Vi studerar positionering av höghastighetståg i 5G nya radionät (NR) genom att använda specifika NR-synkroniseringssignaler. Studierna baseras på simuleringar med 3GPP-specificerade radiokanalmodeller inklusive banförlust, skuggning och snabbt bleknande effekter. Den övervägda positioneringsmetoden utnyttjar mätning av tid-av-arrival (TOA) och vinkel-av-av-avskiljning (AOD), som uppskattas från strålformiga NR-synkroniseringssignaler. Baserat på de givna mätningarna och den antagna tågrörelsemodellen spåras tågets position med hjälp av ett utökat Kalmanfilter (EKF), som klarar av att hantera det ickelinjära förhållandet mellan TEA- och AOD-mätningarna, och de uppskattade tågpositionsparametrarna. Det visas att mätningarna i det aktuella scenariot kan ge bättre noggrannhet jämfört med mätningarna av AOD. Som resultaten visar uppnås dock den bästa spårningsprestandan när båda mätningarna beaktas. I detta fall kan en mycket hög, submeter, spårningsnoggrannhet uppnås för de flesta (>75 %) av spårningstiden och därmed uppnå de krav på positioneringsnoggrannhet som förutses för 5G NR. Den beprövade positionsbestämningstekniken med hög noggrannhet och hög tillgänglighet anses ha en nyckelroll i flera tänkta fall av HST-användning, såsom uppdragskritiska autonoma tågsystem.
Talvitie m.fl. REF studerade HST-positioneringsproblem i ett 5G NR-nätverk med hjälp av specifika NR-synkroniseringssignaler.
Positioning of high-speed trains using 5G new radio synchronization signals
{'venue': '2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'journal': '2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}