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- 1. L5IN Deep Dive Lokalisierung Hossein Shoushtari 30. August 2023 Projektabschluss 5G-Pilot-Forschungsprojekt (L5IN) 1 GEFÖRDERT DURCH:
- 2. 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg • 5G-Lokalisierung • Verfügbarkeit der 5G-Lokalisierung • Stand der Technik • Stand des Marktes • Menschliche Navigation • Reales Szenario • Inertial-Lokalisierung • Korrekturalgorithmus • Fazit • Wie genau ist die 5G- Lokalisierung? Inhalt 2
- 3. 5G-Lokalisierung 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Architektur (vereinfacht) Drei Komponenten • UE: User Equipment = Mobilgeräte • gNB: Basisstatsion • LMF: Location Management Function Zwei Protokolle • LPP: LTE Positioning Protocol • Behält bei New Radio (5G) seinen Namen • 3GPP TS 37.355 • NRPPa: New Radio Positioning Protocol A • Vorgänger: Lppa • 3GPP TS 38.455 3
- 4. 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Configuration Positioning SRS SRS SRS SRS SRS SRS SRS 1. TRP Information Request 2. Positioning Information Request 3. Positioning Activation Request 4. Measurement Request 5. Measurement Response 6. Measurement Response 7. Measurement Report 8. Measurement Abort 9. Positioning Deactivation 5G-Lokalisierung Prozedur im Detail Konfiguration • Die LMF sammelt Info über das Radio Access Network (RAN) • Inbesondere: Welche Transmission Reception Points (TRP) stehen zur Verfügung? • Die LMF sammelt Informationen über das RAN • Die LMF fragt die SRS Konfiguration des Mobilgeräts ab • SRS: Sounding Reference Signal • Wird für Channel Sounding und Ortung verwendet • LMF kann auch eine Konfiguration vorschlagen • Bandbreite, Periode, etc. • Je nach SRS-Konfiguration wird das Senden von SRS noch explizit aktiviert UE sendet SRS 4
- 5. 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Configuration Positioning SRS SRS SRS SRS SRS SRS SRS 1. TRP Information Request 2. Positioning Information Request 3. Positioning Activation Request 4. Measurement Request 5. Measurement Response 6. Measurement Response 7. Measurement Report 8. Measurement Abort 9. Positioning Deactivation 5G-Lokalisierung Prozedur im Detail Positioning • Die LMF beauftragt Messungen durch TRPs • Received Signal Strength Indicator (RSSI) • Time of Arrival (ToA) • Angle of Arrival (AoA) • Die TRPs übermitteln für ein empfangenes SRS die Messwerte LMF erhält Messwerte und kann deraus ggf. Positionen berechnen. Konfiguration (Ende) • Die LMF informiert darüber, dass die Messungen gestoppt warden können 5
- 6. Verfügbarkeit der 5G-Lokalisierung 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Stand der Technik Standardisierung • Drei Schritte: • Anforderungen • Architektur • Protokolle Releases • 15: Grundlagen • 16: Positionierung • 17: Genaue Positionierung • 18: Massives IoT 6
- 7. Verfügbarkeit der 5G-Lokalisierung 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Stand der Technik Implementierung • Anbieter müssen die Standardisierung, bzw. die 5G- Lokalisierungsverfahren umsetzen • UL- / DL-TDoA: Uplink / Downlink Time Difference of Arrival • In Fraunhofer IIS getestet • NR-ECID: Enhanced Cell ID • UL- / DL-AoA: Uplink / Downlink Angle of Arrival • Multi-RTT: Round Trip Time 7 UL/DL-TDOA • Mindestens drei Basisstationspaare • Die Position: Schnittpunkt der drei Hyperbeln für die drei gemessenen Basisstationen. Rohde & Schwarz zwei Fokuspunkte (F1, F2) sind die beiden gemessenen gNB’s.
