автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Разработка и моделирование алгоритмов определения местоположения абонента в сетях мобильной связи

На правах рукописи

КАМАЛОВ Юрий Борисович

РАЗРАБОТКА И МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ АБОНЕНТА В СЕТЯХ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ

Специальность: 05.13.18 - «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

-6 ОКТ 2011

Ульяновск-2011

4855522

Работа выполнена на кафедре «Телекоммуникации» Ульяновского государственного технического университета

Научный руководитель:

д.т.н., профессор

Васильев Константин Константинович

Официальные оппоненты:

д.т.н., профессор к.т.н., доцент

Негода Виктор Николаевич Гульшин Владимир Александрович

Ведущее предприятие:

ФНПЦ ОАО «НПО «МАРС», г.Ульяновск.

Защита состоится «26» октября 2011г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 212.277.02 при Ульяновском государственном техническом университете по адресу: 432027, г.Ульяновск, ул.Северный Венец, 32, ауд. 211 главного корпуса.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Ульяновского государственного технического университета.

Автореферат разослан «20» сентября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, д.т.н., профессор

В.Р.Крашенинников

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Возможность быстрого и точного определения местоположения (ОМ) абонента в современных системах мобильной связи в настоящее время приобрела значительную актуальность. Это вызвано наличием ряда практических приложений, таких как службы экстренной медицинской помощи, охраны правопорядка и других.

Анализ известных работ в области методов определения местоположения подвижных объектов показал, что значительное внимание отведено алгоритмам, основанным на использовании космического сегмента сети. Однако данные методы имеют высокую стоимость внедрения и большое энергопотребление, кроме того, необходимо наличие прямой видимости спутников, что затруднено в помещениях. Отсутствие встроенных приёмников в аппаратах среднего и нижнего ценового сегмента делает их малопригодными для внедрения массовых услуг.

В наземных системах распространены методы ОМ на основе оценок основных параметров радиосигналов: амплитуды, направления прихода, времени задержки на распространение, а также разности времен задержки на распространение. Пути реализации измерений на основе из этих методов хорошо известны в радионавигации. Однако технологии ОМ в сетях сотовой связи стали объектом исследований сравнительно недавно и именно этим объясняется небольшое число результатов по оптимизации методов ОМ для конкретных условий приема сигналов. В настоящее время отсутствуют удовлетворительные решения ряда задач анализа погрешностей ОМ в условиях многолучевого канала и отсутствия прямой видимости между базовой станцией (БС) и абонентом в сетях мобильной связи. Кроме того, в известных публикациях недостаточно полно решена задача построения математических моделей, описывающих характеристики мобильного канала связи.

Таким образом, задача разработки, анализа и имитационного моделирования алгоритмов ОМ имеет большой практический интерес. Актуальность разработки и моделирования алгоритмов определения местоположения абонента в сетях мобильной связи подтверждается также поддержкой проведённых исследований грантом по программе У.М.Н.И.К Государственного фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере.

Цель работы. Целью работы является повышение точности определения местоположения подвижного объекта в условиях мегаполиса на основе создания и моделирования алгоритмов обработки сигналов в сетях мобильной связи. Для достижения заданной цели необходимо решить следующие задачи.

1. Провести сравнительный анализ известных алгоритмов ОМ подвижных объектов.

2. Провести имитационное моделирование известных методов ОМ в условиях городской застройки. Получить оценки погрешностей методов ОМ в условиях различных моделей многолучевого канала связи.

3. На основе анализа полученных погрешностей разработать новые алгоритмы ОМ, обладающие повышенной точностью позиционирования. Дать оценку эффективности разработанных алгоритмов.

4. Разработать математические модели принимаемого сигнала на мобильной станции (МС) в условиях мегаполиса, учитывающие характеристики местности и движение абонента.

5. Осуществить программную реализацию предложенных алгоритмов ОМ и методик моделирования с возможностью их модификации для различных прикладных задач и внедрения в конкретную инфраструктуру сети операторов мобильной связи для повышения точности ОМ.

Методы исследования базируются на теории вероятностей, математической статистике, теории математического моделирования и методах вычислительной математики. При разработке программного обеспечения применялись методы объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна положений, выносимых на защиту.

1. Разработаны итеративные алгоритмы ОМ, эффективные в вычислительном плане, позволяющие уменьшить длительность процесса ОМ на мобильном терминале, основанные на анализе временных характеристик радиосигналов, принимаемых МС.

2. Разработаны новые алгоритмы ОМ, основанные на лучевой трассировке и позволяющие существенно (в 2-10 раз) повысить точность место-определения абонента в условиях городской застройки (наибольшая эффективность ОМ достигается при выборе лучей, отраженных от зданий под углами, близкими к 90°).

3. Предложены математические модели измерения уровней принимаемого сигнала, задержек отдельных лучей, корреляционных свойств замираний на пространственно разнесенных антеннах для городских условий.

Достоверность. Достоверность положений диссертации обеспечивается корректным использованием математических методов и подтверждается результатами проверки независимыми методами.

Практическая значимость. Предложенные алгоритмы ОМ могут быть использованы при проектировании перспективных мобильных систем связи, а также при реализации комплексов, повышающих точность позиционирования в сетях сотовой связи. Разработанная методика построения математических моделей уровней сигнала позволит прогнозировать эффективные зоны покрытия в сетях мобильной связи. Результаты диссертационной работы приняты для практического использования в разработках ОАО «СМАРТС» и ООО «Телеком.ру», что подтверждается соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих НТК:

• 9-й Международной научной конференции «Распознавание образов и анализ изображений» (Нижний Новгород, 2008);

• X-XI Международных конференциях «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2009,2010 гг.);

• 63-65 Научных сессиях, посвященных Дню Радио (Москва, 2008-2010 г.);

• ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава Ульяновского государственного технического университета (2008-2011 гг.).

Публикации. Результаты диссертационной работы опубликованы в 13 печатных работах, в числе которых 5 трудов научных конференций и 3 статьи из перечня изданий, рекомендованного ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы, включающего 137 наименований, а также приложений. Объем диссертации составляет 132 страниц машинописного текста, содержащих 37 рисунков и 6 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении к диссертации обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи работы, ее научная новизна, практическая значимость полученных результатов и научные положения, выносимые на защиту.

В первой главе диссертации представлен обзор различных методов ОМ, используемых в наземных и спутниковых системах связи и навигации. Анализ различных методов ОМ абонента, широко применяемых в современных сетях подвижной связи, показал, что используемые в настоящее время методы ОМ используют преимущественно космический сегмент (системы GPS и ГЛОНАСС), что зачастую требует значительной аппаратной поддержки и имеет высокую стоимость услуги. Наряду с этим, особое внимание уделено известным методам и алгоритмам ОМ. Показано, что существующие методы ОМ с использованием только наземного сегмента не позволяют достичь точности ОМ, необходимой в большинстве практических приложений.

Проведенный анализ известных математических моделей многолучевых каналов связи показал, что существующие в настоящее время модели не удовлетворяют случаю постоянно перемещающегося абонента в условиях мегаполиса. Это требует разработки адекватных моделей многолучевого канала связи, учитывающих рельеф местности, характер и плотность застройки в условиях мегаполиса, а также адекватных моделей измерения уровней сигнала на входе приемника абонента в сети сотовой связи. В главе сформулированы основные задачи диссертационной работы.

Вторая глава посвящена решению задач анализа погрешностей ОМ мобильного абонента в сети сотовой связи на основе оценок уровней сигнала с базовых станций (БС) (п. 2.2) и с использованием временных задержек сигналов (п. 2.3), а также разработки нового метода ОМ, основанного на лучевой трассировке и позволяющего существенно повысить точность ОМ (п.2.4).

Метод определения координат, предусматривающий использование результатов измерений уровней сигналов, приходящих с нескольких БС на мобильную станцию, принято называть КЗБ-методом. Основными достоинствами ИЗБ-метода является простота реализации и небольшие затраты на внедрение, особенно в случае сот с малым радиусом К, < 1 км, поскольку в этом случае удается получить высокую точность ОМ.

Будем полагать, что МС имеет неизвестные координаты (х,у) и имеется п опорных БС, осуществляющих измерение уровней сигнала, с координатами (*,,;>,), 1 < / < и • Задачей ИЗБ-метода является оценка неизвестных координат мобильной станции с помощью измерения уровней радиосигналов приходящих с опорных БС на мобильную станцию. Неизвестные координаты могут быть вычислены путем решения системы п уравнений вида

^х-х.Т+Ь-у,)1^,, /=7,2...,и, (1)

где с?, - измеренное расстояние между -й опорной БС и мобильной станцией.

