5G如何实现高精度定位?
众所周知,4G时代涌现出了滴滴打车,共享单车等基于用户地理位置的新应用形态,手机地图导航功能也是极大地方便了我们的交通出行。
随着5G时代到来,物联网和智能化对基于位置的服务提出了更高要求,“5G定位”作为一个新的方向将会对于解决室外到室内的“最后一公里”高精度定位问题发挥更强的赋能和带动作用(据统计人类大约百分之八十的时间在室内活动)。
机场(车站)、商场、医院等人流密集场所,依赖室内高精度定位技术可以提供高效的引导服务和动态分析手段,提升运营效率。
工厂,依赖高精度无线定位进一步摆脱有线的束缚,实现智能仓储、生产过程追踪、自动货物搬运与加工,达到降本增效目的。
写字楼和地下矿井等特殊场所,紧急状态下,依赖高精度无线定位,指挥部门可以精准掌握遇险人员位置,并且实时动态掌控救援力量的分布状况,灵活部署救援工作,达到高效救援目的。
3GPP调研了一些垂直行业对5G定位的精度需求,并且已经将它们汇总在TS 22.261的<附录B:垂直行业的典型用例对定位精度要求>,感兴趣的朋友可下载阅读。
5G针对定位技术到底提出了怎么样的要求呢?
TR 38.855 (NR定位的研究报告)描述了针对R16的要求:
对于监管使用,最低性能要求:
区域内80%的UE的水平定位精度优于50米
区域内80%的UE的垂直定位精度优于5米
端到端延迟少于30秒
对于商业应用,最低性能要求:
区域内80%的UE水平定位精度优于3米(室内)和10米(室外)
区域内80%的UE的垂直定位精度优于3米(室内和室外)
端到端延迟少于1秒
TR 38.857 (NR定位增强的研究报告)中进一步描述了针对R17的要求(截至目前还没有正式完稿),重点是为了支撑工业物联网场景所需的亚米级(即厘米级)精度和延迟要求,高精度定位是与时间敏感网络TSN、超可靠低时延通信并列的支持工业物联网的关键技术。
高通(Qualcomm)稍早前展示过5G室内高精度定位的场景(<30cm):
来源:高通官网
5G究竟是如何实现更高精度的定位的呢?
3GPP面向5G新的网络架构,提出了下图所示的5G定位架构图:
来源:TS 38.305
总体上来看,5G的定位从架构来看与4G相似,通俗来讲就是通过对接收到的无线电波的特征参数进行测量,利用测量到的无线信号数据,采用特定的算法对移动终端所处的地理位置进行估算。
大家如果觉得比较抽象的话可以结合下面这张示意图来进一步理解:
来源:5G Americas
R16引入了一些针对5G的定位方案:DL-TDOA、UL-TDOA、DL-AoD、UL-AOA、Multi-RTT、E-CID (具体参见TS 38.305)【点击这里可下载38.305中文标准】,简要说明如下:
· 下行到达时间差(DL-TDOA)
其原理与4G OTDOA类似,终端测量两个基站发送的下行定位参考信号PRS的到达时间差RSTD,上报位置服务器,位置服务器根据多个下行参考信号时间差,从而获得终端位置估计。
· 上行到达时间差(UL-TDOA)
原理与DL-TDOA类似,但这是基于上行信号的定位技术,基站测量上行相对到达时间差UL RTOA(利用增强的探测参考信号SRS),上报位置服务器,位置服务器判断终端的位置。
· 下行离开角度(DL-AoD)
终端测量并上报下行参考信号波束的接收功率(即每个基站的波束的DL RSRP),根据发送波束方向来估计终端的位置角度,根据多个基站估计值,位置服务器解方程组,从而获得终端位置。
· 上行到达角度(UL-AoA)
原理与DL-AoD类似,但这是基于上行信号的定位技术,多个基站测量终端上行信号的到达角度,上报位置服务器,根据多个基站测量的到达角度,位置服务器解方程组,从而获得终端位置。
· 多站往返时间 (Multi-RTT)
终端与至少三个基站互发参考信号,测量 Rx-Tx 时间差以得到 RTT,三个圆的交点即为终端位置,Rx-Tx信息汇总到位置服务器,从而获得终端位置估计。
· 增强小区ID (E-CID)
基站与终端互发参考信号测量 Rx-Tx 时间差以得到RTT,确定终端所在的圆,结合DL-AoD或UL-AoA 得到角度信息,它与圆的交点即为终端位置。这种定位方法的一个显著的优点:仅靠单站即可完成定位,不受基站之间同步精度的影响。
总的来说,5G相对于4G在定位技术方面具备一些天然的优势,比如大带宽(时间分辨率高)以及采用Massive MIMO大规模天线技术,具有更高分辨率的波束,可以实现更高精度的测距和测角,上述定位方法既可以单独使用,也可以结合使用,以此来满足室外和室内不同场景的精度需求。
机遇和挑战
笔者认为,端到端的5G定位产品和服务的落地需要电信运营商,系统供应商和终端/模组/芯片供应商的通力协作,共建产业生态来提升产品和服务的成熟度,来满足多样化应用的需求,改善定位服务的体验,发展新的定位服务业务模式。
当然了,我们同时也会面临一些挑战,比如:
· 5G定位需要综合考虑建网成本,芯片、模组、终端以及后期维护的成本,建设初期的成本可能会高于传统的室内定位技术(比如Bluetooth、Wi-Fi、UWB等),后续推广可能需要充分利用5G产业链的规模成本和性能优势。
· 5G定位在实际部署中存在诸多因素可能影响定位精度(比如带宽、信噪比、站间的同步误差等),可能还需要借助AI与创新的定位模型算法来进一步提升室内定位的精度和服务的体验。
· 当前物联网领域碎片化比较严重,能够实现室内定位的技术众多,不同技术各具优势但同时也各有局限性,实际部署的时候需要考虑选择不同的定位技术满足业务层面对定位精度、时延、容量等方面的需求,最后可能是各种室内定位技术的相互融合。
2020年7月中国联通的时空服务能力报告中也可以看出这一点。
来源:中国联通