Синтез алгоритмов позиционирования приемника сотовой сети связи и система передачи координатно-зависимых данных на его основе тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Подрябинников, Алексей Андреевич

• Подрябинников, Алексей Андреевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Подрябинников, Алексей Андреевич

Список условных сокращений.

Список иллюстраций.

Список таблиц.

Введение.

Глава 1 Классификация методов и систем сотового позиционирования

1.1 Принцип оценивания позиции.

1.1.1 Привязка к объекту с известными координатами.

1.1.2 Угломерное позиционирование.

1.1.3 Дальномерное позиционирование.

1.1.4 Эмпирическое позиционирование.

1.2 Методы реализации.

1.2.1 Источники измерений.

1.1.2 Модификация программно-аппаратных средств.

1.1.3 Расположение расчетного модуля.

1.3 Сравнение методов и систем позиционирования.

1.2 Выводы по главе 1.

Глава 2 Экспериментальные исследования радиопокрытия.

2.1.1 Стабильность уровня принимаемого сигнала.

2.1.2 Пространственное распределение значений уровня приема

2.1.3 Пространственная уникальность наборов уровней приема.

2.1.4 Зависимость времени прохождения сигнала между базовой и мобильной станциями от расстояния между ними.

2.2 Выводы по Главе 2.

Глава 3 Синтез алгоритмов расчета позиции.

3.1 Математическая модель затухания.

3.2 Метод ближайшего соседа.

3.3 Многослойная нейронная сеть прямого распространения.

3.4 Нейронная сеть радиального базиса.

3.5 Нейронная сеть обобщенной регрессии.

3.6 Синтез ситуационно-адаптивной нейросетевой структуры для сотового позиционирования.

3.7 Правила подготовки экспериментальных данных.

3.8 Методы повышения точности.

Выводы по главе 3.

Глава 4 Техническая реализация системы позиционирования.

4.1 Автономная система сотового позиционирования.

4.1.1 Техническое обоснование реализуемости.

4.1.2 Логическая структура.

4.1.3 Программно-аппаратная структура.

4.1.4 Структура данных.

4.1.5 Передача данных.

4.1.6 Формирование и передача ответа.

4.1.7 Этапы построения системы позиционирования.

4.1.8 Состав системы сбора данных.

4.1.9 Клиентская часть.

4.1.10 Серверная часть.

4.2 Реализация системы позиционирования в соответствии с рекомендациями стандартов GSM и UMTS.

4.3 Сравнение способов реализации системы позиционирования.

4.4 Рекомендации по внедрению системы позиционирования.

4.5 Выводы по главе 4.

Глава 5 Результаты тестирования системы позиционирования.

5.1 Позиционирование вне зданий.

5.2 Позиционирование внутри здания.

5.3 Позиционирование в здании по внешним измерениям.

5.4 Выводы по главе 5.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Синтез алгоритмов позиционирования приемника сотовой сети связи и система передачи координатно-зависимых данных на его основе»

Позиционирование или определение местоположения - это определение положения объекта в известной системе координат. Сотовому позиционированию - определению местоположения пользователя в сотовых сетях связи, в настоящее время, уделяется значительное внимание, как со стороны разработчиков оборудования и операторов связи [9, 12-17, 26-29, 31, 34, 46-49, 51-64, 66, 74, 76, 77, 80-82, 84-86, 88, 90-96, 98-100, 103-107, 110-112, 114-119, 121, 122], так и со стороны потенциальных потребителей услуг позиционирования [4, 5, 7, 55, 60, 61, 64-66, 76, 80, 82, 85, 90, 91, 104, 105, 107, 111, 114, 115, 117, 118, 122]. Основная причина интереса операторов - необходимость в предложении новых услуг связи, усугубляемая задержкой внедрения сетей 3-го поколения. Так как сети связи 3-го поколения, в частности UMTS [26-28, 44-49], обладают возможностью предоставления высокоскоростного канала передачи данных, использование преимуществ координатной привязки на местности во многих приложениях расширит диапазон сервисных услуг и возможностей сотовой связи. С другой стороны, современный рынок сотовой связи не только предусматривает необходимость преемственности сетей, но и диктует необходимость применения такого сервиса для уже существующих технологий, таких как GSM.

Основное отличие сотового позиционирования от спутникового в том, что сотовое позиционирование решает задачу определения координат, основываясь только на измерениях радиосигналов самой сотовой сети. Ведь спутниковое позиционирование (обычно GPS) наряду с преимуществом в точности (5-10м) и глобальности покрытия, обладает и серьезными недостатками по сравнению с сотовым. Так, встраивание GPS-приемника в сотовый телефон увеличивает габариты, массу и цену аппарата и существенно снижает время работы от батарей. Неработоспособность в помещениях снижает оперативность и удобство получения информации. Неспособность проникновения спутникового сигнала сквозь препятствия (стены, кроны деревьев, одежда) заметно снижает эффективность автомобильных охранных систем и других услуг персональной безопасности, что усугубляется простотой и доступностью устройств блокировки спутникового сигнала. То есть, спутниковое позиционирование имеет неоспоримое преимущество перед сотовым только там, где не ставится требование работы в помещениях, и нет ограничений на габариты и массу, например в автомобильных навигационных системах и системах управления транспортом.