Решение системы уравнений найдено с помощью нелинейного метода наименьших квадратов (МНК) с использованием метода Левенберга-Маркардта. При этом получены аналитические выражения для границ Рао-Крамера (нижних границ для СКО несмещенной оценки) при известном значении затухания на трассе.

Проведено имитационное моделирование системы ОМ по уровню сигнала (для открытой местности и застройки СКО уровни сигнала приняты равными 1 и 2 дБ, соответственно). Получены зависимости среднеквадра-тической погрешности е,ю определения координат (рис. 1) от радиуса соты Кс при заданной глубине замираний а], а также значения относительной погрешности (вгт/Яс)-100%, составляющей порядок 13...25 %.

Яс, т

Рис. 1. Погрешности ОМ от радиуса сот при различных значениях а; (дБ) при п=7 (пунктир - граница Рао-Крамера при линейном оценивании)

В результате анализа погрешностей ОМ при помощи ИЗБ-метода сделаны следующие выводы:

1) приемлемое качество оценивания координат мобильной станции может быть достигнуто лишь в условиях микро- и пикосот радиусом Кс < 500 м;

2) количество БС, используемых для оценки координат мобильной станции, влияет на погрешность определения местоположения незначительно; почти двукратное увеличение количества БС (с 7 до 13) снижает погрешность ОМ на 10.. Л 5%;

3) ЛББ-метод целесообразно применять в мегаполисах с большой плотностью абонентов и, соответственно, большим количеством БС, образующих пикосоты.

Эффективное решение поставленных задач в плане вычислительных затрат может быть получено с помощью алгоритма минимизации целевой функции посредством метода наименьших квадратов (МНК), реализованного в виде алгоритма наискорейшего спуска (НС). Алгоритм подразумевает, что мобильная станция, расположенная в точке с координатами (*0,.У0) передает сигнал в момент т0. При этом N приемников БС, расположенных в точках (х,, у,), (х2,у2), ..., (х„,у„), принимают сигнал в мо-

менты т,, т2,... ,тл.. Для метода ТО A (Time of Arrival) в виде меры качества рассмотрена функция: _

/i(x) = c(Ti-z)-^(xl-x)2+(y,-y)2, i=l,2...,n,

где с - скорость света; х = (х,у,т)7. Эта функция формируется для каждого из N приемников БС, и при надлежащем выборе значений х, у и т функция f, (х) может быть близка к нулю. Однако значения времен прихода т, сигнала обычно измеряются с погрешностью, возникающей за счет многолучевого распространения радиоволн, что вносит ошибки в измерения координат мобильной станции.

Для получения оценки местоположения на основе грубого измерения времен прихода сигналов формируется целевая функция:

F(x) = £a^(x), /=7,2...,и,

м

где а, - весовые коэффициенты, отражающие надежность сигнала, принимаемого с 1-й БС. Оценка местоположения определяется путем минимизации функции F(x). Это достигается с помощью алгоритма наискорейшего спуска, в котором оценки местоположения обновляются в соответствии с рекуррентным уравнением:

iw^r^i). где |д - постоянная величина (скаляр или диагональная матрица);

При помощи имитационного моделирования проведен анализ погрешностей ОМ МС на основе измерений времени прихода сигнала с трех, четырех и шести БС, соответственно. При этом предполагается, что БС образуют правильный N -угольник и мобильная станция находится в его центре. В качестве базовой принята шестилучевая модель распространения радиоволн в условиях города в соответствии со стандартом COST 207. Рассмотрен анализ влияния величины запаздывания основного луча, которое имеет место только на одной БС, на точность оценки местоположения. При имитационном моделировании введено допущение, что только одна БС принимает сигнал с задержкой, вызванной вследствие отражения от высотных объектов на местности. Все остальные БС принимают только прямые лучи, т.е. практически точно измеряют время прихода сигнала. Анализ графиков на рис. 2 показывает, что удовлетворительная точность определения местоположения имеет место для задержки основного луча т<0.5 мкс. Аналогичные результаты получены также и для разностно-дальномерного ОМ (TDOA).

é!

■ -Г v ~

■■ ■-,!- - i ■■-l'.- -■ i i ■ - ■-i—-L--

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Tap Delay, mes

Рис. 2. Погрешности ОМ в зависимости от задержки луча при разном количестве БС для дальномерного метода (ТОА)

Кроме того, получены зависимости погрешности ОМ от среднего расстояния до рассеивателей (зданий или сооружений) при различных перемещениях мобильной станции абонента между сеансами ОМ и при полном отсутствии прямой видимости между БС и мобильной станцией. Показано, что при средних расстояниях между зданиями 50...250 м и средних перемещениях абонента между сеансами ОМ 5...20 м погрешность ОМ составляет 20... 70 м.

Предложен алгоритм ОМ, основанный на измерениях задержек- нескольких лучей, отраженных от здании - метод луче во™ гра^^мрОш* ■ ■ (МЛТ). Принцип MJIT заключается в следующем. Сигнал с мобильной станции передается по радиоканалу с временным рассеянием на БС, в процессе чего претерпевает отражение от зданий, расположенных в условиях прямой видимости относительно БС; приемная система БС определяет углы прихода сигналов, отраженных от зданий; зная угол отражения луча и ориентацию здания можно определить угол падения луча с мобильной станции (рис. 3).

Рис. 3. Схема алгоритма на основе лучевой трассировки для случая двух

зданий

В результате, местоположение мобильной станции определяется как точка пересечения Р0 (х0,у0) прямых линий местоположения I, и 12. Однако, из-за наличия различных факторов, таких, как неровности поверхностей зданий, ошибки определения ориентации зданий, ошибки приемной антенной системы, появляется ошибка определения угла прихода лучей

. тт /- ______ ______________ * «тт-____

А(р - угловое рассеяние, меооходимыми условиями реализации мл! является наличие, как минимум, двух отражателей сигнала с мобильной станции, а также информации об ориентации зданий и характеристиках поверхности отражения. Данный метод особенно эффективен при отсутствии прямой видимости между абонентом и БС.

Анализ эффективности предложенного метода проведен путем имитационного моделирования. В качестве исходных параметров заданы координаты отражающих зданий, мобильной станции и БС, а также характеристики углового рассеяния при приеме на БС, среднеквадратичное отклонение которого на практике составляет 2°...5°. В процессе исследований рассмотрены два случая: 1) угловое рассеяние имеет нулевое среднее М и переменную дисперсию о* ; 2) угловое рассеяние имеет ненулевое сред-

нес М и постоянную дисперсию а\ . Погрешность оценки местоположения определялась на основе 2000 реализаций для заданных параметров рассеяния и конфигураций зданий.

На рис. 4 приведены графики для варианта МЛТ с одновременным использованием информации о местоположении, получаемой с помощью трех лучей. Поскольку область пересечения трех прямых образует треугольник, то в его центре предполагается местонахождение мобильной станции (МС).

На рис. 4 представлены зависимости погрешности ОМ от среднего расстояния Бт между зданиями и МС для случая одновременного использования информации трех лучей. При этом в качестве параметра выступает среднеквадратическое значение 5=аДф углового рассеяния Аф;.

Анализ графиков позволяет сделать вывод, что приемлемые для практики погрешности ОМ (10... 100 м) достигаются при нахождении абонента на расстояниях порядка 300...400 м от ближайших зданий. Установлено, что добавление информации третьего луча повышает точность при расстояниях йт< 100... 150 м; в остальных случаях точность метода с использованием двух лучей выше.

О^апсе, ш

Рис. 4. Погрешность ОМ при М=0 и параметре 5=сДф: 1 - 5=0.0017; 2 - 5=0.0033; 3- 5=0.0067; 4-5=0.017; 5 - 5=0.033 (в радианах)

В третьей главе проведено имитационное моделирование движения мобильного абонента, перемещающегося с переменной скоростью в условиях мегаполиса, выполнено исследование корреляционных свойств задержек отдельных лучей, принимаемых на подвижном терминале, и анализ

корреляционных свойств замираний сигнала при пространственном разнесении приемных антенн для мобильной станции.

