无线通信系统中的多站点距变率测量汇编的制作方法

1.所提出的技术一般涉及在无线通信系统中提供用户设备的运动信息，并且特别涉及用于在无线通信系统中提供和帮助提供用户设备的运动信息的方法和装置。


背景技术：

2.当今，可连接到无线通信网络的用户设备（ue）能够具有很多样化的种类。除了传统的移动电话之外，ue当今还例如用于传感器或其它类型的数据收集装置中以及移动和固定数据通信系统中的远程机器控制。能够在不同应用中以不同方式利用ue的不同表征特征。例如，移动性通常在诸如电话、移动检测系统或移动数据通信系统之类的大多数移动应用中是至关重要的。但是，ue的无线性质反而可能是在固定应用（诸如固定机器控制、在敏感环境中提供的传感器等）中使用ue的主要原因。
3.如果运营商能够区分具有例如不同预计运动模式的ue，则对无线通信系统的整体利用而言是有益的。不仅关于ue是否为固定的信息，而且任何运动的性质的信息，对于不同网络目的都能够是有用的。在当前系统中，通常存在给出瞬时位置的不同种类的定位系统。但是，还监测ue的运动、即位置变化率的能力严重受限。
4.运动信息可能有用的场合的一个示例是解决所谓的流浪无人机问题。当今，空中的无线电控制的无人机正变得越来越普遍。在过去，一直限制这些所谓的无人机呆在专用来控制它们的无线电控制设备的范围之内。
5.但是，最近，允许通过蜂窝网络远程控制无人机的功能性显著地增加了它们的范围。这能够例如通过将长期演进（lte）ue附连到无人机并且通过将ue耦合到无人机的导航系统来实现。这样，使无人机能够穿越多个小区，导致范围仅受无人机的电池所限制。在一些市场中，这已经被监管，并且附连到无人机的ue因而被注册。但是，大量的用户未能注册，这类用户被称为“流浪无人机”。
6.具有lte能力或在未来具有新空口（nr）能力的无人机需要在其飞行方面受约束。对于流浪无人机，情况尤其如此。
7.对此的第一原因是，只是因为当无人机的高度相当高时存在较少障碍物，传播则能够接近自由空间传播，所以在相当高的高度传送和接收蜂窝无线电消息的流浪无人机往往比基于地面的ue造成更多的干扰。因此，干扰抵达更远处，并且也在相邻小区中造成干扰问题。在较高的高度，无人机也可能由向下倾斜的无线电基站天线的旁瓣来服务。这可能增加突然信号变化的风险。
8.第二原因是，流浪无人机在非法飞入空域的某些部分时造成危险状况。示例包括其中商业空中交通可能处于危险的机场、以及在其中坠机很可能造成人身伤害的人口稠密区域之上的空域。要注意，这很可能是航空当局并且由此也是蜂窝运营商的主要担忧。在2018年12月20日，英国伦敦盖特威克国际机场因流浪无人机而不得不关闭许多小时。2019年初，同样的状况在英国伦敦希思罗国际机场和纽约市纽瓦克国际机场发生。不能低估问题的严重性以及开发抵制非法飞行的解决方案的紧迫性。
9.为了防止上述问题，必须找出识别和定位无人机而且特别是流浪无人机的方式。这类解决方案被认为通常要基于连接到无人机的ue的移动的特性。因此要求用于确定或估计ue的运动的改进测量和方法。在许多其它应用中同样也能够利用这类改进测量和方法。


技术实现要素：

10.一个目的是提供用于ue的估计（优选地为三维）运动的改进确定的方法和装置。
11.所提出的技术的实施例满足这个及其它目的。
12.根据第一方面，提供一种用于在无线通信系统中提供ue的运动信息的方法。该方法包括在第一网络节点中发起与ue有关的第一多普勒频移测量。在第一网络节点中，向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递。在第一网络节点中得到表示第一多普勒频移测量的数据。在第一网络节点中得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据。至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue在不止一维的估计运动。
13.根据第二方面，提供一种用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的方法。该方法包括在网络节点中得到对于与ue有关的多普勒频移测量的请求。ue被连接到另一个网络节点。在网络节点中，根据该请求发起与ue有关的多普勒频移测量。在网络节点中得到根据该请求进行的多普勒频移测量。向发起该请求的网络节点发起数据的传递。数据表示得到的多普勒频移测量。
14.根据第三方面，提供一种网络节点，该网络节点配置成在无线通信系统中提供ue的运动信息。该网络节点配置成发起与ue有关的第一多普勒频移测量。该网络节点进一步配置成向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递。该网络节点进一步配置成得到表示第一多普勒频移测量的数据。该网络节点配置成得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据。该网络节点配置成至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue在不止一维的估计运动。
15.根据第四方面，提供一种用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的网络节点。该网络节点配置成得到对于与ue有关的多普勒频移测量的请求。ue被连接到与该网络节点不同的网络节点。该网络节点进一步配置成根据该请求发起与ue有关的多普勒频移测量。该网络节点进一步配置成得到根据该请求进行的多普勒频移测量。该网络节点进一步配置成向发起该请求的网络节点发起表示得到的多普勒频移测量的数据的传递。
16.根据第五方面，提供一种包含指令的计算机程序，所述指令在由至少一个处理器执行时，致使（一个或多个）处理器发起与ue有关的第一多普勒频移测量，向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递，得到表示第一多普勒频移测量的数据，得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据，以及至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue在不止一维的估计运动。
17.根据第六方面，提供一种包含指令的计算机程序，所述指令在由至少一个处理器执行时，致使（一个或多个）处理器：得到对于与ue有关的多普勒频移测量的请求，其中，ue被连接到与该网络节点不同的网络节点；根据该请求发起与ue有关的多普勒频移测量；得
到根据该请求进行的多普勒频移测量；以及向发起该请求的网络节点发起表示得到的多普勒频移测量的数据的传递。
18.根据第七方面，提供一种包括计算机可读介质的计算机程序产品，该计算机可读介质上存储了第五或第六方面的计算机程序。
19.所提出的技术的优点是，它能实现ue的估计（优选地为三维）运动的改进确定。当阅读详细描述时将会意识到其它优点。
附图说明
20.通过参照以下结合附图进行的描述，可最好地理解实施例连同其进一步的目的和优点，附图中：图1是商业移动对象状态估计系统的示例；图2是交互多模型算法的框图；图3示出采用非线性测量的线性系统的扩展卡尔曼滤波器状态估计中的一个循环；图4示出宽带码分多址（wcdma）往返时间测量的原理；图5示出多普勒频移测量的原理；图6是示出用于在无线通信系统中提供ue的运动信息的方法的实施例的步骤的示意流程图；图7是示出用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的方法的实施例的步骤的示意流程图；图8是通信系统中的多普勒频移的测量和信令的示意图示；图9是示出无人机状态估计问题的示意框图；图10是示出网络节点的实施例的示意框图；图11是示出基于硬件电路实现的网络节点的实施例的示意框图；图12是示出基于处理器和硬件电路二者的组合的网络节点的另一个实施例的示意框图；图13是示出网络节点的计算机实现的实施例的示意图；图14是示出网络装置的实施例的示意框图；图15是示出网络节点的实施例的示意图；图16是示出网络节点的另一个实施例的示意图；图17是示出功能性分布或分区的一般示例的示意图；图18是示出与一个或多个基于云的网络装置协作的无线通信系统的示例的示意图；以及图19是参与提供ue的运动信息的网络节点之间的信令的示例的示意图示。
具体实施方式
21.在全部附图中，相同的参考标号用于相似或对应的元件。
22.在本公开中，术语“基站”用作定义向ue提供用户平面和控制平面协议端接并且被连接到核心网的节点的通用术语。节点b的典型的非排他示例是如为通用移动电信系统
（umts）规定的节点b、如为lte规定的“enodeb”、enb或“演进节点b”以及如为nr系统规定的新空口nodeb（gnb）。
23.为了更好地理解所提出的技术，从移动对象的运动学状态估计以及范围和距变率测量的一些一般方面的简要概述开始可能是有用的。
24.当今，移动对象运动学状态估计的技术领域有许多可操作的系统遍及全世界，因此是成熟的。参见例如关于该主题的许多可用教科书中的任一个。在附录a中描述所谓的多传感器运动学状态估计系统的一个示例。
25.为了能够精确地估计ue的移动状态，首先要认识到ue可能以非常特定的方式移动。这些移动的模式优选地需要通过应用于测量处理的最佳估计器来反映。
26.当多个动态模式描述对象（该对象的状态被估计）的行为时，存在许多已知的估计方法。在附录b-d中提出一些方面。
27.运动学状态估计过程是基于与位置和/或速度相关的不同测量的连续提供。因此，范围测量，即测量位置与所讨论对象（例如ue）之间的距离，在无线通信网络内可轻易获得。
28.关于离散化的注释使用微分方程在连续时间定义详细描述中论述的模型。对于计算机实现，它们需要被离散化。给定连续时间维纳过程：由此得出以周期t进行采样之后的离散时间状态方程为：其中并且具有离散化过程噪声协方差：。
29.下面假定：在应用交互多模型（imm）滤波器之前，所有连续时间方程都像这样被离散化。
30.对于范围测量存在若干可能性。一种方式是执行路径损耗测量。在附录f中描述路径损耗的一个模型。但是，那对于当前的估计应用没有精确到足以在没有支持测量的情况下使用，因为路径损耗受无线电衰落影响，并且因为范围需要从假定的无线电传播模型来计算。
