DE102016208812A1 - Systeme und Verfahren zur Standortbestimmung von Netzwerkzugangspunkten - Google Patents

Systeme und Verfahren zur Standortbestimmung von Netzwerkzugangspunkten Download PDF

Info

Publication number
DE102016208812A1
DE102016208812A1 DE102016208812.2A DE102016208812A DE102016208812A1 DE 102016208812 A1 DE102016208812 A1 DE 102016208812A1 DE 102016208812 A DE102016208812 A DE 102016208812A DE 102016208812 A1 DE102016208812 A1 DE 102016208812A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
access point
mobile platform
wireless access
location
estimated
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
DE102016208812.2A
Other languages
English (en)
Other versions
DE102016208812A9 (de
Inventor
Shuqing Zeng
Fan Bai
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GM Global Technology Operations LLC
Original Assignee
GM Global Technology Operations LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by GM Global Technology Operations LLC filed Critical GM Global Technology Operations LLC
Publication of DE102016208812A1 publication Critical patent/DE102016208812A1/de
Publication of DE102016208812A9 publication Critical patent/DE102016208812A9/de
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W64/00Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management
    • H04W64/003Locating users or terminals or network equipment for network management purposes, e.g. mobility management locating network equipment
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/02Services making use of location information
    • H04W4/023Services making use of location information using mutual or relative location information between multiple location based services [LBS] targets or of distance thresholds
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01SRADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S19/00Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
    • G01S19/38Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system
    • G01S19/39Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42Determining position
    • G01S19/45Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement
    • G01S19/46Determining position by combining measurements of signals from the satellite radio beacon positioning system with a supplementary measurement the supplementary measurement being of a radio-wave signal type
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/40Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for vehicles, e.g. vehicle-to-pedestrians [V2P]

Abstract

Ein Verfahren zur Positionsbestimmung für eine mobile Plattform umfasst das Erfassen von der mobilen Plattform zugeordneten GPS-Positionsdaten von einer Vielzahl von GPS-Satelliten, die durch die mobile Plattform beobachtbar sind. Eine Reihe der mobilen Plattform zugeordneten Funkentfernungsmessungen und eine Vielzahl drahtloser Zugangspunkte, die mit der mobilen Plattform in Kommunikation stehen, werden (z. B. mittels Laufzeitmessungen) empfangen. Drahtlose, der Vielzahl drahtloser Zugangspunkte zugeordnete Positionsdaten werden von einem Server empfangen, der über ein Netzwerk kommunikativ mit der mobilen Plattform gekoppelt ist. Eine korrigierte Position der mobilen Plattform, die auf den drahtlosen Positionsdaten, den Funkentfernungsmessungen und den GPS-Positionsdaten basiert.

