eng
Выпуск #1/2025
Г.А.Фокин, Е.С.Багаев, Д.Е.Мещеряков
Позиционирование в беспроводных локальных сетях Wi-Fi стандарта IEEE 802.11az. Часть 1. Постановка задачи достижения дециметровой точности
Позиционирование в беспроводных локальных сетях Wi-Fi стандарта IEEE 802.11az. Часть 1. Постановка задачи достижения дециметровой точности
Просмотры: 896
DOI: 10.22184/2070-8963.2025.125.1.50.56
Отмечается, что достижение дециметровой точности позиционирования устройств гетерогенных сетей NR – Wi-Fi при отсутствии сигналов ГНСС может быть достигнуто посредством использования двухуровневой сетевой архитектуры. На первом уровне в макросоте, обслуживаемой базовой станцией стандарта NR, выполняется позиционирование устройства по опорным сигналам позиционирования стандарта NR с метровой точностью. Это позволяет определять местоположение с точностью до ближайшей беспроводной локальной сети и устанавливать принадлежность устройства к зоне обслуживания точки доступа Wi-Fi. На втором уровне – в микросоте Wi-Fi – позиционирование устройства по специальным сигналам стандарта IEEE 802.11az позволяет достигнуть дециметровой точности. Настоящая работа открывает цикл, посвященный исследованию моделей и методов достижения дециметровой точности позиционирования в беспроводных локальных сетях стандарта IEEE 802.11az.
Отмечается, что достижение дециметровой точности позиционирования устройств гетерогенных сетей NR – Wi-Fi при отсутствии сигналов ГНСС может быть достигнуто посредством использования двухуровневой сетевой архитектуры. На первом уровне в макросоте, обслуживаемой базовой станцией стандарта NR, выполняется позиционирование устройства по опорным сигналам позиционирования стандарта NR с метровой точностью. Это позволяет определять местоположение с точностью до ближайшей беспроводной локальной сети и устанавливать принадлежность устройства к зоне обслуживания точки доступа Wi-Fi. На втором уровне – в микросоте Wi-Fi – позиционирование устройства по специальным сигналам стандарта IEEE 802.11az позволяет достигнуть дециметровой точности. Настоящая работа открывает цикл, посвященный исследованию моделей и методов достижения дециметровой точности позиционирования в беспроводных локальных сетях стандарта IEEE 802.11az.
Теги: ieee 802.11az standard improving positioning accuracy of mobile user devices positioning in wlan networks повышение точности позиционирования подвижных пользовательских у позиционирование в сетях wlan стандарт ieee 802.11az
Позиционирование
в беспроводных
локальных сетях
Wi-Fi стандарта IEEE 802.11az
Часть 1. Постановка задачи достижения дециметровой точности
Г.А.Фокин, д.т.н., проф. СПбГУТ им. проф. М. А.Бонч-Бруевича / grihafokin@gmail.com,
Е.С.Багаев, аспирант СПбГУТ им. проф. М. А.Бонч-Бруевича / bagaeve13@yandex.ru,
Д.Е.Мещеряков, инженер СПбГУТ им. проф. М. А.Бонч-Бруевича / mecherikovvvv@gmail.com
УДК 621.396.969, DOI: 10.22184/2070-8963.2025.125.1.50.56
Отмечается, что достижение дециметровой точности позиционирования устройств гетерогенных сетей NR – Wi-Fi при отсутствии сигналов ГНСС может быть достигнуто посредством использования двухуровневой сетевой архитектуры. На первом уровне в макросоте, обслуживаемой базовой станцией стандарта NR, выполняется позиционирование устройства по опорным сигналам позиционирования стандарта NR с метровой точностью. Это позволяет определять местоположение с точностью до ближайшей беспроводной локальной сети и устанавливать принадлежность устройства к зоне обслуживания точки доступа Wi-Fi. На втором уровне – в микросоте Wi-Fi – позиционирование устройства по специальным сигналам стандарта IEEE 802.11az позволяет достигнуть дециметровой точности. Настоящая работа открывает цикл, посвященный исследованию моделей и методов достижения дециметровой точности позиционирования в беспроводных локальных сетях стандарта IEEE 802.11az.
Введение
Развитие сетей подвижной связи пятого [1, 2] и последующих поколений [3–6] способствует распространению новых сервисов и услуг, включая высокоточное определение местоположения (ОМП) [7–9]. Проблема повышения точности позиционирования подвижных пользовательских устройств UE с использованием инфраструктуры базовых станций сетей подвижной связи при отсутствии надежного приема сигналов глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) стала особенно актуальной и востребованной с появлением сетей 5G NR (New Radio) [7]. Точность позиционирования UE в сетях NR ограничена единицами метров [8, 9]. Несмотря на совершенствование конфигурации специальных опорных сигналов позиционирования PRS (Positioning Reference Signal) в сетях 5G [10] по сравнению с сетями 4G задача достижения дециметровой точности остается весьма востребованной в большинстве сценариев позиционирования [11].
