Track mobile devices in a cellular mobile communications system
<p>Este artículo trata sobre el uso de algoritmos estadísticos en la estimación de señales de una red celular y su aplicación al posicionamiento y seguimiento de dispositivos móvil, con la finalidad de conseguir que la red esté en capacidad de proporcionar servicios basados en localización que...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad San Francisco de Quito USFQ
2009-04-01
|
| Series: | ACI Avances en Ciencias e Ingenierías |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revistas.usfq.edu.ec/index.php/avances/article/view/6 |
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|---|---|
| author | Santiago Silva René P. Játiva E. |
| author_facet | Santiago Silva René P. Játiva E. |
| author_sort | Santiago Silva |
| collection | DOAJ |
| description | <p>Este artículo trata sobre el uso de algoritmos estadísticos en la estimación de señales de una red celular y su aplicación al posicionamiento y seguimiento de dispositivos móvil, con la finalidad de conseguir que la red esté en capacidad de proporcionar servicios basados en localización que podrían ser explotados conforme a las necesidades de los usuarios del sistema.</p><p>Se introducen brevemente dos técnicas de posicionamiento homogéneas: la primera basada en la estimación de los instantes de llegada de la señal (TOA), y la otra en la observación de la diferencia de instantes de llegada (TDOA); y se utilizan ciertos estadísticos desarrollados para estimar la varianza del error de posicionamiento al aplicar estas metodologías, para simular un entorno realista en el cual se disponen de mediciones de posición de suscriptores móviles. Estas mediciones contienen errores asociados a las limitaciones inherentes de la aplicación de estas metodologías sobre canales móviles, en este caso especialmente a sesgos introducidos por la presencia de propagación multitrayecto. A partir de estas medidas y de las ecuaciones de estado que definen el movimiento del dispositivo, y mediante la aplicación del Filtro de Kalman, se refina la estimación de posición. En efecto, el Filtro de Kalman minimiza el ruido de medida, a partir de su estadística y del comportamiento de los datos; es un filtro adaptativo cuyo uso permite conseguir una mejor aproximación de los resultados, y por consiguiente una mayor flexibilidad en los servicios basados en localización (LBS) que potencialmente podrían derivarse de su incorporación al esquema de localización.</p><p>El esquema desarrollado en esta propuesta se ha integrado para su visualización en un programa de mapas en tiempo real, GoogleEarth, que ocupa el puesto de servidor geográfico en este proyecto. En este artículo, se realiza la evaluación de las dos técnicas de posicionamiento ya mencionadas: TOA y TDOA, y del seguimiento de suscriptor móvil a través del uso del filtro de Kalman, en operación integrada, y no incluye los procesos de gestión y cálculo requeridos en una red celular para llevar a cabo la localización.</p> |
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| publishDate | 2009-04-01 |
| publisher | Universidad San Francisco de Quito USFQ |
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