Проведены исследования определения двумерной корреляционной функции (КФ) уровня сигнала БС на основе данных измерений уровня в сети GSM в Ульяновской области. Корреляционный анализ проведен на основе порядка 2000...2500 отсчетов уровня сигнала БС, полученных путем мониторинга сети GSM на территории различных районов города Ульяновска. Получены зависимости коэффициента корреляции уровней сигнала БС от расстояния между соответствующими точками (0...100 м). При этом выборочный коэффициент корреляции вычислялся для отсчетов уровня, разнесенных на расстояниях, кратных 2.5 м, с учетом различной взаимной ориентации отсчетов наблюдений.

Показано, что экспериментально полученные КФ уровней сигнала БС характеризуют долгосрочную и зачастую колебательную зависимость. По направлениям вдоль улиц КФ имеет осциллирующий характер с периодом осцилляций порядка 15...20 м. Сильная корреляция при определенных углах объясняется соответствующей ориентацией улиц. В условиях широких улиц и шоссейных участков сечения КФ имеют форму близкую к круговой. На пересеченной местности сечения КФ отражают существенную анизотропию, которая усиливается с расстоянием; при этом КФ монотонно затухает с увеличением расстояния.

Для построения соответствующих математических моделей использована методика имитации процессов со сложными КФ посредством авторегрессионных уравнений 4-го порядка.

При построении моделей длительных отрезков необходимо учитывать дополнительные «лепестки» КФ, например, заданной функцией Бесселя J0 (х), адекватно описывающей КФ замираний на подвижном объекте во

временной области (рис. 5.). R,(k)

0.5 О

"и'°0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 к

Рис. 5. Аппроксимация функции Бесселя У0(х) суммой экспонент

При этом, для получения адекватной модели необходимо выбрать интервал дискретизации случайного процесса, приближенно равным

Д/<-, где /т=\/Ттт - наивысшая частота осцилляций КФ [15]. На

" 1П1т

рис. 5. показаны соответствующие кривые: 1 - функция Бесселя 1 рода нулевого порядка J0(k); 2 - нормированная КФ процесса авторегрессии

4-го порядка.

Выполнено имитационное моделирование движения мобильного абонента, перемещающегося, в общем случае, с переменной скоростью в условиях мегаполиса и исследованы корреляционные свойства задержек отдельных лучей, принимаемых на подвижном терминале.

Рис. 6. Нормированная КФ задержек лучей при V = 22 м/с (80 км/ч) и а = 2 м/с2 в зависимости от количества зданий(отражателей)

Показано, что с увеличением ускорения корреляция задержек уменьшается (рис. 6). При этом наибольший спад имеет КФ для задержки луча, отраженного от ближайшего к абоненту здания. Актуальными для практики являются задержки порядка 0.1... 10 мкс, что соответствует корреляции 0.999...0.9999.

Проведен анализ корреляционных свойств замираний при пространственном разнесении приемных антенн для мобильной станции, движущейся с различными ускорениями. На рис. 7 представлены зависимости нормированной КФ относительной задержки лучей при а = 3 м/с2. При этом кривые 1 и 3 описывают, соответственно, корреляцию огибающей А, и фазы

\|/, замираний в ветвях разнесения, расположенных в одной плоскости с направлением движения МС, а кривые 2 и 4 - соответственно, корреляцию огибающей А, и фазы у, замираний в случае, когда ветви разнесения расположены в плоскости, перпендикулярной направлению движения мобильной станции. По оси абсцисс отложено значение расстояния между разнесенными антеннами. Несущая частота сигнала при моделировании была задана равной 2.4 ГГц.

Рис. 7. Нормированная КФ замираний при ускорении движения а = 3 м/с2

В работе показано, что с увеличением ускорения корреляции огибающей и фазы замираний в ветвях разнесения увеличиваются. При этом огибающая замираний в антеннах имеет уже достаточно слабую корреляцию (порядка 0.4...0.6) при разнесении антенн на расстояние, равное половине длины волны (Л,=0.125 м). Анализ графиков (рис. 7) показывает, что корреляция огибающей имеет большие значения для случая ветвей разнесения, расположенных в одной плоскости с направлением движения мобильной станции. Кроме этого, кривые 3 и 4 на рис.7 позволяют утверждать, что зависимость корреляции фазы от расстояния между разнесенными антеннами существенно зависит от ориентации плоскости с ветвями разнесения относительно направления движения мобильной станции.

Таким образом, корреляционные свойства характеристик замираний сигнала могут быть использованы при разработке алгоритмов слежения за подвижным абонентом, например, с помощью фильтра Калмана. Кроме того, найденные КФ и их аппроксимации используются в программе имитационного моделирования систем ОМ.

Математическое моделирование и реализация разработанных алгоритмов ОМ выполнены в виде программных модулей в среде MATLAB. Один из разработанных модулей позволяет вычислять погрешности ОМ для различных конфигураций зданий посредством дальномерного и разностно-дальномерного методов. Второй модуль позволят имитировать функционирование системы ОМ на основе AJIT.

Для визуализации местоположения МС дополнительно к информации, получаемой при использовании разработанных алгоритмов ОМ, применена технология Cell ID-TA. Для этого на языке программирования С++ создан программный комплекс необходимый для решения задач ОМ мобильного абонента в сети сотовой связи. Комплекс использует результаты измерений, формируемые как штатным программным обеспечением базовых станций, так и созданными в ходе исследования программами для мобильных станций. Интерфейс программы представлен на рис. 8.

Рис. 8. Интерфейс программы мониторинга положения MS

Кроме того, разработанное программное обеспечение позволяет осуществлять импорт данных из других программ и выгрузку накопленных данных передвижения абонента. Предложена модульная организация структуры данного ПО, при которой программный комплекс состоит из набора независимых модулей и процедур, выполняющих задачи сбора, обработки и публикации данных. Структура программного комплекса приведена на рис.9.

Рис. 9. Программные модули обработки и хранения данных

Описаны процедуры тестирования аппаратно-программного комплекса при одновременной работе нескольких мобильных измерительных терминалов в различных режимах.

В заключении сформулированы основные результаты диссертации.

1. Получены оценки погрешностей определения местоположения абонента по уровню принимаемого сигнала. Получены аналитические выражения для границ Рао-Крамера погрешностей в условиях канала связи с неизвестным значением градиента затухания на трассе. Проведен анализ эффективности метода в зависимости от характеристик местности, а также от количества БС.

2. С использованием МНК разработаны итеративные методы ОМ, эффективные в вычислительном плане, позволяющие уменьшить длительность процесса ОМ на мобильном терминале, основанные на анализе временных характеристик радиосигналов, принимаемых на МС. Проведен анализ погрешностей данных методов ОМ при различных конфигурациях размещения БС и объектов на местности. Выполнен анализ влияния конфигурации зданий и параметров перемещения мобильного терминала на погрешность определения местоположения в условиях многолучевости.

3. Разработаны новые алгоритмы ОМ, основанные на лучевой трассировке (с использованием лучей отраженных от зданий), эффективно работающие при отсутствии прямой видимости между БС и МС и позволяющие существенно (в 2-10 раз) повысить точность местоопределения абонента в условиях городской застройки.

4. Проведено исследование статистических характеристик сигнала, принимаемого антенной мобильного терминала в условиях городской застройки. Предложена методика построения математических моделей измерения уровня сигнала в виде уравнений авторегрессии высокого порядка,

основанная на аппроксимации КФ сложной формы. Представлены результаты исследования корреляционных свойств задержек отдельных лучей, принимаемых на подвижном терминале, а также характеристик многолучевого сигнала на пространственно разнесенных антеннах, установленных на МС, перемещающейся с ускорением в условиях городской застройки посредством имитационного моделирования. Полученные результаты применены при разработки программного модуля для ОМ и визуализации данданных о положении абонента.

5. Разработан комплекс программ, позволяющий оценивать точность ОМ, а также отслеживать передвижение терминалов в сетях подвижной связи. Предложена модульная организация структуры программного комплекса позволяющая легко адаптировать его под конкретную сеть. Проведено тестирование и отладка программного комплекса в сети GSM оператора связи области. Это подтверждается актами внедрения в компаниях ОАО «СМАРТС», ООО Телеком-РУ.

В приложениях приведены акты внедрения результатов диссертационной работы в разработках ОАО «СМАРТС» и ООО «Телеком.ру».

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК:

1. Камалов, Ю. Б. Имитационное моделирование мобильных систем связи в условиях городской застройки / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Известия Самарского научного центра РАН. - 2010. - Т. 12, №4(2). - С.341-345.