Перспективной тенденцией повышения точности позиционирования в сетях пятого и последующих поколений является использование дополнительной инфраструктуры базовых станций сверхплотных сетей по аналогии с подходом повышения скорости передачи посредством разгрузки сетей LTE через сети Wi-Fi [12]. Позиционирование в беспроводных локальных сетях (БЛС) WLAN (повсеместно именуемых сегодня Wi-Fi) заключается в определении местоположения пользовательского устройства или абонентской станции STA с использованием инфраструктуры точек доступа AP (Access Point) с известными координатами. Традиционно в БЛС стандартов рабочей группы IEEE 802.11 использовался метод радиоотпечатков, основанный на предварительном сборе измерений уровней принимаемых сигналов RSSI (Received Signal Strength Indicator), занесении их в базу данных (БД) с координатной привязкой и последующем сопоставлении текущих измерений с предварительно записанными в БД [13]. Данный метод характеризовался высокой трудоемкостью подготовки БД с радиокартами измерений RSSI, принятых от AP, и невысокой точностью оценки координат STA. С появлением стандарта 802.11az, который специализирован для высокоточного позиционирования дальномерным методом, достижение дециметровой точности оценок координат STA внутри помещений становится практически реализуемой задачей [14–16].
В настоящей работе выполняется постановка задачи достижения дециметровой точности. Сначала описывается архитектура гетерогенной сети NR – Wi-Fi для высокоточного позиционирования. Затем рассматривается стандарт 802.11az и используемый дальномерный метод позиционирования. В заключении приводятся результаты имитационного моделирования (ИМ) по оценке точности ОМП в сети Wi-Fi.
Архитектура гетерогенной сети NR – Wi-Fi для высокоточного позиционирования
Для целей определения местоположения пользовательских устройств рассмотрим двухуровневую сетевую архитектуру гетерогенной сети NR – Wi-Fi, показанную на рис.1.
Допустим, что на первом уровне в макросоте, обслуживаемой базовой станцией gNB стандарта NR с дальностью радиопокрытия RgNB в км, выполняется позиционирование пользовательского устройства разностно-дальномерным методом OTDOA (Observed Time Difference Of Arrival) с использованием первичных измерений разности времен прихода опорных сигналов PRS стандарта NR [8–11]. Точность позиционирования с использованием этих сигналов позволяет выполнить ОМП UE до ближайшей сети Wi-Fi с точностью в единицы метров. Данная точность позволяет установить принадлежность UE к зоне обслуживания точки доступа AP Wi-Fi c дальностью радиопокрытия RAP (рис.1).
На втором уровне в микросоте, обслуживаемой точкой доступа AP Wi-Fi c дальностью радиопокрытия RAP в десятки метров, выполняется позиционирование UE дальномерным методом TOA (Time of Arrival).
Повышение точности возможно за счет увеличения плотности размещения точек доступа инфраструктуры БЛС Wi-Fi. Особый интерес в этой связи представляет стандарт IEEE 802.11az [17], посвященный позиционированию следующего поколения NGP (Next Generation Positioning), который позволяет STA определять свое местоположение (МП) относительно точек доступа AP с известным МП.
Стандарт IEEE 802.11az
Достижение дециметровой точности оценки координат (ОК) устройств гетерогенных сетей реализуется посредством вторичной обработки сигналов БЛС стандарта IEEE 802.11az [17].
Данный стандарт поддерживает два высокоэффективных HE (High-Efficiency) формата блока передачи данных протокола PPDU (Physical layer Protocol Data Unit) для дальномерных (ДМ) измерений на физическом уровне PHY [18]: а) высокоэффективный пакет HE нулей NDP (Null Data Packet) ДМ-измерений и б) высокоэффективный пакет HE NDP с переключением по триггеру TB (Trigger-Based). Высокоэффективные пакеты дальномерных измерений HE NDP и HE TB NDP являются аналогами соответствующих высокоэффективных пакетов зондирования NDP и HE TB обратной связи формата NDP PPDU, определенных в стандарте IEEE 802.11ax [19].
