DE69429472T2

DE69429472T2 - Verfahren zur Aufenthaltsortbestimmung von mobilen Stationen in einem digitalen Telefonnetzwerk mit der Hilfe von einem trainiert neuralen Netzwerk

Info

Publication number: DE69429472T2
Application number: DE69429472T
Authority: DE
Inventors: Olsson
Original assignee: Telia AB
Current assignee: Telia Co AB
Priority date: 1993-06-21
Filing date: 1994-06-02
Publication date: 2002-08-14
Anticipated expiration: 2014-06-03
Also published as: ES2176231T3; DE69429472D1; EP0631453A3; SE500769C2; EP0631453B1; US5564079A; EP0631453A2; SE9302140D0; SE9302140L

Description

GEBIET DER ERFINDUNG

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Ortsbestimmung von Mobilstationen in einem digitalen Telefonnetzwerk, insbesondere einem GSM-Netzwerk. Die Erfindung verwendet eine Kombination von Referenzmessungen unter Verwendung eines Meßfahrzeuges und ein adaptives neurales Netzwerk, das mit Hilfe der Referenzdaten trainiert wird. Das neurale Netzwerk verwendet dann existierende Meßdaten von Mobilstationen, um dieselben zu lokalisieren.

STAND DER TECHNIK

Verschiedene Systeme zur Ortsbestimmung sind bereits bekannt.
EP 0 512 789 zeigt ein Ortsbestimmungssystem großer Genauigkeit, das das globale Positionierungssystem (GPS) zum Bestimmen des Ortes, der Geschwindigkeit und der Zeitinformation für z. B. ein Fahrzeug in einem Mobilfunksystem verwendet. Um die Genauigkeit bei der Ortsbestimmung zu erhöhen, können Referenzmessungen an bekannten Orten gemacht werden. Diese Referenzmessungen werden zum Erhöhen der Genauigkeit bei der Ortsbestimmung in den Gebieten um diese Orte verwendet. Das System hat auch die Möglichkeit, eine digitale Karte des fraglichen Gebietes zu speichern und dieselbe zum Erleichtern der Ortsberechnungen zu verwenden.
EP 0 335 558 beschreibt ein Funkkommunikationssystem mit festen und Mobilstationen. Der Ort der Mobilstationen kann dadurch bestimmt werden, daß die Laufzeit für Signale zwischen den Mobilstationen und wenigstens zwei festen Stationen gemessen wird. Die Genauigkeit des Systems kann verbessert werden, indem Daten gespeichert werden, die eine Straßenkarte des fraglichen Gebietes in den Basisstationen darstellen. Der berechnete Ort kann dann entsprechend der Karte angepaßt werden unter der Annahme, daß sich die Mobilstation auf einer Straße befindet.
US 5 166 694 beschreibt ein System zum Ortsbestimmen von Fahrzeugen. Das System weist gute Genauigkeit dadurch auf, daß alle Information verwendet wird, die in den festen Empfängern zur Verfügung steht. Das System wählt dann eine optimale Informationsmatrix, die den kleinsten Fehler liefert, und verwendet diese Matrix zum Berechnen des Ortes. Die Berechnungszeit kann verkürzt werden, indem nur ein Teil der zur Verfügung stehenden Information verwendet wird.
US 5 043 736 bezieht sich auf ein zellulares Telefonssystem mit der Möglichkeit, den gegenwärtigen Ort einer Person im System zu erhalten. Die Mobilstation, deren Ort mit Hilfe von Satelliten bestimmt wird, sendet Information über ihre Position zum zellularen Telefonsystem. Der Ort der Mobilstation kann zentral mit der Hilfe dieser Information überwacht werden.
