Localização em ambiente interno usando a rede celular
dc.contributor.advisor1 | Rocha, Flávio Geraldo Coelho | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5583470206347446 | |
dc.contributor.referee1 | Rocha, Flávio Geraldo Coelho | |
dc.contributor.referee2 | Vieira, Robson Domingos | |
dc.contributor.referee3 | Silva, Hugo Vinícius Leão e | |
dc.contributor.referee4 | Lemos, Rodrigo Pinto | |
dc.contributor.referee5 | Vieira, Flávio Henrique Teles | |
dc.creator | Conceição, Paulo Francisco da | |
dc.creator.Lattes | https://lattes.cnpq.br/2431966964771380 | |
dc.date.accessioned | 2024-10-01T13:27:29Z | |
dc.date.available | 2024-10-01T13:27:29Z | |
dc.date.issued | 2024-07-15 | |
dc.description.abstract | In this work, we propose an approach for Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) of the Mobile Station (MS) and scatterers (SCs) in indoor environments using the cellular network. The approach, named IndoorLoc, employs a Single bounce scattering model and treats signals as rays, representing each radio frequency signal originating from multiple paths in an indoor environment where reflections occur at SCs. The estimation of the MS and SCs positions involves three main stages: (1) channel modeling, employing millimeter waves (mmWave) and a massive number of antennas (massive MIMO - mMIMO) arranged in a rectangular array; (2) parameter estimation, using an adaptive method based on Compressed Sensing (CS), the Distributed Compressed Sensing Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit (DCS-SOMP); and (3) localization of the MS and SCs, applying geometric methods to detect Line of Sight (LoS) and Non-Line of Sight (NLoS) conditions and specific algorithms for each of these conditions. For IndoorLoc, two geometric methods are proposed: one for LoS conditions, which uses Time of Arrival (ToA) and Angle of Departure (AoD) parameters to determine the direction of propagation and the distance between the BS and the MS, and another for NLoS conditions, which uses ToA, AoD, and Angle of Arrival (AoA) to determine intersection points of the trajectories. This intersection point serves as the initial estimate of the MS localization and acts as an input for further refinement using a Gauss-Newton-based estimator, which minimizes the localization error using a nonlinear model derived from the ToA, AoD, and AoA parameters. The performance of the localization algorithms is evaluated through comparisons of the Root Mean Square Error (RMSE) values with existing methods in the literature. Additionally, simulations were conducted in an indoor environment configured according to the specifications of the 3rd Generation Partnership Project (3GPP). The results demonstrate that the accuracy of IndoorLoc meets the standards of the Federal Communications Commission (FCC) and 3GPP. | eng |
dc.description.resumo | Neste trabalho, propõe-se uma abordagem para localização e mapeamento simultâneos (do inglês, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)) da Estação Móvel (do inglês, Mobile Station (MS)) e dos pontos espalhadores (do inglês, scatterers (SCs)) em ambientes internos usando a rede celular. A abordagem, denominada IndoorLoc, modela os sinais de radiofrequência como raios que se propagam por múltiplos percursos. Para cada percurso sem linha de visada (do inglês, Non Line of Sight (NLoS)), assume-se o modelo de propagação de salto único (do inglês, Single bounce scattering model) com reflexão em um SC. A estimação da posição da MS e dos SCs envolve três estágios principais: (1) modelagem do canal, empregando ondas milimétricas (do inglês, millimeter Wave (mmWave)) e número massivo de antenas (do inglês, massive MIMO (mMIMO)); (2) estimação dos parâmetros, utilizando um método adaptativo baseado em Sensoriamento Compressivo (do inglês, Compressed Sensing (CS)), o Distributed Compressed Sensing Simultaneous Orthogonal Matching Pursuit (DCS-SOMP). O método proposto calcula adaptativamente os componentes da matriz de detecção, proporcionando estimativas precisas com um número reduzido de candidatos; e (3) localização da MS e dos SCs usando métodos geométricos, por meio de algoritmos tanto para detectar condições de linha de visada (do inglês, Line of Sight (LoS)) e NLoS, quanto para fazer a localização para cada uma dessa condições de propagação. Mais especificamente, são propostos dois métodos geométricos para o IndoorLoc: um para condição de LoS, que utiliza os parâmetros de tempo de chegada (do inglês, Time of Arrival (ToA)) e de ângulo de partida (do inglês, Angle of Departure (AoD)) para determinar a direção de propagação e a distância entre a estação base (do inglês, Base Station (BS)) e a MS, e outro para condição de NLoS, que usa ToA, AoD e ângulo de chegada (do inglês, Angle of Arrival (AoA)) para determinar pontos de intersecção das trajetórias. Esse ponto de intersecção é entrada para uma etapa de refinamento baseado no método de Gauss-Newton, que minimiza o erro de localização usando um modelo não linear a partir dos parâmetros ToA, AoD e AoA. O desempenho dos algoritmos de localização é avaliado por meio de comparações com métodos da literatura. Além disso, as simulações foram feitas em um ambiente interno configurado segundo as especificações da 3rd Generation Partnership Project (3GPP). Os resultados demonstram que a acurácia do IndoorLoc atende aos padrões da Federal Communications Commission (FCC) e 3GPP. | |
dc.description.sponsorship | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás | |
dc.identifier.citation | CONCEIÇÃO, P. F. Localização em ambiente interno usando a rede celular. 2024. 144 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2024. | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/13435 | |
dc.language | por | |
dc.publisher | Universidade Federal de Goiás | |
dc.publisher.country | Brasil | |
dc.publisher.department | Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RMG) | |
dc.publisher.initials | UFG | |
dc.publisher.program | Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC) | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | en |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Localização | por |
dc.subject | Rede celular | por |
dc.subject | 5G | por |
dc.subject | DCS-SOMP | por |
dc.subject | ToA | por |
dc.subject | AoD | por |
dc.subject | AoA | por |
dc.subject | Ambiente interno | por |
dc.subject | SLAM | por |
dc.subject | Localization | eng |
dc.subject | Cellular network | eng |
dc.subject | Indoor environment | eng |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | |
dc.title | Localização em ambiente interno usando a rede celular | |
dc.title.alternative | Indoor localization using cellular network | eng |
dc.type | Tese |