터 수신된 서브프레임 및 서빙 셀(i)의 대응하는 서브프레임 사이에서의 상대적인 타이밍 차이로서 규정된다. 위치 결정 기준 신호들은 이들 측정들을 행하기 위해 이용된다. 상기 결과들은 상기 위치를 산출하는 위치 서버로 다시 보고된다.
일 실시예에서, 하이브리드 방법은 새롭게 도입된 PRS 및 이미 존재하는 기준 신호들 모두를 수용하도록 규정될 수 있다. 다시 말해서, 하이브리드 방법은 PRS와 함께, 다른 기준 신호들(예로서, 셀-특정 기준 신호들(CRS))과 함께, 또는 양쪽 신호 유형들과 함께 이용/동작할 수 있다.
이러한 하이브리드 방법은 네트워크 오퍼레이터(들)가(이) 상황들 또는 네트워크 파라미터들에 의존하여 동작의 모드를 동적으로 선택하도록 허용하는 이점을 제공한다. 예를 들면, PRS는 CRS보다 양호한 가청력을 갖지만, 데이터 처리량에서 최대 7%까지의 감소를 야기할 수 있다. 다른 한편으로, CRS 신호들은 임의의 처리량 감소를 야기하지 않는다. 또한, CRS 신호들은 모든 이전 LTE 릴리즈들, 예를 들면, 릴리즈 8 이하와 역 호환가능하다. 이와 같이, 하이브리드 방법은 가청력, 처리량, 및 호환성 사이에서의 트레이드 오프 또는 균형을 네트워크 오퍼레이터에게 제공한다.
더욱이, 하이브리드 방법은 LTE UE 위치 결정 아키텍처에 투명할 수 있다. 예를 들면, 하이브리드 방법은 3GPP TS 36.305 프레임워크에서 동작할 수 있다.
일 실시예에서, RSTD가 측정될 수 있으며, 3GPP TS 36.305에 따라, UE에서 E-SMLC로 전달될 수 있다.
UL-TDOA(U-TDOA)는 현재 연구 단계에 있으며 곧 있을 릴리즈 11에서 표준화될 것으로 예상된다.
UL-TDOA(업링크)의 실시예들이 상기 여기에 설명되고 또한 도 16 및 도 17에 도시된다. 여기에서 이하에 설명되는 도 18 및 도 19는 UL-TDOA의 대안적인 실시예들의 예들을 제공한다.
도 18은 하나 이상의 DAS 및/또는 펨토/소형 셀 안테나들을 포함할 수 있는 환경을 보여준다. 이러한 예시적인 실시예에서, 각각의 NSAU는 단일 안테나를 갖추고 있다. 묘사된 바와 같이, 적어도 3개의 NSAU들이 요구된다. 그러나, 부가적인 NSAU들이 각각의 UE가 적어도 3개의 NSAU들에 의해 "청취"되어야 하기 때문에 가청력을 개선하기 위해 부가될 수 있다.
더욱이, NSAU(들)는(은) 수신기들로서 구성될 수 있다. 예를 들면, 각각의 NSAU는 대기를 통해 정보를 수신하지만 송신하지는 않는다. 동작시, 각각의 NSAU는 UE들로부터 무선 업링크 네트워크 신호들을 청취할 수 있다. UE들의 각각은 셀 전화기, 태그, 및/또는 또 다른 UE 디바이스일 수 있다.
게다가, NSAU들은 유선 서비스 또는 LAN과 같은, 인터페이스를 통해 위치 찾기 서버 유닛(LSU)과 통신하도록 구성될 수 있다. 결국, LSU는 무선 또는 LTE 네트워크와 통신할 수 있다. 통신은 네트워크 API를 통할 수 있으며, 여기에서 LSU는 예를 들면, LTE 네트워크의 E-SMLC와 통신할 수 있으며 LAN 및/또는 WAN과 같은 유선 서비스를 이용할 수 있다.
선택적으로, LSU는 또한 DAS 기지국(들) 및/또는 펨토/소형 셀들과 직접 통신할 수 있다. 이러한 통신은 동일하거나 변경된 네트워크 API를 이용할 수 있다.
이 실시예에서, 사운딩 기준 신호(SRS)가 위치 찾기 목적들을 위해 이용될 수 있다. 그러나, 다른 신호들이 또한 이용될 수 있다.
NSAU들은 UE 업링크 송신 신호들을 디지털 포맷, 예를 들면, I/Q 샘플들로 변환할 수 있으며, 다수의 변환된 신호들을 시간 스탬프를 갖고 LSU로 주기적으로 전송할 수 있다.
