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JP-2026514983-A - 測位モデルのトレーニング方法及び装置、測位用の方法及び装置

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Abstract

本願は、測位モデルのトレーニング方法、測位用の方法、測位モデルのトレーニング装置、及び測位用の装置を提供する。測位モデルのトレーニング方法は、第１チャネルインパルス応答ＣＩＲを取得するステップであって、前記第１ＣＩＲは、第１基準点の基準信号の測定に基づいて得られるステップと、前記第１ＣＩＲと前記第１位置タグを統合して、第１タグデータを形成するステップと、前記第１タグデータに基づいて、前記測位モデルをトレーニングするステップとを含み、前記基準信号は、測位に用いられ、前記基準信号は、第１通信機器を含む１つ又は複数の通信機器によって送信又は受信される。５Ｇ通信システムでは、基準信号のＣＩＲは、収集されやすい。従って、大量のＣＩＲデータを取得することができる。大量のＣＩＲデータに基づいて、トレーニングしてより正確な測位モデルを得ることができる。すなわち、該測位モデルを使用して測位すると、得られた測位結果の精度は、大幅に向上する。

Inventors

  • ▲趙▼ ▲錚▼
  • ▲呂▼ 玲
  • ▲楊▼ 中志

Assignees

  • 上▲海▼移▲遠▼通信技▲術▼股▲分▼有限公司

Dates

Publication Date
20260513
Application Date
20230426

Claims (20)

