5G Positioning: a feasibility study with real data

5th Generation (5G) cellular systems are envisioned to revolutionize the performance of cellular communications and also bring cellular positioning into commercial solutions. High data rates and higher frequency bands, with the utilization of mmWaves, not only improve services like streaming, cloud operations, and augmented reality; but also enable the development of high-accuracy Location Based Services (LBS). Although the Global Navigation Satellite System (GNSS) is the most widely used positioning system today, its limitations prevent the development of a continuous and reliable positioning service under all conditions, environments, and application scenarios. So far, literature studies have shown that with the ideal infrastructure, 5G positioning can overcome the limitations and augment the performance of GNSS, especially in areas that are historically critical for GNSS such as urban or indoor environments. Simulations and tests on private networks show that 5G positioning will reach submeter-level accuracy, using mmWaves and ultra-dense networks. However, the current cellular infrastructure is mostly designed to operate on LTE and is not capable of establishing the full potential of 5G positioning. In this thesis, we assess how the current 5G infrastructure supports cellular positioning by performing a feasibility study on the use of public-available 5G signals for positioning, considering both urban and rural environments with static and dynamic users. We examine the raw data extracted from 5G signals and execute beam mapping and power level analysis operations to validate the future performance results. We provide preprocessing methods to deal with unwanted noise, interference, and multipath signals, we suggest positioning algorithms using the fundamental positioning techniques, and provide the performance of the current network deployment with 5G signals using these techniques. We compare the performances considering the differences in these environments, as well as the motion model of the user. We also highlight the differences in suggested algorithms, and how they affect the positioning performance within the specific environment. Finally, we present new research topics and suggestions on how to improve the performance of the practical 5G positioning in the real world.

Si prevede che i sistemi cellulari di quinta generazione (5G) rivoluzioneranno le prestazioni delle comunicazioni cellulari e porteranno anche il posizionamento cellulare nelle soluzioni commerciali. Velocità dati elevate e bande di frequenza più elevate, con l’utilizzo di mmWaves, non solo migliorano servizi come streaming, operazioni cloud e realtà aumentata; ma consentono anche lo sviluppo di servizi basati sulla localizzazione (LBS) ad alta precisione. Sebbene il Global Navigation Satellite System (GNSS) sia il sistema di posizionamento oggi più utilizzato, i suoi limiti impediscono lo sviluppo di un servizio di posizionamento continuo e affidabile in tutte le condizioni, ambienti e scenari applicativi. Finora, gli studi della letteratura hanno dimostrato che con l’infrastruttura ideale, il posizionamento 5G può superare i limiti e aumentare le prestazioni del GNSS, soprattutto in aree storicamente critiche per il GNSS come gli ambienti urbani o interni. Simulazioni e test su reti private mostrano che il posizionamento 5G raggiungerà una precisione inferiore al metro, utilizzando onde mm e reti ultra-dense. Tuttavia, l’attuale infrastruttura cellulare è progettata principalmente per funzionare su LTE e non è in grado di sfruttare appieno il potenziale del posizionamento 5G. In questa tesi, valutiamo come l’attuale infrastruttura 5G supporti il posizionamento cellulare eseguendo uno studio di fattibilità sull’uso di segnali 5G disponibili al pubblico per il posizionamento, considerando sia ambienti urbani che rurali con utenti statici e dinamici. Esaminiamo i dati grezzi estratti dai segnali 5G ed eseguiamo operazioni di mappatura del fascio e di analisi del livello di potenza per convalidare i risultati prestazionali futuri. Forniamo metodi di preelaborazione per gestire rumori indesiderati, interferenze e segnali multipercorso, suggeriamo algoritmi di posizionamento utilizzando le tecniche di posizionamento fondamentali e forniamo le prestazioni dell’attuale distribuzione della rete con segnali 5G utilizzando queste tecniche. Confrontiamo le prestazioni considerando le differenze in questi ambienti, nonché il modello di movimento dell’utente. Evidenziamo anche le differenze negli algoritmi suggeriti e il modo in cui influenzano le prestazioni di posizionamento all’interno dell’ambiente specifico. Infine, presentiamo nuovi argomenti di ricerca e suggerimenti su come migliorare le prestazioni del posizionamento pratico del 5G nel mondo reale.