Сотовое позиционирование открывает широкие перспективы, связанные с реализацией множества актуальных приложений -коммерческих, внутрисетевых, приложений экстренных ситуаций.

Коммерческие приложения - приложения, внедряемые для извлечения прибыли. К ним относятся:

• Управление транспортом - приложения, использование которых повышает эффективность использования транспорта и транспортных сетей. Обеспечивают диспетчера актуальной информацией о местоположении ближайшего к месту вызова экипажа, позволяет контролировать передвижение автомобилей, обеспечивать их информацией о кратчайших маршрутах. Сферы применения: такси, грузовые перевозки, скорая помощь, милиция и другие службы быстрого реагирования.

• Персональная навигация - приложения, предоставляющие информацию о наилучшем (по времени, расстоянию, затратам) маршруте. Обеспечивает определение местоположения пользователя в режиме реального времени, отображение текущих координат на карте и указание направления движения до выбранного места. Например, турист может выбрать интересующую его достопримечательность и получить список оптимальных маршрутов (по времени, расстоянию, наиболее интересный, объединяющий несколько заинтересовавших мест и др.).

• Снабжение информацией, зависящей от местоположения -приложения, предоставляющие информацию о локальных объектах и событиях. Поиск ближайшего объекта: место питания, обменный пункт, магазин, кинотеатр, остановка транспорта и т.п. Реклама объектов, находящихся в непосредственной близости. Уведомление о заторах, авариях, местах ремонта дорог при приближении к ним, без необходимости отвлечения внимания на не актуальные сообщения. Предоставление прогноза погоды в месте положения пользователя, предупреждение об опасных атмосферных явлениях.

Внутрисетевые приложения - приложения, повышающие эффективность функционирования сети связи. К ним относятся:

• Тарификация, зависящая от местоположения. Например, льготный тариф для звонков из дома.

• Управление подсистемой базовых станций. Переключение между базовыми станциями при достижении границ соты может повысить эффективность загрузки базовых станций, избежать скачкообразных переключений между соседними базовыми станциями и снизить количество перегрузок локальных участков сети.

• Динамическое распределение каналов - позволяет уменьшить уровень интерференции у близкорасположенных передатчиков. Наибольшее значение имеет в сетях с кодовым разделением каналов, в частности в сетях 3-го поколения.

Приложения экстренных ситуаций - приложения, обеспечивающие автоматическое определение координат пользователя в тех случаях, когда ему требуется неотложная помощь. К ним относятся:

• Приложения персональной безопасности. Например: отслеживание местоположения ребенка с автоматическим уведомлением о выходе за определенную границу (например, двора) или отклонении маршрута от запланированного (например, из школы домой); подача сигнала бедствия, в случае нападения, с автоматическим указанием координат.

• Приложения аварийных ситуаций - приложения, позволяющие сократить время прибытия бригад экстренных служб (скорой помощи, милиции, пожарных), а также обеспечить прибытие в тех случаях, когда пострадавший не может сообщить свои координаты. В США такой сервис определен законодательно. Предусмотрено создание системы Е911 [65], позволяющей автоматически определять координаты пользователя при звонке в службу экстренной помощи 911.

Для успешной реализации перечисленных приложений, необходимо, чтобы выбранный метод позиционирования обеспечивал требуемую для данного класса приложений точность. Приложения экстренных ситуаций требуют достижения высокой точности позиционирования. Так, в качестве необходимого уровня точности для системы Е911 определены такие параметры: для систем позиционирования, основанных на измерениях сетью связи, погрешность не должна превышать 50-ти метров для 67% случаев и 150-ти метров для 95% случаев; для систем позиционирования, основанных на измерениях мобильной станцией, погрешность не должна превышать 100 метров для 67% случаев и 300 метров для 95% случаев. Однако для систем, от которых не зависит человеческая жизнь, могут быть достаточны более мягкие условия. Например, для расчета пути следования вполне достаточно определить, на какой из двух параллельных улиц находится пользователь. В условиях г. Москвы, где типичное расстояние между параллельными улицами составляет 200-500м, достаточна точность порядка 100-250м.

Базовым методом сотового позиционирования является метод идентификатора соты, заключающийся в оценке координат пользователя координатами обслуживающей базовой станции. Этот метод является наименее затратным, однако обеспечивает невысокую точность позиционирования. В разрабатываемых в настоящее время системах позиционирования расчет местоположения пользователя основан на оценивании азимута или расстояния от базовых станций системы связи до приемника, с последующим проведением геометрических расчетов [26, 29, 34, 49, 541 56-59, 63, 76, 84, 86, 87, 92, 94, 95, 100, 103, 106, 110, 112]. Такой принцип безупречно работает в пространстве, свободном от препятствий для радиосигнала, однако в сотовых сетях, в связи с наличием препятствий на пути прохождения радиосигнала, вызывающих непредсказуемые затухания и переотражения, достижение высоких показателей точности связано с большими (не всегда преодолимыми) трудностями и затратами. Кроме того, для обеспечения работоспособности таких методов в уже развернутых сетях стандарта GSM, требуется установка дополнительного радиооборудования [63, 87], что значительно снижает экономическую оправданность их внедрения. Как результат, факты развертывания систем позиционирования, основанных на таких методах, носят единичный характер [59].