DAS 기지국(들) 및/또는 펨포/소형 셀들은 다음의 데이터 중 하나 모두를 LSU에 전달할 수 있다:
1) SRS, I/Q 샘플들, 및 시간 스탬프;
2) 서빙된 UE ID들의 리스트; 및
3) UE ID를 가진 UE당 SRS 스케줄, 상기 스케줄은 SRS 스케줄링요청구성(SRS SchedulingRequestConfig) 정보 및 SRS-UL-Config 정보를 포함한다.
상기 LSU에 전달된 정보는 상기 언급된 정보에 의해 제한되지 않을 수 있다. 그것은 UE SRS와 같은 각각의 UE 디바이스 업링크 신호를 각각의 UE ID와 상관시키도록 요구된 임의의 정보를 포함할 수 있다.
상기 LSU 기능은 레인징 산출들 및 UE의 위치 픽스를 획득하는 것을 포함할 수 있다. 이들 결정들/산출들은 NSAU들, 상기 DAS 기지국들, 및/또는 펨토/소형 셀들로부터 상기 LSU로 전달된 정보에 기초할 수 있다.
상기 LSU는 또한 NSAU들로부터 LSU로 전달된 이용가능한 다운링크 송신 정보로부터 타이밍 오프셋들을 결정할 수 있다.
결국, LSU는 UE 위치 픽스 및 다른 산출들 및 데이터를 무선 또는 LTE 네트워크에 제공할 수 있다. 이러한 정보는 네트워크 API를 통해 전달될 수 있다.
동기화 목적들을 위해, 각각의 NSAU는 다운링크 신호들의 샘플들을 수신, 프로세싱, 및 시간 스탬핑할 수 있다. 각각의 NSAU는 또한 시간 스탬프(들)를(을) 포함하는, 다수의 이러한 샘플들을 상기 LSU로 주기적으로 전송할 수 있다.
부가적으로, 각각의 NSAU는 외부 신호(들)와의(과의) 동기화를 위해 구성된 입력을 포함할 수 있다.
도 19는 UUL-TDOA의 또 다른 실시예를 묘사한다. 도 18 하에 묘사된 구성요소들 외에, 이러한 실시예의 환경은 DAS 기지국들 및/또는 펨토/소형 셀들 대신에 이용될 수 있는 하나 이상의 셀 타워들을 포함할 수 있다. 하나 이상의 셀 타워들로부터의 데이터는 UE의 위치 픽스를 획득하기 위해 이용될 수 있다.
이와 같이, 이 실시예의 이점은 단지 단일 셀 타워(eNB)를 갖고 위치 픽스를 획득하는 것을 포함한다. 또한, 이 실시예는 하나 이상의 eNB들이 DAS 기지국들 및/또는 펨토/소형 셀들을 대신할 수 있다는 점을 제외하고, 도 18 하에 설명된 바와 유사한 방식으로 동작하도록 구성될 수 있다.
따라서 시스템 및 방법들의 상이한 실시예들이 설명되었으며, 설명된 방법 및 장치의 특정한 이점들이 달성되었다는 것이 당업자들에게 명백해야 한다. 특히, 오브젝트들을 추적하고 위치 찾기하기 위한 시스템은 매우 작은 증가 비용으로 FGPA 또는 ASIC 및 표준 신호 프로세싱 소프트웨어/하드웨어 조합을 이용하여 어셈블리될 수 있다는 것이 당업자들에 의해 이해되어야 한다. 이러한 시스템은 예를 들면, 실내에 또는 옥외 환경, 혹독하고 적대적인 환경들 등에서 사람의 위치를 찾는, 다양한 애플리케이션들에 유용하다.
그것의 다양한 변경들, 적응들, 및 대안적인 실시예들이 본 발명의 범위 및 사상 내에서 이루어질 수 있다는 것이 또한 이해되어야 한다.