- 8. Verfügbarkeit der 5G-Lokalisierung 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Stand des Marktes • 5G-NSA Netz: • 4G/5G-basierte Lösung • Lokalisierungsverfahren: ECID • In HCU getestet 8 ECID • Mögliche Messungen: RSSI oder TOA, auch Timing Advance (TADV) oder Round Trip Time (RTT). • UE-gestützter Ansatz Rohde & Schwarz
- 9. Verfügbarkeit der 5G-Lokalisierung 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Stand des Marktes • 5G-NSA Netz: • 4G/5G-basierte Lösung • Lokalisierungsverfahren: ECID • In HCU getestet • 5G-SA Netz: • 5G-basierte Lösung • Lokalisierungsverfahren: UL-TDoA • Versprechen der Industrie: Bestellung ab Januar 2024 9
- 10. 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg 10 Menschliche Navigation Fähigkeit des Menschen, sich in seiner Umgebung zu orientieren und zu bewegen… Anwendungsbereiche: • Alltägliche Wegfindung • z.B. im Flughafen, Krankenhaus oder Einkaufszentrum • Tourismus • z.B. Museum und Ausstellung • Sport und Aktivitäten • z.B. präziser Schrittzähler • Tracking und Sicherheit • z.B. für Polizei und Gefängnis
- 11. Menschliche Navigation 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Reales Szenario • Die Batteriekapazität von Smartphones und Uhren ist begrenzt • Sensorfusion ist erforderlich, um menschliche Aktivitäten zu erkennen und eine energiefreundliche Lösung für Endgeräte bereitzustellen • Sensorik weist nach einiger Zeit eine Zeitdrift auf… 5G-Positionierung als Korrektur… 11
- 12. Menschliche Navigation 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg Inertial-Lokalisierung • IMU-Sensoren: Verwendung einer Inertial Measurement Unit (IMU) beispielsweise in Smartphones, bestehend aus Gyroskopen und Beschleunigungssensoren. • PDR (Pedestrian Dead Reckoning): auf den IMU-Daten basieren, um die Bewegung eines Fußgängers zu verfolgen. • Deep Learning Integration: Integration von Deep-Learning-Techniken, wie neuronale Netzwerke oder Transformer Networks, um die IMU-Daten zu verarbeiten und zu interpretieren. 12 Oxford Inertial Odometry Dataset Nach einer bestimmten Zeit ist eine Korrektur notwendig.
- 13. Korrekturalgorithmus – mit 5G Position 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg 13 • Neu-Initialisierung • Mit Helmert-Transformation und Qualität der geschätzten Initialisierungsparameter • Schwellwertdesign für automatische Neuinitialisierung… • if distance_between (Inetial Trajectory & Transfomed Trajectory) > Genauigkeit_der_Position Oder/und < Schwellenwert (z. B. 1 m) 5G 1 5G 2 Korrektur Extended Kalman Filter
- 14. Korrekturalgorithmus – mit Karte 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg 14 Cluster Partikel Filter • detaillierte Karten/Grundrisse, die für jedes Gebäude benötigt warden • Verbesserung der Anhäufung… • Erkennung der richtigen Räume, Gänge usw. in einer komplexen Kartenumgebung • Vermeidung von unrealistischen Positionsschätzungen durch Cluster-basiertes Map Matching
- 15. 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg 15 Fazit Die 5G-Lokalisierung ist für private Campusnetzwerke verfügbar. Menschliche Navigation mit Sensorfusion und Unterstützung durch 5G UL-TDoA ist möglich… Sensorfusionsalgorithmen, Echtzeitkorrekturen und 5G- Positionierungsalgorithmen sind aktuelle, wissenschaftliche Fragestellungen Primary Synchronization Sequence (PSS: blau) und Secondary Synchronization Sequence (SSS: orange) identifizieren die 5G Zelle mit der das Smartphone während der Messungen verbunden ist!