Однако в настоящее время появляются первые разработки принципиально иной концепции определения местоположения пользователя, основанной на принципе максимального использования особенностей среды распространения сигнала в сотовой системе связи. Это методы, основанные на использовании априорной информации о затуханиях и переотражениях, заключенной в измеримых параметрах радиосигнала. Авторы этих методов присваивают им разные названия (Signature Matching [119], Pattern Matching [116], Database Correlation Method (DCM) [88]) и к настоящему времени нет устоявшегося термина для определения таких методов, поэтому автор предлагает именовать такие методы "эмпирическими" [14], так как все они основаны на априорных эмпирических исследованиях (т.е. измерениях) радиопокрытия. Суть эмпирических методов заключается в том, что в условиях хаотичного распределения препятствий для радиосигнала (например, в городе), на территории охвата сотовой сети существует множество областей, которым присущ уникальный набор характеристик радиосигнала, причем размер этих областей достаточно мал. Таким образом, заранее измерив параметры радиосигнала в точках с известными координатами, можно построить отображение пространства параметров в пространство географических координат. Конкретные реализации этой концепции отличаются используемыми параметрами и алгоритмами отображения. Так, для реализации метода Pattern Matching [116] требуется серьезное вмешательство в работу оборудования сети связи, а метод DCM [88] может функционировать в стандартной сети GSM, однако использует алгоритм ближайшего соседа, который не является наиболее эффективным [14].

Накопленный опыт разработки систем распознавания образов может позволить развить концепцию эмпирического сотового позиционирования. Исходя из этого, в данной работе поставлена задача разработки метода и системы сотового позиционирования, удовлетворяющих следующим условиям:

• независимость от используемого стандарта ССС, в частности работоспособность в стандарте GSM

• отсутствие необходимости установки дополнительного или модификации установленного радио оборудования сети связи, а также мобильных станций

• достижение показателей точности, значительно превосходящих показатели метода идентификатора соты

Разработанный метод и система сотового позиционирования основаны на принципе максимального использования особенностей среды распространения сигнала в сотовой системе связи. Суть подхода заключается в использовании априорной информации о затуханиях и: переотражениях, инкапсулированной в измеримые параметры, в качестве главного (но не обязательно единственного) информационного источника. Разработана масштабируемая модульная система сотового позиционирования. В отличие от предлагаемых другими авторами методов, основанных на похожих принципах [88, 93, 116], данная система позиционирования не требует тесной интеграции с системой связи, не требует установки дополнительного радиооборудования, может быть развернута независимо от оператора сотовой сети связи. Система успешно протестирована в коммерческой сети стандарта GSM. Разработанная система позиционирования предусматривает полное сохранение функциональности при переходе на стандарт UMTS, который предполагает постепенное развертывание сети связи нового стандарта с использованием уже существующей сети стандарта GSM. Это позволит предложить услуги позиционирования в новой сети немедленно и без дополнительных затрат, и, кроме привнесения новых возможностей, позволит достичь лучших показателей точности с увеличением количества базовых станций стандарта UMTS.

Техническая реализуемость предложенного метода основана на особенностях внутреннего устройства сетей радиосвязи с сотовой архитектурой. В соответствии со структурой любой сотовой системы связи (независимо от стандарта: GSM, UMTS, CDMA и т.д.) каждая мобильная станция (МС) непрерывно измеряет параметры радиосигнала обслуживающей и соседних базовых станций (БС). Это обусловлено необходимостью переключения на другую БС при ухудшении качества связи с обслуживающей БС. Разработанный алгоритм позиционирования основан на использовании результатов этих измерений. В частности, стандартом GSM предусмотрено измерение уровней сигналов, принятых от обслуживающей БС и максимум 6-ти соседних БС, а также длительности прохождения сигнала между МС и обслуживающей БС [35, 38]. В разработанной системе позиционирования используется информация только об уровнях сигналов, т.к. использование информации о длительности прохождения сигнала в сети GSM неэффективно в силу малой точности и интенсивности измерений, предусмотренной стандартом: длительность прохождения сигнала измеряется с разрешением, соответствующим примерно 550 метрам и только в состоянии соединения.

Для определения места разработанного метода сотового позиционирования в ряду предложенных ранее и выявления преимуществ и недостатков различных методов автором составлена классификация методов сотового радиопозиционирования. Радиопозиционирование, или позиционирование по радиосигналу, основано на физических свойствах распространения радиоволн. Радиоволны обладают рядом важных свойств, благодаря которым возможно их использование в позиционировании:

• прямолинейность распространения

• конечная и известная скорость распространения

• затухание в пространстве

• сохранение формы сигнала

• эффект Доплера

Поэтому позиционирование возможно по следующим характеристикам: а) По направлению на радиоизлучающий объект. Системы, использующие этот метод, называют угломерными. б) По расстоянию до радиоизлучающего объекта. Системы, использующие такой метод, называют дальномерными, в) По фазе принятого сигнала. Системы, использующие такой метод, называют фазовыми. г) По скорости взаимного перемещения. Системы, использующие такой метод, называют доплеровскими.

