用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置的方法及電子裝置的製作方法

2023-05-03 10:12:21

專利名稱：用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置的方法及電子裝置的製作方法
技術領域：
本發明是指一種用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置的方法及電子裝置，尤指 一種利用圖形界面，取代位置估測及追蹤時所需的複雜運算，進而簡化位置估測及追蹤的 運算的方法及電子裝置。
背景技術：
在無線通訊系統中，如全球衛星定位系統(Global Positioning System，GPS)、 無線網絡系統、移動通訊系統等，「位置估測及追蹤」(PositionLocation Estimation and Tracking)是一種極為重要的技術，其廣泛地應用於工程與個人定位等民生用途。其中，常 見的方法包含有信號傳送時間(或稱收訊時間，Time of arrival, TOA)、信號傳送時間差 (Time difference ofarrival, TDOA)、信號接收角度(Angle of arrival, AOA)、接收信號 強度(Receive-signal-strength，RSS)或其組合等。一般而言，信號傳送時間技術具有較 佳準確性，其原理是基地臺(Base Station)所輸出的信號的傳播時間乘以傳播速度(一 般以光速計算)等於移動臺(Mobile Station)與基地臺的距離。因此，至少須有三個基地 臺方能進行定位。欲利用信號傳送時間進行位置估測及追蹤，須事先建構傳輸環境的傳播損失模 型，如多重路徑幹擾衰弱與遮蔽效應等，才能通過信號傳送時間來決定移動臺和基地臺的 距離並預測移動臺的移動。在此情形下，由於影響傳輸環境的因素非常多，造成相關算 法變得複雜，而已知技術已揭露許多改進方式，其中一種即利用「卡爾曼濾波」(Kalman Filtering)。「卡爾曼濾波」是一種遞歸(recursion)的估計，即只要獲知上一時刻狀態 的估計值以及當前狀態的觀測值，就可以計算出當前狀態的估計值，因此不需要記錄觀測 或者估計的歷史信息，其典型實例是從一組有限的，包含噪聲的，對物體位置的觀察序列 (Observed Sequence)預測出物體位置的坐標及速度。同時，隨著相關技術的不斷演進， 已知技術進一步揭露了更為複雜的平滑及濾波方式，如基於卡爾曼濾波且具有視線可及 (Line of Sight,L0S)與非視線可及(Non-lineof Sight,NL0S)模式的互動多模型平滑器 (Kalman-based InteractingMultiple Model Smoother with LOS Mode and NLOS Mode)、 自適應式延伸卡爾曼濾波(Self-adaptive Extended Kalman Filter)等。這些方式所對 應的算法需要複雜的運算，不利於實際應用。舉例來說，請參考圖1，圖1為已知信號傳送時間的位置估測及追蹤技術的系統模 型示意圖。若移動臺由位置A移動至位置B，且系統包含N個基地臺BS1 BSn (為求簡潔， 僅繪出部分基地臺)，可知在(移動臺由位置A移動至位置B的時段中的)第k個取樣時
間，移動臺與任一基地臺BSi的距離<4可表示為 其中，(、，允)表示移動臺的估測坐標向量(estimated coordinatevector)，(Xi, Yi)表示基地臺BSi的坐標向量。考慮噪聲及非視線可及誤差，則距離<4可表示為
dlM = dik + ehk + eNWSjk ,/ = 1,2,-
,N (式 2)其中，Cli, k表示移動臺與基地臺BSi的真實距離；、k表示白噪聲，其為一平均 數為0、變異數為σ〗.4的獨立且相同分布的高斯隨機變量(Incbpendentand Identically Distributed Gaussian random variable with zero meanand variance ^jji) ;eNL0Sjijk 示非視線可及誤差，其為一平均數為m_s、變異數為O^ftlf的獨立且相同分布的高斯隨機變 量。在視線可及的情況下，距離的準確性系僅受噪聲ei, k影響，而在非視線可及的情況 下，則同時受到非視線可及誤差^uk的影響。根據式1、式2，可解出移動臺的位置。