  1. 測位モデルのトレーニング方法であって、 第１チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）を取得するステップであって、前記第１ＣＩＲは、第１基準点の基準信号の測定に基づいて得られる、ステップと、 前記第１ＣＩＲと第１位置タグを統合して、第１タグデータを形成するステップと、 前記第１タグデータに基づいて、前記測位モデルをトレーニングするステップと、 を含み、 前記基準信号は、測位に用いられ、前記基準信号は、第１通信機器を含む１つ又は複数の通信機器によって送信又は受信される、ことを特徴とする測位モデルのトレーニング方法。
  2. 前記第１位置タグは、 前記第１基準点と第１通信機器との間の見通しタイプ、及び、 前記第１基準点が所在する位置座標という情報の１つ又は複数 を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記見通しタイプは、 前記第１基準点と前記第１通信機器との間の距離、及び、 前記基準信号が前記第１通信機器に到着する最初の到着時間という情報の１つ又は複数に基づいて決定される、 ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. を満たす場合に、前記見通しタイプは、見通し（ＬＯＳ）であり、及び／又は を満たす場合に、前記見通しタイプは、見通し外（ＮＬＯＳ）であり、 ｃは光速、 は前記最初の到着時間、 は第１閾値、 は第２閾値、 は前記第１基準点から前記第１通信機器までの距離、ｂは前記第１基準点の識別子、ａは前記第１通信機器の識別子である、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
  5. 前記第１閾値 は、 を満たし、及び／又は前記第２閾値 は、 を満たし、ｔ ｓ は、前記基準信号のサンプリングインターバルである、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
  6. 前記第１ＣＩＲは、行列 で表され、Ｎは前記第１ＣＩＲに対応するサンプリングポイントの数、Ｒは実数部、Ｉは虚数部を表し、ｂは前記第１基準点の識別子、ａは前記第１通信機器の識別子である、ことを特徴とする請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記第１ＣＩＲに対して切り捨て処理を行い、行列 で表される処理済みの第１ＣＩＲを得るステップをさらに含み、 Ｍは、Ｎ未満の値である、ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
  8. 前記行列 に対して行と列の変換を行って、ＣＩＲ画像を得るステップをさらに含み、 前記ＣＩＲ画像は、行列 で表され、ｕは前記処理済みの第１ＣＩＲに対応するサンプリングポイントの数、２ｕ×ｖ＋１はデータセットのポイント数を表す、ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
  9. 前記測位モデルは、畳み込みニューラルネットワークＣＮＮモデル及び／又はＫ最近傍ＫＮＮモデルを含む、ことを特徴とする請求項１～８のいずれか一項に記載の方法。
  10. 測位用の方法であって、 第１チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）を取得するステップであって、前記第１ＣＩＲは、テストポイントの基準信号の測定に基づいて得られるステップと、 前記第１ＣＩＲを測位モデルに入力して、第１位置情報を得るステップと、 を含み、 前記基準信号は、測位に用いられ、前記基準信号は、第１通信機器を含む１つ又は複数の通信機器によって送信又は受信される、ことを特徴とする測位用の方法。
  11. 前記第１位置情報は、 前記テストポイントと第１通信機器との間の見通しタイプ、及び、 前記テストポイントと第１基準点との対応する位置の類似確率という情報の１つ又は複数 を含む、ことを特徴とする請求項１０に記載の方法。
  12. 前記テストポイントは第１エリアに位置し、前記第１エリアは、前記第１基準点を含んだ複数の基準点を含み、前記テストポイントの位置座標は、前記テストポイントと前記複数の基準点との対応する類似確率、及び前記複数の基準点の位置座標という情報に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
  13. 前記テストポイントの位置座標Ｌは、 を満たし、Ωは類似確率が高い最初のＫ個の基準点のセット、(ｘ ｋ ，ｙ ｋ )はｋ番目の基準点の座標、ｐ ｋ は前記テストポイントとｋ番目の基準点との対応する位置の類似確率である、ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
  14. 前記第１ＣＩＲは、行列 で表され、Ｎは前記第１ＣＩＲに対応するサンプリングポイントの数、Ｒは実数部、Ｉは虚数部を表し、ｂは前記テストポイントの識別子、ａは前記第１通信機器の識別子である、ことを特徴とする請求項１０～１３のいずれか一項に記載の方法。
  15. 前記第１ＣＩＲに対して切り捨て処理を行い、行列 で表される処理済みの第１ＣＩＲを得るステップをさらに含み、 Ｍは、Ｎ未満の値である、ことを特徴とする請求項１４に記載の方法。
  16. 前記行列 に対して行と列の変換を行って、ＣＩＲ画像を得るステップをさらに含み、 前記ＣＩＲ画像は、行列 で表され、ｕは前記処理済みの第１ＣＩＲに対応するサンプリングポイントの数、２ｕ×ｖ＋１はデータセットのポイント数を表す、ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
  17. 前記測位モデルは、畳み込みニューラルネットワークＣＮＮモデル及び／又はＫ最近傍ＫＮＮモデルを含む、ことを特徴とする請求項１０～１６のいずれか一項に記載の方法。
  18. 測位モデルのトレーニング装置であって、 第１チャネルインパルス応答（ＣＩＲ）を取得するための第１取得ユニットであって、前記第１ＣＩＲは、第１基準点の基準信号の測定に基づいて得られる、第１取得ユニットと、 前記第１ＣＩＲと第１位置タグを統合して、第１タグデータを形成するための統合ユニットと、 前記第１タグデータに基づいて、前記測位モデルをトレーニングするためのトレーニングユニットと、 を含み、 前記基準信号は、測位に用いられ、前記基準信号は、第１通信機器を含む１つ又は複数の通信機器によって送信又は受信される、ことを特徴とする測位モデルのトレーニング装置。
  19. 前記第１位置タグは、 前記第１基準点と第１通信機器との間の見通しタイプ、及び、 前記第１基準点が所在する位置座標という情報の１つ又は複数 を含む、ことを特徴とする請求項１８に記載の装置。
  20. 前記見通しタイプは、 前記第１基準点と前記第１通信機器との間の距離、及び、 前記基準信号が前記第１通信機器に到着する最初の到着時間という情報の１つ又は複数 に基づいて決定される、ことを特徴とする請求項１９に記載の装置。