Пакет ДМ-измерений HE NDP поддерживает позиционирование одного/нескольких устройств с опциональной поддержкой поля длинной обучающей последовательности HE-LTF (HE-Long Training Field). Радиосигнал пакета ДМ-измерений HE для позиционирования одной станции содержит символы HE-LTF для одного пользователя и поддерживает опционально защищенную последовательность HE-LTF. Радиосигнал пакета ДМ-измерений HE для позиционирования нескольких станций допускает только защищенные символы HE-LTF для множественных пользователей. Для повышения точности ОМП сигналы пакета ДМ-измерений могут содержать множественные повторы символов HE-LTF для реализации эффекта накопления. Формирование и параметризация высокоэффективных пакетов ДМ-измерений HE NDPs описаны в примере 802.11az Waveform Generation [20].
Первичные дальномерные измерения выполняются между станцией и точкой доступа по временным меткам сигналов NDP в следующей последовательности:
Оценка времени приема-передачи (времени двойного оборота) TRTT осуществляется по формуле:
TRTT = (t4−t1) – (t3−t2). (1)
Оценка соответствующих (1) первичных дальномерных измерений расстояний между STA и AP производится по формуле:
d=TRTT С/2, (2)
где С = 3 · 108 м/с – скорость света.
Время прихода сигнала в канале "вверх" t2 (UL TOA) и в канале "вниз" t4 (DL TOA) вычисляются с использованием алгоритма сверхразрешения MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) [21].
Алгоритм MUSIC включает следующие процедуры [22]:
Рис.3 иллюстрирует результат работы алгоритма MUSIC по извлечению луча прямой видимости и оценки времени прихода сигнала по этому лучу [23].
Имитационная модель позиционирования станции в сети стандарта 802.11az
Рассматриваемая в настоящей работе имитационная модель [23] формализует порядок ОМП станции БЛС Wi-Fi при распространении радиоволн (РРВ) с многолучевыми компонентами посредством дальномерного метода измерения времени прихода сигнала TOA, определенного в стандарте IEEE 802.11az [18]. Первичная обработка включает оценку TOA с использованием алгоритма сверхразрешения MUSIC [21]. Вторичная обработка включает вычисление оценок координат STA на плоскости с использованием трилатерации по первичным измерениям времени прихода сигналов TOA. В ИМ выполняется оценка точности ОМП в зависимости от отношения сигнал/шум SNR.
Функциональные возможности [23] включают:
Имитационная модель позиционирования STA в БЛС Wi-Fi стандарта IEEE 802.11az реализует следующие процедуры:
В имитационной модели первичные дальномерные измерения по сигналам IEEE 802.11az и их вторичная обработка оцениваются в зависимости от SNR и территориального распределения (рис.4).
Ошибка первичных дальномерных измерений в радиолинии AP-STA в зависимости от SNR выполняется путем сравнения оценки расстояния AP-STA с истинным расстоянием AP-STA. Ошибка оценки координат в зависимости от SNR выполняется путем сравнения полученной в результате вторичной обработки оценки координат STA с истинным местоположением STA.
В ИМ производится инициализация числа итераций, числа значений SNR и числа точек доступа AP. В каждой итерации используется различное территориальное распределение AP, реализация многолучевого радиоканала и значение АБГШ.
В результате накопления и обработки оценок по числу итераций формируется интегральная функция распределения ИФР/CDF (Cumulative Distribution Function) ошибки первичных дальномерных измерений по всем итерациям и радиолиниям STA-AP (см. рис.5), а также ИФР ошибки оценки координат (рис.6).
Заключение
Результаты имитационного моделирования подтверждают достижимость дециметровой точности оценок координат, а также увеличение вероятности получения дециметровой точности с ростом SNR. Дальнейшим направлением исследований является оценка точности позиционирования в зависимости от комплекса факторов: число и территориальное распределение точек доступа, тип модели радиоканала, число многолучевых компонент, размерность MIMO-системы в точке доступа и станции, число повторных передач пакетов HE NDP и др.
ЛИТЕРАТУРА
Тихвинский В.О., Девяткин Е.Е., Тихвинская М.В. MWC Barcelona 2024: выход на рубеж 5,5G // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2024. № 2 (118). С. 20–26.
Тихвинский В., Девяткин Е., Белявский В. По пути от 5G к 5G Advanced: Релизы 17 и 18 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2021. № 6 (98). С. 38−47.
Тихвинский В., Девяткин Е., Белявский В., Смирнов Ю. Архитектура сетей 6G: принципы и особенности построения. Часть 1 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 3 (103). С. 50–57.
Тихвинский В., Девяткин Е., Белявский В., Смирнов Ю. Архитектура сетей 6G: принципы и особенности построения. Часть 2 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 4 (104). С. 44–49.