Дальномерные системы различаются способом измерения дальности. Исходя из свойств электромагнитных волн возможно измерение:

• времени прохождения сигнала между передатчиком и приемником

• величины затухания сигнала

• фазы сигнала в данной точке пространства

Измерение времени прохождения сигнала и его фазы используется в спутниковых системах позиционирования [78]. Достижение высокой точности в таких системах обеспечивается при выполнении условия распространения сигнала между приемником и передатчиком по прямой линии. Однако в сотовых сетях, в связи с наличием препятствий на пути прохождения радиосигнала, вызывающих непредсказуемые затухания и переотражения, выполнение такого условия практически невозможно.

Уровень мощности (далее уровень) принятого сигнала в каждой точке пространства определяется условиями распространения радиосигнала в пространстве между передатчиком и приемником. То есть, значение уровня принятого сигнала от каждой базовой станции в каждой конкретной точке пространства зависит от мощности передатчика этой БС, удаленности приемника от антенны БС, от количества и проникающих свойств препятствий, расположенных на пути прохождения сигнала, от количества переотражений сигнала, от коэффициентов затухания при переотражениях и от чувствительности приемника. В условиях города значение уровня принятого сигнала меняется с расстоянием от передатчика не монотонно, поэтому по этому значению нельзя однозначно определить расстояние. Однако по значению уровня принятого сигнала можно определить множество расстояний или областей возможного нахождения приемника, а набору значений уровня принятого сигнала от нескольких передатчиков можно определить пересечение множества расстояний или областей. С другой стороны эта задача сходна с задачей распознавания образов, в решении которых автором накоплен определенный опыт [18-20, 24]. При решении задачи в такой постановке часть заранее не известных параметров, не зависящих от местоположения приемника (чувствительность антенны приемника и локальные условия приема, одинаково влияющие на сигналы всех станций) нивелируются вычислением относительных значений уровней сигналов, где в качестве опорного выбирается уровень сигнала одной из базовых станций. Значения остальных параметров определяются местоположением приемника, что позволяет выявить зависимость набора измеряемых величин от координат на местности. В данной работе разработан метод отображения измеренных параметров радиосигнала в пространство географических координат.

Для решения этой задачи применены алгоритмы ближайшего соседа (Nearest Neighborhood - NN), многослойной нейронной сети прямого распространения (Feed Forward - FF) [3], нейронной сети обобщенной регрессии (General Regression Neural Network - GRNN) [3], нейронной сети радиального базиса (Radial Basis Function - RBF) [3]. Алгоритм NN состоит в отыскании в заранее созданной базе данных набора измерений, наиболее близкого к входному измерению. Значения координат, соответствующих найденному набору измерений и являются выходом алгоритма. Выход нейронной сети GRNN является взвешенным средним, координат всех обучающих измерений, где в качестве весов используются значения гауссовых ядерных функций, помещенных в точках расположения всех обучающих измерений. Нейронные сети FF и RBF формируют выход, осуществляя разбиение пространства измерений гиперплоскостями и гиперсферами, соответственно. Различия вышеперечисленных алгоритмов определяют особенности их функционирования: алгоритм NN не обладает способностью аппроксимации, нейронные сети FF и RBF обобщают лучше, чем GRNN, нейронная сеть FF способна экстраполировать данные (что, однако, является недостатком в задаче сотового позиционирования). Эти особенности определяют условия, в которых одни алгоритмы функционируют лучше других. Например, при наличии плотной сетки измерений на местности с большим количеством препятствий, лучше функционируют алгоритмы NN и GRNN, а в условиях доступности малого количества соседних БС - алгоритмы FF и RBF. Таким образом, условия функционирования не всегда являются взаимоисключающими, и выбор лучшего алгоритма зависит от ситуации.

Для оценки качества функционирования каждого из описанных алгоритмов, были проведены эксперименты, которые показали, что для каждого из алгоритмов существует множество входных векторов, на котором данный алгоритм работает лучше других. Интерпретация полученных результатов позволила выявить особенности функционирования различных нейронных архитектур. Учет этих особенностей позволяет повысить точность определения координат в различных условиях. Так нейронная сеть GRNN обладает лучшими способностями запоминания входных образов, что позволяет добиться высокой точности в условиях близости входного вектора к одному из обучающих векторов. Нейронные сети RBF и FF обладают лучшими способностями к обобщению, что позволяет добиться высокой точности в условиях отсутствия в обучающей выборке вектора, близкого к входному. Таким образом, логично в каждом конкретном случае использовать тот алгоритм, который показывает наилучшие результаты в данной ситуации.

Исходя из вышеизложенного, для решения задачи эмпирического сотового позиционирования разработан алгоритм отображения пространства измерений радиосигнала в пространство географических координат, основанный на использовании нейроархитектур и обладающий ситуационной адаптивностью - Ситуационно-Адаптивный Нейро-Преобразователь (САНП).

Разработанный метод сотового позиционирования, система сотового позиционирования и другие результаты диссертационной работы представляют большую практическую значимость для операторов сотовых сетей связи, независимых поставщиков информационных услуг и различных государственных служб. Полученные результаты позволяют реализовать систему сотового позиционирования, обладающую высокой технической и экономической эффективностью.

Полученные в работе результаты были использованы в научно-исследовательской работе и внедрены в компании ООО "Единая Европа - Телеком", о чем свидетельствует соответствующий акт.

