Умные города, беспилотные автомобили и сервисы нового поколения зависят от точного позиционирования 5G. Но в густо застроенных мегаполисах высотки искажают сигналы, сбивая навигацию на десятки метров. Китайские исследователи нашли решение — алгоритм, который использует виртуальные базовые станции (VBS), чтобы пересчитывать местоположение точнее и быстрее.

Результаты опубликованы в издании Satellite Navigation.

Проблема знакомая: 5G-сигналы отражаются от зданий, создавая ошибки, особенно там, где нет прямой видимости (NLOS). Традиционные методы требуют тонны данных или дополнительного оборудования, но новый подход обходится только данными базовых станций.

Команда из Пекинского технологического института и China Mobile разработала алгоритм из трех ключевых элементов:

• Модель TOA — вычисляет позицию по времени прихода сигнала.
• Виртуальные станции — программные узлы, которые уточняют данные, как «цифровые двойники» реальных вышек.
• Тест ADF — определяет, когда корректировки уже не улучшают результат, экономя ресурсы.

Виртуальные базовые станции (VBS) — это программные копии реальных вышек 5G, которые создаются алгоритмом на основе полученных сигналов. Они помогают «достраивать» недостающие данные, как если бы вокруг было больше передатчиков, и уточнять позицию пользователя.

В тестах алгоритм сократил погрешность на 21%, а время расчетов — на 77% против классических методов. Ошибки стали стабильнее, особенно по горизонтали, что критично для навигации.

Мы хотели сделать легкое решение для городского хаоса сигналов, — говорит автор Сун Бао. — Виртуальные станции работают с сырыми данными 5G, а умная фильтрация держит модель эффективной.

Соавтор Ван Бо добавляет:

Это шаг к точным сервисам в сложной городской среде — без новых вышек и огромных датасетов.

Технология особенно полезна для беспилотников, курьерских дронов и экстренных служб. В будущем ее можно доработать для дополненной реальности и умного транспорта.

Алгоритм решает две главные проблемы городского 5G: точность и скорость. Для беспилотников это снизит риск аварий из-за «потерянного» GPS, для логистики — оптимизирует маршруты, а для МЧС — ускорит поиск людей в плотной застройке. Экономия на инфраструктуре (не нужны дополнительные датчики) делает его внедрение дешевле.

Метод тестировали в Пекине, но в городах с другой архитектурой (например, узкими улицами Петербурга или холмистым Сан-Франциско) результаты могут отличаться. Также неясно, как алгоритм поведет себя при резком изменении среды — скажем, во время снегопада или массовых отключений вышек.

Ранее ученые подсчитали, сколько спутников необходимо для точной навигации.