- 16. 30.08.2023 HafenCity Universität Hamburg 16 Fazit und Ausblick Wie genau ist die 5G-Lokalisierung? Genauigkeit, Präzision, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und andere Qualitätsmetriken können für jedes Netzwerk separat bestimmt werden, basierend auf: • Anzahl der gNB • Frequenzbereich • Lokalisierungsmethode • Mit Sensorfusion oder ohne… Fehler ab 20 cm sind zu erwarten…
- 17. HafenCity Universität Hamburg Henning-Voscherau-Platz 1 20457 Hamburg www.hcu-hamburg.de Das Forschungsprojekt Level 5 Indoor Navigation (L5IN) wird vom Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) als Teil der 5G-Forschungsregionen unter dem Förderkennzeichen VB5GFHAMB gefördert. Kontakt: Hossein Shoushtari (hossein.Shoushtari@hcu-hamburg.de)
Hinweis der Redaktion
- Guten Tag, meine Damen und Herren, Ich freue mich, heute vor Ihnen zu stehen, um Ihnen einen tiefen Einblick in unser L5IN Projekt zu geben, insbesondere in den Bereich der Lokalisierung. >>>>(Mein Name ist Hossein Shoushtari, und ich bin verantwortlich für die AP-Positionierung in diesem Projekt.) In den kommenden Minuten werde ich Ihnen einen Überblick über unsere Herausforderungen in Bezug auf die Lokalisierung innerhalb dieses spannenden Projekts geben.
- Auf dieser Folie möchte ich Ihnen einen Überblick über die Themen geben, die wir im Laufe dieses Vortrages behandeln werden. Zuerst werden wir uns mit der Architikture und der Verfügbarkeit der 5G-Lokalisierung beschäftigen. Wir werden uns den Stand der Technik und des maktes ansehen, um zu sehen, welche möglichkeite in diesem Bereich aktiv sind? Ein weiterer interessanter Aspekt ist die menschliche Navigation, was unser Schwerpunkt im Projekt l5in war. Wir werden beleuchten, wie 5G-Lokalisierung die Navigation für Menschen verbessern kann. Wir werden also ein reales Szenario betrachten, und uns auch mit der Inertial-Lokalisierung befassen, um zu verstehen, wie sie in Verbindung mit 5G-Lokalisierung funktioniert. Ein wichtiger Punkt ist der Korrekturalgorithmus, der die Genauigkeit der Indoor-Lokalisierung beeinflusst. Wir werden erörtern, wie diese Algorithmen arbeiten und welche Auswirkungen sie auf die Ergebnisse haben. Schließlich werden wir unser Fazit ziehen. Dabei werden wir versuchen, die letzten wichtigen Fragen zu beantworten: Wie genau kann die 5G-Lokalisierung sein?
- Lasst uns nun mit die vereinfachte Architektur der 5G-Lokalisierung beginen. Diese Architektur besteht aus drei Hauptkomponenten und zwei wichtigen Protokollen. Die erste Komponente ist das 'UE’, also 'User Equipment’. Es handelt es sich um unsere Mobilgeräte, wie Smartphones, Tablets und andere Geräte, die 5G-fähig sind und für die 5G-Lokalisierung genutzt werden können. Die zweite Komponente ist die ‘gNodeB', was eingentlich die ‘5G-Basisstation’ ist. Sie sammelt Daten von den Mobilgeräten und hilft dabei, deren Standorte zu bestimmen. Die dritte Komponente ist die 'LMF', was für 'Location Management Function' steht. Diese Funktion ist für die Verwaltung der Lokalisierungsinformationen und die Koordination zwischen den verschiedenen Elementen des 5G-Netzwerks verantwortlich. In der 5G-Lokalisierung nutzen wir zwei wichtige Protokolle: 'LPP' aus älteren LTE-Netzen und ‘NR-PPa’, das speziell für 5G entwickelt wurde und früher 'Lppa’ hiiiieß.
- nun warden Wir in die Details der 5G-Lokalisierungsprozedur eintauchen, um zu verstehen, wie sie im Zusammenspiel mit dem RAN funktioniert..also Das RAN besteht aus Radio Units und Antennen Zunächst schauen wir uns die Konfiguration an. Die LMF spielt hier eine zentrale Rolle. Sie sammelt Informationen über das RAN, die als TRP bezeichnet werden. letzt endlich sag LMF, welche TRPs in der Umgebung verfügbar sind. SRS sind Signale, die für die Kanalschätzung und Ortung verwendet werden. Die LMF kann sogar eine Konfiguration für SRS vorschlagen, die Bandbreite, ÜbertragungsPeriode und andere Parameter umfassen. SRS-Konfiguration wird danach aktiviret… und Das Mobilgerät sendet dann diese SRS-Signale aus.