15: RF 프론트-엔트 TX/RX 스위치 20: 수정 발진기
25: 주파수 합성기 50: 상향 변환기
85: RF 프론트-엔드 믹서 120,125: 기저대역 I/Q DAC
140: ADC 150: FPGA
170: 메모리 180: 제어 로직
190: 디지털 필터 195: 램 데이터 버스 제어기
200: RF 백-엔드 직교 믹서 210, 230: 디지털 I/Q 필터
220: 디지털 직교 발진기 250: 아크탄젠트 블록
255: 위상 비교 블록 270: 합산기

Claims (122)

  1. 무선 시스템에서 하나 이상의 이용자 장비(UE)의 위치를 결정하기 위한 방법에 있어서:
    위치 결정 기준 신호들이 제 1 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    비-위치 결정 특정 기준 신호들이 제 2 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    네트워크 파라미터들에 기초하여 상기 무선 시스템의 동작 모드로서 상기 제 1 동작 모드, 상기 제 2 동작 모드, 또는 상기 제 1 동작 모드 및 상기 제 2 동작 모드의 조합을 선택하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 UE 중에서 각각의 UE의 위치를 산출하기 위해 상기 선택된 동작 모드를 이용하는 단계를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 네트워크 파라미터들은 가청력, 처리량, 호환성, 및 방출기들 ID를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 비-위치 결정 특정 기준 신호들은 셀-특정 기준 신호들을 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    각각의 UE는 위치 찾기 서버 유닛(locate server unit; LSU)과 통신하도록 구성되고, 상기 위치 산출은 상기 하나 이상의 UE에 의해, 상기 LSU에 의해 이루어질 수 있거나, 상기 하나 이상의 UE와 LSU 사이에서 분리될 수 있는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 비-위치 결정 특정 기준 신호들은 사운딩 기준 신호들(SRS) 및 위치 기준 신호들(PRS)을 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE의 각각의 UE는 위치 찾기 서버 유닛(LSU)과 통신하도록 구성되고, 상기 위치 산출은 상기 하나 이상의 UE에 의해, 상기 LSU에 의해 이루어질 수 있거나, 상기 하나 이상의 UE와 LSU 사이에서 분리될 수 있는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 LSU 또는 하나 이상의 UE는 상기 위치를 생성하기 위해 위치 일관성 다변 측량 및 위치 일관성 알고리즘들을 지원하도록 구성되는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 무선 시스템은 SUPL 서버, E-SMLC 서버, 및 LCS(위치 찾기 서비스들) 시스템의 기능을 포함하는, LSU의 기능을 포함하도록 구성되는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 하나 이상의 도래 각들을 이용하는 단계를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  10. 제 9 항에 있어서,
    하나 이상의 도래 각들은 셀 타워로부터의 둘 이상의 안테나들로부터의 도착 결과들의 시간 차, 다수의 안테나들이 같은 장소에 배치되는 위치, 또는 셀 타워로부터의 둘 이상의 안테나들 및 다수의 안테나들이 같은 장소에 배치되는 상기 위치의 조합으로부터 획득되는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  11. 제 9 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 셀 타워들 사이에서의 다변 측량, 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 위치, 또는 각각의 셀 타워로부터의 하나 이상의 도래 각들 및 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 상기 위치의 조합을 이용하는 단계를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 하나 이상의 UE와 단일 셀 타워 또는 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 하나 이상의 위치들 사이에서의 거리 측정 및 상기 단일 셀 타워 또는 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 상기 위치로부터의 결과의 조합을 이용하는 단계를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 셀 타워들 사이에서의 다변 측정, 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 위치, 또는 각각의 셀 타워로부터의 하나 이상의 도래 각들 및 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 상기 위치의 조합을 이용하는 단계를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  14. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 하나 이상의 UE와 단일 셀 타워 또는 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 하나 이상의 위치들 사이에서의 거리 측정 및 상기 단일 셀 타워 또는 다수의 섹터 안테나들이 같은 장소에 배치되는 상기 위치로부터의 결과의 조합을 이용하는 단계를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  15. 제 1 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 도착의 다운링크 시간 차를 이용하는 단계를 포함하는, 이용자 장비의 위치를 결정하기 위한 방법.