31.用于范围的测量的更好和更精确基础是测量无线电波从基站和ue并返回的行进时间，即往返时间（rtt）测量。这在附录e中简要描述。
32.在多个站点中的rtt测量所存在的问题是，这个选项在lte中不可用。在那里，只有服务小区定时提前（或往返时间）是可用的。万一使用了相邻站点往返时间测量，这些会通过在服务小区传输上监听来得到，事实上要求精确时间同步，比如说优于10-25ns。类似的状况约束nr，但是在那里论述了至少某种多站点往返时间测量。而且，在nr中，这可能最终依赖于精确时间同步。
33.总之，事实上，只有在精度为大约10-25ns的时间同步是可用的前提下，仅范围的状态估计才似乎在nr中可行。此外，仅范围的状态估计在lte中或许不可能，因为最精确范围相关测量是仅对于lte中的服务小区可用的往返时间测量。
34.但是，本技术因此以将被用于运动学状态估计的多普勒频移测量的形式利用使用附加运动学测量的可能性。万一可使支持多普勒频移测量在lte中并且在nr中可用（特别是当没有时间同步可用时），状况会变化。那会使得能在状态估计算法中进行距变率处理。因此，本公开的一个重要部分是通过提供至少支持不太精确的范围测量的多普勒频移测量，使得能进行基于enb/gnb的运动估计。
35.一般来说，能够在大多数无线系统中至少对于服务小区进行多普勒频移测量。简言之，多普勒频率与用户离开无线电基站的速度相关，如下：其中，fd是多普勒频率，是ue离开基站的离开分量速度，c是光速，以及fc是载波频率。图5示出该关系。ue 10利用载波频率fc与基站20通信。通信的方向由虚线22来指示。在本示例中，ue 10以总速度v
tot
略微背离基站20移动。示出与ue 10和基站20之间的方向平行的速度分量，并且在本示例中，这个速度分量背离基站20来定向。在基站20所遇到的接收频率将相差多普勒频率fd，并且将以视速度分量而定的量受ue 10的运动影响。根据等式（6）的多普勒频率假定速度分量的正方向背离基站来定向。因此，正多普勒频移对应于ue 10背离基站20移动，而负多普勒频移对应于ue 10朝向基站20移动。要注意，只有沿基站20的方向的速度分量给予任何多普勒效应。因此，垂直于这种方向移动的ue 10将不会引起任何多普勒效应，并且将给予与固定ue相同的频率。
36.要注意，这是惯例，而且采用相反符号的公式表示也是可能的。重要的是，多普勒频移和离开速度的符号与已知符号惯例关联。物理上，显然离开ue将降低实际接收频率，即物理多普勒频移为负，但是，无关紧要的是，如果根据惯例来要求，则改变所返回的编码测量的符号。
37.为了给予多维移动估计的可能性，要从至少两个站点并且优选地从大量站点相对于同一ue来执行多普勒频移测量。这要求向一个单节点（优选地为ue所连接的基站或者与其通信连接的节点）传递测量结果。
38.本技术关注于在多个站点中的距变率的测量方法，以及关注于通常在lte中和在nr中用于ue移动估计的对应信令解决方案。因此，构思是在服务和相邻enb中添加支持ul多普勒频移测量。这些附加的测量则会支持任何范围测量，所述范围测量可由lte和nr中的服务小区定时提前（ta）、以及lte中的相邻小区路径损耗、以及nr中的相邻小区路径损耗和可能的往返时间构成。对于多普勒频移测量支持的构思会是放宽范围测量精度。只要范围测量是适度无偏的，则它们由此为与任何速率测量原理关联的不可避免漂移提供更长期补偿。这个解决方案要求能够在enb之间发信号通知多普勒频移测量，这里也公开了某个方面。
39.总之，这里所论述的新颖的运动学状态估计技术因此主要涉及得到特别是关于多个基站的距变率的测量技术，连同被应用以使用可用信息得到ue运动学状态估计系统的信令。
40.图6是示出用于在无线通信系统中提供ue的运动信息的方法的实施例的步骤的示意流程图。在步骤s1，在第一网络节点中，发起与ue有关的第一多普勒频移测量。这个第一多普勒频移测量意在测量网络节点（通常为基站、或者从其进行传输和接收的站点）与ue之间的距变率。这给出关于ue沿背离网络节点的方向的速度分量的信息。
41.在步骤s2，在第一网络节点中，向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递。这些第二多普勒频移测量意在测量这些其它网络节点（通常为基站）与ue之间的距变率。这给出关于ue沿背离其它网络节点的方向（即通常沿与第一多普勒频移测量相比不同的方向）的速度分量的信息。请求被传递给不同的第二网络节点，以通知例如ue的识别码以及存在如时域和频域中指定的要对其测量的可用上行链路信令的时间。
42.在步骤s3，在第一网络节点中，得到表示第一多普勒频移测量的数据。在步骤s4，在第一网络节点中，得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据。这时，第一网络节点具有来自在相对于ue的不同位置的大量网络节点的关于多普勒频移的集合信息。
43.在步骤s5，至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue在不止一维的估计运动。如下面将进一步描述的，通常且优选地与不同范围测量协作来执行这个估计。估计运动的确定优选地包括ue的运动学状态的估计。
44.这是在网络节点（通常为基站）处执行估计的基本过程。但是，其它“第二”网络节点也必须是活动的。
45.图7是示出用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的方法的实施例的步骤的示意流程图。在步骤s11，在网络节点中，得到对于与ue有关的多普勒频移测量的请求。ue被连接到另一个网络节点，通常被连接到发出该请求的网络节点。作为对该请求的响应，在步骤s12，在网络节点中，发起与ue有关并且根据该请求的多普勒频移测量。在步骤s13，在网络节点中，得到根据该请求进行的多普勒频移测量。最后，在步骤s14，向发起该请求的网络节点发起表示得到的多普勒频移测量的数据的传递。
46.如本领域技术人员所理解，ue所连接的网络节点充当“主”节点，该“主”节点向“从”节点给予执行并提供多普勒频移测量的指令。这还意味着，特定的网络节点可作为与一个ue相关的“主”节点来操作，但是作为与另一个ue有关的“从”节点来操作。因此，可在同一个节点中执行图6和图7的两个过程。甚至可同时、但却与不同ue相关来执行这些方法。
47.图8示意示出不同基站之间的关系。ue 10被连接到第一基站20a，并且向其传送上行链路信号12a。这些上行链路信号在相邻基站20b处作为干扰信号12b也是可检测的，即使相邻基站不是服务于ue 10的基站。但是，仍然能够检测这些干扰信号12b，并且能够执行多普勒频移测量。服务基站20a和相邻基站20b相互通信24。如上所指出，对于多普勒频移测量的请求被从服务基站20a发送给相邻基站20b，而且测量的结果被发回给服务基站20a。
48.如果ue 10移动并且执行到基站20b中另一个的切换，则状况变化，并且新的服务基站接管发出相关请求的任务。
49.能够给出多普勒频移测量的一些一般方面。因ue的移动引起的多普勒频移本身表现为所接收上行链路信号中的频率偏移。作为没有频率偏移的x(t)到达基站的信号反而作为具有频率偏移fd的被接收，参见以上关于惯例的评述。存在估计ofdm系统中的
频率偏移的若干方式。在参考文献[2]“robust frequency and timing synchronization for ofdm”（by t. m. schmidl, d. c. cox, in ieee trans. wirel. commun., vol. 45, no. 12, pp. 1613-1621, 1997）中，所传送信号的两个相同部分被相关，并且两个所接收部分之间的相位变化被用来估计频率偏移。
[0050]
还有可能考虑频率偏移为传播信道h(t;τ)的部分，其中t是时间而τ是延迟。那么，频率的影响是h(t;τ)被替代。
[0051]
若干上行链路信号有可能用于频率偏移估计。非排他示例是：物理上行链路控制信道（pucch）和物理上行链路控制信道（pusch）以及探测参考信号（srs）。然而，pucch和srs能够在没有动态调度的情况下被发送，pusch提供改变接收能量以得到为了并且因此fd的可接受估计精度而要求的能量的可能性，如下面将进一步更详细论述。虽然从ue传送的信号意在用于单个小区（服务小区），但是信号通常也有可能在其它小区中接收，并且因此允许多基站多普勒频移测量。
[0052]
在某些应用中，例如对于飞行的无人机，信道通常是非色散的，并且因此能够优选地被描述为h(t)。在时间t1和t2估计信道而忽略对信道的其它影响，将频率偏移计算如下：设并且设表示估计。那么，使用例如pusch上的两个不同参考信号的两个信道估计，将频率偏移f估计为：其中，δt=t2–
t1是两个信道估计之间的时间差。
[0053]
估计精度取决于和δt二者的精度：其中，和分别是频率偏移估计和相位估计的方差。方差随增加的信噪比而减小。
[0054]
如上所提及，从ue传送的信号意在用于单个小区（服务小区）。上文中考虑了信号通常无论如何也有可能在其它小区中接收，并且因此允许多基站多普勒频移测量。但是，在一般情况下，这类窃听信号的信噪比可能不是很好。因为多普勒频移的方差与相位估计的方差成比例，而相位估计的方差又随减小的信噪比而增加，所以基于标准上行链路信令的多普勒频移测量的精度在一些状况中可能相当低。
[0055]
因此，在优选实施例中，存在旨在增加如相邻基站所检测的上行链路信令的信噪比而采取的措施。
[0056]
在一个实施例中，通过增加所使用的物理资源块（prb）的数量来补偿多站点信号灵敏度。
[0057]
ue传输功率控制旨在达到服务小区中的接收信号的每资源块的功率目标。功率目标设置成在接收器中得到数据传输的充分高的信噪比，同时避免相邻小区中的过度干扰。接收信号通常在相邻小区中比在服务小区中要低，并且因此可能太弱而无法给出所要求的频率偏移估计精度。增加接收信号能量的一种方式是增加例如用于pusch的调度资源块的数量。因为总功率与所准予的资源块的数量成比例，所以只要ue不是功率受限，功率就随资
源块分配而增加。
[0058]