Description

  • TECHNISCHER BEREICH
  • Der technische Bereich bezieht sich allgemein auf Netzwerkzugangspunkte und betrifft insbesondere Systeme und Verfahren zur Standortbestimmung von Netzwerkzugangspunkten in einer Umgebung.
  • HINTERGRUND
  • In den letzten Jahren hat die Nutzung mobiler Plattformen, die sowohl über drahtlose Netzwerkfunktionen (z. B. WiFi) als auch über Fähigkeiten zur Standortbestimmung (Global Positioning System, GPS) verfügen, dramatisch zugenommen. Zu solchen mobilen Plattformen gehören beispielsweise mobile Computergeräte (z. B. Laptop-Computer, Tablet-Computer, Smartphones etc.) und verschiedene Transportsysteme (Kraftfahrzeuge, Busse, Motorräder und dergleichen). In Fällen, in denen GPS-Informationen nicht verfügbar sind, oder wenn es nicht wünschenswert ist, die GPS-Funktionalität solcher mobiler Plattformen zu aktivieren (z. B. aus Gründen der Akkulebensdauer), kann die Position der mobilen Plattform unter Verwendung von Informationen geschätzt werden, die sich auf einen oder mehrere Netzwerkzugangspunkte beziehen (z. B. „WiFi”-Zugangspunkte, die einer oder mehreren Normen der Normenreihe IEEE 802.11 entsprechen), die sich innerhalb der Reichweite der mobilen Plattform befinden. Wenn also ermittelt wird, dass sich eine mobile Plattform in Reichweite mehrerer Zugangspunkte mit bekannter geographischer Lage befindet, und diese Entfernungen bekannt sind (z. B. durch Laufzeitmessungen), kann die Position der mobilen Plattform selbst auf Grundlage der Entfernungsinformationen bestimmt werden. Die Genauigkeit solcher Positionsschätzungen wird jedoch durch die Genauigkeit der Zugangspunktpositionen selbst begrenzt. Es kann eine manuelle Erfassung verfügbarer Zugangspunkte durchgeführt werden, um eine Datenbank mit Zugangspunktpositionen zu füllen. Ein solches Verfahren kann allerdings anfällig für Störungen sein, wenn sich beispielsweise bei einem oder mehreren Zugangspunkten der Standort ändert.
  • Dementsprechend ist es wünschenswert, verbesserte Systeme und Verfahren zur Abschätzung und Speicherung der Position von Netzwerkzugangspunkten in einer Umgebung vorzusehen. Zusätzliche wünschenswerte Funktionen und Eigenschaften der vorliegenden Erfindung gehen aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung und den beigefügten Ansprüchen in Verbindung mit den begleitenden Zeichnungen und dem vorstehenden technischen Bereich und Hintergrund hervor.
  • KURZFASSUNG
  • Ein Zugangspunktpositionslernverfahren gemäß einer Ausführungsform umfasst das Erfassen erster GPS-Positionsdaten, die einer ersten mobilen Plattform zugeordnet sind, und das Erfassen einer der ersten mobilen Plattform zugeordneten Funkentfernungsmessung und eines drahtlosen Zugangspunkts, der in Kommunikation mit der ersten mobilen Plattform steht. Eine erste geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts wird basierend auf den ersten GPS-Positionsdaten und der ersten Funkentfernungsmessung bestimmt. Einer zweiten mobilen Plattform zugeordnete zweite GPS-Positionsdaten werden erfasst und eine der zweiten mobilen Plattform und dem drahtlosen Zugangspunkt zugeordnete zweite Funkentfernungsmessung wird erfasst. Eine zweite geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts wird dann basierend auf der ersten geschätzten Position, den zweiten GPS-Positionsdaten und der zweiten Funkentfernungsmessung bestimmt.
  • Ein Modul des Zugangspunktpositionslernverfahrens gemäß einer Ausführungsform umfasst in der Regel einen Prozessor und einen Speicher. Der Speicher ist so konfiguriert, dass er Softwarebefehle speichert, die, wenn sie vom Prozessor ausgeführt werden, dazu führen, dass der Prozessor: einer ersten mobilen Plattform zugeordnete erste GPS-Positionsdaten erfasst; eine der ersten mobilen Plattform und einem drahtlosen Zugangspunkt, der mit der ersten mobilen Plattform in Kommunikation steht, zugeordnete erste Funkentfernungsmessung erfasst; eine erste geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts basierend auf den ersten GPS-Positionsdaten und der ersten Funkentfernungsmessung bestimmt; einer zweiten mobilen Plattform zugeordnete zweite GPS-Positionsdaten erfasst; eine der zweiten mobilen Plattform und dem drahtlosen Zugangspunkt zugeordnete zweite Funkentfernungsmessung erfasst; und eine zweite geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts basierend auf der ersten geschätzten Position, der zweiten GPS-Positionsdaten und der zweiten Funkentfernungsmessung bestimmt.
  • BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
  • Die Ausführungsbeispiele werden nachfolgend in Verbindung mit den folgenden Abbildungen (Zeichnungen) beschrieben, worin gleiche Ziffern gleiche Elemente bezeichnen, und worin:
  • 1 ein konzeptionelles Blockdiagramm eines Zugangspunktpositionsbestimmungssystems gemäß verschiedenen Ausführungsformen ist;
  • 2 ein konzeptionelles Blockdiagramm eines Positionslernmoduls gemäß verschiedenen Ausführungsformen ist;
  • 3 ein konzeptionelles Flussdiagramm eines Positionlernverfahrens gemäß verschiedenen Ausführungsformen ist; und
  • 4 ein Ablaufdiagramm ist, das ein Positionslernverfahren gemäß verschiedener Ausführungsformen darstellt.