Тихвинский В., Девяткин Е., Смирнов Ю., Иванкович М., Веерпалу В. Перспективы использования терагерцового диапазона частот в сетях 6G. Часть 1 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 7 (107). С. 44–51.
Тихвинский В., Девяткин Е., Смирнов Ю., Иванкович М., Веерпалу В. Перспективы использования терагерцового диапазона частот в сетях 6G. Часть 2 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 8 (108). С. 10–17.
Фокин Г.А. Сетевое позиционирование 5G и вероятностные модели оценки его точности // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 12. С. 4–17.
Фокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств в сверхплотных сетях радиодоступа V2X/5G с использованием расширенного фильтра Калмана // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 4. С. 45–59.
Фокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств с комплексированием дальномерных, угломерных и инерциальных измерений в расширенном фильтре Калмана // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 2. С. 51–67.
Фокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 1. Конфигурация сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 2. С. 48–63.
Фокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 2. Обработка сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 3. С. 80–99.
Степутин А.Н., Ромашенков Н.О., Фокин Г.А. Разгрузка сетей LTE через сети Wi-Fi // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 6. С. 1139–1146.
Киреев А.В., Фокин Г.А. Оценка точности локального позиционирования мобильных устройств с помощью радиокарт и инерциальной навигационной системы // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 4. С. 54–62.
Picazo-Martínez P., Barroso-Fernández C., Martín-Pérez J., Groshev M., de la Oliva A. IEEE 802.11az Indoor Positioning with mmWave // IEEE Communications Magazine. 2024. Vol. 62. Iss. 10. PP. 126–131.
Van Marter J.P., Ben-Shachar M., Alpert Y., Dabak A.G., Al-Dhahir N., Torlak M. A Multichannel Approach and Testbed for Centimeter-Level WiFi Ranging // IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation. 2024. Vol. 2. PP. 76–91.
Skala A., Vukobratović D., Papaharalabos S., Karlsson P. On Low-Complexity Time of Arrival Estimation in IEEE 802.11az for Energy-Constrained IoT Devices // 2024 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (Belgrade, 25–27 November 2024). IEEE, 2024. PP. 259–264.
Newly Released IEEE 802.11az Standard Improving Wi-Fi Location Accuracy is Set to Unleash a New Wave of Innovation. IEEE. [Электронный ресурс]. URL: https://standards.ieee.org/beyond-standards/newly-released-ieee-802-11az-standard-improving-wi-fi-location-accuracy-is-set-to-unleash-a-new-wave-of-innovation/ (дата обращения 31.01.2025).
IEEE Std 802.11az-2022. IEEE Standard for Information Technology. Telecommunications and Information Exchange between Systems Local and Metropolitan Area Networks.Specific Requirements. Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. Amendment 4: Enhancements for Positioning. N.Y., 2023. 248 p.
IEEE Std 802.11ax-2021. IEEE Standard for Information Technology. Telecommunications and Information Exchange between Systems Local and Metropolitan Area Networks. Specific Requirements. Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. Amendment 1: Enhancements for High-Efficiency WLAN. N.Y., 2021. 767 р. 11az Waveform Generation. MathWorks. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mathworks.com/help/wlan/ug/802-11az-waveform-generation.html (дата обращения 31.01.2025).
Schmidt R. Multiple emitter location and signal parameter estimation // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986. Vol. 34. No. 3. PP. 276–280.
Xinrong L., Pahlavan K. Super-resolution TOA estimation with diversity for indoor geolocation // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2004. Vol. 3. No. 1. PP. 224–234.
Positioning Using Super-Resolution Time of Arrival Estimation. MathWorks. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mathworks.com/help/wlan/ug/802-11az-indoor-positioning-using-super-resolution-time-of-arrival-estimation.html (дата обращения 31.01.2025).
в беспроводных
локальных сетях
Wi-Fi стандарта IEEE 802.11az
Часть 1. Постановка задачи достижения дециметровой точности
Г.А.Фокин, д.т.н., проф. СПбГУТ им. проф. М. А.Бонч-Бруевича / grihafokin@gmail.com,
Е.С.Багаев, аспирант СПбГУТ им. проф. М. А.Бонч-Бруевича / bagaeve13@yandex.ru,
Д.Е.Мещеряков, инженер СПбГУТ им. проф. М. А.Бонч-Бруевича / mecherikovvvv@gmail.com
УДК 621.396.969, DOI: 10.22184/2070-8963.2025.125.1.50.56
Отмечается, что достижение дециметровой точности позиционирования устройств гетерогенных сетей NR – Wi-Fi при отсутствии сигналов ГНСС может быть достигнуто посредством использования двухуровневой сетевой архитектуры. На первом уровне в макросоте, обслуживаемой базовой станцией стандарта NR, выполняется позиционирование устройства по опорным сигналам позиционирования стандарта NR с метровой точностью. Это позволяет определять местоположение с точностью до ближайшей беспроводной локальной сети и устанавливать принадлежность устройства к зоне обслуживания точки доступа Wi-Fi. На втором уровне – в микросоте Wi-Fi – позиционирование устройства по специальным сигналам стандарта IEEE 802.11az позволяет достигнуть дециметровой точности. Настоящая работа открывает цикл, посвященный исследованию моделей и методов достижения дециметровой точности позиционирования в беспроводных локальных сетях стандарта IEEE 802.11az.
