Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   11 ,  No.   1 ,  Febr uar y   2021 , pp.  52 8 ~ 535   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v11 i 1 . pp 528 - 535          528       Journ al h om e page :  http: // ij ece.i aesc or e.c om   Fin gerpri nt  p ositioni ng of  users d evic es  in  l ong ter m evolut ion   ce llu lar  network  usin g  K n earest n eighbou r   a l gorith m       Moham med  J. Alh asan 1 ,  S ar mad M uneer  A b dulhus sei n 2 ,  Ali H .   K .   K hwayyir 3     1 Depa rtment of  Com m unic at ion Te chn ique s E ngi nee ring ,   Engi ne e ring  T ec hni cal  C oll eg e/ Naj af,    Al - Furat  Al - Aws at   T ec hni cal  Un ive rsit y ,   Ir aq    2,3 Depa rt m ent of   om m unic at ion ,   Te chn ic a l  Inst it u te / Na ja f, Al - Fur at   Al - Aw sat   Tec hnic a l  Univer si t y ,   Ir aq       Art ic le  In f o     ABSTR A C T   Art ic le  history:   Re cei ved   A pr   25 , 20 20   Re vised  Ju l   8 ,   20 20   Accepte d  Aug 16 , 20 20       The   rap id  expo nent i al   growth  in  wire le ss   te ch nologi es  and  th e  nee d  fo r   publi c  safe t y   h as  le d  to  inc re asing  demand  for  loc at ion - base d  servic es.   Te rre str ia l  cellu la r  ne tworks  can  offe r  a cc ep table  positi on   est imati on  for   users  tha t  c an   m ee t  the   st a tut or y   req u ire m ent s  set  b y   t he  Feder a l   Com m unic at ions  Comm ission  in  ca se  of  ne t work - base d  positi oning ,   for   safe t y   reg ul at io ns.  In  thi s  stud y ,   the   proposed  rad io  fre qu e nc y   p at t ern   m at chi ng   (RFP M)  m et hod  is   implemente d  and   te sted  to  det er m ine   a  user’s   loc a ti on  eff e ctiv ely .   Th e  RF PM   m et hod  has  bee n  te sted  and  valid at ed  in  two  diffe ren t  environ m ent .   The   evalu at ions  show   remarka bl e  result s  e spec iall y   in  the   Micro  cell  sce nar io ,   at   67%  of  positi oning  err or  15m   and  at   9 0%  31. 78m   for  Micro  ce ll   s ce nar io,   with  re sults  of  75. 66 m   at   67%  and  141. 4m   at   90%   for  Mac ro   cell   sc ena rio .     Ke yw or d s :   Fing e r pr int    Locati on - base d  se rv ic es   LTE  l ocali zat ion   Po sit io ning    RFPM     This   is an  open   acc ess arti cl e   un der  the  CC  B Y - SA   l ic ense .     Corres pond in g  Aut h or :   Moh am m ed  J. Alhasa n ,    Dep a rtm ent o f C omm un ic at io n  Tec hniq ues En gin eeri ng,    En gin eeri ng T echn ic al  C ollege/ Na j af ,    Al - F ur at   Al - A wsat Tec hn ic al  Unive rsity ,   54003,  Kufa,   Naj a f G ov e rn a rate, Ira q .   Em a il :   m oh a m m edj .alh asan @atu.e du.iq       1.   INTROD U CTION     The  posit ion i ng  has  been   c onside red   a n  opti on al   feat ur e   in  the  sta nd a rd iz at io n,   im pl e m entat ion ,     and  ex plo it at io n  of   e xistent  c el lular  net wor ks .  Ne ver t heless,  the  big  cel lular  com m un ic at ion   in fr a str uctu re   distrib uted  a r ound  t he  world  can  sti ll   be  reused  for  lo cal iz at ion   pur po se s,   co ntributi ng  a n  a dd e d  a dvant age  t o  netw ork  m anag em ent  and   se rv ic es  [1 ] .   I n  pr i ncipal,  l ocati on   base d  se rvi ces  ha ve  be en   dr i ven  by  t wo  m a i n  dem and s:  com m ercial   pu r po s es  and   em erg e ncy  serv ic es .  