EP 0 431 956 zeigt eine Art und Weise, ein Mobiltelefonsystem zu überwachen. Das System hat die Möglichkeit, Daten über die Basisstationen wie den Ort, die Signalqualität und die Signalstärke für eine Mobilstation während eines ankommenden Rufes zu empfangen. Diese Information kann dann visuell auf solche Weise dargestellt werden, daß es leicht ist, zu verfolgen, wo der Verkehr erzeugt wird und welche Abdeckung im System vorhanden ist.
WO 92/02105 zeigt ein Übergabeeinleitungssystem für ein zellulares Funknetzwerk, das Mittel zum Bestimmen sowohl der Entfernung eines mobilen Nutzers von einer Zellenbasisstation aufgrund der Fortpflanzungsverzögerungstechniken und Mittel zum Messen der Signalstärke aufweist, um den Weg zu bestimmen, der durch den mobilen Nutzer genommen wird. In einem stark frequentierten Gebiet werden Mikrozellen durch einzelne Straßen gebildet. Unter Verwendung des Systems können die Fortpflanzungscharakteristiken angrenzender Straßen in einer größeren Makrozelle von den Fortpflanzungscharakteristiken der Straße, die die Mikrozelle bildet, unterschieden werden, so daß die Einleitung der Übergabe eines mobilen Nutzers innerhalb einer der umgebenden Straßen bestimmt werden kann.
Proceedings of EUSIPCO-90, Fifth European Signal Processing Conference, Signal Processing V. Theories and Applications (Verhandlungen von EUSIPCO-90, fünfte europäische Signalverarbeitungskonferenz, Signalverarbeitung V. Theorien und Anwendungen), Band 3, 18. September 1990 - 21. September 1990, Barcelona, Es, Seiten 1627-1630, XP 000365873, D. Goryn et al., "Multilayered Perceptrons For Narrowband Direction Finding" (vielschichtige Perzeptrons für schmalbandige Richtungsfindung) ist ein Dokument, das sich auf neurale Netzwerke bezieht. Es zeigt eine Technik zum Verwenden von vielschichtigen Perzeptrons bei passiver schmalbandiger Richtungsfindung. Das Netzwerk wird mit einer Statistik trainiert, die auf empfangenen Matrix- oder Anordnungsdaten beruht. Nach dem Trainieren wird das Netzwerk Matrixdaten ausgesetzt und antwortet fast auf der Stelle mit den Quellenorten, die im empfangenen Signal vorhanden sind. Dem Netzwerk werden auch Daten dargeboten, die Richtungen entsprechen, die im ursprünglichen Trainingssatz nicht vorhanden sind, um die Verallgemeinerungsfähigkeiten zu studieren.
Die vorliegende Erfindung erlaubt eine weitere Verbesserung der Genauigkeit beim Lokalisieren unter Verwendung eines adaptiven neuralen Netzwerkes, das mit Referenzdaten und Meßdaten von Mobilstationen trainiert wird. Die Genauigkeit ist groß, insbesondere im Vergleich mit früheren Systemen, die nur die Zeitfortpflanzungsinformation (TA) verwenden, die beträchtliche Fehler aufgrund von Zeitdispersion geben kann.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Die vorliegende Erfindung schafft so ein Verfahren zur Ortsbestimmung einer Mobilstation in einem digitalen Telekommunikationsnetzwerk. Erfindungsgemäß werden Referenzmessungen auf relevanten Verkehrswegen durchgeführt, um Ortsinformation zu schaffen, die sich auf gemessene Signale bezieht. Ein adaptives neurales Netzwerk wird mit der Hilfe der gemessenen Bezugsdaten und der Ortsinformation trainiert. Entsprechende Meßdaten werden von der Mobilstation zu einer entsprechenden Basisstation gesendet. Das trainierte adaptive neurale Netzwerk wird mit der Basisstation verbunden und führt die Ortsbestimmung der Mobilstation mit Hilfe der Meßdaten von der Mobilstation durch.
Die Erfindung im größeren Detail in den nachfolgenden Patentansprüchen definiert.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORMEN

Die Ortsbestimmung der Mobilstationen ist für den Betreiber eines digitalen Telekommunikationsnetzwerks unter drei Gesichtspunkten von Interesse.
1. Es ist möglich, zu messen, wo der Mobiltelefonverkehr erzeugt wird, d. h., wo die Mobilstationen angeordnet sind, wenn sie das System mit Verkehr belasten. Dies schafft Information, wie das System dimensioniert werden muß.
2. Es ist möglich, den Ort festzustellen, wo eine normale Mobilstation sich befindet, indem sie gerufen wird. Dies kann ein zusätzlicher Dienst sein.
3. Es ist möglich, den Weg- oder Straßenverkehr für die größeren Verkehrsrouten zu schätzen, indem man Referenzmodelle für diese macht. Es ist dann im Ergebnis möglich, zu schätzen, wie viele Rufe auf diesem Straßenstück auftreten und was die mittlere Geschwindigkeit der Mobilstationen, d. h. der Fahrzeuge ist.
Die Erfindung verwendet Information, die regelmäßig in existierenden Systemen gemessen wird, ohne daß interne Funktionen hinzugefügt werden müssen. Die Information wird durch weiteres Verarbeiten mit Hilfe der Erfindung benutzt.
Die Erfindung verwendet Bezugsmessung vom Telekommunikationsnetzwerk. Ein Meßfahrzeug führt Messungen über alle relevanten Verkehrswege durch. Ein adaptives neurales Netzwerk wird mit Hilfe der gesammelten Referenzdaten trainiert, um eine Korrelation zwischen den gemessenen Referenzdaten und Ortsinformation zu erhalten. In existierenden Telekommunikationssystemen senden die Mobilstationen dauernd Meßdaten zu den Basisstationen. Unter Verwendung dieser Meßdaten kann das adaptive neurale Netzwerk genaue Ortsbestimmung aufgrund des Trainierens mit den Bezugsdaten durchführen.
Die Bezugsdaten für die am meisten interessierenden Hauptverkehrsadern werden durch Feldmessungen mit Hilfe eines Meßfahrzeuges gesammelt, das mit einem GPS-Empfänger und einem Satz von Instrumenten (Koppelnavigation) für die Ortsbestimmung ausgerüstet ist. Die Ausrüstung steht heutzutage zur Verfügung und hat eine Ungenauigkeit von ungefähr 60 m. Referenzmessungen sollten auf allen größeren Hauptverkehrsadern durchgeführt werden. Die gespeicherten Referenzdaten bestehen, abgesehen von der Ortsinformation, z. B. dem nationalen Netzwerk, aus gesammelten Meßdaten von dem Meßfahrzeug. Die Daten schließen ein:
empfangene Signalstärken von der kommunizierenden Basisstation mit Identität, Zellenidentität CGI (cell global identity, globale Zellenidentität); Zeitfortschreiten (timing advance, TA), was eine ungefähre Entfernung ergibt; Signalstärke von benachbarten Basisstationen mit entsprechender Frequenz und entsprechendem Farbcode, Basisstationsfarbcode, BCC. Bei GSM werden Signalstärken gemeldet, die durch die Mobilstationen von bis zu sechs benachbarten Basisstationen gemessen worden sind. BCC und Frequenz (ARFCN) werden vor dem Speichern und der Verwendung zu einer Zellenidentität (CGI) umgewandelt, so daß diese Referenzdaten sogar nach einer Frequenzverschiebung im System verwendet werden können. Es muß daher konsequenterweise eine Querverweisliste zwischen Frequenz und Identität existieren, die mit jeder Frequenzverschiebung aktualisiert wird;
Übergabe zu einer neuen Basisstation mit Zeit und Ort ist implizit im Protokoll und kann ebenfalls verwendet werden.
Im GSM-System sendet die Mobilstation mit einem eingerichteten Ruf Meßdaten, die den Referenzdaten des Systems entsprechen, einmal pro 480 ms Periode. Dies wird normalerweise durch den Basisstationscontroller (BSC) verwendet, um die Leistung der Mobilstation zu regeln und Übergabe zwischen Basisstationen anzuordnen. Diese sogenannten Meßberichte können heutzutage an der Schnittstelle zwischen der Basisstation und dem Controller gelesen werden. Die Möglichkeit ist vorgesehen, diese Information in der nahen Zukunft direkt im Controller zu lesen.
Ein getrennter Computer ist mit dem Basisstationscontroller BSC verbunden und mit Software für ein adaptives neurales Netzwerk versehen. Um imstande zu sein, das neurale Netzwerk zu verwenden, muß es auf Referenzdaten trainiert werden, d. h., alle Referenzdaten werden in das Netzwerk ohne Positionsinformation eingegeben, und das Ausgangsergebnis, der Ort, wird mit dem Ort verglichen, der mit der GPS-Ausrüstung erhalten wird. Wenn das Ausgangsergebnis von dem Referenzort abweicht, werden die Gewichtungen im adaptiven neuralen Netzwerk entsprechend einem Algorithmus angepaßt. Nach einer ausreichend langen Lernsequenz kann das adaptive neurale Netzwerk, wenn es ausreichend viele Zustände hat, komplexe Muster auflösen, z. B. die Signalstärke und das TA-Muster für die Ortsbestimmung einer Mobilstation, d. h. den Ort einer Mobilstation bestimmen. Die Ortsbestimmung der Mobilstation kann demgemäß dadurch durchgeführt werden, daß der oben erwähnte Meßbericht verarbeitet wird. Durch Verfolgen von Mobilstationen während eines Rufs kann die mittlere Geschwindigkeit der wichtigen Hauptverkehrsadern ebenfalls zusätzlich zum Ort abgeschätzt werden.
Die vorliegende Erfindung bietet somit den Vorteil, daß die gesamte zur Verfügung stehende Information mit den Referenzdaten verglichen wird, anstatt daß man nur von TA (Zeitfortschreiten) abhängt, was beträchtliche Fehler aufgrund von Zeitdispersion ergeben kann. Außerdem werden keine Änderungen im existierenden System benötigt, sondern nur Zugang zu den Meßdaten. Die Genauigkeit ist hoch, zumindest für die Straßen und Wege, die für die Bezugsmessungen verwendet werden. Der Schutzbereich der Erfindung ist nur durch die unten aufgeführten Patentansprüche beschränkt.