换言之，在一个实施例中，在服务基站中，用于在无线通信系统中提供ue的运动信息的方法进一步包括发起用于来自ue的上行链路信令的增加数量的调度资源块。由此，对相邻基站的请求包括在用于来自ue的上行链路信令的增加数量的资源块之上测量的请求。优选地，用于来自ue的上行链路信令的调度资源块是用于pusch的资源块。
[0059]
而且，在一个实施例中，在基站中，在用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的方法中，该请求包括在用于来自ue的上行链路信令的增加数量的资源块之上测量的请求。由此，多普勒频移测量的发起包括在用于来自ue的上行链路信令的增加数量的调度资源块之上的多普勒频移测量的发起。优选地，用于来自ue的上行链路信令的调度资源块是用于pusch的资源块。
[0060]
增加接收能量并且因此增加估计精度的另一种方式是在若干子帧中准予ue上行链路传输，并且对频率偏移估计求平均值。例如，可采用一抽头无限脉冲响应（iir）滤波器来执行求平均值：其中，和分别是未滤波和已滤波的频率偏移估计的第n样本，并且是常数，0《《1。在这里，下标n涉及时域。
[0061]
换言之，在一个实施例中，在服务基站中，用于在无线通信系统中提供ue的运动信息的方法进一步包括在若干子帧中发起用于来自ue的上行链路信令的资源块的调度。请求包括在若干子帧中在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上测量并且对测量求平均值的请求。
[0062]
另外，在一个实施例中，在基站中，在用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的方法中，该请求包括在若干子帧中在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上测量并且对测量求平均值的请求。多普勒频移测量的发起包括在若干子帧中在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上的多普勒频移测量的发起。用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的方法包括对得到的在若干子帧中在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上进行的多普勒频移测量求平均值的进一步的步骤。
[0063]
采取上文提及的措施，以便改进多普勒测量期间的信噪比。但是，在信噪比方面的这些改进在增加总体干扰和增加资源块利用方面具有一些小缺点。因此，在优选实施例中，对测量中的实际信噪比有些了解可能是有用的。换言之，在一个实施例中，在服务基站中，用于在无线通信系统中提供ue的运动信息的方法进一步包括得到如至少一个第二基站所测量的、来自ue的上行链路信令的信噪比。然后，视信噪比而定，执行用于来自ue的上行链路信令的增加数量的调度资源块的发起、或者在若干子帧中用于来自ue的上行链路信令的资源块的调度的发起。
[0064]
优选地结合多普勒频移测量的报告，能够显式发信号通知信噪比。备选地，能够评估多普勒频移测量的精度，并且能够计算主要信噪比的估计。
[0065]
由通信网络指示ue在某些明确定义的频率传送。但是，在一些情况下，与标称频率相比，ue所利用的频率中可能存在少许偏移。这可例如取决于ue的射频（rf）部分中的不完整性、频率校准例程中的误差或者ue电子器件中的漂移。这种频率偏移将表现为多普勒频
移测量中的“速度”，并且可在不同程度上影响ue移动的估计。因此，在优选实施例中，ue的估计运动的确定包括ue频率偏移补偿。
[0066]
存在这类补偿的一些不同方式。一种备选方案是通过状态向量扩充进行的ue频率偏移补偿。在这种方式中，ue偏置能够被认为是需要被估计的附加状态。因此，ue偏置的状态方程可优选地作为随机过程被建模为：其中，w
bias,ue
(k)是小过程扰动，对ue频率偏移的缓慢变化建模。然后，给定为无人机移动所定义的状态向量中的任一个，并且采用x来表示这些状态向量，由此得出扩充的状态向量能够写作。
[0067]
对于系统噪声向量和系统噪声协方差矩阵需要对应的扩充。该扩充与上述过程并行，并且在此不作赘述。
[0068]
如上所述采用下标s来表示在站点s中测量的多普勒频率及相关的量，得出其中，vs表示速度，节点s与ue（流浪无人机）之间的距离随该速度而增加。要注意，ue偏置多普勒对于所有站点是相同的。
[0069]
换言之，在一个实施例中，估计运动的确定包括ue的运动学状态的估计。然后通过状态向量扩充来执行ue频率偏移补偿。优选地，状态向量扩充包括将ue频偏作为随机过程建模。
[0070]
在扩充之后，使用扩充的状态向量和对应的矩阵，imm滤波如上所述进行。
[0071]
多普勒频移测量给出ue与不同基站之间的距变率的信息。在如上所述的扩充的情况下，距变率处理利用该信息以增强例如对于流浪无人机的ue状态估计。为此，需要将所测量的多普勒频率与测量方程中的估计状态相关，其中多普勒偏置状态被表示为x
bias,ue
。
[0072]
这时，一些向量计算得出：。
[0073]
所公开的用于一个多普勒频移测量的组合测量方程因此变成：。
[0074]
然后，通过向ekf的测量矩阵添加行，若干测量方程直接组合。还需计算测量矩阵的导数。例示用于站点s的这个计算得出以下结果：其中
。
[0075]
在这个示例中，因此假定在更新时针对一个站点进行测量。在应用中，多个测量会作为新行出现。还要注意，作为示例，如所给定的雅可比行列式是对于恒定加速度模型给出的。对于恒定速度模型出现明显的修改。
[0076]
另一种备选方案是通过差形成进行的ue频率偏移补偿。在这里，在所有站点的测量之间形成差。假定在n个站点中测量多普勒，得出下列的测量之间的差：。
[0077]
因此，消除了ue多普勒偏置，并且处理能够在没有ue多普勒偏置的情况下进行。付出的代价出现，因为需要在ekf的测量方程中处理状态相关的离开速度变化。当然，除了相对于站点1之外还有许多其它的形成差的方式，并且本描述不应该被解释为在这个意义上是限制性的。
[0078]
换言之，在一个实施例中，估计运动的确定包括ue的运动学状态的估计。通过差形成来执行ue频率偏移补偿。优选地，差形成包括第一多普勒频移测量与相应的第二多普勒频移测量之间的差的形成。
[0079]
继续进行用于距变率处理的差情况，需要将所测量的多普勒频率差与测量方程中的估计状态相关。
[0080]
这时，用于任意站点s的一些向量计算得出：。
[0081]
所公开的用于站点1与站点s之间的一个多普勒差测量的组合测量方程因此变成：。
[0082]
然后，通过向扩展卡尔曼滤波器（ekf）的测量矩阵添加行，若干测量方程直接组合。还需计算测量矩阵的导数。例示用于站点s的这个计算得出以下结果：其中
。
[0083]
在这个示例中，因此假定在更新时针对一个站点进行测量。在应用中，多个测量会作为新行出现。还要注意，作为示例，如所给定的雅可比行列式是对于恒定加速度模型给出的。对于恒定速度模型出现明显的修改。
[0084]
如上面所提及，来自大量站点的多普勒频移测量的新利用要求数据在不同网络节点之间的某种传递。
[0085]
为了描述新的测量和信令原理，假定采用i对每个节点编索引，并且每个节点测量时间t
1,i
。测量需要被发送到执行状态估计的enb或其它网络节点。enb之间的接口被表示为x2，并且由第三代合作伙伴项目（3gpp）标准化。x2接口标准化称为private message的消息。这个消息本质上是需要通过x2发送并且不由其它消息携带的任何信息的容器。因此，x2 private message可被选作携带所需多普勒信息的消息的一种可能性。
[0086]
另一种可能性是提供携带所需多普勒信息的标准化专用信令。
[0087]
为了使得能进行基于多普勒频移的状态估计，下列量极为有用：站点id；表示实际多普勒频移测量的数据；进行多普勒频移测量的时间（时间标签）。另外，视状态估计enb中
的配置而定，下列信息可能被需要或者至少是有用的：站点位置；以及站点坐标系细节。
[0088]
以上所述导致下列分量被包含在这里所公开的新doppler shift measurement message中。这个消息能够例如在x2 private message中通过x2来运送。这个消息也可以是专用信令。
[0089]
换言之，在一个实施例中，在服务基站中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据至少包括：曾执行第二多普勒频移测量的站点的识别码、第二多普勒频移测量以及曾进行第二多普勒频移测量的时间的时间标签。
[0090]
在特定应用中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据可进一步包括站点位置信息和/或坐标系细节。
[0091]
同样，在一个实施例中，在提供多普勒频移测量的基站中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据至少包括：曾执行第二多普勒频移测量的站点的识别码、第二多普勒频移测量以及曾进行第二多普勒频移测量的时间的时间标签。在特定应用中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据进一步包括站点位置信息和/或坐标系细节。
[0092]
因此，多普勒频移测量消息的实施例能够看似：doppler shift measurement message：强制的信息元素：测量enodeb识别码强制的信息元素：多普勒频移测量强制的信息元素：时间标签可选的信息元素：站点位置分量1可选的信息元素：站点位置分量2可选的信息元素：站点位置分量3可选的信息元素：坐标系位置分量1可选的信息元素：坐标系位置分量2可选的信息元素：坐标系位置分量3。
[0093]
测量enb识别码可能例如是小区全局识别码（cgi）或者任何其它唯一enb定义识别码。
[0094]
多普勒频移测量可能例如以赫兹[hz]或者每秒弧度[s-1
