Channel model Maximum Doppler frequency
EPA 5Hz 5 Hz
EVA 5Hz 5 Hz
EVA 70Hz 70 Hz
ETU 70Hz 70 Hz
ETU 300Hz 300 Hz
Tất cả các kênh trong bảng có phổ Doppler cổ điển. Ngồi cấu hình độ trễ đa đường, tần số Doppler tối đa được chỉ định cho từng điều kiện lan truyền pha đinh đa đường, như trong Bảng 3.2. Trong trường hợp môi trường MIMO, một tập hợp các ma
56
trận tương quan được đưa ra để mô hình hóa mối tương quan giữa ăng ten UE và eNodeB.
- Thiết lập trạm phát enodeB
Mơ hình trạm phát được trình bày trong bài mơ phỏng bao gồm hai khối chính như trong hình 3.6: khối xử lý kênh vận chuyển và khối xử lý kênh vật lý như được mơ tả bởi tiêu chuẩn 3GPP. [5]
Hình 3.6 Sơ đồ khối bộ phát eNodeb
+ Xử lý kênh vận chuyển
Trong khối này, dữ liệu UE được mã hóa thành các từ mã sẽ được truyền đến khối xử lý kênh vật lý. Nó bao gồm tạo dữ liệu, tạo và đính kèm Cyclic Redundancy Code (CRC), mã hóa turbo và khớp tốc độ.
Mã hóa Turbo là một trong những tính năng đặc biệt của satndard Long Term Evolution, nó tương ứng với cơng nghệ sửa lỗi và mã hóa của LTE. So với các tiêu chuẩn trước đây (2G & 3G), nó khác với các tiêu chuẩn trước đó bởi hiệu suất cơng suất kênh tiếp cận với giới hạn của Shannon, điều đó có nghĩa là chúng ta đạt được công suất kênh tối đa. Nó dựa trên hai mã hóa tích chập song song và sơ đồ giải mã lặp.
+ Xử lý kênh vật lý
Đây là nơi dữ liệu được mã hóa được xử lý và truyền đến UE. Khối này bao gồm các chức năng sau [5]:
a) Xáo trộn: Xáo trộn các bit được mã hóa trong mỗi từ mã được truyền trên kênh vật lý
57
b) Ánh xạ điều chế: Điều chế các bit được xáo trộn để tạo ra các ký hiệu điều chế có giá trị phức tạp. Ở đây một bộ điều biến 16QAM được sử dụng.
c) Ánh xạ lớp: Ánh xạ các ký hiệu điều chế có giá trị phức tạp lên một hoặc một số lớp truyền. Sơ đồ ánh xạ lớp được thông qua là ánh xạ lớp cho ghép kênh không gian với hai cổng ăng ten và hai lớp để ánh xạ hai từ mã.
d) Tiền mã hóa: tiền mã hóa các ký hiệu điều chế có giá trị phức tạp trên mỗi lớp để truyền trên các cổng ăng ten
e) Tạo tín hiệu tham chiếu: tạo tín hiệu tham chiếu cụ thể của tế bào (CSR) và tín hiệu tham chiếu định vị (PRS)
f) Ánh xạ tới các phần tử tài nguyên: Ánh xạ các ký hiệu điều chế có giá trị phức tạp cho mỗi cổng ăng ten tới các phần tử tài nguyên
g) Tạo tín hiệu OFDM: tạo tín hiệu OFDM miền thời gian có giá trị phức tạp cho mỗi cổng ăng ten
PRS đã được giới thiệu trong tiêu chuẩn 3GPP LTE phát hành 9 để cho phép đo thời gian thích hợp của UE từ tín hiệu eNodeB để cải thiện hiệu suất định vị. [8]
- Mơ hình kênh
Tín hiệu được truyền Tx từ khối trước được dùng làm đầu vào cho kênh lan truyền như được hiển thị trong Hình 3.7. Các mơ hình kênh MIMO và các mơ hình kênh Gauss nhiễu trắng cộng (AWGN) mô phỏng các hiệu ứng của sự lan truyền đa đường, AWGN đại diện cho nhiễu đồng kênh. [8]
Cấu hình độ trễ được chọn là EPA 5Hz tương ứng với tần số doppler tối đa là 5Hz; Cấu hình ăng ten giữa eNB và UE là sơ đồ 2x2.