Description

本願は、通信の技術分野に関し、より具体的には、測位モデルのトレーニング方法、測位用の方法、測位モデルのトレーニング装置、及び測位用の装置に関する。 通信技術の発展に伴い、５Ｇネットワーク機器が大量に配備されており、５Ｇ－Ａ時代が到来しており、多くの環境下では、端末機器は、いずれも５Ｇネットワークに容易にアクセスすることができる。通信システムにおけるより正確な測位を実現する方法は、早急に解決すべき課題である。 本願の実施例で適用される無線通信システムの模式図である。本願の実施例で適用されるシナリオの例を示す図である。本願の実施例に係る測位モデルのトレーニング方法の模式的なフローチャートである。本願の実施例に係る測位用の方法の模式的なフローチャートである。本願の実施例１に係る方法の模式的なフローチャートである。本願の実施例２に係る方法の模式的なフローチャートである。本願の実施例に係る測位モデルのトレーニング装置の模式的な構造図である。本願の実施例に係る測位用の装置の模式的な構造図である。本願の実施例に係る通信用の装置の模式的な構造図である。 以下では図面を参照しながら、本願における技術的解決手段を説明する。 通信システム 図１は、本願の実施例で適用される無線通信システム１００である。該無線通信システム１００は、ネットワーク機器１１０と、端末機器１２０と、を含んでもよい。ネットワーク機器１１０は、端末機器１２０と通信する機器であってもよい。ネットワーク機器１１０は、特定の地理的なエリアに通信カバレッジを提供でき、該カバレッジエリア内に位置する端末機器１２０と通信できる。 図１は、１つのネットワーク機器と２つの端末を例示的に示しており、選択可能に、該無線通信システム１００は、複数のネットワーク機器を含んでもよく、各ネットワーク機器のカバレッジ範囲内には、ほかの数の端末機器が含まれてもよく、本願の実施例では、これを限定しない。 選択可能に、該無線通信システム１００は、ネットワークコントローラ、モビリティ管理エンティティなどのほかのネットワークエンティティをさらに含んでもよく、本願の実施例では、これを限定しない。 理解できる点として、本願の実施例の技術的解決手段は、例えば、第５世代（５ｔｈ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ、５Ｇ）システム又は新無線（ｎｅｗ ｒａｄｉｏ、ＮＲ）、ロングタームエボリューション（ｌｏｎｇ ｔｅｒｍ ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ、ＬＴＥ）システム、ＬＴＥ周波数分割複信（ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｄｕｐｌｅｘ、ＦＤＤ）システム、ＬＴＥ時分割複信（ｔｉｍｅ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｄｕｐｌｅｘ、ＴＤＤ）などの様々な通信システムに適用できる。本願に係る技術的解決手段は、例えば、第６世代移動通信システムや衛星通信システムなどの将来の通信システムにも適用できる。 本願の実施例における端末機器は、ユーザー機器（ｕｓｅｒ ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ、ＵＥ）、アクセス端末、ユーザーユニット、ユーザーステーション、移動局、モバイルステーション（ｍｏｂｉｌｅ ｓｔａｔｉｏｎ、ＭＳ）、移動端末（ｍｏｂｉｌｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ、ＭＴ）、遠隔局、遠隔端末、移動機器、ユーザー端末、端末、無線通信機器、ユーザーエージェント又はユーザー装置などとも呼ばれてもよい。本願の実施例における端末機器は、ユーザーに音声及び／又はデータの接続性を提供する機器を指してもよく、人、物や機器を接続することに使用でき、例えば、無線接続機能を有する手持ち式機器、車載機器などが挙げられる。