  • DETAILLIERTE BESCHREIBUNG
  • Der hier beschriebene Gegenstand betrifft allgemein Systeme und Verfahren zur Ermittlung von Standorten von Netzwerkzugangspunkten in einer Umgebung mithilfe einer Selbstlerntechnik, die auf Informationen angewendet wird, die von mehreren mobilen Plattformen empfangen werden. Auf diese Weise kann durch das „Crowd-Sourcing” von Positionsinformationen vieler mobiler Plattformen und durch kontinuierliche Verfeinerung des Wertes der Positionsinformationen mit der Zeit eine solidere und genauere Datenbank mit Zugangspunktpositionen bereitgestellt werden. In dieser Hinsicht dient die folgende detaillierte Beschreibung lediglich als Beispiel und begrenzt nicht die Anwendung und Verwendungen. Weiterhin besteht keine Absicht, an eine in vorstehendem technischen Bereich, Hintergrund, Kurzzusammenfassung oder der folgenden detaillierten Beschreibung ausdrücklich oder implizit vorgestellte Theorie gebunden zu sein. Der hier verwendete Begriff „Modul” bezieht sich auf eine anwendungsspezifische integrierte Schaltung (ASIC), eine elektronische Schaltung, einen Prozessor (gemeinsam genutzt, dediziert oder Gruppenprozessor) und einen Speicher, der ein oder mehrere Software- oder Firmwareprogramme, eine kombinatorische Logikschaltung und/oder andere geeignete Komponenten ausführt, die die beschriebene Funktionalität bieten.
  • Unter Bezugnahme auf 1 enthält ein Positionsbestimmungssystem 100 gemäß einer Ausführungsform im Allgemeinen mehrere mobile Plattformen 161, 162 und 163, die mit einem drahtlosen Zugangspunkt („AP” (Access Point)) 141 in Kommunikation stehen (z. B. in Reichweite von), wobei die gestrichelten Linien 151, 152 und 153 jeweils die Entfernung von oder „Reichweite” der mobilen Plattformen 161, 162 und 163 zum AP 141 kennzeichnen. Die mobilen Plattformen 161163 können beispielsweise mobile Computergeräte wie Laptop-Computer, Tablet-Computer, Smartphones etc. und Transportsysteme wie Fahrzeuge beinhalten, zu denen Busse, Motorräder, Züge, Seeschiffe, Flugzeuge, Drehflügelflugzeuge und dergleichen gehören können. Mobile Plattformen 161163 sind mittels eines oder mehreren Positionsbestimmungssatelliten (z. B., GPS-Satelliten) 101104 in der Lage, mit den mobilen Plattformen 161163 zu kommunizieren oder eine Position der mobilen Plattformen in Bezug auf Umgebung 110 zu bestimmen.
  • Mobile Plattformen 161163 sind weiterhin so konfiguriert, dass sie mit einem Backend-Server (oder schlicht „Server”) 192 über ein Netzwerk 190 kommunizieren können. Wie im Folgenden ausführlicher beschrieben, umfasst Server 192 eine Datenbank 194, die so konfiguriert ist, dass darin Positionsdaten 195 zu AP 141, wie sie über die mobilen Plattformen 161163 ermittelt wurden, gespeichert werden. Das heißt, Server 192 kennt, mit einer bestimmten Genauigkeit (wie im Folgenden näher beschrieben), die geographische Position von AP 141, wie sie durch ein Positionslernmodul (oder „Lernmodul”) 193 bestimmt wurde, das dazu konfiguriert ist, von mobilen Plattformen 161163 Informationen über ihre jeweiligen Positionen (beispielsweise ermittelt über GPS-Satelliten 101104) sowie Informationen über Entfernungen 151153 zu empfangen und dadurch kontinuierlich und automatisch den Standort von Zugangspunkt 141 zu verfeinern und zu „lernen”. In dieser Hinsicht versteht sich, dass sich demnach eine beliebige Anzahl an mobilen Plattformen zu jedem beliebigen Zeitpunkt in Reichweite von Zugangspunkt 141 befinden kann und keine Einschränkung darstellen soll. Beispielsweise können täglich tausende Fahrzeuge oder andere mobile Plattformen in die Reichweite des Zugangspunkts 141 fallen (z. B. wenn Zugangspunkt 141 sich in der Nähe einer stark befahrenen Straße befindet). Weiterhin kann sich eine einzelne mobile Plattform (z. B. mobile Plattform 161) im Laufe der Zeit mehrfach innerhalb der Reichweite von Zugangspunkt 141 und mit unterschiedlichen Positionen in Umgebung 110 befinden, sodass sie, in Verbindung mit Lernmodul 193, selbst bei der Verfeinerung der Position von Zugangspunkt 141 unterstützen kann.
  • Der drahtlose Zugangspunkt 141 kann als beliebige Form von Netzwerkkomponente implementiert sein, die so konfiguriert ist, dass sie einen drahtlosen Zugang zu einem Netzwerk (z. B. ein lokales Netzwerk oder das Internet) bietet. Gemäß einer Ausführungsform ist AP 141 als ein Zugangspunkt implementiert, der einer oder mehreren Normen der Normenreihe IEEE 802.11 entspricht (z. B. „WiFi”). In einer Ausführungsform ist der drahtlose Zugangspunkt 141 implementiert als das, was häufig als WiFi AP „nächster Generation” bezeichnet wird. Dieser besitzt die Fähigkeit, mittels Laufzeitverfahren Entfernungsmesswerte zu ermitteln. Das heißt, dass mobile Plattformen 161163 so konfiguriert sind, dass sie die Entfernungen 151153 jeweils auf Grundlage der für das Hin- und Zurück-„schallen” der Signale zwischen mobilen Plattformen 161162 und AP 141 benötigten Zeit ermitteln.