  16. 무선 시스템에서 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법에 있어서:
    위치 결정 기준 신호들이 제 1 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    비-위치 결정 특정 기준 신호들이 제 2 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    네트워크 파라미터들에 기초하여 상기 무선 시스템의 동작 모드로서 상기 제 1 동작 모드, 상기 제 2 동작 모드, 또는 상기 제 1 동작 모드 및 상기 제 2 동작 모드의 조합을 선택하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 UE 중에서 각각의 UE의 위치를 산출하기 위해 상기 선택된 동작 모드 및 도착의 업링크 시간 차를 이용하는 단계를 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 도착의 업-링크 시간 차는 복수의 네트워크 신호들 획득 유닛들(NSAUs)로부터 획득된 데이터에 기초하여 산출되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들의 각각의 NSAU는 하나의 안테나를 갖추고 있는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  19. 제 17 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들의 각각의 NSAU는 수신 모드에서 동작하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 상기 UE의 업링크 RF 송신 신호들을 기저대역 신호들로 변환하고 상기 기저대역 신호들을 디지털 포맷으로 변환하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  21. 제 20 항에 있어서,
    상기 변환된 기저대역 신호들은 I/Q 샘플들을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  22. 제 19 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 분산 안테나 시스템(DAS), 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들로부터 디지털 포맷으로 상기 하나 이상의 UE의 업링크 송신 기저대역 신호들을 수신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  23. 제 17 항에 있어서,
    상기 무선 시스템의 네트워크 인프라스트럭처(infrastructure)는 LSU의 기능을 포함하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  24. 제 17 항에 있어서,
    상기 무선 시스템에서 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들은 NSAU의 기능을 포함하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  25. 제 17 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 LSU와 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 LSU는 네트워크 API를 통해 LTE 네트워크와 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  27. 제 25 항에 있어서,
    상기 LSU는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들과 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  28. 제 27 항에 있어서,
    상기 DAS, 펨토 셀들, 또는 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들은 측정들을 위해 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 SRS 관련 파라미터들, 및 물리 셀 ID들(PCIs) 및 전역적 셀 ID들(GCIs)을 포함하는, 서빙된 이용자 장비 식별들(UEIDs)의 리스트, UEID를 가진 상기 하나 이상의 UE 중에서 UE 당 SRS 스케줄 중 하나 이상을 상기 LSU에 전달하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  29. 제 27 항에 있어서,
    상기 LSU는 레인징을 산출하고 상기 복수의 NSAU들, 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들로부터 수신된 데이터에 기초하여 상기 하나 이상의 UE의 위치를 획득하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 LSU는 또한 상기 복수의 NSAU들의 타이밍 오프셋들을 산출하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  31. 제 29 항에 있어서,
    상기 LSU는 LTE 네트워크와 통신하도록 구성되고, 상기 LSU는 상기 LTE 네트워크에 레인징 및 위치 정보를 제공하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  32. 제 27 항에 있어서,
    상기 무선 시스템의 네트워크 인프라스트럭처는 상기 LSU의 기능을 포함하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  33. 제 25 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 또한 상기 UE의 업링크 RF 송신 신호들을 기저대역 신호들로 변환하고 상기 기저대역 신호들을 디지털 포맷으로 변환하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  34. 제 33 항에 있어서,
    상기 변환된 기저대역 신호들은 I/Q 샘플들을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  35. 제 33 항에 있어서,
    상기 변환된 기저대역 신호들을 상기 LSU로 송신하도록 구성되는 상기 복수의 NSAU들을 추가로 포함하고, 상기 변환된 기저대역 신호들은 시간 스탬프들을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  36. 제 25 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들로부터 디지털 포맷으로 상기 하나 이상의 UE의 업링크 송신 기저대역 신호들을 수신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  37. 제 25 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 상기 하나 이상의 UE의 다운링크 신호들의 샘플들을 수신, 프로세싱, 및 시간 스탬핑하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  38. 제 37 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 다수의 상기 샘플들을 상기 LSU로 주기적으로 전송하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  39. 제 38 항에 있어서,
    상기 LSU는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들과 통신하도록 구성되고, 상기 LSU는 또한 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 타이밍 오프셋들을 산출하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  40. 제 37 항에 있어서,