- In diesem Schritt beauftragt die LMF Messungen… Die sind: den Received Signal Strength Indicator , die Time of Arrival oder den Angle of Arrival, Sobald die TRPs Messungen durchgeführt haben, übermitteln sie die erfassten Messwerte an die LMF. Diese Messwerte sind Entscheidend, um die genaue Position eines Geräts zu bestimmen. LMF erhält Messwerte und kann daraus gegebenenfalls Positionen berechnen Nachdem die Messungen abgeschlossen sind und die Positionen berechnet wurden,,,,, informiert die LMF darüber, dass die Messungen gestoppt werden können. Dies markiert das Ende des Lokalisierungsprozesses. Rechts ist die GENAUE ReihenfolgeDes VerfahREns noch einmal zu sehen.
- jetz aber um die Verfügbarkeit der 5G-Lokalisierung und den Stand der Technik besser zu verstehen, betrachten wir die Standardisierung und die verschiedenen Releases, die im 5G-Bereich entwickelt wurden. Die Einführung der 5G-Lokalisierung basiert auf einem Standardisierungsprozess, der in drei Hauptschritten verläuft: Anforderungen, Architektur und Protokolle. Anforderungen definieren Bedürfnisse für 5G-Lokalisierung,…… Architektur strukturiert die Komponenten…..und Protokolle… ermöglichen Datenübertragung Die Entwicklung von 5G erfolgt in verschiedenen Releases, die jeweils neue Funktionen und Verbesserungen einführen. Hier sind einige der relevanten Releases: In Rel15 wurden die Grundlagen für die 5G-Lokalisierung geschaffen, und erste Implementierungen wurden verfügbar. In Rel 16 wurde die Positionierung weiterentwickelt, und verbesserte Lokalisierungsdienste wurden verfügbar. Rel17 konzentrierte sich auf die genaue Positionierung. Die Verfügbarkeit möglicherweise noch nicht in allen Breichen vollständig realizieret ist. In Zukunft, in Rel18, erwarten wir Entwicklungen im Bereich des massiven Internet der Dinge, was die Anwendungsmöglichkeiten der 5G-Lokalisierung nach weiter erweitern wird.
- Um die 5G-Lokalisierung umzusetzen, müssen Anbieter die Standardisierung und die notigen Verfahren implementieren. Hier sind einige der vorgesehenen 5G-Lokalisierungsverfahren, die implementiert werden müssen. In Uplink/Downlink Time Difference of Arrival Verfahren nutzt die Zeitdifferenz zwischen dem Absenden eines Signals und seiner Ankunft am Empfänger, um die Position zu bestimmen. Es ist eines der grundLegenden Verfahren für 5G-Lokalisierun, das wir Im Rahmen des Projekts L5IN am Fraunhofer IIS getestet haben. Wie auf der rechten Seite zu sehen ist, erfordert die UL-TDOA, dass Messungen für mindestens drei Basisstationen durchgeführt werden. Die Position des Geräts ergibt sich aus dem Schnittpunkt der drei Hyperbeln, die von den drei gemessenen Basisstationen erzeugt werden. Andere Methoden wie NR-Enhanced Cell ID , DL/UL Angle of Arrival und Multi-Round Trip time sind die neuesten 5G-Verfahren, jedoch noch nicht mit die Implementierung verfügbar.
- Jetzt, da wir einen Überblick über den Stand der 5G-Lokalisierungstechnik haben, werfen wir einen Blick auf den aktuellen Stand des Marktes für diese Technologie. Es gibt zwei Varianten: 5G-Non-Standalone Netz ist ein Netzwerk, das auf einer Kombination von 4G- und 5G-Technologien basiert. Dies ermöglicht es, 5G-Funktionen in bestehende 4G-Netze zu integrieren. Ein wichtiger Aspekt der 5G-NSA-Lokalisierung ist das Verfahren der Enhanced Cell ID (ECID). Dieses Verfahren nutzt Informationen von den TRPs und den Funkzellen, um Positionsdaten zu ermitteln. Das haben wir im L5IN-Projekt mit unser Netzwerk getestet. Mögliche Messungen bei EnhancedCID sind: signal strength oder Time of Arriaval, auch Timing Advance oder Round Trip Time.. Wir haben mit Signal Strength gearbeitet. Die Messungen werden vom Gerät durchgeführt, Enhanced cellID ist also UE-gestützt.
