1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11
Ім'я файлу: 2019_M_IMI_Smirnov_O_G.doc
Розширення: doc
Розмір: 334кб.
Дата: 18.03.2023
скачати
Пов'язані файли:
+Головна книга10.doc
1552627.docx
5.Гострий пієлонефрит17-18.doc
ІДЗ 4 Дерево рішень.pptx
історія зародження футболу курсова.docx
Питання КР 1 МК 075 практ модуль 2021.docx
Курс_ТПР_3.docx
628846.docx
Лаб1_Білецький.Д.О_442.docx
Чорновий рахунок (_ 66) (62).pdf

2.7Позиціонування Інтернет речей(IoT)


Мільярди взаємопов'язаних пристроїв та датчиків вбудовані в інші пристрої, транспортні засоби та навіть люди які в сукупності становлять широко відомий Інтернет речей (IOT) збирають і обмінюються даними, що використовуються у безлічі додатків. Це вимагає від них, щоб вони знали своє місцезнаходження, яке є викликом у середовищах, які відхиляють GPS, такі як і більшість критих місць, тунелів та міські забудови.

Новий підхід допомагає мережам смарт пристроїв співпрацювати, щоб знайти та повідомити своє місцезнаходження у такому середовищі. Ця «локалізація речей» може бути корисною у ранжуванні додатків, починаючи від автономних транспортних засобів до відстеження майна, від моніторингу ланцюгів поставок до смарт міст та відображення мапи в режимі реального часу. Традиційні методи мережевої локалізації оцінюють одне значення для кожної геопросторової змінної, таких як відстань між двома вузлами. Тому точність різко падає в умовах, де має місце багатошляховість, обмежений огляд неба та інші проблеми сильно погіршують GNSS та бездротові сигнали. Доклад дослідників чотирьох установ окреслює систему для збору інформації про місцезнаходження навіть у таких складних умовах, зливаючи позиційні дані різних видів, а також цифрові мапи.

Новий метод зливає дані з різних зондових вимірювань, таких як радіо, оптичні та інерційні сигнали - і аналізує особливості кожного сигналу - включаючи його потужність, кут прибуття та час польоту. Тут використовується машинне навчання, щоб зважити таку «м'яку інформацію» - дослідники назвіть її так через те, що їхній метод не надає переваги жодному "твердому" числу - для створення розподілу ймовірності відстаней, кутів та інші показників.

Він також використовує контекстну інформацію з цифрових мап, динамічні моделей та профілів вузлів, щоб перевірити, що можливо. Наприклад, два вузли не могли бути відстані 20 метрів, якщо вони обидва знаходяться в районі з максимальним розміром 10 метрів. Щоб зменшити складність та розмір даних, які вони повинні збирати для роботи, новий метод визначає найбільш і найменш корисні аспекти отриманих форм сигналу на основі "аналізу основних компонентів". У симуляціях складних сценаріїв, повних заламувань та відлуння, продуктивність нової системи суттєво перевершила традиційні і послідовно наблизилася до теоретичної границі точності локалізації, в той час як точність традиційних систем різко спадала.

2.8Тестування 5G з позиціонуванням GNSS (редактировать)


На дорогу в с Німеччина змоделювати так, як ми всі ймовірні використовувати послуги 5G позиціонування. Поле випробування, проведене Європейським космічним агентством (ESA), орієнтований на оцінку ефективності високоточних гібридне супутникове / наземне позиціонування для автономного транспортні засоби, безпілотні літальні апарати, розумні міста та Інтернет речей (IoT). Два транспортні засоби протягом тижня їхали навколо Мюнхена і навколишню територію в різних середовищах, від місцевість відкритого неба, що оточує німецький аерокосмічний простір Центр центру DLR в Оберпфаффенхофен до глибокого міста каньйони густого району міста Максверштадт. Коли вони їхали, вони поєднували широкий спектр бортових системи для вимірювання своїх позицій та обміну ними з одним інший, виконуючи поточну дальність руху автомобіля до транспортного засобу для моделювання майбутніх стандартів експлуатації 5G. Бортовий Системи включали в себе багато сузір’я GNSS, що включає в себе локалізована корекція високої точності та довгостроковий 4G Еволюція (LTE) та над широкосмугова (UWB) наземна бездротовий широкосмуговий зв’язок. 5G обіцяє набагато швидший і стабільніший зв’язок на основі більшої пропускної здатності та частоти, відкриття створити новий спектр послуг, багато з яких базуються навколо локалізація, наприклад розумне управління трафіком, актив відстеження та персоналізована доставка безпілотників. З 5G тенденція гібридного позиціонування прискориться.

Будуть мульти-сузір’я GNSS та інерційні датчики застосовуються разом з локалізованими системами корекції. The 5G стільникова мережа надасть додаткові виправлення підвищити точність локалізації GNSS та доповнити її GNSS, коли супутники не видно. Це 5G "нове радіо"Точність позиціонування буде підвищена за допомогою керованої антени як на базовій станції, так і на користувальницькому терміналі.Мігель Мантейга Баутіста, керівник ESA з еволюції ГНССі стратегічний відділ в Управлінні Агентства

Навігація, пояснює: "Для тестів на гібридні позиціонування, ESA та його партнери налагодили співпрацю з Deutsche Телеком для використання своєї мережі 4G в Мюнхені, в тому числі відповідна інформація для позиціонування, і NovAtel, хто забезпечили сучасне обладнання та корекцію GNSS такі послуги, як, наприклад, супутник TerraStar-X. " ESA курирувала цю початкову польову тестову кампанію в рамках її 5G група GNSS, яка координується з європейською Комісія та Європейське агентство з питань ГНСС через Рамкова програма «Горизонт 2020» для досліджень та Інновації в супутниковій навігації. Польова тестова кампанія була здійснена DLR та компанія GMV, за участю інженерів з NovAtel, u-blox та Deutsche Telekom, а також ESA. Польові випробування виконуються в рамках інтеграції GNSS в бездротові мережі 5G або проект GINTO5G.

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

скачати

© Усі права захищені
написати до нас