2. Камалов, Ю. Б. Определение местоположения мобильного объекта / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Известия Самарского научного центра РАН. - 2009. - T.l 1, №3(2). - С.361-368.

3. Камалов, Ю. Б. Разработка программного обеспечения для обработки данных о местоположении мобильного объекта и их визуализации на электронной карте / Ю. Б. Камалов // Известия Самарского научного центра РАН. - 2011. - Т. 13, №4(2). - С.543-549.

В остальных изданиях:

4. Камалов, Ю. Б. Анализ погрешностей определения местоположения мобильного абонента в сети сотовой связи по уровню сигнала с базовых станций / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Труды РНТОРЭС им. А.С.Попова, серия: Научная сессия, посвященная Дню Радио, вып. LXII1. -М., 2008.-С. 410-411.

5. Камалов, Ю. Б. Построение и анализ математической модели дискретного случайного поля уровней электромагнитного поля в условиях мегаполиса (статья на английском языке) / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Труды 9-й Междунар. науч. конф. «Распознавание образов и анализ изображений». - Нижний Новгород, 2008. - С. 258-260.

6. Камалов, Ю. Б. Анализ ошибок определения местоположения мобильного абонента для гиперболической системы / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый

// Труды РНТОРЭС им. А.С.Попова. Серия: Научная сессия, посвященная Дню Радио. Вып. ЬХ1У. 13-14 мая 2009, г.Москва. - С. 335-337.

7. Камалов, Ю. Б. Анализ ошибок определения местоположения мобильного абонента для системы с измерением времен прихода сигнала / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Труды РНТОРЭС им. А.С.Попова. Серия: Цифровая обработка сигналов и её применение. Вып. Х1-1. 25-27 марта 2009, г.Москва. - С. 258-259.

8. Камалов, Ю. Б. Программный модуль для имитации системы местоопре-деления абонента в сети мобильной связи / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Труды 6-й всеросс. науч.-практ. конф. «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем», г. Ульяновск, 22-23 сентября 2009 г. - Ульяновск: УлГТУ, 2009. - С. 166168.

9. Камалов, Ю. Б. Статистический анализ коррелированных случайных процессов с рэлеевским распределением / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Всеросс. конф. с элем. науч. шк. для молодежи «Проведение научных исследований в области обработки, хранения, передачи и защиты информации», 1 -5 декабря 2009 г. Россия, Ульяновск: сб. науч. тр. В 4 т. Т. 4. -Ульяновск: УлГТУ, 2009. - С. 217-223.

Ю.Камалов, Ю. Б. Анализ пространственных корреляций замираний в мобильном канале связи путем имитационного моделирования / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Труды РНТОРЭС им. А.С.Попова. Серия: Цифровая обработка сигналов и её применение. Вып. ХП-1. 31 марта -2 апреля 2010, г.Москва. - С.59-61.

11.Камалов, Ю. Б. Анализ ошибок местоопределения мобильного абонента при различных конфигурациях рассеивателей / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Труды РНТОРЭС им. А.С.Попова. Серия: Научная сессия, посвященная Дню Радио. Вып. ЬХУ. 19-20 мая 2010, г.Москва. -С.392-393.

12.Камалов, Ю. Б, Определение местоположенияабонента на основе лучевой трассировки / Ю. Б. Камалов// Труды всеросс. науч.-практ. конф. «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем», г. Ульяновск 2010 г. - Ульяновск: УлГТУ, 2010.

13. Камалов Ю.Б. Корреляция замираний при пространственном разнесении антенн на мобильной станции / Ю.Б. Камалов // Труды международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии», г. Пенза 2011 г. С.172-175.

Камалов Юрий Борисович

Разработка и моделирование алгоритмов определения местоположения мобильного абонента

Автореферат

Подписано в печать 16.09.2011 г. Формат 60x84/16. Бумага писчая. Усл.печ.л. 1,19. Тираж 100 экз. Заказ 917

Типография УлГТУ, 432027, Ульяновск, Северный Венец, 32.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КАНАЛОВ МОБИЛЬНОЙ

СВЯЗИ И МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ

АБОНЕНТОВ

1.1. Постановка задачи

1.2. Современные технологии определения местоположения ц абонента в сотовой мобильной связи

1.3. Анализ погрешностей определения местоположения 27 абонента в сетях мобильной связи

1.4. Математические модели мобильных каналов связи

1.5. Выводы

2.1. Постановка задачи

2.2. Анализ погрешностей определения местоположения мобильного абонента в сети сотовой связи по уровню сигнала с базовых станций

2.3. Анализ ошибок определения местоположения мобильного абонента для систем с измерением пространственно-временных параметров

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА И МОДЕЛИРОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ

ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ МОБИЛЬНОГО АБОНЕНТА

2.4. Разработка алгоритмов ОМ, основанных на лучевой трассировке

2.5. Выводы

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ МОБИЛЬНЫХ КАНАЛОВ СВЯЗИ В УСЛОВИЯХ ГОРОДСКОЙ ЗАСТРОЙКИ И РАЗРАБОТКА КОМПЛЕКСОВ ПРОГРАММ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ МОБИЛЬНОГО АБОНЕНТА

3.1. Постановка задачи

3;2: Построение моделешмобильных каналов связи

3;2.1. Построение и анализ математической модели дискретного случайного поля уровней электромагнитного поля в.условиях мегаполиса

3.2.2. Анализ характеристик мобильного многолучевого канала связи путем имитационного моделирования?

3.3; Программная реализация алгоритмов, моделирование определения местоположения?

3.3.1. Программный модуль для имитации системы местоопределения абонента в сети мобильной связи.

3.3.2. Программная реализация алгоритма лучевой трассировки

3;4. Программный комплекс для обработки данных о местоположении мобильного объекта и их визуализации на электронной карте

3;5. Тестовые испытания разработанного аппаратно-программного комплекса

3.6. Выводы ЗАКЛЮЧЕНИЕ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ Приложения (акты внедрения).

Актуальность темы. Возможность быстрого и точного определения, местоположения (ОМ) абонента в современных системах мобильной связи в настоящее время приобрела значительную актуальность. Это вызвано наличием, множества практических, приложений,, таких как службы ■ экстренной' медицинской помощи, службы охраны правопорядка и других, в которых, требуется высокая точность ОМ, составляющая несколько метров. В г связи с этим задачи- анализа эффективности различных методов местоопределения, а также разработка модифицированных методов ОМ представляются- весьма актуальными.

В' большинстве случаев локализация мобильного абонента в сетях беспроводной связи осуществляется в условиях наличия различных препятствий и отражателей, что зачастую затрудняет или делает невозможным, • точное позиционирование абонента. Это г приводит к необходимости решения ряда задач, связанных с имитационным моделированием-известных систем ОМ при различных конфигурациях размещения отражателей и препятствий, а также с разработкой новых алгоритмов ОМ, обладающих более высокой точностью.

Исследованию вопросов определения местоположения подвижных объектов посвящены работы О.О. Барабанова, Ю.Г. Булычева, Ю.М. Казаринова, И.Е. Кинкулькина, B.C. Кондратьева, А.Ф. Котова, ' JI.H. Маркова, A.F. Охрименко, А.И. Перова, А.Г. Сайбеля, В.Н. Харисова, В.В. Южакова, М.С. Ярлыкова, М. Fattouche, J. Caffery, Y.T. Chan, K.C. Ho, G.L. Stiiber и др. Анализ известных работ в области методов определения местоположения подвижных объектов показал, что в настоящее время отсутствуют удовлетворительные решения ряда задач анализа погрешностей ОМ в условиях многолучевого канала и отсутствия прямой видимости между базовой станцией (БС) и абонентом в сетях мобильной связи. Кроме этого; в известных публикациях недостаточно разработана- задача построения математических моделей, описывающих характеристики мобильного канала связи.

В связи с этим задача разработки и имитационного- моделирования алгоритмов ОМ представляется весьма актуальной, что также подтверждается поддержкой грантом по программе У.М.Н.И.К Государственного Фонда содействия развитию малых, форм предприятий в научно-технической сфере темы диссертационной работы.

Цель работы. Целью работы является повышение точности определения местоположения подвижного объекта в условиях мегаполиса на основе создания и моделирования алгоритмов обработки сигналов в сетях мобильной связи. Для достижения заданной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Провести сравнительный анализ известных алгоритмов ОМ подвижных объектов.