Введение
Развитие сетей подвижной связи пятого [1, 2] и последующих поколений [3–6] способствует распространению новых сервисов и услуг, включая высокоточное определение местоположения (ОМП) [7–9]. Проблема повышения точности позиционирования подвижных пользовательских устройств UE с использованием инфраструктуры базовых станций сетей подвижной связи при отсутствии надежного приема сигналов глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) стала особенно актуальной и востребованной с появлением сетей 5G NR (New Radio) [7]. Точность позиционирования UE в сетях NR ограничена единицами метров [8, 9]. Несмотря на совершенствование конфигурации специальных опорных сигналов позиционирования PRS (Positioning Reference Signal) в сетях 5G [10] по сравнению с сетями 4G задача достижения дециметровой точности остается весьма востребованной в большинстве сценариев позиционирования [11].
Перспективной тенденцией повышения точности позиционирования в сетях пятого и последующих поколений является использование дополнительной инфраструктуры базовых станций сверхплотных сетей по аналогии с подходом повышения скорости передачи посредством разгрузки сетей LTE через сети Wi-Fi [12]. Позиционирование в беспроводных локальных сетях (БЛС) WLAN (повсеместно именуемых сегодня Wi-Fi) заключается в определении местоположения пользовательского устройства или абонентской станции STA с использованием инфраструктуры точек доступа AP (Access Point) с известными координатами. Традиционно в БЛС стандартов рабочей группы IEEE 802.11 использовался метод радиоотпечатков, основанный на предварительном сборе измерений уровней принимаемых сигналов RSSI (Received Signal Strength Indicator), занесении их в базу данных (БД) с координатной привязкой и последующем сопоставлении текущих измерений с предварительно записанными в БД [13]. Данный метод характеризовался высокой трудоемкостью подготовки БД с радиокартами измерений RSSI, принятых от AP, и невысокой точностью оценки координат STA. С появлением стандарта 802.11az, который специализирован для высокоточного позиционирования дальномерным методом, достижение дециметровой точности оценок координат STA внутри помещений становится практически реализуемой задачей [14–16].
В настоящей работе выполняется постановка задачи достижения дециметровой точности. Сначала описывается архитектура гетерогенной сети NR – Wi-Fi для высокоточного позиционирования. Затем рассматривается стандарт 802.11az и используемый дальномерный метод позиционирования. В заключении приводятся результаты имитационного моделирования (ИМ) по оценке точности ОМП в сети Wi-Fi.
Архитектура гетерогенной сети NR – Wi-Fi для высокоточного позиционирования
Для целей определения местоположения пользовательских устройств рассмотрим двухуровневую сетевую архитектуру гетерогенной сети NR – Wi-Fi, показанную на рис.1.
Допустим, что на первом уровне в макросоте, обслуживаемой базовой станцией gNB стандарта NR с дальностью радиопокрытия RgNB в км, выполняется позиционирование пользовательского устройства разностно-дальномерным методом OTDOA (Observed Time Difference Of Arrival) с использованием первичных измерений разности времен прихода опорных сигналов PRS стандарта NR [8–11]. Точность позиционирования с использованием этих сигналов позволяет выполнить ОМП UE до ближайшей сети Wi-Fi с точностью в единицы метров. Данная точность позволяет установить принадлежность UE к зоне обслуживания точки доступа AP Wi-Fi c дальностью радиопокрытия RAP (рис.1).
На втором уровне в микросоте, обслуживаемой точкой доступа AP Wi-Fi c дальностью радиопокрытия RAP в десятки метров, выполняется позиционирование UE дальномерным методом TOA (Time of Arrival).
Повышение точности возможно за счет увеличения плотности размещения точек доступа инфраструктуры БЛС Wi-Fi. Особый интерес в этой связи представляет стандарт IEEE 802.11az [17], посвященный позиционированию следующего поколения NGP (Next Generation Positioning), который позволяет STA определять свое местоположение (МП) относительно точек доступа AP с известным МП.