Результаты работы докладывались и были обсуждены на:

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2003 г.)

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов института, посвященная 40-летию МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2002 г.)

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2001 г.)

• VII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение" (Москва, ИПУ РАН, 2001 г.)

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2000 г.)

Основные положения диссертационной работы изложены в 7-ми публикациях.

В главе 1 представлена развернутая классификация методов и систем сотового позиционирования по принципу получения оценки позиции, способам реализации и степени подверженности влиянию различных факторов.

По принципу оценивания позиции методы и системы сотового позиционирования делятся на:

• методы привязки к объекту с известными координатами, такие как метод идентификатора соты и метод маяка

• методы угломерного позиционирования

• методы дальномерного позиционирования по времени прохождения сигнала или по величине затухания сигнала

• эмпирические методы

Методы реализации систем сотового позиционирования характеризуются:

• источниками измерений

• необходимостью модификации программно-аппаратных средств

• расположением расчетного модуля

В главе 2 описаны результаты проведенных экспериментальных исследований радиопокрытия. По результатам исследований сделаны выводы о стабильности уровня принимаемого сигнала, характере изменения значений уровней приема сигналов различных базовых станций по площади, степени пространственной уникальности наборов уровней приема, зависимости времени прохождения сигнала между мобильной и базовой станцией от расстояния между ними.

Глава 3 посвящена описанию синтеза алгоритмов расчета позиции. Представлена математическая модель затухания сигналов базовых станций. Описаны алгоритмы ближайшего соседа, нейронной сети прямого распространения, нейронной сети радиального базиса, нейронной сети обобщенной регрессии. На основе сделанных выводов о достоинствах и недостатках каждого из алгоритмов разработан метод САНП. Сформулированы правила подготовки экспериментальных данных. Предложены методы повышения точности.

В главе 4 изложена техническая реализации автономной системы позиционирования. Приведено техническое обоснование реализуемости. Описаны логическая и физическая структура системы позиционирования. Представлена структура используемых типов данных. Описаны способы передачи данных и ответа. Изложены этапы построения системы позиционирования. Приведен состав системы сбора данных. Описаны клиентская и серверная части. Приведена схема реализации системы позиционирования в соответствии с рекомендациями стандартов GSM и UMTS. Проведено сравнение приведенных способов реализации системы позиционирования. Сформулированы рекомендации по внедрению системы сотового позиционирования.

В главе 5 приведены результаты тестирования системы позиционирования как внутри помещений, так и вне их.

В приложении приведены результаты тестирования разработанной системы сотового позиционирования вне города.

На защиту выносятся:

• Системный анализ отечественных и зарубежных методов сотового позиционирования, на основе которых создана и представлена классификация типов существующих конструктивных решений систем сотового позиционирования, позволяющая наглядно и обозримо провести систематизацию средств определения местоположения в сотовых сетях связи, а также путей повышения их качества на основе практики проведенных автором исследований и натурных испытаний.

• Новый метод сотового позиционирования, позволяющий существенно поднять эффективность сотовых систем позиционирования и сотовых систем связи.

• Разработанные теоретические положения: математическая модель ситуационно-адаптивного нейро-преобразователя параметров радиолокационной обстановки в пространственно-географические координаты, основанного на принципе логико-динамического управления процессом комбинирования абстрактно-обобщающей и ассоциативно-мнемонической структур нейросетевого ансамбля; области эффективного применения предложенных нейроалгоритмов, построенные по результатам эмпирических исследований; методики повышения качества систем, основанных на описанных нейроалгоритмах; набор правил подготовки экспериментальных данных для обучения ИНС, основанный на характерных свойствах множества значений уровней приема сигналов различных базовых станций в пространстве географических координат; методические рекомендации по внедрению разработанной системы позиционирования.

• Результаты экспериментальных исследований процессов и свойств распространения радиоволн в сотовых системах связи в условиях города; результаты натурных экспериментальных исследований и испытаний систем сотового позиционирования, основанных на разных математических методах.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Подрябинников, Алексей Андреевич

Основные результаты диссертационной работы:

• В работе выполнен анализ отечественных и зарубежных методов сотового позиционирования, создана классификация типов существующих конструктивных решений систем сотового позиционирования.

•Проведен системный анализ алгоритмов сотового позиционирования и предложены нейросетевые алгоритмы повышения эффективности определения местоположения приемника сотовой связи

• Получены результаты экспериментальных исследований радиопокрытия.

• Исследованы области эффективного применения предложенных нейроалгоритмов, и предложены пути повышения качества систем, основанных на этих алгоритмах на основе практики проведенных автором исследований и натурных испытаний.

• Сформирован набор правил подготовки экспериментальных данных для обучения ИНС, основанный на характерных свойствах множества значений уровней приема сигналов различных базовых станций в пространстве географических координат.

• Разработана математическая модель ситуационно-адаптивного нейро-преобразователя (САНП) параметров радиолокационной обстановки в пространственно-географические координаты, основанного на принципе логико-динамического управления процессом комбинирования абстрактно-обобщающей и ассоциативно-мнемонической структур нейросетевого ансамбля.