2. Провести имитационное моделирование известных методов ОМ в условиях городской застройки. Получить оценки погрешностей методов ОМ в условиях различных моделей многолучевого канала связи.

3. Разработать новые алгоритмы ОМ, обладающие повышенной точностью позиционирования. Провести имитационное моделирование соответствующих алгоритмов. Оценить эффективность разработанных алгоритмов.

4. Разработать математические модели характеристик принимаемого сигнала на мобильной станции (МС) в условиях мегаполиса, учитывающие характеристики местности и движение абонента.

5. Осуществить программную реализацию предложенных моделей и алгоритмов ОМ с возможностью их модификации для различных прикладных задач.

Методы исследования, основываются на теории вероятностей, аналитической геометрии, методах вычислительной математики. При разработке программного обеспечения применялись численные методы и методы объектно-ориентированного программирования в среде МАТЬАВ.

Научная новизна положений, выносимых на защиту.

1. Разработаны итеративные алгоритмы ОМ, эффективные в вычислительном плане, позволяющие уменьшить длительность процесса ОМ на мобильном терминале, основанные на анализе: временных характеристик, радиосигналов, принимаемых МС.

2. Разработаны новые алгоритмы ОМ, основанные на лучевой трассировке и позволяющие существенно (в 2-10 раз)? повысить точность, местоопределения абонента; в условиях городской застройки: (наибольшая эффективность ОМ достигается; при выборе лучей, отраженных, от зданий под углами, близкими к 90о).

3. Предложены; математические модели измерения уровней? принимаемого сигнала, задержек отдельных, лучей, корреляционных свойств замираний на пространственно разнесенных антеннах; длжгородских условий:

Достоверность. Достоверность, положений диссертации обеспечивается корректным использованием: математических методов и, подтверждается результатами проверки независимыми методами:

Практическая значимость. Предложенные алгоритмы; ОМ могут быть использованы при проектировании; перспективных мобильных: систем связи, а также при разработке новых математических моделей' многолучевых каналов подвижной связи. Разработанная методика построения математических моделей уровней сигнала позволит прогнозировать эффективные; зоны покрытия в сетях мобильной связи. Результаты диссертационной^ работы внедрены в разработках ОАО «СМАРТС» и ООО «Телеком.ру», что подтверждается соответствующими актами* находящимися; в приложении к диссертационной работе.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих НТК:

• 9-й Мёждународной научной конференции «Распознавание образов и анализ изображений» (Нижний Новгород, 2008);

• Х-Х1 Международных конференциях «Цифровая обработка сигналов и ее применение» (Москва, 2009, 2010 гг.);

• 63-65 Научных сессиях, посвященных Дню Радио (Москва, 2008-2010 г.);

• ежегодных конференциях профессорско-преподавательского состава Ульяновского государственного технического университета (2008-2011 гг.).

Публикации. Результаты диссертационной работы опубликованы в 13 печатных трудах, в числе которых 5 трудов научных конференций и 3 статьи, из перечня рекомендованного ВАК.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 137 наименований, а также приложений. Объем диссертации составляет 132 страницы машинописного текста, содержащего 37 рисунков и 6 таблиц.

3.6. Выводы

1. Проведено исследование статистических характеристик уровней сигнала, принимаемого антенной мобильного терминала в условиях городской застройки. Показано, что корреляция уровней сигнала (дБ) составляет 0.8.0.9 на удалении 10. .20 м. Представлена методика аппроксимации корреляционных функций сложной формы, позволяющая осуществить выбор соответствующих математических моделей. Это позволит в будущем разработать эффективные алгоритмы прогнозирования соответствующих уровней на участках-местности труднодоступных для измерений и определять эффективные зоны покрытия сетей мобильной связи.

2. Представлены результаты исследования корреляционных свойств задержек отдельных лучей, принимаемых на подвижном терминале путем имитационного моделирования. Показано, что корреляционная функция огибающей имеет неэкспоненциальный характер и убывает с уменьшением скорости мобильного терминала. При* этом с увеличением ускорения корреляция задержек уменьшается, и коэффициенты корреляции для задержек порядка 0.1. 10 мкс лежат в диапазоне 0.999.0.9999. Погрешность аппроксимации составляет 0.001. 0.01% для практически значимых коэффициентов корреляции (р> 0.7).

3. Разработан программный модуль, позволяющий оценивать эффективность ОМ при заданных параметрах канала связи и конфигурации БС и реализованный в среде МаЛаЬ. Модуль имеет простую структуру и может быть легко модифицирован для решения альтернативных прикладных задач. Разработан программный модуль, позволяющий оценивать эффективность ОМ на основе АЛТ при заданной конфигурации БС и зданий, реализованный в среде МАТЪАВ. Модуль имеет простую структуру и может быть легко модифицирован для решения альтернативных прикладных задач.

4. Разработан программный комплекс для обработки данных о местоположении мобильного объекта и их визуализации на электронной карте. Комплекс позволяет отслеживать перемещения мобильных терминалов в режиме «реального времени», предложена упрощенная версия для удалённого доступа. Проведены тестовые испытания разработанного программно-аппаратного комплекса в различных режимах на сетях операторов подвижной связи области, при дальнейшей модернизации комплекса возможно его применение в качестве инструмента для оптимизации и тюнинга сети.

115

ЗАКЛЮЧЕНИЕ t . ■ Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем:

V. Анализ различных методов ОМ абонента, широко применяемых в современных сетях подвижной? связи показал,, что? используемые1 в- настоящее время: методы ОМ используют, преимущественно космический сегмент системы GPS и ГЛОНАСС); что зачастую требует значительной аппаратной поддержки и имеет высокую стоимость, услуги. В связи с: этим актуальным? является; более, эффективное использование наземного: сегмента для ОМ.

Проведенный анализ известных моделей многолучевых каналов связи показывает, что. существующие в настоящее время модели! не; удовлетворяют случаю постоянно перемещающегося абонента в условиях мегаполиса; для чего необходима разработка адекватных моделей многолучевого канала связи; учитывающих рельеф местности, характер и плотность застройки; в- условиях мегаполиса, а также адекватных моделей сигнала на входе приемника абонента в сети сотовой связи в виде векторных, уравнений авторегрессии-скользящего среднего высокого порядка:

2. При помощи численных методов Гаусса-Ньютона и Левенберга-Маркардта получены аналитические выражения для границ Рао-Крамера погрешностей; RSS-метода в условиях канала связи; с неизвестным значением градиента затухания на трассе. Проведен анализ эффективности,RSS-метода в зависимости от характеристик местности, а также от количества БС.

3. С использованием численного метода наименьших квадратов разработаны, итеративные алгоритмы ОМ, эффективные в вычислительном плане, позволяющие уменьшить длительность процесса ОМ на мобильном терминале, основанные на анализе временных характеристик радиосигналов, принимаемых на МС. Проведен анализ погрешностей данных алгоритмов ОМ при различных конфигурациях, размещения БС и объектов на местности. Выполнен анализ влияния; конфигурации зданий и параметров перемещения* мобильного терминала на погрешность определения местоположения в условиях многолучевости.

4. Разработаны новые алгоритмы ОМ, основанные на лучевой трассировке и позволяющие существенно: в 2.10 раз повысить точность местоопределения абонента в условиях городской застройки (наибольшая эффективность ОМ достигается при выборе лучей, отраженных от зданий под углами наиболее близкими к 90°), выполнена программная реализация предложенных алгоритмов в среде МаЛаЬ.

5. Проведено исследование статистических характеристик уровней сигнала, принимаемого антенной мобильного терминала в условиях городской застройки. Даны рекомендации по выбору соответствующих математических моделей с помощью разработанной в диссертации методики аппроксимации корреляционных функций сложной формы. Представлены результаты исследования корреляционных свойств задержек отдельных лучей, принимаемых на подвижном терминале путём имитационного моделирования, а также характеристик многолучёвого сигнала на пространственно разнесённых антеннах. Проведено исследование взаимной корреляции огибающей замираний на пространственно разнесенных антеннах.

6. Разработан программный модуль, позволяющий оценивать эффективность ОМ при заданных параметрах канала связи и конфигурации БС и реализованный в среде Ма1;ЬаЬ. Разработано программное обеспечение позволяющее оценивать точность ОМ, а также отслеживать передвижение терминалов в сетях подвижной связи. Проведены испытания и отладка программного модуля в сетях операторов подвижной связи Ульяновской области.