本願の実施例における端末機器は、携帯電話（ｍｏｂｉｌｅ ｐｈｏｎｅ）、タブレットＰＣ（Ｐａｄ）、ノートパソコン、パームトップパソコン、モバイルインターネット機器（ｍｏｂｉｌｅ ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｄｅｖｉｃｅ、ＭＩＤ）、ウェアラブル機器、仮想現実（ｖｉｒｔｕａｌ ｒｅａｌｉｔｙ、ＶＲ）機器、拡張現実（ａｕｇｍｅｎｔｅｄ ｒｅａｌｉｔｙ、ＡＲ）機器、産業制御（ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ）における無線端末、自動運転（ｓｅｌｆ ｄｒｉｖｉｎｇ）における無線端末、遠隔手術（ｒｅｍｏｔｅ ｍｅｄｉｃａｌ ｓｕｒｇｅｒｙ）における無線端末、スマートグリッド（ｓｍａｒｔ ｇｒｉｄ）における無線端末、運輸安全（ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｓａｆｅｔｙ）における無線端末、スマートシティ（ｓｍａｒｔ ｃｉｔｙ）における無線端末、スマートホーム（ｓｍａｒｔ ｈｏｍｅ）における無線端末などであってもよい。選択可能に、ＵＥは、基地局として機能することに使用できる。例えば、ＵＥは、スケジューリングエンティティとして機能でき、車車間／路車間（ｖｅｈｉｃｌｅ－ｔｏ－ｅｖｅｒｙｔｈｉｎｇ、Ｖ２Ｘ）、マシン間（ｍａｃｈｉｎｅ－ｔｏ－ｍａｃｈｉｎｅ、Ｍ２Ｍ）などにおけるＵＥ間でサイドリンク信号を提供する。例えば、セルラーフォンと自動車はサイドリンク信号を利用して互いに通信する。セルラーフォンとスマートホーム機器間の通信は、基地局を介して通信信号を中継する必要がない。 本願の実施例におけるネットワーク機器は、端末機器と通信するための機器であってもよく、ネットワーク機器はアクセスネットワーク機器を含んでもよく、アクセスネットワーク機器又は無線アクセスネットワーク機器又は基地局などとも呼ばれてもよい。本願の実施例におけるアクセスネットワーク機器は、端末機器を無線ネットワークにアクセスする無線アクセスネットワーク（ｒａｄｉｏ ａｃｃｅｓｓ ｎｅｔｗｏｒｋ、ＲＡＮ）ノード（又は機器）を指してもよい。アクセスネットワーク機器は、例えば、ノードＢ（ＮｏｄｅＢ）、進化型基地局（ｅｖｏｌｖｅｄ ＮｏｄｅＢ、ｅＮＢ）、次世代基地局（ｎｅｘｔ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ＮｏｄｅＢ、ｇＮＢ）、中継局、アクセスポイント、伝送ポイント（ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ ａｎｄ ｒｅｃｅｉｖｉｎｇ ｐｏｉｎｔ、ＴＲＰ）、送信ポイント（ｔｒａｎｓｍｉｔｔｉｎｇ ｐｏｉｎｔ、ＴＰ）、主基地局（ｍａｓｔｅｒ ｅＮＢ，ＭｅＮＢ）、従基地局（ｓｅｃｏｎｄａｒｙ ｅＮＢ，ＳｅＮＢ）、マルチスタンダード無線（ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｎｄａｒｄ ｒａｄｉｏ、ＭＳＲ）ノード、家庭用基地局、ネットワークコントローラ、アクセスノード、無線ノード、アクセスポイント（ａｃｃｅｓｓ ｐｏｉｎｔ、ＡＰ）、伝送ノード、送受信ノード、ベースバンドユニット（ｂａｓｅ ｂａｎｄ ｕｎｉｔ、ＢＢＵ）、リモートラジオユニット（ｒｅｍｏｔｅ ｒａｄｉｏ ｕｎｉｔ、ＲＲＵ）、アクティブアンテナユニット（ａｃｔｉｖｅ ａｎｔｅｎｎａ ｕｎｉｔ、ＡＡＵ）、リモートラジオヘッド（ｒｅｍｏｔｅ ｒａｄｉｏ ｈｅａｄ、ＲＲＨ）、中央ユニット（ｃｅｎｔｒａｌ ｕｎｉｔ、ＣＵ）、分散ユニット（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｕｎｉｔ、ＤＵ）、及び測位ノードなどの様々な名称を広義にカバーするか、又はそれらの名称と置き換えられてもよい。基地局は、マクロ基地局、マイクロ基地局、リレーノード、ドナーノード又は類似のもの、又はそれらの組み合わせであってもよい。基地局はさらに、前述した機器又は装置内に設置された通信モジュール、モデム又はチップを指してもよい。基地局はさらに、モバイルスイッチングセンター及びＤ２Ｄ、Ｖ２Ｘ、マシン間（ｍａｃｈｉｎｅ－ｔｏ－ｍａｃｈｉｎｅ、Ｍ２Ｍ）通信において基地局の機能を担う機器、６Ｇネットワークにおけるネットワーク側機器、将来の通信システムにおいて基地局の機能を担う機器などのであってもよい。基地局は、同じ又は異なるアクセス技術のネットワークをサポートできる。本願の実施例では、アクセスネットワーク機器に採用される具体的な技術及び具体的な機器の形態を限定しない。 基地局は、固定型であってもよいし、移動型であってもよい。