Hình 3.7 Kênh pha đinh MIMO + nhiễu AWGN
- Mơ hình máy thu LTE
Mơ hình máy thu UE bao gồm các quy trình nghịch đảo của các quy trình này được thực hiện trong máy phát như trong hình 3.8: [8]
58
b) Phân chia thành phần tài nguyên và trích xuất tín hiệu tham chiếu. c) Khấu hao cuối ước tính kênh
d) Phá hủy lớp
e) Giải điều chế 16QAM f) Sắp xếp
g) Giải mã kênh vận chuyển (Giải mã Turbo) và kiểm tra CRC để lấy dữ liệu gốc.
Hình 3.8 Sơ đồ máy thu LTE (UE) 3.3.1.3 Xác định vị trí UE bằng OTDOA
Observerd Time Difference Of Destination là cách tiếp cận định vị đường xuống trong LTE Rel-9. Đây là một phương pháp đa phương trong đó UE đo thời gian đến (TOA) của các tín hiệu nhận được từ nhiều eNB. Một trong số các eNB được chọn là tham chiếu của các phép đo, hầu hết các lần nó là một trong những phục vụ cho UE. Các TOA từ eNB láng giềng được trừ từ TOA của eNB tham chiếu để hình thành sự khác biệt về thời gian. [5]
Về mặt hình học, mỗi TDOA xác định một đường hyperbol và vị trí UE mong muốn là sự giao cắt của các đường hyperbol này. Ít nhất ba phép đo TDOA được yêu cầu để tính tốn tọa độ hai chiều của UE. Các xác định vị trí được minh họa trong hình.3.9. Do các phép đo thời gian có độ sai lệch nhất định, trong thực tế giao điểm sẽ là một khu vực không phải là một điểm duy nhất. [5]
59
Hình 3.9 Minh họa xác định vị trí UE
Các phép đo UE cho định vị OTDOA là phép đo Chênh lệch thời gian tín hiệu (RSTD). Nó được định nghĩa là chênh lệch thời gian tương đối giữa hai ơ được tính là chênh lệch thời gian nhỏ nhất giữa hai khung con nhận được từ hai ô khác nhau.
Thời gian đo đến được thực hiện bởi thiết bị của người dùng có liên quan đến khoảng cách hình học giữa UE và eNB. biểu thị (xi, yi) tọa độ đã biết của eNB thứ i (eNB tham chiếu được ký hiệu là số 1) và (x, y) tọa độ chưa biết của UE. [5]
, √(𝑥 𝑥) (𝑦 𝑦) 𝑐
√(𝑥 𝑥) (𝑦 𝑦)
𝑐 ( ) (𝑛 𝑛 )
Trong đó ( ) là độ lệch thời gian giữa hai eNB được giới thiệu là RTD (Chênh lệch thời gian thực), 𝑛 𝑛 đại diện cho các lỗi đo UE TOA và c là tốc độ của độ trễ.
- Các trường hợp
Để có vị trí người dùng chính xác hơn, cần ít nhất ba eNodeB khác nhau để đo chênh lệch thời gian đến. Chọn mô phỏng việc nhận bốn tín hiệu được tạo bởi bốn eNodeB ở xa, theo sơ đồ mơ hình được thiết kế ở trên.