  • Im Allgemeinen senden GPS-Satelliten 101104 Mikrowellensignale, die es GPS-Receivern (z. B. mobile Plattformen 161163) auf oder nahe der Erdoberfläche (in Umgebung 110) ermöglichen, den Standort der GPS-Satelliten 101104 sowie einen synchronisierten Zeitwert zu bestimmen. GPS-Signale enthalten, wie im Stand der Technik bekannt, im Allgemeinen Ranging-Signale (d. h. Pseudorange (Pseudoentfernung), Trägerphase und Doppler), die verwendet werden, um die Entfernung und Änderungsrate der Entfernung zu den jeweiligen Satelliten (101104) zu messen, sowie verschiedene Navigationsnachrichten. Die Navigationsnachrichten enthalten beispielsweise Ephemeridendaten (diese dienen der Berechnung der Position jedes einzelnen Satelliten 101104 in der Umlaufbahn) und Informationen zu Zeit und Status der gesamten Satellitenkonstellation, d. h. der „Almanach'. Im Allgemeinen werden solche Informationen hier gemeinsam als „GPS-Positionsdaten” bezeichnet. In einer Ausführungsform wird vorgesehen, dass die GPS-Positionsdaten zu einem wie im Stand der Technik bekannten ECEF-Koordinatensystem (Earth-Centered Earth-Fixed) in Beziehung gesetzt werden.
  • Während vier Satelliten 101104 zeigt, versteht sich, dass die mobilen Plattformen 161163 in Abhängigkeit der Bedingungen eine mehr oder weniger große Anzahl solcher Satelliten beobachten können. Während es im Allgemeinen wünschenswert ist, dass mindestens vier GPS-Satelliten jederzeit beobachtbar sind (um angemessen genaue Positionsdaten zu liefern), ist es im Falle einer durch Straßenschluchten charakterisierten Umgebung und dergleichen nicht unüblich, dass lediglich zwei oder drei Satelliten beobachtbar sind. Unter solchen Bedingungen können die von Satelliten 101104 abgeleiteten Positionsdaten wie oben erwähnt uneindeutig sein. In solchen Fällen jedoch, wiederum am Beispiel einer durch Straßenschluchten charakterisierten Umgebung, kann es viele APs (wie 141) in Reichweite einer der mobilen Plattformen 161163 (z. B. in einer Umgebung mit einer dichten Konzentration an Zugangspunkten) geben. Diese APs dienen als zusätzliche Satelliten, die die mobilen Plattformen dabei unterstützen, ihre Position selbst zu bestimmen.
  • Die Positionsdaten 195 enthalten, wie weiter oben erwähnt, Informationen zu Zugangspunkt 141 (sowie eine Anzahl an zusätzlichen Zugangspunkten) und können die Form einer beliebigen geeigneten, im Stand der Technik bekannten Datenstruktur annehmen, wie beispielsweise eine SQL-Datenbank, eine Flat-File-Datenbank, ein assoziatives Array oder dergleichen. In einer Ausführungsform enthalten die Positionsdaten 195 die geschätzte Position von Zugangspunkt 141 (z. B. die derzeit beste Schätzung hinsichtlich der Position von Zugangspunkt 141 in Bezug auf ein geeignetes Bezugssystem), eine eindeutige Kennung für Zugangspunkt 141 und der ersten geschätzten Position zugeordnete statistische Daten (z. B. ein auf die Schätzung und die Kovarianzmatrix, die die Genauigkeit der Schätzung angibt, bezogenenes Konfidenzniveau). In einer Ausführungsform sind die Positionsdaten 195 eine Tabelle, die eine eindeutige MAC-Adresse (Media Access Control) für jeden einzelnen derzeit bekannten drahtlosen Zugangspunkt, die geschätzte Position jedes einzelnen drahtlosen Zugangspunkts und der ersten geschätzten Position zugeordnete statistische Verteilungsdaten enthält. Diese als Beispiel dienende Tabellenstruktur wird nachstehend dargestellt für einen als Beispiel dienenden Zugangspunkt 141, der eine MAC ID „00:50:56:cf:e3:01”, eine Position p (ausgedrückt als x-, y-, und z-Koordinaten in einem beliebigen Bezugssystem), eine Anzahl von Messungen n entsprechend der Anzahl der durch Lernmodul 193 für Zugangspunkt 141 verarbeiteten Entfernungsmesswerte (wie beispielsweise Entfernung 151), und eine in dieser Ausführungsform als ein Tupel der Werte R und z ausgedrückte statistische Verteilung, die jeweils einem Teil eines „Informationsarrays” entsprechen, wie es im Folgenden näher beschrieben wird.
    MAC-ID Position Anzahl der Messungen Verteilung
    00:50:56:cf:e3:01 p = (X, Y, Z) n [R, z]
    ... ... ... ...
    ... ... ... ...
  • In einer Ausführungsform ist die Position eines AP (wie beispielsweise 141) modelliert als multivariat Gauß-verteilt mit dem Mittelwert p und Kovarianzmatrix Σ, wobei das Informationsarray [R, z] als RTR = Σ–1 und z = Rp definiert ist.
  • Nun bezugnehmend auf 2 wird in Verbindung mit ein detaillierteres Blockdiagramm des Lernmoduls 193 gemäß einem Ausführungsbeispiel beschrieben. Im Allgemeinen enthält Lernmodul 193 einen Prozessor 202 (z. B. einen Mikroprozessor, Microcontroller etc.), eine Memory-Komponente 204 (z. B. RAM, ROM etc.) und eine Speicherkomponente 206 (z. B. ein Solid-State-Laufwerk (SSD), eine konventionelle Festplatte oder dergleichen). Prozessor 202 ist zur Bereitstellung der hier beschriebenen Funktionalität für die Ausführung von in der Memory-Komponente 204 gespeicherten Softwarebefehlen konfiguriert.