• На основе разработанной математической модели САНП разработаны метод и система сотового позиционирования, удовлетворяющие условиям независимости от используемого стандарта ССС, работоспособности в стандарте GSM, отсутствия необходимости установки дополнительного или модификации установленного радио оборудования сети связи, а также мобильных станций, достижения показателей точности, значительно превосходящих показатели метода идентификатора соты.

• Экспериментально подтверждена правильность теоретических и практических результатов диссертационной работы, а также возможность практической реализации разработанного метода сотового позиционирования.

• Выполнены исследовательские и опытно-конструкторские работы по реализации программно-аппаратного комплекса сотового позиционирования.

• Приведены рекомендации по внедрению разработанной системы позиционирования.

• Испытания разработанной системы сотового позиционирования проведены в различных условиях.

Научная новизна теоретических положений и результатов экспериментальных исследований, полученных автором:

• Для системного решения задач исследования автором создана и представлена классификация типов существующих конструктивных решений сотовых систем позиционирования, позволяющая наглядно и обозримо провести систематизацию средств определения местоположения данного класса.

• Автором впервые представлена математическая модель ситуационно-адаптивного нейро-преобразователя и теоретические положения по оптимизации его параметров.

• Впервые приведены сравнительные результаты натурных экспериментальных исследований и испытаний систем сотового позиционирования, основанных на разных математических методах.

•Введено новое понятие - эмпирическое сотовое позиционирование.

Методы исследования, достоверность и обоснованность результатов диссертационной работы:

• Разработка теоретических положений и создание на их основе системы и метода эмпирического сотового позиционирования стало возможным благодаря комплексному использованию теоретических и экспериментальных методов исследования. Решение ряда новых задач теории распознавания образов, теории искусственных нейронных сетей, поставленных в работе, стало возможным благодаря известным достижениям указанных научных дисциплин и не противоречит их положениям, базируется на строго доказанных выводах фундаментальных и прикладных наук, таких как математический анализ, математическая статистика, теория информации, теория оптимизации и планирование эксперимента.

• Разработанные теоретические положения и новые технические решения опробованы экспериментально. Экспериментальные исследования метрологически обеспечены и проводились на экспериментальной базе Московского Государственного Института Электроники и Математики (Технического Университета) и компании "Единая Европа -Телеком". Система сотового позиционирования опробована и прошла испытания в компании "Единая Европа - Телеком". Результаты эксперимента и испытаний анализировались и сопоставлялись с известными экспериментальными данными других исследователей.

Практическая и научная полезность результатов диссертационной работы:

• Разработанные в диссертационной работе новые положения теории проектирования систем сотового позиционирования позволяют повысить эффективность проведения НИР и ОКР при создании новых образцов и модернизации известных в КБ предприятий отрасли, повысить качественные результаты разработок.

•Полученные автором решения задач теории расчета и моделирования систем сотового позиционирования позволяют существенно сократить объем экспериментальных исследований или полностью их исключить, что дает возможность значительно снизить затраты материальных ресурсов, денежных средств и времени на отработку изделий. Кроме этого, отдельные теоретические результаты являются определенным вкладом в общую теорию таких наук, как теория распознавания образов и теория искусственных нейронных сетей.

• Результаты экспериментальных исследований различных методов сотового позиционирования и свойств радиопокрытия, приведенные в работе, представляют практический интерес при проектировании новых и модернизации известных систем и методов сотового позиционирования, позволяют уточнить представление о процессах и свойствах распространения радиоволн в сотовых системах связи в условиях города.

Апробация работы:

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на семинарах и конференциях:

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2003 г.)

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов института, посвященной 40-летию МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2002 г.)

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2001 г.)

• VII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение" (Москва, ИПУ РАН, 2001 г.)

• Научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ (Москва, МИЭМ, 2000 г.)

Заключение

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Подрябинников, Алексей Андреевич, 2004 год

1. Галушкин А.И. Нейроматематика. Кн.6. Учеб. для вузов. 2002. -448 с, 1.BN 5-93108-007-4

2. Горбань А.Н., Дунин-Барковский В.Л., Кирдин А.Н. и др. Нейроинформатика. Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. - 296 с. ISBN 5-02-031410-2

3. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск.: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.-276 с. ISBN 5-02-031196-0

4. Грановский Ю. Атлас в телефоне // «Ведомости» №37 (837) 5.03.2003

5. Грановский Ю. По следам автомобилей // «Ведомости» №231 (794) 20.12.2002

6. Громаков Ю.А. Стандарты и системы подвижной радиосвязи. -М.: Мобильные ТелеСистемы Эко - Трендз, 1977.

7. Достаевич М. Говорите громче. Вас записывают. // «Новая газета» №71 (809) 26-29.09.2002

8. Ежов А.А., Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. М.: МИФИ, 1998.

9. Липкин И.А. Статистическая радиотехника. Теория информации и кодирования. М.: «Вузовская книга», 2002. -216 е.: ил. ISBN 5-9502-0004-7

10. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. -Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1999. 337. ISBN 5-02-031409-9

11. Николаев В.П. Позиционирование подвижных объектов в сетях сотовой связи // «Технологии и средства связи» 2002. №2. с. 50

12. Николаев В.П. Позиционирование подвижных объектов в сотовых сетях: услуги и проекты // «Технологии и средства связи» 2002. №3. с.38

13. Подрябинников А.А. "Ситуационно-адаптивный нейро-преобразователь в эмпирическом сотовом позиционировании" Электронный журнал "Исследовано в России", 153, стр. 18551861, 2003 г. http://zhurnal. аре, relarn.ru/articles/2003/153.pdf

14. Подрябинников А.А. "Метод эмпирического сотового позиционирования" Журнал Электросвязь (принято к печати в №1, 2004г).