Claims

1. Verfahren zur Ortsbestimmung einer Mobilstation in einem Telekommunikationsnetz, wobei das Verfahren eine Trainingsphase umfaßt, in der das Telekommunikationsnetz die folgenden Schritte durchführt:

- Verwendung eines Meßfahrzeugs zum Sammeln von Referenz-Meßdaten entlang Verkehrswegen, einschließlich mit einem GPS- Empfänger gemessener Positionsinformation und an diesen Positionen gemessener Signale von Basisstationen des Telekommunikationsnetzes;

- Eingeben der gesammelten Referenz-Meßdaten in ein adaptives neurales Netzwerk, das mit dem Telekommunikationsnetz verbunden ist;

- Trainieren des neuralen Netzwerkes mit den Referenz-Meßdaten zum Berechnen einer Position auf der Grundlage von gemessenen Signalen von den Basisstationen, und wobei das Verfahren ferner eine Ortsbestimmungsphase aufweist, bei der das Telekommunikationsnetz die folgenden Schritte durchführt:

- Sammeln von Ortsbestimmungs-Meßdaten von den von der Mobilstation gemessenen Signalen von den Basisstationen;

- Ortsbestimmung der Mobilstation durch Berechnung ihrer Position in dem neuralen Netzwerk unter Verwendung der Ortsbestimmungs-Meßdaten von der Mobilstation.

2. Verfahren zum Trainieren eines Telekommunikationsnetzes, das ein adaptives neurales Netzwerk einschließt, zur Ortsbestimmung einer Mobilstation in dem Telekommunikationsnetz mit den Schritten:

- Verwendung eines Meßfahrzeugs zum Sammeln von Referenz-Meßdaten entlang Verkehrswegen, einschließlich mit einem GPS- Empfänger gemessener Positionsinformation und an den Positionen gemessener Signale von Basisstationen des Telekommunikationsnetzes;

- Zuführen der gesammelten Referenz-Meßdaten zu dem adaptiven neuralen Netzwerk, das mit dem Telekommunikationsnetz verbunden ist;

- Trainieren des neuralen Netzwerkes mit den Referenz-Meßdaten zur Berechnung einer Position auf der Grundlage von gemessenen Signalen von den Basisstationen.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem das Meßfahrzeug mit dem GPS-Empfänger ausgestattet ist, wobei die Referenz- Meßdaten auch umfassen: die empfangene Signalstärke von der Basisstation mit der das Meßfahrzeug kommuniziert, einschließlich Angabe der Zellenidentität (CGI), Zeitvorsprungssignal (TA) und Signalstärke von benachbarten Basisstationen.

4. Verfahren nach Anspruch 3, bei dem das adaptive neurale Netzwerk trainiert wird durch Eingabe aller gesammelten Referenz-Meßdaten, Berechnung einer Position hieraus, Vergleichen der berechnenden Position mit der von den GPS-Empfänger erhaltenen Positionsinformation und Einstellen von Gewichtungen in dem adaptiven neuralen Netzwerk zum Verbessern der Positionsberechnung in Abhängigkeit von dem Vergleich.

