Localização em ambiente interno usando a rede celular - Conceição, Paulo Francisco da (2024)
Neste trabalho, propõe-se uma abordagem para localização e mapeamento simultâneos (do inglês, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)) da Estação Móvel (do inglês, Mobile Station (MS)) e dos pontos espalhadores (do inglês, scatterers (SCs)) em ambientes internos usando a rede celular. A abordagem, denominada IndoorLoc, modela os sinais de radiofrequência como raios que se propagam por múltiplos percursos. Para cada percurso sem linha de visada (do inglês, Non Line of Sight (NLoS)), assume-se o modelo de propagação de salto único (do inglês, Single bounce scattering model) com reflexão em um SC. A estimação da posição da MS e dos SCs envolve três estágios principais: (1) modelagem do canal, empregando ondas milimétricas (do inglês, millimeter Wave (mmWave)) e número massivo de antenas (do inglês, massive MIMO (mMIMO)); (2) estimação dos parâmetros, utilizando um método adaptativo baseado em Sensoriamento Compressivo (do inglês, Compressed Sensing (CS)), o Distributed Compressed Sensing Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit (DCS-SOMP). O método proposto calcula adaptativamente os componentes da matriz de detecção, proporcionando estimativas precisas com um número reduzido de candidatos; e (3) localização da MS e dos SCs usando métodos geométricos, por meio de algoritmos tanto para detectar condições de linha de visada (do inglês, Line of Sight (LoS)) e NLoS, quanto para fazer a localização para cada uma dessa condições de propagação. Mais especificamente, são propostos dois métodos geométricos para o IndoorLoc: um para condição de LoS, que utiliza os parâmetros de tempo de chegada (do inglês, Time of Arrival (ToA)) e de ângulo de partida (do inglês, Angle of Departure (AoD)) para determinar a direção de propagação e a distância entre a estação base (do inglês, Base Station (BS)) e a MS, e outro para condição de NLoS, que usa ToA, AoD e ângulo de chegada (do inglês, Angle of Arrival (AoA)) para determinar pontos de intersecção das trajetórias. Esse ponto de intersecção é entrada para uma etapa de refinamento baseado no método de Gauss-Newton, que minimiza o erro de localização usando um modelo não linear a partir dos parâmetros ToA, AoD e AoA. O desempenho dos algoritmos de localização é avaliado por meio de comparações com métodos da literatura. Além disso, as simulações foram feitas em um ambiente interno configurado segundo as especificações da 3rd Generation Partnership Project (3GPP). Os resultados demonstram que a acurácia do IndoorLoc atende aos padrões da Federal Communications Commission (FCC) e 3GPP.