Vị trí của bốn trạm gốc (enb) được biết và cố định trong kiến trúc mạng, chọn một vị trí cho người dùng di động một cách ngẫu nhiên. Hình 3.10 dưới đây cho thấy các vị trí đã chọn của các thành phần mạng (enb và UE). [5]
60
Hình 3.10 Khởi tạo vị trí các eNB và UE
Các tín hiệu được tạo từ bốn eNodeB được nhận bởi cùng một người dùng di động sẽ được sử dụng trong quy trình tương quan chéo để trích xuất chênh lệch thời gian đến và sau đó là vị trí hiện tại của UE. Hình 3.11 biểu thị phát hiện pic TDOA của mỗi enb. [5]
Hình 3.11 Tương quan tín hiệu các eNB tại vị trí UE nhận được
Do kết quả tương quan nhận được khi trang bị cho người dùng, các hyperbol tương ứng được vẽ để xác định vị trí hiện tại của người dùng di động như trong Hình 3.12 dưới đây:
61
Hình 3.12 Giao điểm các đường Hybebol tại vị trí UE 3.3.1.4 Áp dụng bộ lọc Kalman
Để theo dõi người dùng di động được phục vụ bởi mạng được mơ hình hóa trước đó, một bộ lọc Kalman rời rạc được áp dụng cho từng phép đo vị trí. Đó là một thuật tốn xử lý dữ liệu đệ quy tối ưu đưa ra ước tính chính xác về trạng thái thực tế dựa trên các phép đo nhiễu trước đó. [6]
Phương trình chuyển tiếp có thể được viết dưới dạng:
Trong đó:
x(k), y(k) là vị trí tọa độ 2 chiều
là vận tốc UE.
là gia tốc
∆T là thời gian lấy mẫu
Mơ hình đo lường được đưa ra bởi:
Trong đó:
62 Ma trận phép đo là:
Hình 3.13 mơ tả hai bước xử lý của bộ lọc kalman.
Hình 3.13 Hai bước xử lý lọc Kalman
3.4 Mô Phỏng
Sử dụng phần mềm mô phỏng Matlab, đây là phần mềm cung cấp môi trường tính tốn số và lập trình, do cơng ty MathWorks thiết kế. Matlab cho phép tính tốn số với ma trận, vẽ đồ thị hàm số hay biểu đồ thơng tin, thực hiện thuật tốn, tạo các giao diện người dùng và liên kết với những chương trình máy tính viết trên nhiều ngơn ngữ lập trình khác.
Nội dung mô phỏng sẽ sử dụng công cụ LTE toolbox được tích hợp trong phần mềm Matlab, đây là cơng cụ thể hiện đầy đủ các mơi trường truyền sóng, các mơ hình suy hao, thơng số thiết bị, thành phần mạng 4G-LTE thực tế được tính tốn phân tích trong mơi trường mơ phỏng.
3.4.1 Kết quả mô phỏng
- Khởi tạo môi trường 90 eNodeB:
Một tập hợp eNodeB (array cell) gồm các cấu hình eNodeB enb được tạo, với số lượng 90 eNodeB. Các cấu hình được lấy từ Kênh đo lường tham chiếu (RMC) R.5 sử dụng lteRMCDL. R.5 mô tả truyền dẫn Kênh chia sẻ đường xuống (PDSCH) băng thông 3 MHz sử dụng điều chế 64-QAM. Đối với mỗi eNodeB, cấu hình được cập nhật để làm cho NCellID nhận dạng tế bào là duy nhất và khởi tạo các thông số PRS NPRSRB, IPRS và PRSPeriod. Vị trí các eNodeB được sắp xếp như Hình 3.14.
63
Hình 3.14 Khởi tạo 90 eNodeB
- Kết quả mơ phỏng OTDOA ước lượng vị trí UE:
Khởi tạo quỹ đạo chuyển động của UE di chuyển theo đường cong như Hình 3.15, tiến hành mơ phỏng vị trí đo được theo phương pháp OTDOA ta thu được kết quả là các vị trí hình thoi.
64
Kết quả mơ phỏng cho thấy các vị trí định vị bằng phương pháp OTDOA có độ sai lệch nhất định so với quỹ đạo chính xác của UE trong thực tế, do điều kiện mơi trường truyền sóng vị trí UE có thể khơng thu được tín hiệu của các Enodeb lân cận (do suy hao truyền sóng, mơi trường vật cản, tín hiệu đa đường, pha đinh, hiệu ứng dopple…) dẫn đến việc định vị khơng chính xác vị trí UE hoặc khơng đủ tham số để định vị vị trí.