    상기 LSU는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들과 통신하도록 구성되고, 상기 LSU는 또한 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 타이밍 오프셋들을 산출하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  41. 제 25 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들의 각각의 NSAU는 외부 신호와의 동기화를 위해 구성된 입력을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  42. 제 41 항에 있어서,
    상기 외부 신호는 GPS/GNSS 신호인, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  43. 무선 시스템에서 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법에 있어서:
    위치 결정 기준 신호들이 제 1 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    비-위치 결정 특정 기준 신호들이 제 2 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    네트워크 파라미터들에 기초하여 상기 무선 시스템의 동작 모드로서 상기 제 1 동작 모드, 상기 제 2 동작 모드, 또는 상기 제 1 동작 모드 및 상기 제 2 동작 모드의 조합을 선택하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 UE 중에서 각각의 UE의 위치를 산출하기 위해 상기 선택된 동작 모드, 도착의 업링크 시간 차 및 도착의 다운링크 시간 차를 이용하는 단계를 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  44. 제 43 항에 있어서,
    상기 도착의 다운링크 시간 차는 상기 하나 이상의 UE로부터 획득된 데이터에 기초하여 산출되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  45. 제 44 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE 중에서 각각의 UE는 LSU와 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  46. 제 44 항에 있어서,
    상기 LSU는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들과 통신하도록 구성되고, 상기 LSU는 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 타이밍 오프셋들을 산출하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  47. 제 44 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 상기 하나 이상의 UE에 의해, 상기 LSU에 의해 이루어질 수 있거나, 상기 UE와 상기 LSU 사이에서 분리될 수 있는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  48. 제 44 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 다운링크 RF 송신 신호들을 기저대역 신호들로 변환하고 상기 기저대역 신호들을 디지털 포맷으로 변환하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  49. 제 48 항에 있어서,
    상기 변환된 기저대역 신호들은 I/Q 샘플들을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  50. 제 49 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 상기 변환된 기저대역 신호들을 LSU로 송신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  51. 제 48 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 상기 변환된 기저대역 신호들을 LSU로 송신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  52. 제 48 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 레인징 결과들을 산출하기 위해 변환된 기저대역 신호들을 프로세싱하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  53. 제 52 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 상기 레인징 결과들을 LSU로 송신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  54. 제 48 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 각각의 UE의 상기 위치를 산출하기 위해 상기 변환된 기저대역 신호들을 프로세싱하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  55. 제 43 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 다운링크 신호들을 기저대역 신호들로 변환하고 상기 기저대역 신호들을 디지털 포맷으로 변환하도록 구성되고, 상기 하나 이상의 UE는 레인징 결과들을 산출하기 위해 상기 변환된 기저대역 신호들을 프로세싱하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  56. 제 55 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 상기 레인징 결과들을 LSU로 송신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  57. 제 43 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 각각의 UE의 상기 위치를 산출하기 위해 상기 변환된 기저대역 신호들을 프로세싱하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  58. 제 57 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 UE는 상기 하나 이상의 UE의 위치를 LSU로 송신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  59. 제 45 항에 있어서,
    상기 LSU는 네트워크 API를 통해 LTE 네트워크와 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  60. 제 45 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 상기 하나 이상의 UE에 의해, 상기 LSU에 의해 이루어질 수 있거나, 상기 UE와 상기 LSU 사이에서 분리되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  61. 제 45 항에 있어서,
    상기 LSU는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들과 통신하도록 구성되고, 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들은:
    a. 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 지리학적 후보들;
    b. 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 타이밍 오프셋들;
    c. UEID 및 다른 PRS 관련 파라미터들을 가진 상기 하나 이상의 UE 중에서 UE 당 PRS 스케줄; 및
