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5G網絡上連接的大量設備可以幫助定位自己

塔夫茨大學的工程師預見到第五代(5G)網絡能夠跟蹤快速增長的移動設備的能力,已經提出了一種改進的算法,用于本地化和跟蹤這些產品,在設備之間分配任務他們自己。它是一種可擴展的解決方案,可以在2020年之前滿足物聯網中預計的500億個連接產品的需求,并將實現更廣泛的基于位置的服務。Tufts研究的結果今天發表在IEEE會議論文集中,這是由電氣和電子工程師協會出版的領先的同行評審科學期刊。

目前,無線設備的定位是集中的,取決于具有諸如蜂窩塔或GPS衛星的已知位置的“錨點”以直接與每個設備通信。隨著設備數量的增加,錨必須以更高的密度安裝。隨著要跟蹤的項目數量顯著增加,集中定位可能變得難以處理。

作為集中式解決方案的替代方案,作者在5G網絡中的分布式本地化方法使設備無需全部直接訪問錨點。傳感和計算在設備上本地完成,因此不需要中央協調員來收集和處理數據。

“提供每個設備,傳感器或車輛的位置感知的需求,無論是靜止的還是移動的,將來都會更加突出,”Usman Khan博士說,他是電氣和計算機工程副教授。塔夫斯大學工程學院。“將有應用程序跟蹤資產和庫存,醫療保健,安全,農業,環境科學,軍事行動,應急響應,工業自動化,自動駕駛車輛,機器人技術 - 這個名單是無窮無盡的。互聯網幾乎無限的潛力 - 事情要求我們開發智能分散算法,“該論文的通訊作者汗說。

由Khan及其同事開發的自定位算法利用設備到設備的通信,因此可以在室內(例如,在辦公室和制造設施中),地下,水下或厚云覆蓋下進行。這是優于GPS系統的優勢,GPS系統不僅可以在這些條件下變暗,而且還增加了設備的成本和功率要求。

設備的移動性使自定位具有挑戰性。關鍵是要快速獲得位置以實時跟蹤它們,這意味著必須簡化計算而不犧牲準確性。作者通過替換非線性位置計算來實現這一點,這些計算要求很高,如果位置的初始猜測位于錯誤位置,可能會錯過標記,線性模型可快速可靠地收斂于設備的準確位置。由于設備測量它們相對于彼此的位置或者表示相鄰設備的“質心”的點,而不是讓它們全部參考一組靜止錨,因此出現了計算上更簡單的線性計算。收斂到準確的位置是非常快的,

“除了為無處不在的連接設備的未來做好準備之外,這種方法還可以通過消除在建筑物和社區中安裝大量發射器(錨點)的需求來減輕當前基礎設施的壓力,”Khan說。

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