Стандарт IEEE 802.11az
Достижение дециметровой точности оценки координат (ОК) устройств гетерогенных сетей реализуется посредством вторичной обработки сигналов БЛС стандарта IEEE 802.11az [17].
Данный стандарт поддерживает два высокоэффективных HE (High-Efficiency) формата блока передачи данных протокола PPDU (Physical layer Protocol Data Unit) для дальномерных (ДМ) измерений на физическом уровне PHY [18]: а) высокоэффективный пакет HE нулей NDP (Null Data Packet) ДМ-измерений и б) высокоэффективный пакет HE NDP с переключением по триггеру TB (Trigger-Based). Высокоэффективные пакеты дальномерных измерений HE NDP и HE TB NDP являются аналогами соответствующих высокоэффективных пакетов зондирования NDP и HE TB обратной связи формата NDP PPDU, определенных в стандарте IEEE 802.11ax [19].
Пакет ДМ-измерений HE NDP поддерживает позиционирование одного/нескольких устройств с опциональной поддержкой поля длинной обучающей последовательности HE-LTF (HE-Long Training Field). Радиосигнал пакета ДМ-измерений HE для позиционирования одной станции содержит символы HE-LTF для одного пользователя и поддерживает опционально защищенную последовательность HE-LTF. Радиосигнал пакета ДМ-измерений HE для позиционирования нескольких станций допускает только защищенные символы HE-LTF для множественных пользователей. Для повышения точности ОМП сигналы пакета ДМ-измерений могут содержать множественные повторы символов HE-LTF для реализации эффекта накопления. Формирование и параметризация высокоэффективных пакетов ДМ-измерений HE NDPs описаны в примере 802.11az Waveform Generation [20].
Первичные дальномерные измерения выполняются между станцией и точкой доступа по временным меткам сигналов NDP в следующей последовательности:
- STA регистрирует время t1 ухода сигнала в канале "вверх" UL TOD в момент передачи пакета UL NDP в восходящем канале;
- точка доступа регистрирует время t2 прихода сигнала UL NDP в канале "вверх";
- точка доступа регистрирует время t3 ухода сигнала пакета DL NDP в канале "вниз";
- STA регистрирует время t4 прихода DL TOA сигнала пакета DL NDP в нисходящем канале (рис.2).
Оценка времени приема-передачи (времени двойного оборота) TRTT осуществляется по формуле:
TRTT = (t4−t1) – (t3−t2). (1)
Оценка соответствующих (1) первичных дальномерных измерений расстояний между STA и AP производится по формуле:
d=TRTT С/2, (2)
где С = 3 · 108 м/с – скорость света.
Время прихода сигнала в канале "вверх" t2 (UL TOA) и в канале "вниз" t4 (DL TOA) вычисляются с использованием алгоритма сверхразрешения MUSIC (MUltiple SIgnal Classification) [21].
Алгоритм MUSIC включает следующие процедуры [22]:
- интерполяция по отсутствующим поднесущим в частотной характеристике канала CFR (Channel Frequency Response) в предположении равномерного распределения поднесущих;
- оценка корреляционной матрицы CFR;
- декорреляция многолучевых компонент (МЛК) с использованием пространственного сглаживания;
- улучшение оценки корреляционной матрицы с использованием прямого-обратного усреднения. В ИМ далее предполагается, что оценка CFR получается по множественным пространственным потокам в различных реализациях CFR и для итоговой оценки корреляционной матрицы используются различные реализации CFR;
- выполнение алгоритма MUSIC, осуществление декомпозиции/разложения корреляционной матрицы на собственные числа для отделения подпространства сигнала и шума, оценка профиля задержки во временном домене путем нахождения моментов времени, в которые подпространства сигнала и шума оказываются ортогональными. В ИМ предполагается, что точное измерение размерности подпространств, равное числу МЛК в радиоканале, известно заранее;
- определение времени прихода TOA путем нахождения первого пика восстановленных МЛК в профиле задержек в предположении наличия компоненты луча прямой видимости, визуализация истинного профиля задержек МЛК и оценки задержки МЛК алгоритмом MUSIC для одной модели реализации радиолинии 802.11az.
Рис.3 иллюстрирует результат работы алгоритма MUSIC по извлечению луча прямой видимости и оценки времени прихода сигнала по этому лучу [23].