]来编码。备选地，它可能以全范围的%来编码。可能从最大假定速度、载波频率和光速来计算全范围。2ghz和50m/s的最大假定速度会例如得出(50/300000000)*2000000000=333hz的最大多普勒频率。典型分辨率可能是全范围的0.1%。要注意，需要允许正以及负多普勒频率。
[0095]
时间标签应当用lte系统的系统时间单位来表达。典型分辨率会是1ms。
[0096]
站点位置分量1可能被表达在任一的局部地球切线坐标系中，于是作为天线位置的x坐标。备选地，它可能在全局坐标系中被表达为纬度。编码的典型分辨率会是1m或者全局坐标系中的对应纬度角。
[0097]
站点位置分量2可能被表达在任一的局部地球切线坐标系中，于是作为天线位置的y坐标。备选地，它可能在全局坐标系中被表达为经度。编码的典型分辨率会是1m或者全局坐标系中的对应纬度角。
[0098]
站点位置分量3可能被表达在任一的局部地球切线坐标系中，于是作为天线位置的z坐标。备选地，它可能在全局坐标系中被表达为天线位置的海拔。编码的典型分辨率会
是1m或者全局坐标系中的对应纬度角。
[0099]
坐标系位置分量1通常会在全局坐标系中被表达为坐标系的原点的纬度。编码的典型分辨率会是与1m对应的纬度角分辨率。
[0100]
坐标系位置分量2通常会在全局坐标系中被表达为坐标系的原点的经度。编码的典型分辨率会是与1m对应的经度角分辨率。
[0101]
坐标系位置分量3通常会在全局坐标系中被表达为坐标系的原点的海拔。编码的典型分辨率会是与1m对应的海拔分辨率。
[0102]
多普勒频移测量通常在每个作贡献的enb中被设立为周期性测量。周期性通常可能在范围0.1s-5s中。在每一测量时，测量enb还会登记测量的准确时间，并且汇编doppler shift measurement message。在一个实施例中，消息被嵌入x2 private message中，并且通过x2将它发送给接收enb。在备选实施例中，通过来自服务enb或其它网络节点的重复指令来建立各个测量，但是那不是优选的，因为它会是低效的。
[0103]
在现有技术中，不存在可用的多普勒频移测量和距变率处理原理，该原理允许来自多个enb/gnb的针对ue的多普勒频移测量被聚合在单个enb/gnb中，该单个enb/gnb基于多普勒频移测量来执行距变率处理，由此执行ue运动学状态估计。要注意，能够使用定时提前和路径损耗的组合来执行范围测量，但是，若没有支持多普勒频移测量，则精度是不够的。
[0104]
在现有技术中，不存在允许对于未知ue频率偏移偏置进行补偿的偏置消除技术。若没有这种偏置，enb/gnb中应用的多普勒频率同步会被中和，从而使支持多普勒频移测量对于ue运动学状态估计目的不太有用。
[0105]
在无线规范或专利中没有定义允许来自多个enb/gnb的针对ue的多普勒频移测量被聚合在单个enb/gnb中的信令。
[0106]
现有技术中不存在能够把来自多个enb的范围信息（其中范围信息至少包括服务小区往返时间和相邻小区路径损耗测量）与来自多个enb/gnb的多普勒频移测量进行融合的ue运动学状态估计技术，使得难以（如果不是不可能）在lte和nr基站中执行基于enb/gnb的流浪无人机跟踪。
[0107]
本公开通过提出新的上行链路多普勒频移测量和基于多普勒频移测量的距变率处理方法来解决上面提及的问题，其中，在多个enb中得到所述测量。此外，在优选实施例中，提出消除ue频率偏移的影响的新的ue多普勒偏置消除方法。ue频率偏移原本可能会引起多普勒处理的失败或者至少降级。此外，提出新的信令手段，用于向另一个enb分发在多个enb中针对ue所测量的测量/估计多普勒频率。在那个enb（或其它网络节点）中基于多普勒频移测量/估计来执行ue运动学状态估计。
[0108]
要注意，所公开的技术可适用于lte和nr，但是万一高度精确的时间同步变为可用，则仅范围的ue运动学状态估计在nr中可变为可行的。那么，该技术通常会在gnb之间的接口之中和之上运用，尽管在这里使用了第4代（4g）lte情况来描述本发明。
[0109]
特别是当应用于无人机的运动学状态估计时，能够使用imm滤波器，它具有：a）适合无人机的盘旋能力的模型的新组合，b）反映盘旋能力的特性的新的约束模式转变概率模型，以及c）针对多个enb的仅范围测量的综合测量融合。
[0110]
在图9中示意示出由此处理的无人机状态估计问题。包括ue 10的无人机11例如在
约束区域中移动。无人机11经由基站（例如enb/gnb 32）通信，这提供有噪运动学测量62。这些运动学测量62能够例如是相应enb/gnb 32与无人机之间的范围，或者是如上文所述的多普勒频移测量。ue运动学状态估计器60使用这些有噪运动学测量62来提供运动学状态估计61。ue类型状态估计器74能够分析状态估计61，并且通过使用无人机11的特性移动的知识来确定ue 10必须被附连到无人机11。因此，能够基于无人机类型信息68来执行不同种类的措施。
[0111]
可采取一些特定措施来适配跟踪系统以解决无人机问题。能够采用新的3-模式无人机移动模型。这在附录g中更详细描述。
[0112]
在附录h中论述地面海拔信息的包含。
[0113]
如本文所使用，非限制性术语“用户设备（ue）”、“站（sta）”和“无线通信装置”或“无线装置”可指移动电话、蜂窝电话、配备有无线电通信能力的个人数字助理（pda）、智能电话、配备有内部或外部移动宽带调制解调器的膝上型电脑或个人计算机（pc）、具有无线电通信能力的平板pc、目标装置、装置对装置ue、机器类型ue或能够进行机器对机器通信的ue、ipad、客户端设备（cpe）、膝上型嵌入设备（lee）、膝上型安装设备（lme）、通用串行总线（usb）软件狗、便携电子无线电通信装置、配备有无线电通信能力的传感器装置等等。特别是，术语“ue”、术语“站”、术语“无线装置”和术语“无线通信装置”应当被解释为非限制性术语，包括与无线通信系统中的网络节点进行通信和/或可能与另一个无线通信装置直接通信的任何类型的无线装置。换言之，无线通信装置可以是配备有用于根据任何相关通信标准来无线通信的电路的任何装置。
[0114]
如本文所使用，非限制性术语“网络节点”可指基站、接入点、网络控制节点（诸如网络控制器、无线电网络控制器、基站控制器、接入控制器等等）。特别是，术语“基站”可涵盖不同类型的无线电基站，包括标准化基站，诸如节点b（nb）或演进节点b（enb）、新空口节点b（gnb），还有宏/微/微微无线电基站、家庭基站（又称作毫微微基站）、中继节点、转发器、无线电接入点、基站收发信台（bts），甚至还有控制一个或多个远程无线电单元（rru）的无线电控制节点，等等。在本公开中，术语“基站”用作定义向ue提供用户平面和控制平面协议端接并且被连接到核心网的节点的通用术语。节点b的典型的非排他示例是如为umts规定的节点b、如为lte规定的“enodeb”或“演进节点b”以及如为nr系统规定的gnb。
[0115]
下文中，通用非限制性术语“通信单元”包括网络节点和/或关联的无线装置。
[0116]
如本文所使用，术语“网络装置”可指与通信网络结合定位的任何装置，包括但不限于接入网、核心网和类似网络结构中的装置。术语网络装置还可涵盖基于云的网络装置。
[0117]
将会意识到，本文所述的方法和装置能够以多种方式组合和重新布置。
[0118]
例如，实施例可通过硬件或者通过供适当处理电路执行的软件或者其组合来实现。
[0119]
本文所述的步骤、功能、过程、模块和/或块可使用任何常规技术，诸如分立电路或集成电路技术，包括通用电子电路和专用电路，通过硬件来实现。
[0120]
备选地或作为补充，本文所述的步骤、功能、过程、模块和/或块中的至少一些可通过诸如供适当处理电路（诸如一个或多个处理器或处理单元）执行的计算机程序之类的软件来实现。
[0121]
处理电路的示例包括但不限于一个或多个微处理器、一个或多个数字信号处理器
（dsp）、一个或多个中央处理单元（cpu）、视频加速硬件和/或诸如一个或多个现场可编程门阵列（fpga）或者一个或多个可编程逻辑控制器（plc）之类的任何适当的可编程逻辑电路。
[0122]
还应当理解，也许有可能再使用任何常规装置或单元的通用处理能力，在其中实现所提出的技术。也许还有可能例如通过现有软件的重新编程或者通过添加新软件组件来再使用现有软件。
[0123]
根据所提出的技术的一方面，提供一种网络节点，该网络节点配置成在无线通信系统中提供ue的运动信息。该网络节点配置成发起与ue有关的第一多普勒频移测量。该网络节点进一步配置成向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递。该网络节点进一步配置成得到表示第一多普勒频移测量的数据。该网络节点配置成得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据。该网络节点配置成至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue在不止一维的估计运动。
[0124]
按照所提出的技术的另一方面，提供一种网络节点，用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息。该网络节点配置成得到对于与ue有关的多普勒频移测量的请求。ue被连接到与该网络节点不同的另一个网络节点。该网络节点进一步配置成根据该请求发起与ue有关的多普勒频移测量。该网络节点进一步配置成得到根据该请求进行的多普勒频移测量。该网络节点进一步配置成向发起该请求的网络节点发起表示得到的多普勒频移测量的数据的传递。
[0125]
图10是示出根据实施例、基于处理器-存储器实现的网络节点30的示例的示意框图。在这个特定示例中，网络节点30包括处理器241和存储器251，存储器251包含处理器241可执行的指令。
[0126]
根据上述第一方面，处理器241可操作以至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue在不止一维的估计运动。
[0127]
根据上述第二方面，处理器241可操作以发起多普勒频移测量，并且得到根据该请求进行的多普勒频移测量。
[0128]