    d. 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 물리 셀 ID들(PCI들) 및 전역적 셀 ID들(GCIs) 중 하나 이상을 상기 LSU에 전달하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  62. 제 45 항에 있어서,
    상기 LSU는:
    a. 측정을 위한 후보 셀들의 PCI들 및 GCI들;
    b. 후보 셀들의 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들에 대한 타이밍; 및
    c. UEID, 및 다른 PRS 관련 파라미터들을 가진 상기 하나 이상의 UE 중에서 UE 당 PRS 스케줄 중 하나 이상을 상기 하나 이상의 UE에 전달하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  63. 제 45 항에 있어서,
    상기 LSU는 또한 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 타이밍 오프셋들을 산출하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  64. 제 45 항에 있어서,
    상기 무선 시스템의 네트워크 인프라스트럭처는 SUPL 서버, E-SMLC 서버, 및 LCS를 포함하는, 상기 LSU의 기능을 포함하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  65. 제 58 항에 있어서,
    상기 LSU는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들과 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  66. 제 58 항에 있어서,
    상기 위치 산출은 상기 하나 이상의 UE에 의해, 상기 LSU에 의해 이루어질 수 있거나, 상기 UE와 상기 LSU 사이에서 분리되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  67. 제 58 항에 있어서,
    상기 LSU는 또한 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 타이밍 오프셋들을 산출하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  68. 제 58 항에 있어서,
    상기 LSU는 상기 하나 이상의 UE의 레인징 및 위치를 LTE 네트워크에 제공하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  69. 제 58 항에 있어서,
    상기 무선 시스템의 네트워크 인프라스트럭처는 SUPL 서버, E-SMLC 서버, 및 LCS를 포함하는, 상기 LSU의 기능을 포함하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  70. 제 65 항에 있어서,
    상기 LSU는:
    a. 측정을 위한 후보 셀들의 PCI들 및 GCI들;
    b. 후보 셀들의 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들에 대한 타이밍; 및
    c. UEID, 및 다른 PRS 관련 파라미터들을 가진 상기 하나 이상의 UE 중에서 UE 당 PRS 스케줄 중 하나 이상을 상기 하나 이상의 UE에 전달하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  71. 제 65 항에 있어서,
    상기 LSU는 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들과 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  72. 제 65 항에 있어서
    상기 무선 시스템의 네트워크 인프라스트럭처는 SUPL 서버, E-SMLC 서버를 포함하는, 상기 LSU의 기능을 포함하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  73. 무선 시스템에서 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법에 있어서:
    위치 결정 기준 신호들이 제 1 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    비-위치 결정 특정 기준 신호들이 제 2 동작 모드에서 이용하기 위해 이용가능함을 결정하는 단계;
    네트워크 파라미터들에 기초하여 상기 무선 시스템의 동작 모드로서 상기 제 1 동작 모드, 상기 제 2 동작 모드, 또는 상기 제 1 동작 모드 및 상기 제 2 동작 모드의 조합을 선택하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 UE 중에서 각각의 UE의 위치를 산출하기 위해 상기 선택된 동작 모드, 도착의 업링크 시간 차 및 도착의 다운링크 시간 차를 이용하는 단계로서, 상기 무선 시스템의 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 다운링크 타이밍 오프셋들은 복수의 NSAU들로부터 획득된 데이터에 기초하여 산출되는, 상기 이용 단계를 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  74. 제 73 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 LSU와 통신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  75. 제 73 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 다운링크 RF 신호들을 수신하고, 상기 다운링크 RF 신호들을 다운링크 기저대역 신호들로 변환하고, 상기 기저대역 신호들의 샘플들을 프로세싱 및 시간 스탬핑하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  76. 제 73 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 외부 신호와의 동기화를 위해 구성된 입력을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  77. 제 76 항에 있어서,
    상기 외부 신호는 GPS/GNSS 신호인, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  78. 제 74 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들의 다운링크 RF 신호들을 수신하고, 상기 다운링크 RF 신호들을 다운링크 기저대역 신호들로 변환하고, 상기 기저대역 신호들의 샘플들을 프로세싱 및 시간 스탬핑하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  79. 제 74 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 외부 신호와의 동기화를 위해 구성된 입력을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  80. 제 79 항에 있어서,
    상기 외부 신호는 GPS/GNSS 신호인, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  81. 제 78 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 상기 DAS, 펨토 셀들, 소형 셀들, 또는 하나 이상의 셀 타워들로부터 기저대역 신호들의 송신을 수신하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  82. 제 81 항에 있어서,