5. Telekommunikationsnetz mit einer Anzahl von Basisstationen, die Zellen abdecken, wobei die Zellen einen Abdeckbereich für das Telekommunikationsnetz definieren, und mit mindestens einer Mobilstation, die zur Übertragung von Daten an eine Basisstation eingerichtet ist, wobei die Basisstation ein Interface zu einem Basisstations-Controller hat und das Telekommunikationsnetz Mittel zur Ortsbestimmung der Mobilstation umfaßt, gekennzeichnet durch ein adaptives neurales Netzwerk, das mit dem Basisstations-Controller verbunden ist, wobei das adaptive neurale Netzwerk Berechnungsmittel aufweist, die dazu eingerichtet sind, während einer Trainingsphase trainiert zu werden unter Verwendung von Referenz-Meßdaten, einschließlich von einem GPS-Empfänger erhaltener Positioninformation und an den Positionen gemessener Basisstationssignale, zum Berechnen der Position der Mobilstation auf der Basis von Ortsbestimmungs-Meßdaten, einschließlich Signalen von den Basisstationen entsprechend den in den Referenz-Meßdaten enthaltenen Basisstationssignalen, wobei die Ortsbestimmungs-Meßdaten von der Mobilstation erhalten und an das adaptive neurale Netzwerk abgegeben werden, und wobei das adaptive neurale Netzwerk Speichermittel zum Speichern der Referenz-Meßdaten aufweist.

6. Telekommunikationsnetz nach Anspruch 5, bei der die Referenz-Meßdaten umfassen: die empfangene Signalstärke von der Basisstation, mit der ein Meßfahrzeug kommuniziert, einschließlich Angabe der Zellenidentität (CGI), des Zeitvorsprungssignals (TA) und der Signalstärke von benachbarten Basisstationen, und von dem Meßfahrzeug gesammelt werden.

7. Telekommunikationsnetz nach Anspruch 5 oder 6, bei der die Ortsbestimmungs-Meßdaten eine oder mehrere der folgenden Datenkomponenten umfassen: die Signalstärke, die die Mobilstation von der Basisstation, mit der sie kommuniziert, empfängt, einschließlich Angabe der Zellenidentität (CGI), Zeitvorsprungssignal (TA) und Signalstärke von benachbarten Basisstationen.

8. Anordnung zur Ortsbestimmung einer Mobilstation in einem Telekommunikationsnetz, wobei das Telekommunikationsnetz eine Anzahl von Basisstationen umfaßt, die Zellen abdecken, wobei die Zellen einen Abdeckbereich für das Telekommunikationsnetz definieren, wobei die Mobilstation dazu eingerichtet ist, Meßdaten zu einer Basisstation zu übertragen, und wobei die Basisstation ein Interface zu einem Basisstations-Controller aufweist, dadurch gekennzeichnet, daß die Anordnung ein adaptives neurales Netzwerk umfaßt, das mit dem Basisstations-Controller verbunden ist, wobei das adaptive neurale Netzwerk Rechenmittel aufweist, die dazu eingerichtet sind, während einer Trainingsphase trainiert zu werden, unter Verwendung von Referenz-Meßdaten einschließlich von einem GPS Empfänger erhaltener Positionsinformation und an den Positionen gemessener Basisstationssignale, zum Berechnen der Position der Mobilstation auf der Basis von Ortsbestimmungsmeßdaten, einschließlich Signalen von den Basisstationen, die den in den Referenz-Meßdaten enthaltenen Basisstationssignalen entsprechen, wobei die Ortsbestimmungs-Meßdaten von der Mobilstation erhalten und in das adaptive neurale Netzwerk eingegeben werden, und wobei das adaptive neurale Netzwerk Speichermittel zum Speichern der Referenz-Meßdaten aufweist.

9. Anordnung nach Anspruch 10, bei der die Referenz-Meßdaten umfassen: die empfangene Signalstärke der Basisstation, mit der ein Meßfahrzeug kommuniziert, einschließlich Angabe der Zellenidentität (CGI), des Zeitvorsprungssignals (TA) und der Signalstärke von benachbarten Stationen, und von dem Meßfahrzeug gesammelt werden.

10. Anordnung nach Anspruch 9 oder 10, bei der die Ortsbestimmungsmeßdaten eine oder mehrere Datenkomponenten umfassen einschließlich: der von der Mobilstation empfangenen Signalstärke von der Basisstation, mit der sie kommuniziert, einschließlich Angabe der Zellenidentität (CGI), Zeitvorsprungssignal (TA) und Signalstärke von benachbarten Basisstationen.