可选地，网络节点30还可包括通信电路201。通信电路201可包括用于与网络中其它装置和/或网络节点有线和/或无线通信的功能。在特定示例中，通信电路201可基于用于与一个或多个其它节点通信（包括传送和/或接收信息）的无线电电路。通信电路201可被互连到处理器241和/或存储器251。举例来说，通信电路201可包括下列任何项：接收器、传送器、收发器、输入/输出（i/o）电路、（一个或多个）输入端口和/或（一个或多个）输出端口。
[0129]
根据上述第一方面，通信电路201可操作以向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递，并且得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据。
[0130]
根据上述第二方面，通信电路201可操作以得到对于多普勒频移测量的请求，并且发起表示得到的多普勒频移测量的数据的传递。
[0131]
根据上述第一方面，在一个实施例中，网络节点配置成在估计运动的确定中包括ue的运动学状态的估计。
[0132]
在一个实施例中，网络节点进一步配置成发起用于来自ue的上行链路信令的增加
数量的调度资源块。请求由此包括在用于来自ue的上行链路信令的增加数量的资源块之上测量的请求。优选地，用于来自ue的上行链路信令的调度资源块是用于pusch的资源块。
[0133]
在一个实施例中，网络节点进一步配置成在若干子帧中发起用于来自ue的上行链路信令的资源块的调度。请求由此包括在若干子帧中在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上测量并且对测量求平均值的请求。
[0134]
在一个实施例中，网络节点进一步配置成得到如至少一个第二网络节点所测量的、来自ue的上行链路信令的信噪比。由此视信噪比而定，执行用于来自ue的上行链路信令的增加数量的调度资源块的发起，或者在若干子帧中用于来自ue的上行链路信令的资源块的调度的发起。
[0135]
在一个实施例中，网络节点配置成在ue的估计运动的确定中包括ue频率偏移补偿。
[0136]
在另一实施例中，网络节点配置成在估计运动的确定中包括ue的运动学状态的估计。通过状态向量扩充来执行ue频率偏移补偿。优选地，状态向量扩充包括将ue频偏作为随机过程建模。
[0137]
在又一实施例中，网络节点配置成在估计运动的确定中包括ue的运动学状态的估计。通过差形成来执行ue频率偏移补偿。优选地，差形成包括第一多普勒频移测量与相应的第二多普勒频移测量之间的差的形成。
[0138]
在一个实施例中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据至少包括：曾执行第二多普勒频移测量的站点的识别码、第二多普勒频移测量以及曾进行第二多普勒频移测量的时间的时间标签。
[0139]
在进一步的实施例中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据进一步包括站点位置信息和/或坐标系细节。
[0140]
根据上述第二方面，在一个实施例中，该请求包括在用于来自ue的上行链路信令的增加数量的资源块之上测量的请求。网络节点配置成发起在用于来自ue的上行链路信令的增加数量的调度资源块之上的多普勒频移测量。优选地，用于来自ue的上行链路信令的调度资源块是用于pusch的资源块。
[0141]
在一个实施例中，该请求包括在若干子帧中在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上测量并且对测量求平均值的请求。网络节点配置成在若干子帧中发起在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上的多普勒频移测量。网络节点进一步配置成对得到的在若干子帧中在用于来自ue的上行链路信令的资源块之上进行的多普勒频移测量求平均值。
[0142]
在一个实施例中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据至少包括：曾执行第二多普勒频移测量的站点的识别码、第二多普勒频移测量以及曾进行第二多普勒频移测量的时间的时间标签。
[0143]
在进一步的实施例中，表示至少一个第二多普勒频移测量的数据进一步包括站点位置信息和/或坐标系细节。
[0144]
图11是示出根据实施例、基于硬件电路实现的网络节点30的另一个示例的示意框图。适当硬件（hw）电路211的特定示例包括一个或多个适当配置的或者可能可重新配置的电子电路，例如专用集成电路（asic）、现场可编程门阵列（fpga），或者任何其它硬件逻辑，诸如基于分立逻辑门和/或触发器（它们被互连以结合适当寄存器（reg）和/或存储器单元
（mem）来执行专用功能）的电路。
[0145]
图12是示出网络节点30的又一个示例的示意框图，该网络节点30是基于与（一个或多个）适当存储器单元251结合的（一个或多个）处理器241-1、241-2和硬件电路211-1、211-2二者的组合。网络节点30包括一个或多个处理器241-1和241-2、存储器251（包括用于软件和数据的存储装置）以及硬件电路211-1、211-2（诸如asic和/或fpga）的一个或多个单元。因此，在供一个或多个处理器241-1、241-2上执行的编程软件（sw）与一个或多个预先配置或者可能可重新配置的硬件电路211-1、211-2（诸如asic和/或fpga）之间划分全部功能性。实际硬件-软件划分能够由系统设计人员基于多个因素（包括处理速度、实现的成本和其它要求）来决定。
[0146]
备选地或作为补充，本文所述的步骤、功能、过程、模块和/或块中的至少一些可通过诸如供适当处理电路（诸如一个或多个处理器或处理单元）执行的计算机程序之类的软件来实现。
[0147]
因此，本文所提出的一个或多个流程图在由一个或多个处理器执行时，可被视为一个或多个计算机流程图。对应的设备可被定义为一组功能模块，其中，处理器所执行的每个步骤对应于功能模块。在这种情况下，功能模块被实现为处理器上运行的计算机程序。
[0148]
处理电路的示例包括但不限于一个或多个微处理器、一个或多个数字信号处理器（dsp）、一个或多个中央处理单元（cpu）、视频加速硬件和/或诸如一个或多个现场可编程门阵列（fpga）或者一个或多个可编程逻辑控制器（plc）之类的任何适当的可编程逻辑电路。
[0149]
还应当理解，也许有可能再使用任何常规装置或单元的通用处理能力，在其中实现所提出的技术。也许还有可能例如通过现有软件的重新编程或者通过添加新的软件组件来再使用现有软件。
[0150]
图13是示出网络节点30的计算机实现的实施例的示意图。在这个特定实施例中，本文所述的步骤、功能、过程、模块和/或块中的至少一些通过计算机程序231来实现，该计算机程序被加载至存储器251中以供包括一个或多个处理器241的处理电路执行。（一个或多个）处理器241和存储器251彼此互连以使得能进行正常软件执行。可选的输入/输出装置204也可被互连到（一个或多个）处理器241和/或存储器251，以使得能输入和/或输出诸如（一个或多个）输入参数和/或（一个或多个）所得出的输出参数之类的相关数据。
[0151]
术语
‘
处理器’应当以一般意义解释为能够执行程序代码或计算机程序指令以执行特定处理、确定或计算任务的任何系统或装置。
[0152]
因此，包括一个或多个处理器241的处理电路配置成在执行计算机程序231时，执行明确定义的处理任务，诸如本文所述的那些任务。术语“处理电路”和“处理器”在本公开中将用作同义表达。
[0153]
处理电路不必专用于仅执行上述步骤、功能、过程和/或块，而是还可执行其它任务。
[0154]
在特定实施例中，计算机程序231包含指令，所述指令在由至少一个处理器241执行时，致使（一个或多个）处理器241发起与ue有关的第一多普勒频移测量，向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递，得到表示第一多普勒频移测量的数据，得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据，并且至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue
在不止一维的估计运动。
[0155]
在另一个特定实施例中，计算机程序231包含指令，所述指令在由至少一个处理器241执行时，致使（一个或多个）处理器241：得到对于与ue有关的多普勒频移测量的请求，其中，ue被连接到与该网络节点不同的网络节点；根据该请求发起与ue有关的多普勒频移测量；得到根据该请求进行的多普勒频移测量；以及向发起该请求的网络节点发起表示得到的多普勒频移测量的数据的传递。
[0156]
所提出的技术还提供包含计算机程序的载体，其中，载体是电子信号、光信号、电磁信号、磁信号、电信号、无线电信号、微波信号或者计算机可读存储介质其中之一。
[0157]
举例来说，软件或计算机程序230、231可被实现为计算机程序产品，通常在计算机可读介质255、251（特别是非易失性介质）上携带或存储该计算机程序产品。计算机可读介质可包括一个或多个可拆卸或不可拆卸存储器装置，包括但不限于只读存储器（rom）、随机存取存储器（ram）、致密盘（cd）、数字通用盘（dvd）、蓝光盘、通用串行总线（usb）存储器、硬盘驱动器（hdd）存储装置、闪速存储器、磁带或者任何其它常规存储器装置。因此，计算机程序可被加载至计算机或等效处理装置的操作存储器中，以供其处理电路执行。
[0158]
图14是示出根据实施例中任一个、包括网络节点30的网络装置（nd）40的示例的示意框图。
[0159]
根据一方面，提供一种包括如本文所述的网络节点30的网络装置40。
[0160]
该网络装置可以是无线通信系统中的任何适当网络装置或者与无线通信系统有关的网络装置。举例来说，网络装置可以是适当网络节点，诸如基站或接入点。但是，网络装置备选地可以是云实现的网络装置。
[0161]
根据另一方面，提供一种无线通信系统中的通信单元10，其中，通信单元10包括如本文所述的网络节点30。通信单元可以是无线通信系统中的任何适当通信单元。举例来说，通信单元可以是无线通信装置，诸如ue、sta或类似的最终用户装置。