    상기 기저대역 신호들은 I/Q 샘플들을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  83. 제 82 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 다수의 상기 I/Q 샘플들을 상기 LSU로 주기적으로 전송하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  84. 제 78 항에 있어서,
    상기 복수의 NSAU들은 외부 신호와의 동기화를 위해 구성된 입력을 포함하는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  85. 제 84 항에 있어서,
    상기 외부 신호는 GPS/GNSS 신호인, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  86. 제 74 항에 있어서,
    상기 무선 시스템의 네트워크 인프라스트럭처는 단일 유닛에서의 상기 LSU 및 상기 복수의 NSAU들의 기능을 포함하도록 구성되는, 하나 이상의 UE의 위치를 결정하기 위한 방법.
  87. 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템에 있어서:
    상기 무선 네트워크 디바이스들의 하나 이상의 레인징 신호들을 수신 및 프로세싱하도록 구성되고 상기 무선 네트워크 디바이스들의 위치를 찾기 위해 상기 무선 네트워크 디바이스들 사이에서 레인징을 수행하도록 구성된 다중 경로 저감 프로세서를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  88. 제 87 항에 있어서,
    상기 다중 경로 저감 프로세서는 상기 레인징 신호들의 개개의 구성요소들 사이에서의 미분 위상을 산출하도록 구성되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  89. 제 87 항에 있어서,
    상기 다중 경로 저감 프로세서는 DAS 다중 경로 구성요소를 추정하고, DAS의 안테나들의 DAS 다중 경로 구성요소들 범위들을 분리하고 2 및/또는 3 차원들에서 위치 찾기를 수행하도록 구성되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  90. 제 89 항에 있어서,
    상기 다중 경로 저감 프로세서는 상기 무선 네트워크 디바이스들을 위한 위치 추정치를 생성하기 위해 위치 일관성 다변 측량 및 위치 일관성 알고리즘들을 지원하도록 구성되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  91. 제 89 항에 있어서,
    능동형 DAS 장비는 신호 전파 주기적 루프백 측정들을 지원하도록 구성되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  92. 제 89 항에 있어서,
    능동형 DAS 장비는 원격 명령 및/또는 제어시 신호 전파 루프백 측정들을 지원하도록 구성되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  93. 제 89 항에 있어서,
    능동형 DAS 장비는 상기 DAS의 하나 이상의 안테나들의 하나 이상의 고유 식별자들을 지원하도록 구성되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  94. 제 93 항에 있어서,
    상기 안테나들 중 하나 이상은 전파 지연 요소를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  95. 제 93 항에 있어서,
    상기 DAS의 다수의 안테나들은 DAS 장비로부터 이용가능한 상이한 안테나 포트 섹터들에 매핑되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  96. 제 93 항에 있어서,
    상기 DAS의 다수의 안테나들은 상이한 안테나 섹터들 및 다른 ID들을 가진 둘 이상의 DAS 장비에 매핑되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  97. 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템에 있어서:
    프로세서; 및
    상기 시스템이 동작적일 때, 상기 프로세서에 통신적으로 결합된 메모리로서, 프로세서 지시들을 지니고, 상기 지시들은 상기 프로세서 상에서 실행될 때, 상기 시스템으로 하여금 적어도:
    무선 네트워크 및 상기 무선 네트워크에 연결된 상기 무선 네트워크 디바이스들의 하나 이상의 신호들을 수신 및 프로세싱하고;
    상기 무선 네트워크 디바이스들의 레인징을 수행하기 위해 상기 하나 이상의 신호들을 이용하고;
    상기 무선 네트워크 디바이스들의 레인징에서 공간 모호성을 감소시키고;
    하나 이상의 후-프로세싱 기술들을 적용함으로써 다중-경로 간섭을 감소시키게 하는, 상기 메모리를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  98. 제 97 항에 있어서,
    상기 후-프로세싱 기술들은 최대 우도 추정(비터비 알고리즘) 및 최소 분산 추정(칼만 필터)을 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  99. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 상기 무선 네트워크로부터 RTT(왕복 시간) 측정치(들)를(을) 수신하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  100. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 TOA(도착 시간) 측정치들을 생성하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  101. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 DTOA(도착의 차동 시간) 측정치들을 생성하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  102. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 상기 무선 네트워크 디바이스들의 레인징을 계산하도록 상기 하나 이상의 신호들을 시간-스탬핑 및 프로세싱하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  103. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 상기 무선 네트워크 디바이스들에 의해 계산된 채널 추정을 이용하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  104. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 협 대역폭 신호들을 수신하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  105. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 반-이중 동작 모드, 전 이중 동작 모드 또는 단방향 동작 모드를 지원하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  106. 제 97 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금:
    도착 시간(TOA);
    도착의 차동 시간(DTOA);
    TOA 및 DTOA의 조합;
    삼각 측량;
    삼변 측량;
    다변 측량;
    가상 삼각 측량;
    역 가상 삼각 측량;
    OTDOA(도착의 관측 시간 차);
    DL-OTDOA(다운링크 OTDOA);
    U-TDOA(업링크 OTDOA);
    강화된 셀 ID(셀 ID);
    셀 ID 및 RTT의 조합;
    셀 ID 및 AOA(도래각)의 조합;
    셀 ID 및 AOA(도래각) 및 RTT의 조합;
    TOA 및 AOA의 조합; 및
