Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.25673/111741
Titel: 5G-based localization in industrial environments
Autor(en): Frischkorn, Bjarne
Knitter, Michael
Endemann, Wolfgang
Kays, Rüdiger
Erscheinungsdatum: 2023
Art: Konferenzobjekt
Sprache: Englisch
URN: urn:nbn:de:gbv:ma9:1-1981185920-1136989
Schlagwörter: 5G
Survey
Indoor
Rising Edge
Localization
Zusammenfassung: This paper focuses on challenges occurring when using the 5G NR standard as a real- world application for precise localization in industrial environments. The different aspects of a mobile network based localization approach are discussed. First an overview on mobile network setup is given. Based on a mobile network emulation a first localization is conducted in an indoor laboratory. Afterwards the influence of indoor channel properties and the arising problems are discussed. With the results from this discussion, a new system model is introduced to improve the localization accuracy down to one meter.
URI: https://opendata.uni-halle.de//handle/1981185920/113698
http://dx.doi.org/10.25673/111741
Open-Access: Open-Access-Publikation
Nutzungslizenz: (CC BY-SA 4.0) Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International(CC BY-SA 4.0) Creative Commons Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International
Enthalten in den Sammlungen:Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik (OA)

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
15_KommA2023_P-7_Frischkorn et al..pdfPaper607.77 kBAdobe PDFMiniaturbild
Öffnen/Anzeigen