Com m ercial   us ers  re qu i re  accurate  an d  res pons i ve   locat ion   pe rform ance,  f or  pu rposes  su c h  as   locat ion  ba se d  a dv e rtisi ng  and  m aps.   I n  e m er gen cy   se r vices,     the  m os t  sign i ficant  s ponsor   is  the  FCC ’s   E9 11   a utho rizat ion   in   the  U SA ,  w hich  de m and s  the   loc at ion   of  e m erg ency  cal le rs  to   be   delivere d  within   certi fied  acc ur acy   lim i ts.  I n  orde r  t o  m eet   FCC   re quire m ents,   sever al  tec hniq ues ha ve been  im pr ov e d  f or th e pur poses  of posit ion i ng [1 ,   2].     The   FCC   requirem ents  of  po sit io ning  ac cur aci es   are   50m   (6 7% )  a nd  150m   (90% )  in   case   of   te rm inal - base d  syst e m s,  and   100m   (6 7%)  and   30 0m   ( 90%)  in  case   of   net work - ba sed  syst em s   [1 ,   2].     Wh il st  sat el li te  te chnolo gy   ha s  dem on strat ed   it   can  m eet   these  requirem ents,  delive rin g  ver y  go od   loc at ion  e s t i m a t i o n   i n   o p e n   e n v i r o n m e n t s .   I n   u r b a n   a n d   i n d o o r   e n v i r o n m e n t s ,   h o w e v e r ,   t h e   p e r f o r m a n c e   o f   p o s i t i o n i n g   c a n   b e   v e r y   p o o r   d u e  t o   b l o c k i n g   o f  s a t e l l i t e   s i g n a l s  b y   b u i l d i n g s  a s   w e l l  a s  m u l t i p a t h   prop a gatio n.  Of te n,  posit io ning   with satel li te  syst e m s in  these  envir on m ents can be im po ssible [ 3 ,   4] .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Fing er pr i nt po sit ion in g of u se rs d evi ces  in  l ong t erm  evol ution   ...   ( Mo ham med J.  Alh as an )   529   Du e  t o  the  re quirem ents  for  public  safety ,  po sit io ning  te c hnology  it sel f  is  one  of  the  vit al   m at te rs  to   be  ta ckle d.   Se ver al   syst em s  for  locat io n  de te rm inati on   i n  LTE   net wor ks   hav e   bee n  i m pr oved  t o  ve rify     a  us e r’ s  posit ion   unde r  s pec ifie d  en vir onm ents.  T hi s  unde rlines  need   a nd   i nclu des  se arch i ng   f or   t he   best   avail able te ch ni qu e t hat c ou l d be a ppli ed  t o determ ine the locati on of a  u s er.   W it h  the  em erg ence of  LTE , n ew  e ffo rts  ap pear   t o  f oc us   on  em po we rin g  E9 11   a nd  LBS   on   t hese 4G   syst e m s,  throu gh  the  offe rin g   of   a  seam less  co nversi on  betwee n  2G/3G   an d  LTE  po sit io ning  se rv ic e s .   Ce ll ular  netw orks  ca n  prov i de   an  acce pta ble  po sit io ning  est i m ation   that   sat isfie s  the  FCC   requirem ents.   E s p e c i a l l y ,   w i t h   t h e   e m e r g e n c e   o f   t h e   3 r d   g e n e r a t i o n   p a r t n e r s h i p   p r o j e c t   ( 3 G P P )   a n d  l o n g   t e r m   e v o l u t i o n   ( L T E ) ,   t h e s e   c a n   a c h i e v e   g o o d   a c c u r a c y   p r o v i d i n g   e x c e l l e n t   c o v e r a g e ,   p a r t i c u l a r l y   i n   u r b a n   a n d   i n d o o r   e n v i r o n m e n t s   [ 4 ] .   Ma ny  cel lular   netw ork  posit ion in g  te ch ni qu e s  ta ke n  int o  co ns i der at io n  in  Re le ase  9  of  (3GPP)   do c um ent  su c h  as   obse rv e d  tim e  diff ere nc e  of  a rr iv al   ( O TDOA )  a nd  e nh a nce d  cel l  I D  (E - C ID).   