    DTOA 및 AOA의 조합 중 하나 이상에 기초하여 레인징을 추정하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  107. 제 97 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 신호들은 파일럿 신호를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  108. 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템에 있어서:
    프로세서; 및
    상기 시스템이 동작적일 때, 상기 프로세서에 통신적으로 결합된 메모리로서, 프로세서 지시들을 지니고, 상기 지시들은 상기 프로세서 상에서 실행될 때, 상기 시스템으로 하여금 적어도:
    무선 네트워크로부터 및 상기 무선 네트워크와 통신하는 무선 네트워크 디바이스들로부터 레인징 신호들을 수신 및 프로세싱하고;
    상기 무선 네트워크를 통해 상기 레인징 신호들을 생성 및 송신하고;
    상기 무선 네트워크 디바이스들의 레인징을 측정하기 위해 상기 레인징 신호를 이용하고;
    상기 무선 네트워크 디바이스들의 위치들을 측정하고;
    상기 레인징에서 공간 모호성을 감소시키게 하는, 상기 메모리를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  109. 제 108 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 간섭성 합, 비-간섭성 합, 매칭 필터링, 및 시간 다이버시티 중 하나 이상을 통해 잡음을 감소시키게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  110. 제 108 항에 있어서,
    송신/수신 무선 네트워크 프레임의 일 부분은 상기 레인징 신호들의 구성요소들에 전용되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  111. 제 110 항에 있어서,
    상기 구성요소들은 상기 송신/수신 무선 네트워크 프레임에 내장되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  112. 제 110 항에 있어서,
    상기 구성요소들은 송신/수신 데이터와 함께 내장되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  113. 제 108 항에 있어서,
    상기 레인징 신호들은 광 대역폭 신호들이고 상기 광 대역 신호들은 상이한 개개의 협 대역폭 주파수 구성요소들을 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  114. 제 108 항에 있어서,
    상기 레인징 신호들은 협 대역폭 신호들이고 상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 상기 협 대역폭 신호들 및 기저-대역 협 대역폭 레인징 신호를 생성하기 위해 상이한 개개의 협 대역폭 주파수 구성요소들을 이용하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  115. 제 114 항에 있어서,
    상기 레인징 신호 및 상기 기저-대역 협 대역폭 레인징 신호의 상이한 협 대역폭 주파수 구성요소들은 의사 랜덤하게 선택되고, 적어도 상기 협 대역폭 주파수 구성요소들은 인접하고 주파수가 이격되는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  116. 제 108 항에 있어서,
    상기 레인징 신호들은 파일럿 신호를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  117. 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템에 있어서:
    프로세서: 및
    상기 시스템이 동작적일 때, 상기 프로세서에 통신적으로 결합된 메모리로서, 프로세서 지시들을 지니고, 상기 지시들은 상기 프로세서 상에서 실행될 때, 상기 시스템으로 하여금 적어도:
    상기 무선 네트워크 디바이스들과 통신하는 무선 네트워크의 레인징 신호들을 수신 및 프로세싱하고;
    상기 무선 네트워크 디바이스들 사이에서의 거리를 측정하기 위해 및 상기 거리에서 공간 모호성을 감소시키기 위해 상기 레인징 신호들을 이용하고;
    간섭성 합, 비-간섭성 합, 매칭 필터링, 및 시간 다이버시티 중 하나 이상을 통해 잡음을 감소시키고;
    상기 후-프로세싱 기술들을 적용함으로써 다중-경로 간섭 에러를 감소시키게 하는, 상기 메모리를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  118. 제 117 항에 있어서,
    상기 레인징 신호들은 파일럿 신호들인, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  119. 제 117 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금 반-이중 동작 모드, 전 이중 동작 모드 또는 단방향 동작 모드를 지원하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  120. 제 117 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금:
    도착 시간(TOA);
    도착의 차동 시간(DTOA);
    TOA 및 DTOA의 조합;
    삼각 측량;
    삼변 측량;
    다변 측량;
    가상 삼각 측량;
    역 가상 삼각 측량;
    OTDOA(도착의 관측 시간 차);
    DL-OTDOA(다운링크 OTDOA);
    U-TDOA(업링크 OTDOA);
    강화된 셀 ID(셀 ID);
    셀 ID 및 RTT의 조합;
    셀 ID 및 AOA(도래각)의 조합;
    셀 ID 및 AOA(도래각) 및 RTT의 조합;
    TOA 및 AOA의 조합; 및
    DTOA 및 AOA의 조합 중 하나 이상에 기초하여 레인징을 추정하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  121. 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템에 있어서:
    프로세서; 및
    상기 시스템이 동작적일 때, 상기 프로세서에 통신적으로 결합된 메모리로서, 프로세서 지시들을 지니고, 상기 지시들은 상기 프로세서 상에서 실행될 때, 상기 시스템으로 하여금 적어도:
    상기 무선 네트워크 디바이스들로부터의 레인징 신호들을 수신 및 프로세싱하고;
    상기 레인징 신호들의 AOA를 측정하고;
    상기 레인징 신호들에서의 공간 모호성을 감소시키고;
    간섭성 합, 비-간섭성 합, 매칭 필터링, 및 시간 다이버시티 중 하나 이상을 통해 잡음을 감소시키고;
    상기 후-프로세싱 기술들을 적용함으로써 다중-경로 간섭 에러를 감소하게 하는, 상기 메모리를 포함하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
  122. 제 121 항에 있어서,
    상기 지시들은 상기 시스템으로 하여금:
    도착 시간(TOA);
    도착의 차동 시간(DTOA);
    TOA 및 DTOA의 조합;
    삼각 측량;
    삼변 측량;
    다변 측량;
    가상 삼각 측량;
    역 가상 삼각 측량;
    OTDOA(도착의 관측 시간 차);
    DL-OTDOA(다운링크 OTDOA);
    U-TDOA(업링크 OTDOA);
    강화된 셀 ID(셀 ID);
    셀 ID 및 RTT의 조합;
    셀 ID 및 AOA(도래각)의 조합;
    셀 ID 및 AOA(도래각) 및 RTT의 조합;
    TOA 및 AOA의 조합; 및
    DTOA 및 AOA의 조합 중 하나 이상에 기초하여 레인징을 추정하게 하는, 무선 네트워크 디바이스들을 추적하고 위치를 찾기 위한 시스템.
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