1. Андреянов, Б. Г. Техническая реализация системы измерения коор^ подвижного объекта в городе / Б.Г. Андреянов // Измерительная те 1994.-№4.-С. 52-54.

2. Бакалов, В. П. Цифровое моделирование случайных процессов / В. П. Блов.- М. : Сайнс-пресс, 2002. 88 с.

3. Бакулев, П. А. Радионавигационные системы / П. А. Б^.

4. A. А. Сосновский. М. : Радиотехника, 2005. — 224 с.

5. Барабанов, О.О. Математические задачи дальномерной навип^-^.

6. О. О. Барабанов, JI. П. Барабапова. М. : Физматлит, 2007. - 272 с.

7. Бережных, Д.Л. Экспериментальные исследования разностно-дально^.рнойсистемы местоопределения / Д.Л.Бережных // Изв.вузов. РЭ. 2003. 46,9.-С. 75-80.

8. Берлин, А. Н. Цифровые сотовые системы связи / А. Н. Берлин. 1S/J1. Эко1. Трендз, 2007. 296 с.

9. Бокс, Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1 /1. Бокс,

10. Г. Дженкинс; пер. с англ. А. Л. Левшина, под ред. В. Ф. Писаренко. — Ivr: Мир,1974.-406 с.

11. Булычев, Ю. Г. Угломерно-плоскостной метод оценивания координатав многопозиционной системе пассивной локации / Ю. Г. j^v-^ЛЫчев,

12. С. В. Ливинский//Изв.вузов. РЭ. 1998. - Т. 41, № 10. - С. 3-10.

13. Булычев, Ю. Г. Линейный вариант решения задачи триангуляции в ^-^^овияхаприорной неопределенности / Ю. Г. Булычев // Изв.вузов. РЭ. — 200 X• Т. 44,3. С. 60-66.

14. Ю.Булычев, Ю. Г. Оценивание местоположения объекта на базе стахгъ*-^Нарнойугломерной системы / Ю. Г. Булычев // Изв.вузов. РЭ. — 2003. — Т. 4/г5 JVfo 4 —1. С. 67-75.

15. П.Быков, В. В. Цифровое моделирование в статистической радио-т^-ННКе /

16. B. В. Быков. М.: Советское радио, 1971. - 328 с.

17. Варакин, Л. Е. Статистическая модель многолучевого распростране^р^ ^^ городе / Л. е. Варакин // Радиотехника. 1989. — Т. 44, № 12. - С. 56-<5q1 (

18. З.Васильев, K.K. Методы фильтрации многомерных случайных полей / К.К.Васильев, В.Р.Крашенинников. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1990. — 128 с.

19. М.Весоловский, К. Системы подвижной- радиосвязи / К. Весоловский; пер. с польск. И.Д.Рудинского, под ред. А.И.Ледовского. — М. : Горячая линия — Телеком, 2006. 536 с.

20. Волков, Л. Н. Системы цифровой радиосвязи: базовые методы и характеристики / Л. Н. Волков, М. С. Немировский, Ю. С. Шинаков. М. : Эко-Трендз, 2005. - 392 с.

21. Галкин, В. А. Цифровая мобильная радиосвязь: учебное пособие для вузов /

22. B.А.Галкин. М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 432 с.

23. ГЛОНАСС: Принципы построения и функционирования. Под ред.

24. A. И. Перова, В. Н. Харисова. М. : Радиотехника, 2005. — 687 с.

25. Головин, Э. С. Обобщенная корреляционная функция многолучевого канала системы радиосвязи с подвижным объектом / Э. С. Головин // Радиотехника. — 1979.-Т. 34, № 1.-С. 73-76.

26. Голяницкий, И. А. Математические модели и методы в радиосвязи / И. А. Голяницкий; под ред. Ю. А. Громакова. — М. : Эко-Трендз, 2005. — 440 с.

27. Громаков, Ю. А. Технологии определения местоположения в GSM и UMTS: учебное пособие / Ю. А. Громаков, А. В. Северин, В. А. Шевцов. М. : Эко-Трендз, 2005. -144 с.

28. Громаков, Ю. А. Система определения местоположения и идентификации подвижных объектов на основе совместного использования услуг GPS и GSM / Ю. А. Громаков, К. А. Мирошников // Мобильные системы. 1999. - № 9.1. C. 45-47.

29. Гузик, В. Ф. Применение стохастической обработки для повышения точности определения местоположения мобильного телефона временным методом /

30. B. Ф. Гузик, В. И. Мартиросян, И. И. Турулин // Известия ТРТУ. 2005.1. C. 168-172.

31. Дубровин, А. В. Одноэтапное оценивание местоположения источника радиоизлучения пассивной системой, состоящей из узкобазовых подсистем / А. В. Дубровин, Ю. Г. Сосулин // РиЭ. 2004. - Т. 49, № 2. - С. 156-170.

32. Дьяконов, В.П. MATLAB. Обработка сигналов и изображений. Специальный справочник / В.П. Дьяконов. — СПб. : Питер, 2002. — 608 с.

33. Ершов, J1. А. Марковская модель декаметрового канала связи / JI. А. Ершов,

34. A. В. Коренной, А. В. Шелковников // Радиотехника. 1998. — Т.53, № 3. — С. 714.

35. Жарков, С. И. Использование трехмерной лучевой трассировки для проектирования MIMO-систем / С. Н. Жарков, В. А. Ливенцев // Мобильные системы. 2007. - № 12. - С. 55-56.

36. Жарков, С. Н. MIMO-каналы залог качественной связи / С.Н.Жарков,

37. B. А. Ливенцев, В. В. Родионов // Мобильные системы. 2007. - № 1. — С. 9-13.

38. Жарков, С.Н. Двухмерная лучевая трассировка как инструмент проектирования сетей связи / С. Н. Жарков // Мобильные системы. — 2007. -№7.-С. 50-52.

39. Казарпнов, Ю. М. Радиотехнические системы местоопределения для обеспечения работ на континентальном шельфе / Ю. М. Казаринов // Зарубежная радиоэлектроника. 1984. - № 4. - С. 60-74.

40. Камалов, Ю. Б. Анализ ошибок определения местоположения мобильного абонента для системы с измерением времен прихода сигнала / Ю. Б. Камалов,

41. М. Н. Служивый // Труды РНТОРЭС им. А.С.Попова. Серия: Цифровая обработка сигналов и её применение. Вып. XI-1. 25-27 марта 2009, г.Москва. -С. 258-259.

42. Камалов, Ю. Б. Определение местоположения мобильного объекта / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Известия Самарского научного центра РАН. 2009. - Т.11, №3(2). - С.361-368.

43. Камалов, Ю. Б. Имитационное моделирование мобильных систем связи в условиях городской застройки / Ю. Б. Камалов, М. Н. Служивый // Известия Самарского научного центра РАН. 2010. - Т. 12, №4(2). - С.341-345.

44. Карташевский, В. Г. Сети подвижной связи / В. Г. Карташевский, С. Н. Семенов, Т. В. Фирстова. — М.: Эко-трендз, 2001. — 302 с.

45. Кашьяп, Р. Л. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным / Р. Л. Кашьяп, А. Р. Рао; пер. с англ., под ред. В.С.Пугачёва. М. : Наука, 1983. - 384 с.

46. Кинкулькип, И. Е. Фазовый метод определения координат / И. Е. Кинкулькин, В. Д. Рубцов, М. А. Фабрик; под ред. И. Е. Кинкулькина. -М. : Сов.радио, 1979. -280 с.

47. Комашинский, В. И. Системы подвижной радиосвязи с пакетной передачей информации. Основы моделирования / В. И. Комашинский, А. В. Максимов. -М. : Горячая линия Телеком, 2007. - 176 с.

48. Кондратьев, В. С. Многопозиционные радиотехнические системы / В. С. Кондратьев, А. Ф. Котов, Л. Н. Марков; под ред. В. В. Цветнова. — М. : Радио и связь, 1986. — 264 с.

49. Короленков, А. В. Экспериментальное определение функции автокорреляции уровня сигнала дскаметровых волн, принимаемых в городе / А. В. Короленков // Радиотехника. 1991. - Т. 46, № 5. - С. 86-88.

50. Король, О. В. Повышение точности определения местоположения источников узкополосных радиоизлучений многопозиционной разностно-дальномерной СИС1СМОЙ / О. В. Король, Ю. С. Кучеров, Д. Б. Чурилин // Радиотехника. — 1998. -Т. 53, № 5. С. 79-81.