  • Im Allgemeinen ist Lernmodul 193 so konfiguriert, dass es, basierend auf Crowd-Sourcing-Informationen der verschiedenen mobilen Plattformen 161163, iterativ eine Schätzung der Position von Zugangspunkt 141 bestimmt und verfeinert. Dies wird in konzeptionell veranschaulicht. In einem Beispiel erhält eine Verfeinerungsfunktion 306 (implementiert in Lernmodul 193) als Eingabe zwei Datensätze: eine vorherige Schätzung 304 des Standorts von Zugangspunkt 141 (z. B. Positionsinformationen 195 für Zugangspunkt 141 wie in Datenbank 194 abgespeichert) und eine „aktuelle” Schätzung 302 bezogen auf Zugangspunkt 141 (z. B. Entfernungen 151153 und GPS-Positionsdaten für mobile Plattformen 161163). Anhand dieser Informationen erstellt die Verfeinerungsfunktion 306 eine aktualisierte oder „verbesserte” Schätzung 308, die dann zum neuen Wert für die „vorherige” Schätzung 304 wird. Die Verfeinerungsfunktion 306 kann zu bestimmten Zeiten, in regelmäßigen Abständen oder wenn eine vorgegebene Anzahl aktueller Schätzungen 302 verfügbar ist mit Schätzungen 302 und 304 arbeiten.
  • Nach diesem Überblick des Positionsbestimmungssystems 100 und des Lernmoduls 193 gemäß einer Ausführungsform, ist ein Flussdiagramm, das, gemäß verschiedener Ausführungsformen, ein Lernverfahren 400 darstellt, und, ohne Beschränkung der Allgemeinheit, in Verbindung mit den in gezeigten Ausführungsformen beschrieben wird.
  • Zunächst werden über das Lernmodul 193 bei 402 Positionsinformationen von den verschiedenen mobilen Plattformen 161163 empfangen, die in der Umgebung 110 arbeiten. Dieses Informationspaket enthält im Allgemeinen die der mobilen Plattformen 161163 zugeordneten GPS-Positionsdaten sowie die Entfernungsmesswerte 151153. Als Nächstes sind die Informationspakete bei 404 in einer mit den Positionsinformationen 195 in Einklang stehenden Weise organisiert, z. B. als eine Tabelle, die eine MAC ID von Zugangspunkt 141, eine Kennung der entsprechenden mobilen Plattformen 161163 und eine Gesamtsumme der in Bezug auf Zugangspunkt 141 in einem vorgegebenen Zeitfenster durchgeführten Messungen enthält.
  • Dann wird bei 406 ermittelt, ob für Zugangspunkt 141 aktuell eine geschätzte Position in Datenbank 194 verfügbar ist. Das heißt, dass in einigen Fällen, insbesondere wenn ein neuer Zugangspunkt in Umgebung 110 installiert wird, die Positionsinformationen 195 möglicherweise nicht die MAC-Adresse oder andere Zugangspunkt 141 zugeordnete eindeutige Kennungen enthalten. Ist eine geschätzte Position für den Zugangspunkt 141 nicht verfügbar, fährt das Lernmodul 193 mit 408 fort und initialisiert Datenbank 194 mit einer ersten Schätzung des Standortes von Zugangspunkt 141. In einer Ausführungsform wird diese erste Schätzung als der Stichprobenmittelwert aller von den Entfernungen 151153 (sowie den entsprechenden GPS-Positionsdaten) abgeleiteten Positionsschätzungen angenommen und das dieser ersten Schätzung zugeordnete Konfidenzintervall wird als eine vom Signal-Rausch-Verhältnis der Messungen abgeleitete Abweichung angenommen. Anschließend wird die Verarbeitung nach einem vorgegebenem Intervall (z. B. 1,0 bis 60,0 Minuten) mit 402 fortgeführt.
  • Wenn bei 406 ermittelt wird, dass in Datenbank 194 eine geschätzte Position (d. h. eine vorherige Positionsschätzung) verfügbar ist, schreitet das Lernmodul 193 weiter zu 410. Bei 410 kombiniert das Lernmodul 193 die aggregierte Entfernung und von den mobilen Plattformen 161163 empfangene GPS-Informationen mit den vorherigen Schätzungen (bezugnehmend auf wie unten stehend näher beschrieben) und erstellt bei 412 eine „neue” Schätzung der Position der mobilen Plattform 161, die dann zusammen mit der Schätzung zugeordneten statistischen Informationen in Datenbank 194 gespeichert wird. Anschließend fährt die Verarbeitung nach einem vorbestimmtem Intervall (z. B. etwa 1,0 bis 60,0 Minuten) mit 402 fort.
  • Im Folgenden wird ein beispielgebendes Positionslernverfahren näher beschrieben. Im Allgemeinen ist es die Aufgabe des Lernmoduls 193, die zuvor wie in Datenbank 194 abgespeicherte geschätzte Position der mobilen Plattform 161, die als p = (X ~, Y ~, Z ~,) angegeben ist (entsprechend den prognostizierten x-, y-, und z-z-Koordinaten in Umgebung 110), und eine neue oder „spätere” Schätzung p = (X, Y, Z) zu bestimmen. Die geschätzten Positionen der mobilen Plattformen 161163 werden somit ausgedrückt als (p1, p2, ..., pN), mit einer gewissen in den Kovarianzmatrizen (Σ1, Σ2, ..., ΣN) erfassten Unsicherheit. Die entsprechenden Entfernungsmesswerte zwischen der mobilen Plattform und dem Zugangspunkt sind (ρ1, ρ2, ..., pN) (z. B. Entfernungsmesswerte 151153) und Signal-Rausch-Verhältnis (s1, s2, ..., sN), für k = 1, ..., N. Für die mobile Plattform k-th kann die Positionsverteilung als Informationsarray pk ~ [Rk, zk] geschrieben werden, für k = 1, ..., N.
  • Die Unsicherheit der Entfernungsmesswerte (z. B. 151153) ist abhängig vom Signal-Rausch-Verhältnis. Für ein Ausführungsbeispiel wird die Varianz der Entfernungsmesswerte ρk von der k-th mobilen Plattform als σk angegeben und kann als
    Figure DE102016208812A1_0002
    berechnet werden, wobei sk das Signal-Rausch-Verhältnis für Laufzeitmessung ρk, c die Lichtgeschwindigkeit ist, und τ ist die Pulsweite im Laufzeitmessmechanismus.
  • Um die ursprüngliche Position p für Zugangspunkt 141 zu ermitteln, derart dass folgende Menge minimiert wird:
    Figure DE102016208812A1_0003
  • Bei oben aufgeführter Nomenklatur beläuft sich der prognostizierte Entfernungsmesswert auf