例えば、ヘリコプター又は無人航空機は、移動基地局として構成されてもよく、１つ又は複数のセルは該移動基地局の位置に応じて移動できる。ほかの例では、ヘリコプター又は無人航空機は、別の基地局と通信するための機器として構成されておよい。 いくつかのデプロイでは、本願の実施例におけるネットワーク機器とは、ＣＵ又はＤＵを指すか、又は、ネットワーク機器は、ＣＵ及びＤＵを含んでもよい。ｇＮＢは、ＡＡＵをさらに含んでもよい。 ネットワーク機器と端末機器は、屋内又は屋外、手持ち又は車載を含めて陸上に配置されてもよく、水上に配置されてもよく、空中の飛行機、気球及び衛星に配置されてもよい。本願の実施例では、ネットワーク機器と端末機器が位置するシナリオを限定しない。 無線通信システムに係る通信機器は、アクセスネットワーク機器及び端末機器だけでなく、コアネットワーク機器を含んでいてもよい。コアネットワーク機器はネットワーク機器であってもよい。 本願の実施例におけるコアネットワーク機器はユーザーのシグナリング及びデータに対して処理及び転送を行う機器を含んでもよい。例えば、コアネットワーク機器はコアアクセスおよびモビリティ管理機能（ｃｏｒｅ ａｃｃｅｓｓ ａｎｄ ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ、ＡＭＦ）、セッション管理機能（ｓｅｓｓｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ 、ＳＭＦ）及びユーザープレーンゲートウェイ、測位サーバ等のコアネットワーク機器を含んでもよい。ユーザープレーンゲートウェイは、ユーザープレーンデータに対してモビリティ管理、ルーティング、転送を行う等の機能を有するサーバであってもよく、一般的にはネットワーク側に位置し、例えばサービングゲートウェイ（ｓｅｒｖｉｎｇ ｇａｔｅｗａｙ、ＳＧＷ）又はパケットデータネットワークゲートウェイ（ｐａｃｋｅｔ ｄａｔａ ｎｅｔｗｏｒｋ ｇａｔｅｗａｙ、ＰＧＷ）又はユーザープレーンネットワークエレメント機能エンティティ（ｕｓｅｒ ｐｌａｎｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ、ＵＰＦ）等である。ＡＭＦ及びＳＭＦは、ＬＴＥシステムにおけるモビリティ管理エンティティ（ｍｏｂｉｌｉｔｙ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｅｎｔｉｔｙ、ＭＭＥ）に相当し得る。ＡＭＦは主にアクセスを担当し、ＳＭＦは主にセッション管理を担当する。当然のことながら、コアネットワークに他のネットワーク要素が含まれてもよく、ここでは一々列挙しない。 測位サーバは測位機能を有し、本願の実施例に係る測位サーバは測位管理機能（ｌｏｃａｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ 、ＬＭＦ）又は測位管理コンポーネント（ｌｏｃａｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ、ＬＭＣ）を含んでもよく、又はネットワーク機器に位置するローカル測位管理機能（ｌｏｃａｌ ｌｏｃａｔｉｏｎ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｆｕｎｃｔｉｏｎ、ＬＬＭＦ）であってもよく、本願の実施例はこれを限定しない。いくつかの実施例では、測位サーバは測位管理機器と呼ばれてもよい。 理解できる点として、本願における通信機器のすべて又は一部の機能は、ハードウェアで実行されるソフトウェアの機能によって実現されるか、又はプラットフォーム（例えば、クラウドプラットフォーム）でインスタンス化された仮想化機能によって実現されてもよい。 測位技術 通信システムにおいて、位置に基づくサービス（ナビゲーション測位等）は、広く注目を集めている。無線測位システムでは、信号特徴を空間位置にマッピングすることで、移動端末機器の位置を推定することができる。測位用の方法は、例えば、測距、角度、近接性、及び指紋等の１つ又は複数に基づく。以下、それぞれ説明する。 測距に基づく測位では、端末機器から少なくとも３つのネットワーク機器までの距離に基づいて幾何学的立体（円又は双曲線等）を構築することができる。さらに、幾何学的立体の間の交点を計算することにより、測位