[0162]
本文所提出的一个或多个流程图在由一个或多个处理器执行时，可被视为一个或多个计算机流程图。对应的设备可被定义为一组功能模块，其中，处理器所执行的每个步骤对应于功能模块。在这种情况下，功能模块被实现为处理器上运行的计算机程序。
[0163]
因此，驻留在存储器中的计算机程序可被组织为适当的功能模块，功能模块配置成在由处理器执行时，执行本文所述的步骤和/或任务中的至少部分。
[0164]
图15是示出用于在无线通信系统中提供ue的运动信息的网络节点30的示例的示意图。网络节点30包括多普勒频移模块310，用于发起与ue有关的第一多普勒频移测量，并且用于得到表示第一多普勒频移测量的数据。网络节点30进一步包括传送器/接收器320，用于向至少一个第二网络节点发起对于与ue有关的第二多普勒频移测量的请求的传递，并且用于得到表示至少一个第二多普勒频移测量的数据。网络节点30进一步包括运动确定模块330，用于至少视得到的表示第一多普勒频移测量的数据和得到的表示至少一个第二多普勒频移测量的数据而定，确定ue在不止一维的估计运动。
[0165]
图16是示出用于在无线通信系统中帮助提供ue的运动信息的网络节点30的示例的示意图。网络节点30包括传送器/接收器320，用于得到对于与ue有关的多普勒频移测量的请求，其中，ue被连接到另一个网络节点。网络节点30包括多普勒频移测量模块310，用于根据该请求发起与ue有关的多普勒频移测量，并且用于得到根据该请求进行的多普勒频移
测量。传送器/接收器320进一步配置用于向发起该请求的网络节点发起表示得到的多普勒频移测量的数据的传递。
[0166]
容易理解，图15和图16的实施例易于被组合为能够进行两种过程的一个单节点。
[0167]
备选地，有可能主要通过硬件模块，或者备选地通过硬件，采用相关模块之间的适当互连，来实现图15和图16中的（一个或多个）模块。特定示例包括一个或多个适当配置的数字信号处理器和其它已知电子电路，例如经互连以执行专用功能的分立逻辑门和/或专用集成电路（asic），如先前所提及。可使用的硬件的其它示例包括输入/输出（i/o）电路和/或用于接收和/或发送信号的电路。软件对硬件的程度纯粹是实现选择。
[0168]
在诸如网络节点和/或服务器之类的网络装置中提供计算服务（硬件和/或软件）变得越来越普遍，其中，资源作为服务通过网络被递送到远程位置。举例来说，这意味着，如本文所述的功能性能够被分布或者重新定位到一个或多个分开的物理节点或服务器。功能性可被重新定位或分布到一个或多个联合起作用的物理和/或虚拟机，物理和/或虚拟机能够被定位在（一个或多个）分开的物理节点中，即在所谓的云中。这有时又称作云计算，云计算是用于实现对可配置计算资源（诸如网络、服务器、存储装置、应用和通用或定制服务）池的普遍存在的按需网络访问的模型。
[0169]
存在能够在这个上下文中有用的不同形式的虚拟化，包括下列一个或多个：网络功能性合并到在定制或通用硬件上运行的虚拟化软件中。这有时称作网络功能虚拟化。
[0170]
在分开的硬件上运行的一个或多个应用栈（包括操作系统）共置于单个硬件平台上。这有时称作系统虚拟化或平台虚拟化。
[0171]
硬件和/或软件资源共置一处，其目的是使用某种高级域级调度和协调技术来获得增加的系统资源利用。这有时称作资源虚拟化或者集中和协调资源池化。
[0172]
虽然可能常常期望将功能性集中在所谓的通用数据中心中，但是在其它情形中，将功能性分布于网络的不同部分实际上可能是有益的。
[0173]
图17是示出在一般情况下如何能够在不同网络装置（nd）之间分布或划分功能性的示例的示意图。在这个示例中，存在至少两个单独、但互连的网络装置nd 1和nd 2（分别具有参考标号40a和40b），它们可具有在网络装置40a与40b之间划分的不同功能性或者相同功能性的部分。可存在作为这种分布式实现的一部分的附加网络装置，比如nd 3（具有参考标号40c）。网络装置40a-c可以是相同无线通信系统的部分，或者网络装置中的一个或多个可以是位于无线通信系统外部的所谓基于云的网络装置。
[0174]
图18是示出无线通信系统的示例的示意图，无线通信系统包括与一个或多个基于云的网络装置40协作的接入网120和/或核心网130和/或操作和支持系统（oss）135。可至少部分实现接入网120和/或核心网130和/或oss系统135相关的功能性，用于在基于云的网络装置40中执行，并且在基于云的网络装置与接入网和/或核心网和/或oss系统中的相关网络节点和/或通信单元之间适当传递信息。
[0175]
网络装置（nd）一般可被看作是可通信地连接到网络中的其它电子装置的电子装置。
[0176]
举例来说，网络装置可通过硬件、软件或者它们的组合来实现。例如，网络装置可以是专用网络装置或通用网络装置或者它们的混合。
[0177]
专用网络装置可将定制处理电路和专有操作系统（os）用于软件的执行，以提供本文所公开的特征或功能中的一个或多个。
[0178]
通用网络装置可将普通现货（cots）处理器和标准os用于软件的执行，所述软件配置成提供本文所公开的特征或功能中的一个或多个。
[0179]
举例来说，专用网络装置可包括硬件，所述硬件包括（一个或多个）处理或计算资源（通常包括一个或多个处理器的集合）和物理网络接口（ni）（有时称作物理端口），以及其上存储软件的非暂时性机器可读存储介质。物理ni可被看作是网络装置中的硬件，通过它，例如通过无线网络接口控制器（wnic）无线地或者通过将电缆插入与网络接口控制器（nic）连接的物理端口来进行网络连接。在操作期间，软件可由硬件来执行，以例示一个或多个软件实例的集合。（一个或多个）软件实例中的每个以及硬件中执行那个软件实例的那个部分可形成独立虚拟网络元件。
[0180]
举另一示例，通用网络装置可例如包括硬件，所述硬件包括一个或多个处理器（通常为cots处理器）的集合和（一个或多个）网络接口控制器（nic），以及其上存储软件的非暂时性机器可读存储介质。在操作期间，（一个或多个）处理器执行软件，以例示一个或多个应用的一个或多个集合。虽然一个实施例没有实现虚拟化，但是备选实施例可使用不同形式的虚拟化—例如通过虚拟化层和软件容器表示。例如，一个这种备选实施例实现操作系统级虚拟化，在此情况下，虚拟化层表示操作系统的内核（或者在基本操作系统上执行的shim），所述内核允许创建多个软件容器，所述软件容器各自可用来执行应用集合之一。在示例实施例中，软件容器（又称作虚拟化引擎、虚拟专用服务器或监狱（jails））中的每个是用户空间实例（通常是虚拟存储器空间）。这些用户空间实例可相互分离，并且与执行操作系统的内核空间分离；除非明确允许，否则在给定用户空间中运行的应用集合不能访问其它进程的存储器。另一个这种备选实施例实现完全虚拟化，在此情况下：1）虚拟化层表示管理器（有时称作虚拟机监视器（vmm）），或者在主机操作系统之上执行管理器；以及2）软件容器各自表示称作虚拟机的软件容器的紧密隔离形式，虚拟机通过管理器来运行并且可包括访客操作系统。
[0181]
管理器是负责创建和管理各种虚拟化实例以及一些情况下的实际物理硬件的软件/硬件。管理器管理基础资源，并且将它们呈现为虚拟化实例。管理器虚拟化成表现为单处理器的可能实际上包括多个分开的处理器。从操作系统的角度来看，虚拟化实例好像是实际硬件组件。
[0182]
虚拟机是物理机器的软件实现，该软件实现运行程序，好像这些程序在物理的非虚拟化机器上执行一样；而且应用一般不知道它们在虚拟机上运行，与在“裸金属”主机电子装置上运行相反，但是一些系统提供半虚拟化，半虚拟化允许操作系统或应用知道虚拟化的存在以用于优化目的。
[0183]
一个或多个应用的一个或多个集合的例示以及虚拟化层和软件容器（如果已实现）统称为（一个或多个）软件实例。每个应用集合、对应的软件容器（如果已实现）以及硬件中执行它们的那部分（就是专用于那个执行的硬件和/或由软件容器暂时共享的硬件的时间切片）形成（一个或多个）独立虚拟网络元件。
[0184]
（一个或多个）虚拟网络元件可执行与（一个或多个）“虚拟网络元件”（vne）相比类似的功能性。硬件的这种虚拟化有时称作网络功能虚拟化（nfv）。因此，nfv可用来将许多网
络设备类型合并到工业标准高容量服务器硬件、物理交换机和物理存储装置（它们可位于数据中心、nd和客户端设备（cpe）中）上。但是，不同实施例可不同地实现软件容器中的一个或多个。例如，虽然采用与vne对应的每个软件容器来说明实施例，但是备选实施例可以在更精细的粒度等级上实现软件容器-vne之间的这种对应性或映射；应当理解，本文参照软件容器与vne的对应性所描述的技术也适用于使用这种更精细的粒度等级的实施例。
[0185]
根据又一个实施例，提供一种混合网络装置，该混合网络装置在网络装置中（例如在nd内的卡或电路板中）包含定制处理电路/专有os和cots处理器/标准os二者。在这种混合网络装置的某些实施例中，平台虚拟机（vm），诸如实现专用网络装置的功能性的vm，可对混合网络装置中存在的硬件提供半虚拟化。
[0186]
图19示出用于提供ue 10的运动信息的不同节点之间的交互。ue 10被连接到第一基站20a。发起（t1）相对于第一基站20a的多普勒频移的测量。向第二基站20b发送对于与ue 10有关的多普勒频移测量的请求（t2）。第二基站20b发起（t3）多普勒测量。ue 10具有例如在pusch上调度的某个上行链路信令。这个信令意在到达第一基站20a，但是也能够被第二基站20b所检测。第一基站20a利用上行链路信号（t4）来测量（t5）多普勒频移。第二基站20b也利用该信号（t4）来完成它们的多普勒频移测量（t6）。第二基站20b评估（t7）多普勒测量，并且给第一基站20a准备测量和可选关联信息的报告（t8）。第一基站20a使用它自己测量的多普勒频移和从第二基站20b得到的所测量的多普勒频移来估计（t9）ue的运动学状态。
[0187]
能够注意到，ue 10与第二基站20b之间不存在专用信令。而是，第二基站20b只监听ue 10与第一基站20a之间的上行链路信号以用于多普勒频移确定。
[0188]
通常，测量请求是重复测量的请求，而且来自ue的任何未来上行链路信号因此能够引起新的多普勒频移测量，如在图的底部所指示。
[0189]