- Beim 5G-Standalone-Netz handelt es sich um eine reine 5G-basierte Lokalisierungslösung. Hier wird z.B. das Lokalisierungsverfahren UL-TDoA verwendet. Die Industrie hat vielversprechende Entwicklungen in Aussicht gestellt, und es wird erwartet, dass Bestellungen für diese Technologie ab Januar 2024 möglich sein warden. Also, was wir in unsres project getestet haben, ist bald im markt verfügbar…
- Nun wollen wir uns genauer mit einem der 5G-Lokalisierung-Aspekte befassen, was unser Haupt-fokus im Projekt L5IN war: Der Unterstützung der menschlichen Navigation. Die Fähigkeit des Menschen, sich in seiner Umgebung zu orientieren und zu bewegen, ist von grundlegender Bedeutung. Hier sind einige der Anwendungsbereiche: z.B. Die 5G-Lokalisierung ermöglicht eine präzise Navigation in alltäglichen Umgebungen wie Flughäfen, Krankenhäusern und Einkaufszentren. Für Touristen bietet die Lokalisierung die Möglichkeit, Museen und Ausstellungen zu erkunden, ohne sich zu verirren. In Sport und Aktivitäten kann die Lokalisierung als präziser Schrittzähler dienen. In Bereichen wie der Polizeiarbeit kann die Lokalisierung zur Verfolgung von Personen eingesetzt werden.
- Eine Herausforderung im realen Szenario der menschlichen Navigation ist die begrenzTe Batteriekapazität von Smartphones und Wearables. Um dennoch eine effiziente Lokalisierung und Navigation zu ermöglichen, ist die Sensorfusion erforderlich. Bedeutet, dass verschiedene Sensoren in diesen Geräten genutzt werden, um menschliche Aktivitäten zu erkennen. Selbst mit 5G-Lokalisierungstechnologie ist es notwendig, auf Inertial-Lokalisierung und Map Matching zurückzuGreifen, um die Qualität der Lokalisierung zu verbessern, eine bessere Visualisierung zu erhalten und gleichzeitig eine energiefreundliche Lösung bereitzustellen 5G-Positionierung kann als Korrekturmechanismus verwendet werden. Durch die Kombination von 5G-Positionierung mit anderen Sensordaten können wir sicherstellen, dass die Positionsdaten präzise bleiben, selbst wenn die Sensoren in unseren Geräten mit der Zeit Ungenauigkeiten entwickeln.
- In der Welt der menschlichen Navigation, sind IMU-Sensoren, die in Geräten wie Smartphones zu finden sind, eine Schlüsselkomponente der Lokalisierung. Diese IMUs bestehen oft aus Gyroskopen und Beschleunigungssensoren. Sie sind in der Lage, die Bewegung und Ausrichtung des Gerät präzise zu erfassen. Auf der Grundlage der IMU-Daten kann eine Technik namens "Pedestrian Dead Reckoning" angewendet werden. PDR nutzt die IMU-Daten, um die Bewegung eines Fußgängers zu verfolgen. Es ist eine Art der Positionsbestimmung, bei der die Schritte und Richtungsänderungen einer Person verfolgt werden, um deren Position abzuleiten. Um die IMU-Daten noch effektiver zu nutzen, integrieren wir Deep-Learning-Techniken, wie neuronale oder Transformer Networks. Dieses ermöglichen es, die IMU-Daten zu verarbeiten, um präzisere Positions-informationen zu erhalten. Hier sehen Sie unsere Erfahrung mit Deep Learning, bei der der Benutzer Flexibilität hat, das Smartphone an verschiedenen Stellen wie in der Hand, in der Tasche oder im Kinderwagen zu verwenden. selbst mit fortschrittlicher Inertial-Lokalisierung kann nach einer bestimmten Zeit eine Korrektur erforderlich sein. Die 5G-Positionierung ist in der Lage, Positionen zu korrigieren und die Genauigkeit der Navigation sicherzustellen.