    Figure DE102016208812A1_0004
    zwischen Zugangspunkt 141 und k-th mobiler Plattform pk = (Xk, Yk, Zk)T . Ein Fehler wird definiert zwischen prognostiziertem und tatsächlichem Entfernungsmesswert als Δρk = ρk – ρ ~k und eine Menge an empfindlichen 1×3-Matrizen Hw,k = p ~T/(σkρ ~k) and Hk = –(1 1 1)/(σkp ~k). Diese empfindlichen Matrizen sind Verstärkungsfaktoren, die die für eine Positionsänderung für Zugangspunkt 141 benötigte Menge ermitteln, um den Fehler zu reduzieren. Der normierte Messwert der Plattform k-th beträgt ok = (Δρk + Hw,kp)/σk; für k = 1, 2, ..., N. Es kann die folgende Matrix A aufgebaut werden:
    Figure DE102016208812A1_0005
  • An dieser Stelle wird, wie im Stand der Technik bekannt, durch Anwendung einer „Givens-Rotation” (z. B. eine Rotation in der durch zwei Zeilen der Matrix A aufgespannten Ebene) auf die mit H1 bis oN, definierten unteren Rechteck-Eingaben eine Dreiecksmatrix RA gebildet als:
    Figure DE102016208812A1_0006
  • Es ist zu beachten RA, dass eine obere Dreiecksmatrix von A abgeleitet ist, d. h. A = QRA und Q ist eine orthogonale Matrix geeigneter Dimension.
  • Die aktualisierte Position von Zugangspunkt 141 hat eine statistische Verteilung [R, z] wobei R die 3×3 Teilmatrix von RA ist (bei Zeile N + 1 und Spalte N + 1), und z ist die 3×1 Teilmatrix von RA (bei Zeile N + 1 und Spalte N + 2). Der spätere Positionserwartungswert (Mittelwert) ist p = R–1z, und das Skalar e ist der Rest der kleinsten Quadrate. Danach sei p ~ = p (z. B. die „vorherige” Schätzung auf die neue, verbesserte Schätzung festlegen). Durch Wiederaufbau der Matrix A oben und Anwendung des Triangulationsverfahrens kann die aktualisierte Position von Zugangspunkt 141 in L Iterationen (z. B. L = 5) errechnet werden oder bis sie konvergiert. Messwerte im letzten Zeitfenster können jetzt verworfen werden (da die Parameter [R, z] statistisch ausreichend sind), wenn diese Messwerte nicht von anderen Zugangspunkten für die Positionsbestimmung benötigt werden.
  • Nach der Initialisierung (z. B. Block 408 in ) nimmt Lernmodul 193 während des anschließenden Lernens Entfernungsmesswerte als Eingabe, d. h. ρ1, ρ2, ..., ρN, die entsprechende mobile Plattformpositionsverteilung in Form eines Informationsarrays, d. h. p1 ~ [R1, z1], p2 ~ [R2, z2], ..., pN ~ [RN, zN], den prognostizierten Zugangspunkt 141 Position p ~ = (X ~, Y ~, Z ~)T, und die vorherige Verteilung von Zugangspunkt 141 p ~ [R ~, z ~]. Die Ausgabe ist dann die spätere Verteilung für die Position von Zugangspunkt 141, p ~ [R, z], und seine aktualisierte Position p = R–1z.
  • Die Verfeinerungsfunktion 306 in wird angepasst, um die spätere Position p so zu bestimmen, dass die folgende Menge minimiert wird:
    Figure DE102016208812A1_0007
  • Mit dem Eintreffen eines neuen Messwertpakets von den mobilen Plattformen 161163 (z. B. 402 in ) sei
    Figure DE102016208812A1_0008
    pk = (Xk, Yk, Zk)T; Δρk = ρk – ρ ~k; 1×3 Matrizen Hw,k = p ~T/(σkρ ~k), Hk = –(1 1 1)/(σkρ ~k); und ok = (Δρk + Hw,kp)/σk. Für k = 1, 2, ..., N. Es kann eine neue Matrix A' aufgebaut werden als:
    Figure DE102016208812A1_0009
  • Dann wird eine Givens-Rotation wie oben auf die Eingaben von H1 bis oN angewendet, wodurch wie folgt eine obere Dreiecksmatrix gebildet wird:
    Figure DE102016208812A1_0010
  • Die spätere Positionsverteilung für Zugangspunkt 141 ist dann p ~ [R, z], und der spätere Positionserwartungswert (Mittelwert) für Zugangspunkt 141 ist p = R–1z. Das Lernmodul 192 verwirft dann die verwendeten Messwerte und behandelt für den nächsten Aktualisierungszyklus die spätere Positionsschätzung als die vorherige Positionsschätzung (304 in ).
  • Es versteht sich, dass, während die vorstehend beschriebenen Ausführungsformen im Zusammenhang mit mobilen Plattformen in Fahrzeugen beschrieben wurden, das Spektrum an Ausführungsformen nicht derart begrenzt ist. Die vorstehend beschriebenen Systeme und Verfahren können beispielsweise eingesetzt werden, um den Standort von APs in einem Gebäude zu ermitteln, das mobile Geräte nutzt, die von Einzelpersonen bei ihrer Fortbewegung im Gebäude mitgeführt werden
  • Während mindestens ein Ausführungsbeispiel in der vorstehenden detaillierten Beschreibung vorgestellt wurde, versteht sich, dass es eine Vielzahl an Varianten gibt. Es versteht sich weiterhin, dass das Ausführungsbeispiel oder Ausführungsbeispiele lediglich Beispiele sind und den Umfang, die Anwendbarkeit oder die Konfiguration dieser Offenlegung nicht in irgendeiner Weise einschränken sollen. Vorstehende detaillierte Beschreibung bietet Fachleuten vielmehr eine zweckmäßige Roadmap zur Implementierung des Ausführungsbeispiels oder von Ausführungsbeispielen. Es versteht sich, dass verschiedene Veränderungen an der Funktion und der Anordnung von Elementen vorgenommen werden können, ohne vom Rahmen der Offenlegung, wie sie in den beigefügten Ansprüchen und deren rechtlichen Entsprechungen aufgeführt werden, abzuweichen.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Nicht-Patentliteratur
    • Normen der Normenreihe IEEE 802.11 [0002]
    • Normen der Normenreihe IEEE 802.11 [0014]