Имитационная модель позиционирования станции в сети стандарта 802.11az
Рассматриваемая в настоящей работе имитационная модель [23] формализует порядок ОМП станции БЛС Wi-Fi при распространении радиоволн (РРВ) с многолучевыми компонентами посредством дальномерного метода измерения времени прихода сигнала TOA, определенного в стандарте IEEE 802.11az [18]. Первичная обработка включает оценку TOA с использованием алгоритма сверхразрешения MUSIC [21]. Вторичная обработка включает вычисление оценок координат STA на плоскости с использованием трилатерации по первичным измерениям времени прихода сигналов TOA. В ИМ выполняется оценка точности ОМП в зависимости от отношения сигнал/шум SNR.
Функциональные возможности [23] включают:
- имитационное моделирование территориального распределения нескольких точек доступа AP и одного пользовательского устройства БЛС Wi-Fi на плоскости;
- имитационное моделирование радиоканала с МЛК для сценария функционирования БЛС Wi-Fi;
- построение профиля мощности радиоканала с МЛК (рис.3);
- формирование пакетов стандарта IEEE 802.11az для позиционирования STA;
- моделирование процедур сбора первичных измерений времени прихода сигнала TOA по результатам обмена пакетами в каждой паре STA-AP;
- оценка времени прихода сигнала TOA с использованием алгоритма сверхразрешения MUSIC в каждой паре STA-AP;
- вторичная обработка ДМ-измерений с постронием окружностей на плоскости относительно опорных точек доступа с известным местоположением;
- оценка координат, вычисление среднеквадратического отклонения (СКО) оценки координат STA БЛС Wi-Fi стандарта IEEE 802.11az;
- построение интегральной функции распределения (ИФР) ошибки первичных ДМ-измерений и ошибки оценки координат STA БЛС.
Имитационная модель позиционирования STA в БЛС Wi-Fi стандарта IEEE 802.11az реализует следующие процедуры:
- формирование пакета ДМ-измерений NDP;
- задержка пакета NDP в зависимости от территориального распределения STA и APs, добавление дробной и целой в числе выборок задержки;
- прохождение радиосигнала через модель радиоканала (р/к) для сценария "внутри помещений". Предусмотрены различные реализации р/к для разных пакетов;
- добавление аддитивного белого гауссовского шума (АБГШ) к принятому радиосигналу;
- в ИМ используется одинаковое отношение SNR для всех радиолиний между STA и AP;
- выполнение временной синхронизации и частотной коррекции принятого радиосигнала;
- демодуляция пакета HE-LTF;
- оценка частотной характеристики канала по пакету HE-LTF;
- оценка расстояний между STA и AP по первичным ДМ-измерениям времени прихода сигнала TOA с использованием алгоритма сверхразрешения MUSIC;
- комбинирование оценок расстояний в других радиолиниях STA-AP и их вторичная обработка для оценки координат STA трилатерацией.
В имитационной модели первичные дальномерные измерения по сигналам IEEE 802.11az и их вторичная обработка оцениваются в зависимости от SNR и территориального распределения (рис.4).
Ошибка первичных дальномерных измерений в радиолинии AP-STA в зависимости от SNR выполняется путем сравнения оценки расстояния AP-STA с истинным расстоянием AP-STA. Ошибка оценки координат в зависимости от SNR выполняется путем сравнения полученной в результате вторичной обработки оценки координат STA с истинным местоположением STA.
В ИМ производится инициализация числа итераций, числа значений SNR и числа точек доступа AP. В каждой итерации используется различное территориальное распределение AP, реализация многолучевого радиоканала и значение АБГШ.
В результате накопления и обработки оценок по числу итераций формируется интегральная функция распределения ИФР/CDF (Cumulative Distribution Function) ошибки первичных дальномерных измерений по всем итерациям и радиолиниям STA-AP (см. рис.5), а также ИФР ошибки оценки координат (рис.6).
Заключение
Результаты имитационного моделирования подтверждают достижимость дециметровой точности оценок координат, а также увеличение вероятности получения дециметровой точности с ростом SNR. Дальнейшим направлением исследований является оценка точности позиционирования в зависимости от комплекса факторов: число и территориальное распределение точек доступа, тип модели радиоканала, число многолучевых компонент, размерность MIMO-системы в точке доступа и станции, число повторных передач пакетов HE NDP и др.
ЛИТЕРАТУРА
Тихвинский В.О., Девяткин Е.Е., Тихвинская М.В. MWC Barcelona 2024: выход на рубеж 5,5G // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2024. № 2 (118). С. 20–26.
Тихвинский В., Девяткин Е., Белявский В. По пути от 5G к 5G Advanced: Релизы 17 и 18 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2021. № 6 (98). С. 38−47.
Тихвинский В., Девяткин Е., Белявский В., Смирнов Ю. Архитектура сетей 6G: принципы и особенности построения. Часть 1 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 3 (103). С. 50–57.