- Der Schlüssel zur genauichkeit der Lokalisierung liegt in den Korrektur-algorithmen, die in Verbindung mit 5G-Positionsdaten und dem Extended Kalman Filter arbeiten. Ein wichtiger Schritt in diesem Prozess ist die automatische-Neu-initialisierung. Damit die Neu-initialisierung automatisch erfolgen kann, wird ein SchwellenWert festgelegt. Dieser SchwellenWert basiert auf der Distanz zwischen der initialen Trajektorie und der transformierten Trajektorie. Zum Beispiel, Wenn die erforderliche Korrektion größer ist als die Genauigkeit der 5G-Positionierung oder kleiner als einen bestimmten SchwellenWert, z.B. 1 Meter. In der Grafik sehen Sie, wie die Korrektur basierend auf den neuen Messungen von 5G und dem Prädiktions-modell der Inertialen Lokalisierung funktioniert…
- Die Korrektur kann zur Verbesserung der Visualisierung und Genauigkeit auch mithilfe von Karten durchgeführt werden. Hierfür haben wir Cluster-Partikelfilter entwickelt. Ein wesentlicher Bestandteil des Korrekturalgorithmus ist die Verfügbarkeit detaillierter Karten oder GrundRisse für jedes Gebäude, in dem die Lokalisierung stattfindet. Wie in der dynamischen Grafik zu sehen ist, arbeitet der Algorithmus daran, die Positions-genauichkeit zu verbessern. Dies dient dazu sicherzustellen, dass die Lokalisierung, einfach zu sagen, nicht "durch" Wände geht… es wird ein clusterbasiertes Map Matching verwendet, um die richtige koridor oder Seite der Wand zu bestimmen
- In diesem vortrag haben wir gesehn, das 5G-lokalosierung technologie bereits für private compusnetzwerke verfügbar ist. Durch die haupt Sequence bzw. PSS und SSS können wir die 5G-Zelle erkennen, mit der unser Smartphone während der Messungen verbunden ist. Wir haben auch gesehen, dass menschliche Navigation mithilfe von Sensorfusion und der Unterstützung durch 5G UL-TDoA möglich ist. Es ist jedoch wichtig zu betonen, dass es noch einige Herausforderungen zu bewältigen gibt. Sensorfusions-algorithmen, Echtzeitkorrekturen und 5G-Positionierungs-algorithmen sind aktuelle wissenschaftliche Fragestellungen. Insgesamt zeigt die 5G-Lokalisierung großes Potenzial, um die Art und Weise, wie wir uns in der digitalen Welt Navigieren, zu umwälzen. Zu guter Letzt, die Frage, die mir jeder gestellt hat...
- Wie genau ist die 5G-lokalisierung… Ehrlich gesagt, die Frage nach der Genauigkeit der 5G-Lokalisierung ist keine einfache…. Die wissenschaftliche Antwort darauf hängt von vielen Faktoren ab. Genauigkeit, Präzision, Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und andere Qualitätsmetriken können für jedes Netzwerk separat bestimmt werden. Dabei spielen verschiedene Faktoren eine Rolle, zum beispiel: Die Anzahl der Basisstationen in einem bestimmten Bereich. Der Frequenzbereich, der für die lokalisierung verwendet wird. Die Lokalisierungsmethode, und ob die Kombination von Sensordaten, verwendet wird oder nicht. All diese Faktoren und noch einige mehr beeinflussen die Genauigkeit der 5G-Lokalisierung Click Allerdings können wir einige Erwartungen formulieren. Auf der rechten Seite sehen Sie unsere Ergebnisse für Szenarien mit 9 Basisstationen in so genante line of sight im FR1 Frequenzbereich und ohne Sensorfusion. In den besten Fällen haben wir eine Genauigkeit von etwa 20 cm festgestellt und im schlimmsten Fall haben wir auch einen Fehler von etwas 20 Metern bei einer einzelnen NSA-Basisstation gesehen.
- Ja, Das das-wars… für weitere informationen können sie uns gerne ansprechen oder nacher kontaktieren…Vielen Dank