上述实施例只是作为示例给出，并且应该理解所提出的技术不限于此。本领域技术人员将会理解，可对实施例进行各种修改、组合和变更，而不会背离如所附权利要求所限定的本范围。特别是，在技术上可能的情况下，能够在其它配置中组合不同实施例中的不同部分解决方案。
[0190]
附录a在图1中描绘所谓的多传感器状态估计系统的一个示例框图。
[0191]
这个特定系统的操作能够简要说明如下。首先从附连到移动对象估计系统的传感器收集由选通和图表组成的测量。选通是仅角度测量，而图表是笛卡尔位置测量。图表和选通被发送到输入处理单元，以用于与现有三维状态估计关联。关联是确定哪些测量属于每个状态估计的过程。
[0192]
在每个传感器的测量空间中执行关联，即，通常驻留在地球切线笛卡尔坐标系中的状态估计被变换到每个传感器的测量空间。然后，再次在每个传感器的测量空间中，关联数据通常采用卡尔曼滤波技术（如下面进一步论述）来更新状态估计内核中的状态估计。未关联的图表和选通可能源于新对象，并且它们被发送给图表处理机或选通处理机，以供发起新状态估计。十字是与新对象试验性地关联的选通对。关联到高质量估计的图表和选通还用于传感器配准块中的传感器偏置参数的计算。
[0193]
如果在无线通信系统中实现这种状态估计技术，则输入测量可具有仅范围特征。换言之，测量从传感器到状态估计的对象的距离，但是方向基本上未知。
[0194]
此外，可实现一些简化。在无线通信系统中，每个ue在被附连到蜂窝系统时具有唯一id。这意味着不需要上述关联过程。此外，在无线通信系统中一般不需要高级状态发起，但是已知技术可与这里所提出的技术组合以用于进一步增强。最后，在本实现中通常不需要上述传感器配准。但是，已知技术可与当前思路组合以用于进一步增强。
[0195]
附录b当多个动态模式描述对象（该对象的状态被估计）的行为时，存在许多已知的估计方法。
[0196]
执行这种估计的第一种最普遍方式会是取决于对象状态的联合概率分布。这个状态在时间上向前传播在现有技术中已知要通过所谓的福克-普朗克偏微分方程来控制。测量处理通过多维积分来执行，以从测量的似然性和先验概率分布得到后验概率状态分布。这个过程称为贝叶斯推理。但是，与下面进一步公开的解决方案相比，它的计算复杂度和存储器密集度要高得多。顺便能够提到，贝叶斯推理当今通过所谓的粒子滤波器来近似，其中概率密度函数按照各个“粒子”被离散化。因为粒子滤波仍然比所公开的解决方案要复杂得多，所以在这里没有更详细论述细节。
[0197]
在另一复杂度极端，每种模式能够被单独建模并且也能够被单独估计。然后，特设逻辑可用来选择移动模式。以那种方式设计了用于例如飞行器的传统运动学状态估计。一种移动模式被假定为恒定速度移动、即直线移动，而另一种移动模式是通过有漏洞的恒定速度移动建模的机动模式，该机动模式以比恒定速度模式要高得多的灵活性来响应于测量。最后，在被认为更好地匹配测量的情况下，机动检测器用来选择机动滤波器。在机动被终止之后，重新初始化的恒定速度移动模式被用于运动学状态估计。这种方式是健壮的，但是在选择用于机动检测器的阈值时遇到困难。
[0198]
通过大约30年前发现的交互多模型（imm）滤波器来提供针对当前的运动学状态估计问题的更系统方法。
[0199]
imm算法假定系统按照作为若干模式之一的有限数量的模型之一行动。这些模型在噪声级或它们的结构上能够不同，诸如不同的状态维和未知输入。在imm方法中，在时间k，使用r个滤波器在每个可能模型下计算状态估计，其中每个滤波器使用先前模型-条件估计
–
混合初始条件的不同组合。
[0200]
图2描述由并行操作的r个交互滤波器组成的典型imm算法的一个循环。在附录c中更详细描述imm算法。
[0201]
为了建立imm滤波器，需要进行三个主要选择。首先，必须定义移动模式。其次，必须定义移动模式之间的转变概率。最后，必须选择滤波器的初始条件。
[0202]
对于每种移动模式，这相当于状态空间模型的定义，即，定义动态的一个向量差方程，以及通过将状态映射到测量来定义测量关系的另一个静态向量方程。另外，需要用不确定性的协方差矩阵给出测量方程和动态状态模型的不精确度。
[0203]
第二选择用隐马尔可夫模型来描述模式如何交互，这用时间的两个离散实例之间、估计对象的模式转变的概率来表达。
[0204]
第三选择通常根据每个模型的预计初始状态和协方差进行。
[0205]
所有这些选择通常对于imm的实际实现是特定的，并且因此对于每个新的实现或多或少是唯一的。
[0206]
对于每个滤波器mj（j=1,
…
,r），通常使用非线性扩展卡尔曼滤波器（ekf）。ekf基于非线性系统的线性近似。它能够用来估计由具有对不可预测扰动建模的加性白高斯噪声的向量差方程所描述的离散时间动态系统的状态。
[0207]
图3中示出典型ekf滤波器的流程图，并且在附录d中更详细描述ekf。
[0208]
附录c图2描述由并行操作的r个交互滤波器组成的典型imm算法的一个循环。在滤波器的输入处、在状态交互/混合单元采用以数据z
k-1
为条件的概率进行混合。imm算法的结构为：其中，ne是在算法的循环开始时的估计的数量，以及nf是算法中的滤波器的数量。
[0209]
算法的一个循环由下列组成。计算混合概率（i,j=1,
…
,r）。假定mj在以z
k-1
为条件的k有效、则模式mi在时间k-1有效的概率为：其中，归一化常数由下式给出。这个等式使用模式转变概率p
ij
，模式转变概率是以在时间k-1处于模式i为条件、所估计的对象在时间k处于模式j的相应概率。归一化常数的表达式为：。
[0210]
接下来，对（j=1,
…
r）执行混合。从一个分量开始，用于与mj(k)匹配的滤波器的混合初始条件为：。
[0211]
与上式对应的协方差为：其中表示转置。
[0212]
接下来，对（j=1,
…
r）执行模式匹配滤波。在式（5）得到的估计和协方差用作对与mj(k)匹配的滤波器的输入，所述滤波器使用z(k)以产生和。
[0213]
与r个滤波器对应的似然函数：使用混合初始条件和关联协方差被计算为：。
[0214]
对（j=1,
…
,r）执行模型概率更新。这如下进行：其中在上面给出并且
是归一化因子。
[0215]
执行估计和协方差组合。模型条件估计协方差的组合按照混合方程进行：。
[0216]
附录dekf的动态模型为：其中，x(k)是n
x
维的状态向量，并且v(k)（k=0,1,
…
）是具有以下协方差的零均值白高斯过程噪声（也是n
x
个向量）的序列：。
[0217]
测量方程为：其中h(.)是状态的非线性函数，并且w(k)是具有以下协方差的零均值高斯测量噪声的序列：。
[0218]
矩阵f、q、r和函数h(.)被假定为已知的并且可能是时变的。换言之，系统能够是时变的，并且噪声是非固定的。测量模型h(x(k),k)关于k的雅可比行列式被定义为：。
[0219]
一般未知的初始状态x(0)被建模为具有已知均值和协方差的高斯分布的随机变量。两个噪声序列和初始状态被假定为相互独立的。这构成线性高斯（lg）假设。
[0220]
条件均值：其中，表示在时间k可用的观测的序列，若j=k，则是状态的估计，而若j》k，则是状态的预测值。给定数据zk的x(j)的条件协方差矩阵或者与估计关联的协方差为：。
[0221]
估计算法开始于x(0)的初始估计和关联的初始协方差p(0|0)，假定其为可用。第二（条件）索引0代表z0，初始信息。
[0222]
动态估计算法的一个循环—扩展卡尔曼滤波器（ekf）因此将由得到估计的计算组成：
这是给定一直到时间k且包括时间k的观测以及以下的关联协方差矩阵，在时间k（当前阶段）的状态的条件均值：。
[0223]
还需描述到下一个更新时间的传播。这通过下式得到：。
[0224]
附录e给定往返时间（rtt）测量，范围如下：其中，c表示光速。在图4中示出rtt测量的原理。基站在时刻t1传送信号。信号传播到ue，ue在时刻t2接收信号。ue采用应答信号进行应答，该应答信号在时刻t3被传送。在基站中在时刻t4接收到应答信号。ue跟踪第一信号的接收与应答信号的传送之间的延迟ue rxtx，并且通常在无线电资源协议（rrc）消息中向基站发信号通知这个延迟时间。ue rxtx在ue中被测量为：在基站侧，则能够得到如下的真实rtt时间：。
[0225]
能够注意到，对测量不精确度的主要影响源于ue和基站中的两个接收过程。一个这种测量的理论上的不精确度在自由空间传播中与测量带宽成反比，如下：。
[0226]
这意味着，在测量带宽为例如5mhz的情况下，可能的最佳时间不精确度则为13ns，这对应于略少于5m，对应于1σ值，即等于标准偏差。
[0227]
附录f（由ericsson使用的）路径损耗的模型在这里用作图示，并且它与下列测量方程中的估计状态相关：其中是如表1中定义的常数，h
bs
是基站天线高度，hm是移动台天线高度，d是传送器与接收器之间的距离，被定义为：。
[0228]
表1. ericsson路径损耗模型的参数值。
[0229]
因此，测量模型的导数被定义为：。
[0230]
附录g下列3-模式模型被认为构成适合无人机能够进行的盘旋移动的移动模式的新组合。三个模型是3d恒定速度移动维纳过程、3d恒定加速度移动维纳过程和3d恒定位置维纳过程。标注“恒定”允许细微波动，使得第一模型实际涉及几乎恒定速度移动，第二模型实际涉及几乎恒定加速度移动，以及第三模型实际涉及几乎盘旋恒定位置移动。
[0231]
使用状态来描述连续时间状态空间恒定速度模型：其中，下标定义笛卡尔坐标方向。模型为：
其中。
[0232]
过程噪声协方差矩阵为：其中，q
11
、q
12
和q
13
是过程噪声方差。
[0233]
使用状态来定义连续时间状态空间恒定加速度模型：其中，下标定义笛卡尔坐标方向。模型为：。
[0234]
过程噪声协方差矩阵为q
c2
。
[0235]
通过状态来定义连续时间状态空间恒定位置盘旋模型：其中，下标定义笛卡尔坐标方向。模型为：
。
[0236]
过程噪声协方差为q
c3
。
[0237]
优选imm滤波过程的另一方面与无人机移动的物理学相关。当无人机在恒定速度移动时，它不能立即停止，它宁愿刹车。这意味着，模式转变的序列是从模式1通过模式2到模式3。禁止从模式1到模式3的直接模式传输。这通过imm滤波器的模式转变概率矩阵中的新约束来反映，即：。
[0238]