15. Подрябинников А.А. Аппаратнонезависимая система сотового позиционирования. В кн.: Научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов МИЭМ. Тезисы докладов. - М.~:МИЭМ, 2003.-536С. Стр. 228-230. ISBN 5-94506-017-8

16. Подрябинников А.А. Особенности применения нейронной сети с разделяемыми весами для решения задачираспознавания символов. В кн. : Доклады VII Всероссийской конференции "Нейрокомпьютеры и их применение", Москва, 14-16 февраля, 2001г., стр. 231-238.

17. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга: Пер. с англ. / Под ред. С.М. Осовца. -М.: Мир, 1965. -480 с.

18. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. СПб.: Питер, 2002. - 608 е.: ил. ISBN 5-318-00666-3

19. Соколов Е.Н., Вайткявичус Г.Г. Нейроинтеллект: от нейрона к нейрокомпьютеру. М.: Наука, 1989. - 238 с. ISBN 5-02-0066400

20. Aatique M., Evaluation of TDOA Techniques for Position Location in CDMA Systems, Virginia Polytechnic Institute, 1997

21. Bianconi P., "Location Based Services. Telia Mobile", Telia , MLW 2001, http://www.telia.se

22. Biedka Т. E., Reed J. H., Woerner B. D., "Direction Finding Methods for CDMA Systems" http://www.ee.vt.edu/~biedka/cdmadf96.ps

23. Caffery J.J., Stuber G.L., Overview of Radiolocation in CDMA Cellular Systems, Georgia Institute of Technology, IEEE Communications Magazine April 1998

24. Cambridge Positioning Systems Cursor, http://www.cursor-svstem.com

25. Campo S., Redonet Business and Legal Issues in Location Based Services, Telefonica, MLW 2001 http://www.vtt.fi

26. CPS Market potential for Location-Based Services,http: //www, cu rso r-s vste m. со m/s itef i I es/co ve rq e/accu ra cv/m a rket .htm

27. CPS Proving the case for high accuracy mobile location technology, http://www.cursorsystem. com/sitefiles/accuracv/accuracv-htm

28. CPS What is E-OTD, http://www.cursor-svstem.com/sitefiles/cursor/tech eotd.htm

29. E-911. http://www.fcc.gov/e911/

30. Ekholm K., Experiences and results of location-based service trials, Radiolinja, http.V/www.radiolinia.fi

31. GSM 02.19 "Digital cellular telecommunications system (Phase •2+); Subscriber Identity Module Application Programming Interface (SIM API); Service description; Stage 1"

32. GSM 02.48 "Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Security mechanisms for the SIM Application Toolkit; Stage 1"

33. GSM 03.30 "Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Radio network planning aspects"

34. GSM 04.07 "Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Mobile radio interface signaling layer 3; General aspects"

35. GSM 05.50 "Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Background for Radio Frequency (RF) requirements"

36. GSM 10.71 "Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Project scheduling and open issues: Location services (LCS)"

37. GSM 12.04 "Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Performance data measurements"

38. GSM 12.71 "Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); Location Services (LCS); Location services management"

39. Hata M., "Empirical Formula for Propagation Loss in Land Mobile Radio Service," IEEE Transaction on Vehicular Technology, Vol. VT-29, No. 3 (1980), pp 317-325.

40. Huomo H., Role of Location in Future Mobile Communications, MLW2001. http://www.vtt.fi

41. Hybrid Location Technology: The best of both Worlds. http://www.cell-quide.com

42. ICD-GPS-200 "Navstar GPS Space Segment / Navigation User Interface"

43. Indoor Positioning for Bluetooth Mobile Communications 2003, http://www.ihp-ffo.de/svstems/Doc/Vorlesunq/MC/1-2%20lndoor%20Positioning.pdf

44. Jaaskelainen M., Coordination Group on Access to Location Information by Emergency Services CGALIES, http://www.telematica.de/cqalies

45. Keski-Heikkila M., End-user Location in Digital Mobile Networks, 2002,http://www.comlab.hut.fi/opetus/333/reports/Mika End user location in cellular svstems%20.pdf

46. Kingdon, Offering location-based services on a global scale, http://www.mobileposition.com

47. Kirste Dr. Т., Abteilung Mobile Multimedia-Technologien Fraunhofer-lnstitut fiir Graphische Datenverarbeitung IGD http://www.rostock.iqd.fhq.de/fhq iqd/abteilunqen/a3/files/proiects/ird a/pdf/ir fiver rev3.pdf

48. Krizman K.J., Biedka Т.Е., Rappaport T.S. "Wireless Position Location: Fundamentals, Implementation Strategies, and Sources of Error." http://www.ee.vt.edu/~biedka/vtc97pl.pdf

49. Kyriazakos S. A., Location-aided handover in cellular systems of present and future generation National Technical University of Athens, MLW 2001. http://www.vtt.fi