- Kết hợp OTDOA và Kalman Filter: [5]
Hình 3.16 Vị trí chính xác, vị trí ước lượng OTDOA, và Kalman Filter
Mô phỏng quỹ đạo thực của UE là đường liền màu đen; Đường liền đánh dấu sao màu xanh là quỹ đạo UE đo lường bằng phương pháp OTDOA; Đường liền màu hồng đánh dấu tròn là quỹ đạo UE khi đo lường bằng phương pháp OTDOA kết hợp bộ lọc Kalman.
- Có thể nhận thấy quỹ đạo đo của phương pháp OTDOA ở phần mô phỏng này tương đối gần với quỹ đạo thực tế của UE (do điều kiện mơi trường truyền sóng tốt).
- Đối với quỹ đạo UE kết hợp phương pháp OTDOA và bộ lọc Kalman: tại các vị trí ban đầu do tính chất hồi quy của bộ lọc Kalman khi dữ liệu đầu vào chưa được chuẩn hóa sẽ dẫn tới sai lệch vị trí UE tương đối lớn (các điểm tọa độ 5,6km x 3,4km; 5,6km x 1,0km..), càng về sau quá trình hồi quy tối ưu và đưa ra kết quả độ chính xác dự đoán cao hơn và sát với quỹ đạo thực tế của UE.
65
Hình 3.17 Vận tốc thực tế và vận tốc ước lượng
Tương tự với ước lượng vận tốc, do tính chất hồi quy của bộ lọc Kalman vận tốc ước tính ban đầu bị sai lệch nhiều so với vận tốc thực tế, càng về sau vận tốc ước lượng có độ chính xác sát với vận tốc thực tế.
3.4.2 Đánh giá, nhận xét
- Tại các vị trí ban đầu của UE bộ lọc Kalman có độ chính xác ước lượng thấp, sau đó tăng dần độ chính xác vị trí và vận tốc của UE (do tính chất hồi quy của bộ lọc, càng nhiều điểm quan sát độ chính xác sẽ tăng lên) Hình 3.16, Hình 3.17.
- Từ kết quả mơ phỏng trên có thể nhận thấy việc áp dụng bộ lọc Kalman làm tăng cường khả năng định vị vị trí OTDOA trong các trường hợp đi vào vị trí trong nhà hoặc đường hầm khơng thu được tín hiệu PRS (tín hiệu tham chiếu định vị mạng 4G) và tín hiệu GPS.
3.4. Kết luận chương 3
Các điều kiện mơi trường thu phát sóng trong bài mơ phỏng sử dụng các trường hợp ngẫu nhiên, kết quả cho thấy vị trí thuê bao được ước lượng một cách chính xác khi áp dụng phương pháp định vị OTDOA và tích hợp bộ lọc Kalman. Mô phỏng trong luận văn được phát triển theo các điều kiện tiêu tiêu chuẩn 3GPP cho định vị OTDOA, đã thể hiện tốt trong việc theo dõi vị trí và vận tốc của UE. Phương pháp này sẽ được cải tiến tốt hơn và áp dụng trong các môi trường trong nhà kết hợp với GPS để tạo ra giải pháp tính tốn vị trí tối ưu.
66
KẾT LUẬN
Luận văn đã đưa ra cái nhìn tổng quan về lịch sử phát triển các mạng thông tin di động, kiến trúc, đặc điểm kỹ thuật mạng 4G-LTE và các phương pháp định vị trong mạng 4G-LTE, đi sâu vào nghiên cứu phương pháp định vị OTDOA kết hợp bộ lọc Kalman để nâng cao độ chính xác của vị trí thuê bao di động di chuyển trong mạng.
Qua kết quả nghiên cứu, có thể thấy phương pháp định vị OTDOA kết hợp bộ lọc Kalman có ưu điểm độ chính xác định vị cao, đảm bảo định vị các phương tiện di chuyển, các khu vực khơng có tín hiệu GPS, có khả năng ứng dụng thực tế vào mạng di động 4G-LTE cũng như mạng 5G trong thời gian tới.