51. Кустов, О. В. Передача координатно-временной информации по системам сотовой связи / О. В. Кустов, С.Б.Писарев // Радиотехника. — 1999. — Т. 54, № 11.-С. 69-73.

52. Лебедев, А. Н. Вероятностные методы в инженерных задачах: Справочник / А. Н. Лебедев, М. С. Куприянов, Д. Д. Недосекин, Е. А. Чернявский. — СПб. : Энергоатомиздат, Санкт-Петербургское отделение, 2000. 333 с.

53. Левин, Б. Р. Теоретические основы статистической радиотехники / Б. Р. Левин. М. : Радио и связь, 1989. - 656 с.

54. Маковеева, М. М. Системы связи с подвижными объектами: учебное пособие / М. М. Маковеева, Ю. С. Шинаков. М. : Радио и связь, 2002. - 440 с.51 .Марковская теория оценивания в радиотехнике. Под ред. М.С.Ярлыкова. — М. : Радиотехника, 2004. 504 с.

55. Милютин, Е. Р. Повышение точностирасчетаослабления поля с мощностью калибровки и цифровых карт местности / Электросвязь. 2004. № 2. — С. 38-40.

56. Навигационное обеспечение абонентов мобильной связи: сб. статей^ — М. : ИГ1РЖР, 2002. 80 с,

57. Охрименко,. А. V. Определение координат объектов в разностно-дальномерных системах по асимптотам гипербол / А; Г. Охрименко // Изв.вузов. РЭ. — 1998. — Т. 41, № 10.-С. 10-17. ■ , '-'■■■'■■'

58. Охрименко, А. Г. Алгоритмы определения* координат источников сигналов в пассивных угломерно-разностно-дальномерных многопозиционных системах / А. Г. Охрименко // Изв.вузов. РЭ. 2002. - Т. 45, № 9. - С. 53-58.

59. Пахолков, Г. А. Обработка сигналов в радиотехнических системах ближней навигации / Г. А. Пахолков. М. : Радио и связь, 1992. — 256 с.

60. Подрябинников, А. А. Метод эмпирического сотового позиционирования / А. А. Подрябинников // Электросвязь. 2004. -№ 5. - С. 21-22.

61. Поиск, обнаружение и измерение параметров сигналов в радионавигационных системах/ В. П: Ипатов, Ю. М. Казаринов, Ю. А. Коломенский и др.; под ред. Ю. М: Казаринова. М. : Советское радио, 1975. - 296 с.

62. Пономарев, Л. И. Моделирование радиотрасс мобильных систем связи / Л. И. Пономарев,.^ Л. Манкевич // ЗР. 1999. - № 8. - С. 45-58.

63. Попов, Ю. Б. Алгоритм определения местоположения подвижного источника излучения в двухпозиционной угломерной динамической системе /

64. Пригарин, С. М. Методы численного моделирования случайных процессов и полей / С. М. Пригарин. Новосибирск : Изд-во ИВМиМГ СО РАН, 2005.- 259 с.

65. Прикладная теория случайных процессов и полей / Васильев ' К. К., Драган Я. П., Казаков В. А. и др.; под ред. Васильева К. К. и Омельченко В. А. — Ульяновск : УлГТУ, 1995.-256 с.

66. Прошечкина, Н. В. Исследование методов повышения точности определения местоположения источников радиоизлучений в системах мобильной связи / Н. В. Прошечкина // Автореф. дисс. канд. техн. наук, по спец. 05.12.04. -Самара, 2009. 16 с.

67. Радионавигационные системы сверхдлинноволнового диапазона; / С.,Б. Волошин,, Г. А. Семенов, A. C. Гузман и др:; под ред. И. В. Оляиюка и Г. В. Головушкина. М. : Радио и связь, 1985. - 264 с.

68. Расщепляев, Ю. С. Оценка координат в разностно-дальномерных системах локации на основе проективных преобразований уравнений наблюдения / Ю. С. Расщепляев, В. А. Щербачев // РиЭ. 1994. - Т. 39, № 10. - С. 1627-1636.

69. Рябцов, А. Л. Об оптимальности измерения навигационных параметров по сигналам разностно-дальномерных систем / А. JT. Рябцов, В. А. Болдин // Радиотехника. 1982. - Т. 37, № 9. - С .38-42.

70. Сайбель, А. Г. ; Разностно-дальномерный ■ метод радиопеленгования / А.Г.Сайбель // Радиотехника. 2003. - Т. 58, № 4. - С. 38-41.

71. Самарский, А. А. Численные методы: учебное пособие / А. А: Самарский, А. В. Гулин. М. : Наука, 1989. - 429 с.

72. Связь с подвижными объектами в диапазоне СВЧ / под ред. У. К. Джейкса; пер. с англ., под ред. М; С. Ярлыкова и М. В. Чернякова. — М. : Связь, 1979. — 520 с.

73. Сейдж, Э; П. Теория оценивания : и ее применение в связи и управлении / Э. П. Сейдж, Дж. JI: Меле; пер. с англ., под ред. Б. Р. Левина. М. : Связь, 1976; -495 с.

74. Сергиенко, А. Б. Цифровая обработка сигналов: учебное пособие для вузов /

75. A. Б. Сергиенко. СПб. : Питер, 2002. - 608 с.

76. Сетевые спутниковые радионавигационные системы / В. С. Шебшаевич, П. П. Дмитриев, Н. В. Иванцевич и др.; под ред. П. П. Дмитриева,

77. B. С. Шебшаевича. 2-е изд., перераб. и доп. -М. : Радио и связь, 1993. - 408 с.

78. Сети мобильной связи; Частотно-территориальное планирование: учебное пособие / В. Ю. Бабков и др. — 2-е изд.-, испр. М. : Горячая линия - Телеком, 2007.-224 с.

79. Сизиков, В. С. Устойчивые методы обработки результатов измерений: учебное пособие / B.C. Сизиков. СПб. : СпецЛит, 1999. - 240 с.

80. Скиба, Н. И. Современные гиперболические системы дальней радионавигации / Н. II. Скиба. М. : Советское радио, 1967. - 96 с.

81. Соловьев, Ю. А. Спутниковая навигация и ее приложения / Ю. А. Соловьев. — М. : Экотрендз, 2003. 326 с.

82. Сосулин, Ю. Г. Теоретические основы радиолокации и радионавигации / Ю. Г. Сосулин. М. : Радио и связь, 1992. - 304 с.

83. Тихонов, В. И. Статистический синтез и анализ радиотехнических систем и устройств / В. И. Тихонов, В. Н. Харисов. М. : Радио и связь, 1991. — 608 с.

84. Урецкий, Я. С. Измерение и регистрация местоположения подвижных объектов в условиях больших городов / Я. С. Урецкий // Измерительная техника. 1994. - № 4. - С. 47-49.

85. Уфаев, В. А. Оценка максимального правдоподобия координат источника радиоизлучения в разностно-дальномерных системах местоопределения / В. А. Уфаев, Б. Е. Моссула // Радиотехника. 1999. - Т. 54, № 8. - С. 22-25.

86. Френкел, Г. Влияние геометрического фактора ухудшения точности при определении местоположения с помощью радиосигналов / Г. Френкел // ТИИЭР. 1973. - Т. 61, № 4. - С. 112-113.

87. Хаджи, Б. А. Оценки моментов прихода и разностей моментов прихода сигналов в разнесенные приемные пункты / Б. А. Хаджи // Радиотехника и электроника. 1984. - Т. 29, № 12. - С. 2385-2388.

88. Ярлыков, М. С. Статистическая теория радионавигации / М. С. Ярлыков. — М. : Радио и связь, 1985. — 344 с.

89. Ярлыков, М. С. Оптимальные устройства приема и дискретной обработки сигналов радионавигационных гиперболических систем / М. С. Ярлыков, В. С. Данилин // Изв.вузов. РЭ. 1979. - Т. 22, № 8. - С. 3-9.

90. Ярлыков, М. С. Совмещенная аппаратура потребителей спутниковой и гиперболической радионавигационных систем / М. С. Ярлыков, А. А. Базаров // Радиотехника. 1992. - Т. 47, № 4.

91. Ярлыков, М. С. Навигационное обеспечение абонентов систем мобильной связи на основе спутниковых радионавигационных систем / М. С. Ярлыков // ЗР. 2001. - № 9. - С. 3-25.