选择新约束为以下的一些：。
[0239]
在这里ε
13
和ε
31
都远小于1。
[0240]
基于rtt测量，可使用非线性范围测量模型。基于rtt的范围测量模型为：其中，xs(.)表示站点位置，并且常数c为光速。测量模型的导数被定义为：。
[0241]
在这个示例中，假定在更新时针对一个站点进行测量。在应用中，多个测量会作为新行出现。还要注意，如这里所给定的雅可比行列式是用于盘旋模式。对于恒定速度和恒定加速度模型，出现明显修改。
[0242]
附录h用于计算地面的平均海平面以上的海拔的模型对于定义所述技术是有用的。这种系统的第一示例会是完整地理信息系统（gis），该gis由覆盖蜂窝系统的区域的地面海拔图组成。第二示例会是使用蜂窝系统的每个天线站点的所配置地面海拔。第三示例会是使用通过[1]（t. wigren,
ꢀ“
wireless hybrid positioning based on surface modeling with polygon support”, proc. vtc 2018 spring, porto, portugal, 2018年6月）的方法所得到的、在蜂窝系统的每个小区内部有效的地面海拔的模型。
[0243]
缩写词3gpp
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
第三代合作伙伴项目4g
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
第四代asic
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
专用集成电路
bts
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
基站收发信台cd
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
致密盘cots
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
普通现货cpe
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
客户端设备cpu
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
中央处理单元dsp
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
数字信号处理器dvd
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
数字通用盘ekf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
扩展卡尔曼滤波器enb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
演进节点bfpga
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
现场可编程门阵列gis
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
地理信息系统gnb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
新空口nodebhdd
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
硬盘驱动器hw
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
硬件iir
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
无限脉冲响应imm
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
交互多模型i/o
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
输入/输出lee
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
膝上型嵌入设备lme
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
膝上型安装设备lte
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
长期演进mem
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
存储器单元nb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
节点bnd
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
网络装置nfv
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
网络功能虚拟化ni
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
网络接口nic
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
网络接口控制器nr
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
新空口os
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
操作系统oss
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
操作和支持系统pc
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
个人计算机pda
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
个人数字助理plc
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
可编程逻辑控制器prb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
物理资源块pucch
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
物理上行链路控制信道pusch
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
物理上行链路控制信道ram
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
随机存取存储器reg
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
寄存器rf
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
射频rom
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
只读存储器
rru
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
远程无线电单元rtt
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
往返时间srs
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
探测参考信号sta
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
站sw
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
软件ta
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
定时提前ue
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
用户设备umts
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
通用移动电信系统usb
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
通用串行总线vm
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
虚拟机vmm
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
虚拟机监视器vne
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
虚拟网络元件wcdma
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
宽带码分多址wnic
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
无线网络接口控制器参考文献[1] t. wigren,
ꢀ“
wireless hybrid positioning based on surface modeling with polygon support”, proc. vtc 2018 spring, porto, portugal, 2018年6月；[2] t. m. schmidl, d. c. cox, "robust frequency and timing synchronization for ofdm", ieee trans. wirel. commun., vol. 45, no. 12, pp. 1613-1621, 1997。