Trong lĩnh vực An ninh – Quốc phòng (ANQP), việc định vị và giám sát các thiết bị di động có vai trị quan trọng. Đặc biệt vấn đề định vị và giám sát, quản lý đối tượng là các thiết bị nghiệp vụ, các trinh sát sử dụng thông tin di động trong một số tình huống, điều kiện đặc thù như chiến đấu, cứu hộ trong thảm hoạ, phịng chống khủng bố..v.v. có ý nghĩa vơ cùng quan trọng. Việc nghiên cứu trong luận văn này nhằm mục đích tiếp tục phát triển các ứng dụng để nâng cao khả năng sử dụng thiết bị nghiệp vụ, tăng cường năng lực chiến đấu cho lực lượng ANQP.
Trong thời gian tới, hướng nghiên cứu là tiếp tục nghiên cứu ứng dụng trên mạng 5G cũng như mở rộng nghiên cứu kết hợp các phương pháp định vị khác.
67
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Việt:
[1]. Lê Danh Cường (2018), Phát triển phương pháp định vị và giám sát thuê bao GSM đặc thù qua giao diện vô tuyến, Luận án tiến sĩ, Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn thơng.
[2]. Nguyễn Phạm Anh Dũng (2008), Lộ trình phát triển thơng tin di động 3G lên 4G, Nhà xuất bản Thông tin và truyền thông, Hà Nội.
[3]. Nguyễn Văn Dư (2010), Nghiên cứu giải pháp định vị thuê bao qua mạng điện thoại di động khơng có GPS và thiết bị chuyên dụng hỗ trợ phục vụ công tác nghiệp vụ Công an, Đề tài cấp Bộ Cơng an.
[4]. Phạm Huy Bình (2012), Nghiên cứu kỹ thuật định vị di động ứng dụng trên mạng 3G Mobifone, Luận văn Thạc sĩ chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử (60.52.70), Học viện Cơng nghệ Bưu chính Viễn thơng.
Tài liệu tiếng Anh:
[5] I. EL MOURABIT, A. BADRI, A. SAHEL, A. BAGHDAD “LTE Mobile positioning
and tracking simulator using Kalman Filter” [IEEE 2016 International Conference on
Wireless Networks and Mobile Communications (WINCOM) - Fez, Morocco (20) [doi 10.1109_WINCOM.2016.7777215].
[6] Greg Welch, Gary Bishop (2006); “An introduction to the Kalman filter”; UNC. [7] Sven Fischer (2014); “Observed Time Difference of Arrival (OTDOA) Posittioning
in 3GPP LTE”, Qualcomm Technology.
[8] Mathworks: Propagation Channel Models http://www.mathworks.com/help/lte /ug/propagationchannelmodels.html?searchHighlight=Extended%20Vehicular%20A% 20model%20(EVA).
[9] Trần Vĩnh Phước (2014), GPS hệ thống định vị toàn cầu, tài liệu nghiên cứu, thư viện Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh.
68
PHỤ LỤC I
Code mơ phỏng matlab - Hàm dự đốn vị trí OTDOA
%% Time Difference Of Arrival Positioning Using PRS
% This example shows how to use the Time Difference Of Arrival (TDOA) % positioning approach in conjunction with the Release 9 Positioning
% Reference Signal (PRS) to calculate the position of a User Equipment (UE) % within a network of eNodeBs using the LTE Toolbox(TM).
% In this example, a number of eNodeB transmissions are created and
% combined with different delays and received powers to model the reception % of all the eNodeB waveforms by one UE. The UE performs correlation with % the Positioning Reference Signal (PRS) to establish the delay from each % eNodeB and subsequently the delay difference between all pairs of % eNodeBs. These delay differences are used to compute hyperbolas of % constant delay difference, which are plotted relative to known eNodeB % positions and intersect at the position of the UE.