LTE筆記: Time Difference of Arrival form Uplink SRS (4)
在上一篇文章的後續, OAI 團隊將此 SRS 的量測實驗延伸到室內, 並提供了更多實驗的細節, 後續的發表可以看此篇文章: Experimental Insights from OpenAirInterface 5G Positioning Testbeds: Challenges and Solutions link: https://arxiv.org/abs/2508.19736 在文章中, 提到了 3 個實驗場域, 如下表所示: 圖、OAI SRS 實驗場域 (作者整理) 在三個場域中, 我們可以看到室外場域就是上一篇論文的環境, 此外, 又新增了兩個室內的場域, 對應智慧製造的應用, 這些場域的資料中, 作者公開了室外場域的量測, 放在 Gitlab 上提供下載: https://gitlab.eurecom.fr/ahadi/5g-srs-datasets 這些場域量測的資料已經經過預先的資料前處理, 分成三個部分: ToA Filtering, TDoA Averaging, TDoA Filtering. ToA Filtering: 使用統計方法過濾 ToA 資料, 以去除離群值, 增強測量準確度 TDoA Averaging: 在所有天線間進行TDoA資料的平均, 以提升測量的穩健性 TDoA Filtering: 經過平均化後, TDoA資料會透過位置資訊進行過濾, 提高定位精度 以上三個資料處理流程, 主要針對 SRS 轉換出來的 ToA 進行處理, 主要的目標是增加 ToA/ TDoA 的強韌性, 避免大幅的定位資訊跳動, 其資料前處理的流程圖如下圖所示: 圖、來自論文 比較可惜的是, 若是檢視提供的資料集資料, 看起來已經將不同 RU 間最大的 peak 數值對齊, 這邊我們需要進行額外的檢視, 以確定如何將 ToA 的資料取出: 圖、公開資料集的格式以及 CIR 繪圖成果