Claims (10)

  1. Zugangspunktpositionslernverfahren, umfassend: das Erfassen einer ersten mobilen Plattform zugeordneter erster GPS-Positionsdaten; das Erfassen einer der ersten mobilen Plattform zugeordneten ersten Funkentfernungsmessung und eines drahtlosen Zugangspunkts, der mit der ersten mobilen Plattform in Kommunikation steht; das Ermitteln einer auf den ersten GPS-Positionsdaten und der ersten Funkentfernungsmessung basierenden ersten geschätzten Position des drahtlosen Zugangspunkts; das Erfassen einer zweiten mobilen Plattform zugeordneter zweiter GPS-Positionsdaten; das Erfassen einer der zweiten mobilen Plattform und dem drahtlosen Zugangspunkt zugeordneten zweiten Funkentfernungsmessung; und das Ermitteln einer auf der ersten geschätzten Position, der zweiten GPS-Positionsdaten und der zweiten Funkentfernungsmessung basierenden zweiten geschätzten Position des drahtlosen Zugangspunkts.
  2. Zugangspunktpositionslernverfahren nach Anspruch 1, ferner umfassend das Speichern in einer von der ersten mobilen Plattform entfernten Datenbank von Positionsdaten, einschließend eine MAC-Adresse (Media Access Control) des drahtlosen Zugangspunkts, die erste geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts und der ersten geschätzten Position zugeordnete statistische Daten.
  3. Das Zugangspunktpositionslernverfahren nach Anspruch 2, worin die statistischen Daten einen Count einer Vielzahl an Entfernungsmesswerten und eine statistische Verteilung beinhalten, die die Entfernungsmesswerte beschreibt.
  4. Das Zugangspunktpositionslernverfahren nach Anspruch 3, worin die statistische Verteilung, die die Entfernungsmesswerte charakterisiert, mit einem Mittelwert p und einer Kovarianzmatrix Σ multivariat Gauß-verteilt ist.
  5. Das Zugangspunktpositionslernverfahren nach Anspruch 1, worin das Erfassen der ersten Funkentfernungsmessung das Ermitteln einer Entfernung von der ersten mobilen Plattform zum drahtlosen Zugangspunkt unter Anwendung von Informationen aus WiFi Laufzeitmessungen umfasst, die durch den drahtlosen Zugangspunkt bereitgestellt werden.
  6. Ein Zugangspunktpositionslernmodul umfassend: einen Prozessor; einen Speicher, der so konfiguriert ist, dass er Softwarebefehle speichert, die, wenn sie durch den Prozessor ausgeführt werden, dazu führen, dass der Prozessor: einer ersten mobilen Plattform zugeordnete erste GPS-Positionsdaten erfasst; eine der ersten mobilen Plattform zugeordnete erste Funkentfernungsmessung und einen drahtlosen Zugangspunkt, der mit der ersten mobilen Plattform in Kommunikation steht, erfasst; eine auf den ersten GPS-Positionsdaten und der ersten Funkentfernungsmessung basierende erste geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts bestimmt; einer zweiten mobilen Plattform zugeordnete zweite GPS-Positionsdaten erfasst; eine der zweiten mobilen Plattform und dem drahtlosen Zugangspunkt zugeordnete zweite Funkentfernungsmessung erfasst; und eine auf der ersten geschätzten Position, der zweiten GPS-Positionsdaten und der zweiten Funkentfernungsmessung basierende zweite geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts bestimmt.
  7. Zugangspunktpositionslernmodul nach Anspruch 6, worin der Prozessor weiterhin so konfiguriert ist, dass er von einer von der ersten mobilen Plattform entfernten Datenbank Positionsdaten empfängt, umfassend eine MAC-Adresse (Media Access Control) des drahtlosen Zugangspunkts, die erste geschätzte Position des drahtlosen Zugangspunkts und der ersten geschätzten Position zugeordnete statistische Daten.
  8. Zugangspunktpositionslernmodul nach Anspruch 7, worin die statistischen Daten einen Count einer Vielzahl von Entfernungsmesswerten und eine statistische Verteilung umfasst, die die Entfernungsmesswerte charakterisiert.
  9. Zugangspunktpositionslernmodul nach Anspruch 6, worin der Prozessor so konfiguriert ist, dass er die erste Funkentfernungsmessung durch Ermitteln einer Entfernung von der ersten mobilen Plattform zum drahtlosen Zugangspunkt mittels Informationen aus WiFi-Laufzeitmessungen erfasst, die vom drahtlosen Zugangspunkt bereitgestellt werden.
  10. Zugangspunktpositionslernmodul nach Anspruch 7, worin mindestens eines aus der der ersten mobilen Plattform und der zweiten mobilen Plattform ein Fahrzeug ist.
DE102016208812.2A 2015-05-27 2016-05-21 Systeme und Verfahren zur Standortbestimmung von Netzwerkzugangspunkten Pending DE102016208812A1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US14/722,566 2015-05-27
US14/722,566 US9769606B2 (en) 2015-05-27 2015-05-27 Systems and methods for determining network access point locations