50. Lahteenmaki J., Mobile Location Methods, http://www.vtt.fi

51. Laitinen H., Cellular Location Techniques, MLW 2001, http://www.vtt.fi

52. Laitinen H., Lahteenmaki J. and Nordstrom Т., "Database correlation method for GSM location," IEEE VTC 2001 Spring Conference, Rhodes, May 2001

53. Laitinen H., Lahteenmaki J., Mobile Location Technology, http://location.vtt.fi/downloads/dcm41.pdf

54. Lehtonen Т., Importing locationing into mobile phones, http://www.benefon.com

55. Li G., Lam K.-Y., Kuo T.-W., Location Update Generation in Cellular Mobile Computing Systems, National Taiwan University

56. Lopes L., Villier E. and Ludden В., "GSM standards activity on location," IEE colloquim on novel methods of location and tracking of cellular mobiles and their system applications, London, May 1999

57. Mangold S., Kyriazakos S., Applying Pattern Recognition Techniques based on Hidden Markov Models for Vehicular Position Location in Cellular Networks, 1999, http://www.comnets.rwth-aachen.de/publications/S Manqold.html

58. Mizusawa G.A., Performance Of Hyperbolic Position Location Techniques For Code Division Multiple Access, Virginia Polytechnic Institute, 1996

59. Najar M., Vidal J., Cabrera M., Accuracy Of Positioning And Tracking Umts Mobiles In Angle And Delay Dispersive Channels, Signal Theory and Communications Dept. Universitat Politecnica de Catalunya Barcelona, MLW-2001. http://www.vtt.fi

60. Nypan Т., Gade К., Maseng Т., location using estimated impulse responses in a mobile communication system, 2002,http://ilabO.ux.his.no/norsiq/finalPapers/49.Location usi 6920011745 17.pdf

61. Parker D. B. Learning logic. Invention Report S81-64, File 1, Office of Technology Licensing, Stanford University, Stanford, CA, 1982.

62. Pereira J. M., eEurope, Regulatory Framework and Location-based VAS, VTT, MLW 2001, http://www.vtt.fi

63. Porcino D., Standardisation of Location Technologies, Philips, MLW 2001, http://www.vtt.fi

64. Rantalainen T.M., Spirito M.A., Ruutu V., Evolution of Location Services in GSM and UMTS Networks, Nokia Research Center, http://www.nokia.com

65. RTCM-SC104 "RTCM Recommended Standards for Differential GNSS Service (v.2.2)"

66. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning internal reprentations by error propagation. In Parallel distributed processing, vol. 1, pp. 318-62. Cambridge, MA: MIT Press, 1986.

67. Ruutu V. et al., "Mobile phone location in dedicated and idle modes," PIMRC'98, Boston, Sep. 1998

68. Scholliers J., Location technologies in collective transport services, VTT Automation, http://www.vtt.fi

69. Shah, Building Location-Based Applications, Oracle, http://www.oracle.com/mobile

70. SnapTrack Technology At Work, System Description, http://www.snaptrack.com/AtWork/

71. SnapTrack The Benefits of Location, http://www.snaptrack.com/Location/

72. Specht D.F. A Generalized Regression Neural Network, IEEE Transactions on Neural Networks, 2, Nov. 1991, 568-576.

73. StatSoft, Inc. (1999). Электронный учебник по статистике. Москва, StatSoft. WEB:http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm

74. Sunay M. О., Tekin I. "Mobile Location Tracking in DS CDMA Networks Using Forward Link Time Difference of Arrival and Its Application to Zone-Based Billing" Bell Labs, Lucent Technologies

75. Swales S.C., Maloney J.E., Stevenson J.O., "Locating mobile phones & the US wireless E-911 mandate," IEE colloquim on novel methods of location and tracking of cellular mobiles and their system applications, London, May 1999

76. Syrjarinne J., "Studies of modern techniques for personal positioning," PhD thesis, Tampere University of Technology, 2001

77. Syrjarinne J., Satellite-Based Positioning Techniques, Nokia, http://www.vtt.fi

78. Takahashi K., Location-based search services, NTT Laboratories, http://www.lab.ntt.co.jp

79. Tuominen J., Location-based services for traveling and tourism at NRC & HUT, Nokia, Helsinki University of Technology, http://www.vtt.fi

80. U.S. Wireless Technology Location Pattern Matching & The RadioCamera http://www.uswcorp.com/USWCMainPaqes/our.htm

81. Valli Т., Sonera Pointer, Sonera, http://www.sonera.com/positioninq

82. Vikdal N., Location Aided Planning CELLO, Teleplan, MLW-2001, http://www.teleplan.no

83. Wax M., Hilsenrath О., "Signature matching forlocation determination in wireless communication systems," U.S. Patent 6,112,095

84. Werbos P. J., Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. Masters thesis, Harward University, 1974.

85. Wolfle G., Hoppe R., Zimmermann D., Landstorfer F. M., Enhanced Localization Technique within Urban and Indoor Environments based on Accurate and Fast Propagation Models, 2002, http://www.inq.unipi.it/ew2002/proceedinas/179.pdf

86. Zagami J.M., Pari S.A., Bussgang J.J., Melillo K.D., Providing Universal Location Services Using a Wireless E911 Location Network, Signatron Technology Corporation, University of Massachusetts Lowell