RSRP difference elimination and motion state classification for fingerprint-based cellular network positioning system
RSRP difference elimination and motion state classification for fingerprint-based cellular network positioning system
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基于指纹的蜂窝网络定位系统的RSRP差分消除和运动状态分类
DOI：
10.1007/s11235-018-0490-9
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发表时间：
2018-07
影响因子：
2.5
通讯作者：
Xubin Xu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lin Ma;Ningdi Jin;Yongliang Zhang;Xubin Xu
近年来，无线通信的广泛应用刺激了蜂窝网络定位服务的研究。基于3GPP R10中引入的最小化驾驶测试，它不仅可以用于收集无线电测量和相关位置信息以进行网络性能评估，还可以用于构建基于指纹的蜂窝网络定位系统的无线电地图。然而，由于UE的多样性，参考信号接收功率（RSRP）的差异严重降低了定位性能。此外，UE运动会改变指纹的长度，从而导致指纹错位。因此，在本文中，我们提出使用多维缩放算法来消除UE RSRP差异。通过分析每对UE的相对RSRP差异，可以消除离线和在线上的RSRP差异。我们还使用模式识别理论对UE运动进行分类，用于指纹对齐。根据UE运动状态将RSRP分为两组。两组指纹分别分为离线指纹和在线指纹。我们在一个真实的城市区域中实现了该方法，并评估了其定位性能。实验结果表明，该方法在蜂窝网络定位系统中具有较好的定位性能。
In recent years, the widespread availability of wireless communication has stimulated research of positioning service for cellular networks. Based on the minimization of drive-test introduced in 3GPP R10, it not only can be used to collect radio measurements and associated location information for network performance assessment, but also be used to build radio map for the fingerprint-based cellular network positioning system. However, due to the UE diversity, reference signal receiving power (RSRP) difference seriously degrades the positioning performance. In addition, UE motion changes the fingerprint length, which leads to fingerprint misalignment. Therefore, in this paper we propose to use multi-dimensional scaling algorithm to eliminate UE RSRP difference. By analyzing the relative RSRP difference of each pair of UE, we can eliminate RSRP difference in both offline and online. We also use the pattern recognition theory to classify UE motion for fingerprint alignment. We separated RSRP into two groups according to the UE motion state. The two groups of fingerprints are classified separately in offline and online. We implemented the proposed method in a real urban area and evaluated its positioning performance. The experiment results indicated our method can achieve a better positioning performance in cellular network positioning system.
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DOI：
10.1109/iswpc.2006.1613601
发表时间：
2006-04
期刊：
2006 1st International Symposium on Wireless Pervasive Computing
影响因子：
--
作者：
K. Kaemarungsi
通讯作者：
K. Kaemarungsi
DOI：
10.1049/cp.2015.0950
发表时间：
2015
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Huan Ma;Lijun Zhang;Yanan Han
通讯作者：
Huan Ma;Lijun Zhang;Yanan Han
影响因子：
3.8
作者：
A. W. Tsui;Yu-Hsiang Chuang;Hao-Hua Chu
通讯作者：
A. W. Tsui;Yu-Hsiang Chuang;Hao-Hua Chu
影响因子：
5.4
作者：
M. R. Gholami;S. Gezici;E. Ström
通讯作者：
M. R. Gholami;S. Gezici;E. Ström
非视距条件下基于 TDOA 的鲁棒凸逼近方法
影响因子：
5.4
作者：
Wang, Gang;So, Anthony Man-Cho;Li, Youming
通讯作者：
Li, Youming