Publications (2)

Publication Number Publication Date
DE102016208812A1 true DE102016208812A1 (de) 2016-12-01
DE102016208812A9 DE102016208812A9 (de) 2017-03-16

Family

ID=57282188

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102016208812.2A Pending DE102016208812A1 (de) 2015-05-27 2016-05-21 Systeme und Verfahren zur Standortbestimmung von Netzwerkzugangspunkten

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9769606B2 (de)
CN (1) CN106211314A (de)
DE (1) DE102016208812A1 (de)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9781569B2 (en) * 2015-03-12 2017-10-03 GM Global Technology Operations LLC Systems and methods for resolving positional ambiguities using access point information
US9769606B2 (en) 2015-05-27 2017-09-19 GM Global Technology Operations LLC Systems and methods for determining network access point locations
CN111654813A (zh) * 2020-05-18 2020-09-11 上海图趣信息科技有限公司 一种实现自定位的网络锚节点设备、及其自定位方法

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8971913B2 (en) * 2003-06-27 2015-03-03 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for wireless network hybrid positioning
US8688139B2 (en) * 2009-09-10 2014-04-01 Qualcomm Incorporated Concurrent wireless transmitter mapping and mobile station positioning
US20110117924A1 (en) * 2009-11-18 2011-05-19 Qualcomm Incorporated Position determination using a wireless signal
US20140004877A1 (en) * 2012-06-29 2014-01-02 Broadcom Corporation Position Determination Using Round-Trip Delay and Angle-of-Arrival
US9635605B2 (en) 2013-03-15 2017-04-25 Elwha Llc Protocols for facilitating broader access in wireless communications
US9713013B2 (en) 2013-03-15 2017-07-18 Elwha Llc Protocols for providing wireless communications connectivity maps
US9807582B2 (en) 2013-03-15 2017-10-31 Elwha Llc Protocols for facilitating broader access in wireless communications
US9706382B2 (en) 2013-03-15 2017-07-11 Elwha Llc Protocols for allocating communication services cost in wireless communications
US9769606B2 (en) 2015-05-27 2017-09-19 GM Global Technology Operations LLC Systems and methods for determining network access point locations

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Normen der Normenreihe IEEE 802.11

Also Published As

Publication number Publication date
CN106211314A (zh) 2016-12-07
US20160353242A1 (en) 2016-12-01
DE102016208812A9 (de) 2017-03-16
US9769606B2 (en) 2017-09-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3312633B1 (de) Verfahren und system zum ermitteln einer position einer mobilen vorrichtung
DE102009043882B4 (de) Vorrichtung und Verfahren zum Abschwächen von Mehrwegsignalen
EP2098088B1 (de) Verfahren und vorrichtung zur bestimmung der position eines endgeräts in einem mobilfunknetz
DE102015214338A1 (de) Bestimmung einer Anordnungsinformation für ein Fahrzeug
DE102016114402A1 (de) Verfahren und gerät zur bewertung der funktion eines bordnavigationssystems für ein fahrzeug unter nutzung von lateralversatzdaten
EP2027487B1 (de) Berechnungsverfahren für netzwerkspezifische grössen in einem netzwerk aus referenzstationen für ein satellitenbasiertes positionierungssystem
DE112009000972T5 (de) Interferometrisches Positioniersystem von sich wechselseitig bewegenden Körpern, Vorrichtung und Verfahren davon
DE102016104547B4 (de) Systeme und Verfahren zum Auflösen von Positionsmehrdeutigkeiten unter Verwenden von Zugriffspunktinformationen
DE112010001235T5 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Verbessern einer GPS-Empfängergenauigkeit unter Verwendung einer eingebetteten Kartendatenbank
DE102012018612A1 (de) Verfahren und Vorrichtung, die Höhenangaben aus einer Konturentabelle zur GNSS-Positionierung verwenden
DE102017125965A1 (de) Fahrzeugstandortbestimmung auf grundlage von wlan-knoten
DE102016208812A1 (de) Systeme und Verfahren zur Standortbestimmung von Netzwerkzugangspunkten
DE102017128194A1 (de) Genaue Selbstortung unter Verwendung eines Automobilradars mit synthetischer Apertur
DE102017217017A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Bereitstellen von Korrekturdaten zur Satellitennavigation
DE102011008085A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Aktualisieren von Transformationsinformationsparametern, die in einem globalen Navigationssatellitensystem verwendet werden
DE102021114078A1 (de) Detektieren dreidimensionaler Strukturmodelle zur Laufzeit in Fahrzeugen
WO2014095558A2 (de) Verfahren zum bereitstellen eines gnss-signals
DE102018209432A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Position eines mobilen Objekts
WO2011038976A1 (de) Verfahren zum rechnergestützten erstellen und/oder aktualisieren einer referenzkarte für eine satellitengestützte ortung eines objekts
DE112020000605T5 (de) Verfahren zur Ortung durch GNSS-Signale
WO2021018575A1 (de) Verfahren zum ermitteln eines modells zur beschreibung mindestens eines umgebungsspezifischen gnss-profils
DE102017122440A1 (de) Verfahren zum Lokalisieren und Weiterbilden einer digitalen Karte durch ein Kraftfahrzeug; Lokalisierungseinrichtung
DE102017204297A1 (de) Verfahren zur Positionsbestimmung und Radarsystem
DE102015204853A1 (de) Konfigurieren eines Verwaltungssystems für einen Parkplatz
DE102019210659A1 (de) Verfahren zum Generieren eines dreidimensionalen Umfeldmodells unter Verwendung von GNSS-Messungen

Legal Events

Date Code Title Description
R012 Request for examination validly filed
R082 Change of representative

Representative=s name: SCHWEIGER & PARTNERS, DE

R082 Change of representative

Representative=s name: SCHWEIGER PARTNERSCHAFT PATENTANWALT UND RECHT, DE

Representative=s name: SCHWEIGER & PARTNERS, DE

R016 Response to examination communication
R082 Change of representative

Representative=s name: SCHWEIGER, MARTIN, DIPL.-ING. UNIV., DE