92. Яценков, В. С. Основы спутниковой навигации. Системы GPS NAVSTAR и ГЛОНАСС / В. С. Яценков. М. : Горячая линия - Телеком, 2005. - 272 с.

93. Bensky, A. Wireless Positioning Technologies and Applications / A. Bensky. — Artech House, Inc., 2008. 310 p.

94. Botteron, C. Cramer-Rao Bounds for the Estimation of Multipath Parameters and Mobiles' Positions in Asynchronous DS-CDMA Systems / C. Botteron, A. Host-Madsen, M. Fattouche // IEEE Trans, on Signal Processing. 2004. - Vol. 52, No. 4. -P. 862-875.

95. Broumanclan, A. Practical Results of Hybrid AOA/TDOA Geolocation Estimation in CDMA Wireless Networks / A. Broumandan, T. Lin, J. Nielsen, G. Lachapelle // Proc. IEEE VTC'2008 Fall, Canada. Sep. 21-24, 2008.

96. Caffery, J. Subscriber Location in CDMA Cellular Networks / J. Caffery,

97. G. L. Stuber // IEEE Trans. Vehic. Technol. May 1998. - Vol. 47, No. 2. - P. 406415.

98. Caffery, J. Overview of Radiolocation in CDMA Cellular Systems / J. Caffery, G. L. Stuber // IEEE Communications Magazine. April 1998. - P. 38-45.

99. Catovic, A. The Cramer-Rao Bound of Hybrid TOA/RSS and TDOA/RSS Location Estimation Schemes / A. Catovic, Z. Sahinoglu // IEEE Communication Letters. -October 2004. Vol. 8, No. 10. - P. 626-628.

100. Chan, Y. T. A Simple and Efficient Estimator for Hyperbolic Location / Y. T. Chan, 1С. С. Ho // IEEE Trans, on Signal Proc. Aug 1994. - Vol. 42, No. 8. - P. 19051914.

101. Cong, L. Hybrid TDOA/AOA Mobile User Location for Wideband CDMA Cellular Systems / L. Cong, W. Zhuang // IEEE Transactions on Wireless Communications. — July 2002. Vol. 1, No. 3. - P. 439-447.

102. Cong, L. Non-Line-of-Sight Error Mitigation in TDOA Mobile Location / L. Cong, W. Zh uang I I Proc. IEEE Globecom. Nov. 2001. - P. 680-684.

103. Doukhnich, E. A Simple Hardware-Oriented Algorithm for Hyperbolic Location / E. Doukhnich, M. Salamah // Искусственный интеллект. 2005. - № 3. -С. 140-148.

104. El-Rabbany, A. Introduction to GPS: The Global,Positioning System / A. El-Rabbany. ArtechHouse, Inc., 2002. - 193 p.

105. Fang, В. T. Simple Solutions for Hyperbolic and Related Position Fixes /

106. В. T. Fang // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. — Sept. 1990. — Vol. 26, No. 5.-P. 748-753.

107. Fattouche, M. Methods and Apparatus to Position a Mobile Receiver Using Downlink Signals. Part 1 / M. Fattouche, R. Klukas // US Patent No.6,208,297. Issued Mar.27, 2001.

108. Foy, W. H. Position-location Solutions by Taylor-series Estimation / W. H. Foy // IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. Vol. AES-12. - Mar. 1976. -P. 187-194.

109. Grewal, M. S. Global Positioning Systems, Inertial Navigation and Integration / M. S. Grewal, L. R. Weill, A. P. Andrews. John Wiley & Sons, Inc. 2001. - 410 p.

110. Gustafsson, F. Positioning Using Time-Difference of Arrival Measurements /

111. F. Gustafsson, F. Gunnarson // Proc. IEEE International Conference on Acoustics,

112. Speech, and Signal Processing. 2003. - V. 6. - P. 553-556.

113. Kay, S. Fundamentals of Statistical Signal Processing. Estimation Theory / S. Kay. Prentice-Hall, Inc., 1993. - 595 p.

114. Lee, W. C. Y. Mobile Communications Engineering: Theory and Applications / W. C. Y. Lee. Second Edition. - McGraw-Hill Companies, Inc., 1998.-716 p.

115. Li, B. Wireless Signal Map Matching for NLOS Error Mitigation in Mobile Phone Positioning / B. Li, A. G. Dempster, C. Rizos, J. Barnes // IGNSS Symposium. -Australia, 17-21 July, 2006.

116. Li, X. RSS-based Location Estimation with Unknown Pathloss Model / X. Li // IEEE Transactions on Wireless Communications. — Dec. 2006. Vol. 5, No. 12. -P. 3626-3633.

117. Lui, K. W. K. Accurate Time Delay Estimation Based Passive Localization / K. W. K. Lui, F. IC. W. Chan, H. C. So // Signal Processing. 2009. -V. 89.1. P. 1835-1838.

118. Ma, C. An Enhanced Two-Step Least Squared Approach for TDOA/AOA Wireless Location / C. Ma, R. Klukas, G. Lachapelle // Proceedings of ICC, Anchorage, Alaska, USA. 11-15 May 2003.

119. Mizusawa, G. A. Performance of Hyperbolic Position Location Techniques for CDMA: Master of Science Thesis / G. A. Mizusawa. August, 1996. - 130 p.

120. Patwari, N. Relative Location Estimation in Wireless Sensor Networks / N. Patwari, A. O. Hero, M. Perkins, N. S. Correal, R. J. O'Dea // IEEE Trans. Signal. Proc. Aug. 2003. - Vol. 51, No. 8. - P. 2137-2148.

121. Scheuing, J. Disambiguation ofTDOA Estimates in Multipath Multi-Source Environment (DATEMM) / .1. Scheuing, B. Yang // ICASSP Proc. 2006. Vol. 4. -P. 837-840.

122. Sharawi, M. S. Investigation into the Performance of EOTD for GSM Users in Telematics Applications / M. S. Sharawi, D. N. Aloi // SPIE Proc. Series. Intern., Society for Optical Engineering Proceedings Series. v5084. — P. 6-18.

123. Spirito, M. A. On the Accuracy of Cellular Mobile Station Location Estimation / M. A. Spirito // IEEE Trans. Vehic. Technol. May 2001. - Vol. 50, No. 3.-P. 674-685.

124. Stefanski, J. Hyperbolic Position Location Estimation in the Multipath Propagation Environment / J. Stefanski // WMNC 2009. IFIP AICT 308. P. 232239.

125. Thomas, N. J. Performance of a TDOA-AOA Hybrid Mobile Location System / N. J. Thomas, D. G. M. Cruickshank, D. I. Laurenson // 3G Mobile Communication Technologies Conf. Proc. 26-28 March 2001. P. 216-220.

126. Understanding UMTS Radio Network Modelling, Planning and Automated Optimization: Theory and Practice. Edited by M. J. Nawrocki, M. Dohler, A. H. Aghvami. John Wiley & Sons, Ltd, 2006. - 510 p.

127. Vaughan, R. Channels, Propagation and Antennas for Mobile Communications / R. Vaughan, J. B. Andersen. Institution of Electrical Engineers, 2003. - 753 p.

128. Walke, В. UMTS: The Fundamentals / В. Walke, P. Seidenberg, M. P. Althoff. John Wiley & Sons, Ltd, 2003. - 312 p.

129. Wax, M. Signature Matching for Location Determination in Wireless Communication Systems / M. Wax, O. Hilsenrath // US Patent No.6 112 095. Issued Aug.29, 2000.

130. Wireless Communications: Past Events and a Future Perspective /

131. T. S. Rappaport, A. Annamalai, R. W. Buehrer, W. H. Tranter // IEEE Comm. Magazine. 50th Annivers. May 2002.

132. Xu, J. Position estimation using Ultra-Wideband Time Difference of Arrival Measurements / J. Xu, M. Ma, C. L. Law // 1ET Sei. Meas. Technol. Jan. 2008. -Vol. 2, No. l.-P. 53-58.

133. Yang, B. Different Sensor Placement Strategies for TDOA-Based Localization / B. Yang // ICASSP Proc. 2007. - Vol. 2. - P. 1093-1096.

134. Yousef, N. R. Robust Wireless Location Over Fading Channels /

135. N. R. Yousef, A. H. Sayed, L. M. A. Jalloul // IEEE Trans. Vehic. Technol. -Jan. 2003.-Vol. 52, No. 1. P. 117-126.