接著，利用卡爾曼濾波追蹤移動臺的移動， 先設定得一狀態方程組 其中，Xk及yk表示移動臺於取樣時間k的位置(換言之，xk+1及yk+1表示移動臺於 下一取樣時間(k+Ι)預測的位置)；\1;及丨,1;分別表示沿1及7方向的速度；矩陣[OOilv, x,knv, y, Jt表示高斯噪聲向量，具有共變異矩陣(covariancematriWQ ； Δ t則表示取樣過 程的持續時間。因此，在取樣時間k，移動臺的觀察位置(zx,k，zy,k)可由下列觀察方程組表 示 其中，[wx,k wy,k]T表示高斯噪聲向量，具有共變異矩陣R。因此，通過式1、式2，可得出移動臺當前位置的估計值；而通過式3、式4，則可得出 移動臺下一取樣時間的位置及移動速率的預測值。如此一來，只要在每一取樣時間解式1 至式4，即可不斷更新移動臺的位置並預測其可能的移動情形。然而，這樣的運算過程需要 大量且複雜的矩陣運算，特別是隨著需考慮的變量增加更為嚴重，不利於實際應用。

發明內容
因此，本發明的主要目的即在於提供一種用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置 的方法及電子裝置。本發明揭露一種用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置的方法，包含有根據該移 動臺的當前狀態，產生狀態方程組，用以預測該移動臺於一時段後的預期位置及預期移動 速度；以及將該狀態方程組對應至一圖形界面，以計算該預期位置及該預期移動速度。本發明還揭露一種用於無線通訊系統的電子裝置，用來執行前述方法，以判斷該 無線通訊系統的移動臺的位置。


圖1為已知信號傳送時間的位置估測及追蹤技術的系統模型示意圖。圖2至圖4為因子圖的示意圖。圖5為圖4的因子圖的結果與實際運算結果的比較示意圖。圖6為本發明實施例一流程的示意圖。[主要元件標號說明]BS基地臺f,f1,f2,f3>P>S 限制節點X1 χ5、χ、ν變數節點SI軟信息60流程600,602,604,606 步驟
具體實施例方式為了改善式1至式4的運算複雜度，本發明採用一因子圖(Factor Graphs)改善 已知技術的缺點。因子圖是採用和積算法(Sum-Product Algorithms)，以一致且有效率的 圖形觀點，來處理在通訊、信號處理、和人工智慧領域上，各式各樣的編碼。本發明利用因子 圖的優點，將之用於解決式1至式4的運算，以簡化位置估測及追蹤時所需的複雜運算。首 先，請參考圖2，圖2為一因子圖的示意圖，其是用來解一方程式f (X1, X2, X3, X4, X5) = Kx1, X3) · f2 (x2 『 X3) · f3 (X3' x4' x5)，(式 5)由式5可知，f函式可表示為函式、f2函式及f3函式的積。同時，函式僅與 X1^ X3有關，f2函式僅與X2、X3有關，即f3函式僅與x3、X4、X5有關。因子圖的概念即是以圖 形觀點，來處理變量與函式間的關係。以圖2為例，各函式是以方塊代表，又稱為限制節點 (Constraint Node)或代理節點(AgentNode)，而X1 X5是以圓形表示，又稱為變量節點 (Variable Node)。限制節點與變量節點間的聯機是根據函式與變量間的關係而定，例如，
函式僅與Xl、X3有關，則函式所代表的限制節點僅連接Xl、X3所代表的變量節點。以 此類推，即可繪出圖2所示的因子圖。另外，在限制節點與變量節點間所傳遞的數據為軟信 息(Soft-information) Si，每一軟信息僅相關於相鄰限制節點與變量節點，並可根據其它 相關軟信息，判斷其內容。例如，節點X3至節點f3的軟信息SI (x3, f3)可表示為SI (x3, f3) = SI (f\，x3) · SI (f2, x3)，以此類推，只要執行的次數夠多，即可得出f(Xl，x2, x3, x4, x5)的結果。因子圖除了可簡化複雜的運算外，由於其是以圖形觀點表示函式與變量間的關 系，因此當要擴充運算條件時，只要判斷出新增的節點與原始節點的關係，即可輕易地擴充 因子圖。通過因子圖的概念，本發明可簡化式1至式4的運算複雜度。舉例來說，在式3及 式4中，與移動臺的χ方向坐標相關的所有方程式包含有xk+1 = Xk+ Δ t · vx, k,(式 6)Vx k+1 = Vx k+At· nv,x,k，(式 7)zXjk = xk+wXjk,(式 8)
