Reference Particles-based LTE Base Station Positioning

조성윤; 권재욱

doi:10.11003/JPNT.2021.10.3.207

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자료유형: 학술저널

저자정보: 조성윤 (경일대학교) 권재욱 (경일대학교)

저널정보: 사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제10권 제3호

발행연도: 2021.9

수록면: 207 - 214 (8page)

DOI: 10.11003/JPNT.2021.10.3.207

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A new positioning technique for positioning of LTE base stations is proposed. The positioning information of the base station is absolutely necessary for model-based wireless positioning, and is required in some of the various merhodologies for estimating signals in an uncorrected area when construnting a database for fingerprinting-based positioning. Using the acquired location-based Reference Signal Received Power (RSRP) information to estimate the location of the base station, it is impossible with the existing trilateration methods. Therefore, in this paper, a method using reference particles is proposed. Particles are randomly generated in the application area, and signal propagation modeling is performed assuming that a base station is located in each particle. Based on this, the errors of measurements are calculated. The particle group with the minimum measurement errors is selected, the position of the base station is estimated through weighted summation, and the signal propagation model of the corresponding base station is built at the same time. The performance of the proposed technology is verified using data acquired in Seocho-dong, Seoul.

#ITS #GPS #BDS #precise positioning #urban

참고문헌 (6)

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조성윤 / 2020 / LTE Signal Propagation Model-based Fingerprint DB Generation for Positioning in Emergency Rescue Situation / Journal of Positioning, Navigation, and Timing 9(3):157~167

Diakhate, C. A. L. / 2019 / Propagation channel modeling at centimeter-and-millimeter-wave frequencies in 5G urban micro-cell context

Farrell, J. A. / 1999 / The Global Positioning System & Inertial Navigation / McGraw-Hill

Shuai Han / 2016 / Automatic Precision Control Positioning for Wireless Sensor Network / IEEE Sensors Journal 16(7):2140~2150

Myungin Ji / 2020 / A Positioning DB Generation Algorithm Applying Generative Adversarial Learning Method of Wireless Communication Signals / Journal of Positioning, Navigation, and Timing 9(3):151~156

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