Тихвинский В., Девяткин Е., Белявский В., Смирнов Ю. Архитектура сетей 6G: принципы и особенности построения. Часть 2 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 4 (104). С. 44–49.
Тихвинский В., Девяткин Е., Смирнов Ю., Иванкович М., Веерпалу В. Перспективы использования терагерцового диапазона частот в сетях 6G. Часть 1 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 7 (107). С. 44–51.
Тихвинский В., Девяткин Е., Смирнов Ю., Иванкович М., Веерпалу В. Перспективы использования терагерцового диапазона частот в сетях 6G. Часть 2 // ПЕРВАЯ МИЛЯ. 2022. № 8 (108). С. 10–17.
Фокин Г.А. Сетевое позиционирование 5G и вероятностные модели оценки его точности // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2020. Т. 14. № 12. С. 4–17.
Фокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств в сверхплотных сетях радиодоступа V2X/5G с использованием расширенного фильтра Калмана // Труды учебных заведений связи. 2020. Т. 6. № 4. С. 45–59.
Фокин Г.А., Владыко А.Г. Позиционирование транспортных средств с комплексированием дальномерных, угломерных и инерциальных измерений в расширенном фильтре Калмана // Труды учебных заведений связи. 2021. Т. 7. № 2. С. 51–67.
Фокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 1. Конфигурация сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 2. С. 48–63.
Фокин Г.А. Модель технологии сетевого позиционирования метровой точности 5G NR. Часть 2. Обработка сигналов PRS // Труды учебных заведений связи. 2022. Т. 8. № 3. С. 80–99.
Степутин А.Н., Ромашенков Н.О., Фокин Г.А. Разгрузка сетей LTE через сети Wi-Fi // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2015. Т. 15. № 6. С. 1139–1146.
Киреев А.В., Фокин Г.А. Оценка точности локального позиционирования мобильных устройств с помощью радиокарт и инерциальной навигационной системы // Труды учебных заведений связи. 2017. Т. 3. № 4. С. 54–62.
Picazo-Martínez P., Barroso-Fernández C., Martín-Pérez J., Groshev M., de la Oliva A. IEEE 802.11az Indoor Positioning with mmWave // IEEE Communications Magazine. 2024. Vol. 62. Iss. 10. PP. 126–131.
Van Marter J.P., Ben-Shachar M., Alpert Y., Dabak A.G., Al-Dhahir N., Torlak M. A Multichannel Approach and Testbed for Centimeter-Level WiFi Ranging // IEEE Journal of Indoor and Seamless Positioning and Navigation. 2024. Vol. 2. PP. 76–91.
Skala A., Vukobratović D., Papaharalabos S., Karlsson P. On Low-Complexity Time of Arrival Estimation in IEEE 802.11az for Energy-Constrained IoT Devices // 2024 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (Belgrade, 25–27 November 2024). IEEE, 2024. PP. 259–264.
Newly Released IEEE 802.11az Standard Improving Wi-Fi Location Accuracy is Set to Unleash a New Wave of Innovation. IEEE. [Электронный ресурс]. URL: https://standards.ieee.org/beyond-standards/newly-released-ieee-802-11az-standard-improving-wi-fi-location-accuracy-is-set-to-unleash-a-new-wave-of-innovation/ (дата обращения 31.01.2025).
IEEE Std 802.11az-2022. IEEE Standard for Information Technology. Telecommunications and Information Exchange between Systems Local and Metropolitan Area Networks.Specific Requirements. Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. Amendment 4: Enhancements for Positioning. N.Y., 2023. 248 p.
IEEE Std 802.11ax-2021. IEEE Standard for Information Technology. Telecommunications and Information Exchange between Systems Local and Metropolitan Area Networks. Specific Requirements. Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications. Amendment 1: Enhancements for High-Efficiency WLAN. N.Y., 2021. 767 р. 11az Waveform Generation. MathWorks. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mathworks.com/help/wlan/ug/802-11az-waveform-generation.html (дата обращения 31.01.2025).
Schmidt R. Multiple emitter location and signal parameter estimation // IEEE Transactions on Antennas and Propagation. 1986. Vol. 34. No. 3. PP. 276–280.
Xinrong L., Pahlavan K. Super-resolution TOA estimation with diversity for indoor geolocation // IEEE Transactions on Wireless Communications. 2004. Vol. 3. No. 1. PP. 224–234.
Positioning Using Super-Resolution Time of Arrival Estimation. MathWorks. [Электронный ресурс]. URL: https://www.mathworks.com/help/wlan/ug/802-11az-indoor-positioning-using-super-resolution-time-of-arrival-estimation.html (дата обращения 31.01.2025).
Отзывы читателей