因此，根據因子圖的運作方式，可將式6至式8對應至圖3。其中，Px,k表示與變量 Xk+1> Xk及Vx, k相關的限制節點，而Sx, 表示與變量vx, 及vx, k相關的限制節點。仿此方 式，可將式3及式4中與移動臺的y方向坐標相關的方程式代入圖3，並將式1、式2代入， 則可得如圖4所示的因子圖。在圖4中，虛框部分表示根據式1、式2所得的結果，而其它部 分則表示式3及式4所對應的結果，相關符號僅用來表示各節點，主要概念乃是以因子圖簡 化位置估測及追蹤的運算，故不另說明各節點的意義。簡單來說，本發明是利用因子圖，簡化位置估測及追蹤的運算。需注意的是，上述 例子是以因子圖做說明，實際上，其它圖形界面，如餅圖(CircleGraph)亦可用於本發明， 而不限於此。此外，因子圖的結果無法完全符合原始運算結果，但其差距會隨著運算次數而 減小。例如，在圖5中，虛線表示圖4的因子圖的結果，而實線表示式1至式4的運算結果， 可知，隨著運算次數(時間)的增加，因子圖的結果會貼近式1至式4的運算結果。進一步地，以因子圖或類似的圖形界面簡化位置估測及追蹤的運算的過程，可歸 納為一流程60，如圖6所示。流程60用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置，其包含以下 步驟步驟600:開始。步驟602 根據該移動臺的當前狀態，產生狀態方程組，用以預測該移動臺於一時 段後的預期位置及預期移動速度。步驟604 將該狀態方程組對應至一圖形界面，以計算該預期位置及該預期移動 速度。步驟606:結束。需注意的是，本發明是利用因子圖簡化位置估測及追蹤的運算，其硬體實現上應 根據不同需求而定義基地臺與移動臺所代表的意義。例如，在全球衛星定位系統中，基地臺 表示定位衛星，而移動臺表示導航裝置、接收天線等類似裝置，則應由移動臺執行流程60 ； 在無線區域網路系統中，基地臺表示接入點(Access Point)，而移動臺表示無線網卡或相 關網絡設備，則應由接取點執行流程60。因此，在實現本發明時，本領域技術人員當根據不 同應用的需求，適當地調整執行方式、對象等。綜上所述，本發明利用因子圖或相似的圖形界面，取代位置估測及追蹤時所需的 複雜運算。由於因子圖具有高效率及極高可擴充性，可有效簡化位置估測及追蹤的運算，改 善已知技術的缺點。以上所述僅為本發明的較佳實施例，凡依本發明權利要求範圍所做的均等變化與 修飾，皆應屬本發明的涵蓋範圍。
權利要求
一種用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置的方法，包含有根據該移動臺的當前狀態，產生狀態方程組，用以預測該移動臺於一時段後的預期位置及預期移動速度；以及將該狀態方程組對應至一圖形界面，以計算該預期位置及該預期移動速度。
2.根據權利要求1所述的方法，其中該當前狀態包含該移動臺的當前位置、當前移動 速度及該移動臺所處環境的噪聲情形。
3.根據權利要求2所述的方法，其還包含設定二維坐標系統，用來表示該當前位置、該 預期位置、該當前移動速度及該預期移動速度。
4.根據權利要求3所述的方法，其中該狀態方程組是以矩陣方程式表示，該矩陣方程 式為 其中，(Xk，yk)表示該移動臺對應於該二維坐標系統的該當前位置，(Xk+1，yk+1)表示該 移動臺對應於該二維坐標系統的該預期位置，(vx, k，vy, k)表示該移動臺對應於該二維坐標 系統的該當前移動速度，矩陣W 0 11_1;11」,1^表示該噪聲情形，以及At表示該時段。
5.根據權利要求1所述的方法，其還包含計算該移動臺至該無線通訊系統的多個基地臺的多個距離；以及 根據該多個距離，更新該圖形界面，以計算該預期位置及該預期移動速度。
6.根據權利要求1所述的方法，其中該圖形界面是因子圖。
7.根據權利要求1所述的方法，其中該圖形界面是餅圖。
8.一種用於無線通訊系統的電子裝置，用來執行權利要求1所述的方法，以判斷該無 線通訊系統的移動臺的位置。
全文摘要
本發明揭露一種用於無線通訊系統中判斷移動臺的位置的方法，包含有根據該移動臺的當前狀態，產生狀態方程組，用以預測該移動臺於一時段後的預期位置及預期移動速度；以及將該狀態方程組對應至一圖形界面，以計算該預期位置及該預期移動速度。
文檔編號H04W64/00GK101895985SQ20091014111
公開日2010年11月24日 申請日期2009年5月22日 優先權日2009年5月22日
發明者吳承軒, 杜勇賜, 陳俊才, 黃金增 申請人:雷凌科技股份有限公司