Ba sed  on    the  li te ratur e  su ch  as  [ 5 ,   6 ] ,  a m on g  oth er s,  the  highest  accuracy  can  be  pro vid e d  by  global  po sit io ning   syst e m   (G P S)  es pecial ly ,  in  li ne  of  sig ht  an d  f re e  sp ace   en vir on m ents.  H ow ever,  the   pe r f or m ance  of  G PS  is   sign ific a ntly  r e du ce d  i n dense  urb a n  a nd in door e nviro nm e nts.    Ce ll  iden ti fication  ( C ID) posit ion in g,  is c on si der e d  as a n et work   base d  m e thod can  als o  be  e m plo ye d  to  est i m at e  the  locat ion   of  m ob il e  sta ti on,  howe ve r,   with  v ery  lim i te d  accuracy.  The  ea s ie st  case  exam ple  is  wh e re  t he  po si ti on   of  the  m ob il e  sta ti on   is   est i m at ed  to  be   the  l ocati on  of  the  base   sta ti on   [ 7 ] .  I n  cel l  ID,   po sit io ning  pe r form ance  can  be  en han ce d  by   m easur ing   s pecific  netw ork  char act e risti cs,  a  te chn iq ue  known   as  enh a nce d  cel l  ID   (ECID).   A  cel lular  network   ca n  util ise   the  ang le   of   arr ival  of  a  sig nal  from   the  m ob il e   sta ti on   to   deliv er  directi onal   i nfor m at ion ,  t he   resea rch er   in   [ 8 ]   s ta te d  t hat  the  acc ur acy   is   im pr ov e d  es pe ci al l y  in  LTE   r ur al   a r eas.  T he  d ra w ba ck  with  this   m et ho d  is   the  r equ i rem ent  fo r   extra   ha rdwa r e  an d  hen ce   it   can  be  exp e ns i ve.   T he   auth or s  in   [ 9 ]   declare d  in  the ir   exp e rim ents  that  the  accura cy   of   Ce ll - ID   i s  no t  sat isfact ory   as  a g e ner al  s olu ti on.   In   a dd it io n,   th e  round  trip  ti m e  (RTT)  ca n  be  us e d  to  est i m a te   the  dist ance  betwe en  the  m ob il e   sta ti on  a nd   bas e stat ion  as  ar gued  in [ 10 ] ,   h oweve r,   due to   path  l os s a nd s hado w  fa ding  eff ect , t he  acc uracy  of   this  m et ho d  ca n  be  li m it ed.   Anothe r  posit ion i ng  m et ho d  can  be  us e d  in   LTE  syst em   wh ic h  a re   AoA  a nd  ob s er ved   ti m e   diff e ren ce  of  arr ival  (OTD OA)  te chn i qu es.  The  A oA   determ ines  t he  directi on  of  rad i o  fr e qu e ncy  wa ve   prop a gatio n  and   i nvolv e  a n  anten na  arr ay   at   the  side  of   t he  inc om ing   wav e  ( netw ork  s ide).   This  te ch nique   works  pa rtic ul arly   well   under   conditi ons  of  the  li ne - of - sig ht   (Lo S )  [ 1 1 ] .  L it eratur e  s hows   that  there  are  m any  eff or ts  ha ve  been   ac hieve d  on   OT DOA  posit ion i ng   te ch no l og y  in  LTE   syst e m .   Fo r  T DoA  appr oach es ,  ti m e  diff ere nces   are  m easur ed   at   the  receiving   base  sta ti on s  betw een  th e  tim es  of   fligh t  of   diff e re nt r a dio  sign al s; t his  is  util iz ed  in,  e. g., L oRa [1 2 ,   13] .     Am plit ud e - bas ed  te chn i qu e s  conve rt  the  ob t ai ned   sig nal  intensit y  to  a  dis ta nce  base d  on  a  path  los s   (P L )  m od el   f or  distance  c onve rsion;  ho wev e r,   the   co ns i dered  set ti ng  dem and s  that  a n  ef fecti ve  PL   m od el   be   accounte d  f or. K no wing  the net work   t opolog y,  i.e., p re dicti ng   t he  distance   betwee n  a  m ob il e  us e r  an d  a set  of   base s ta ti ons  re du ce s the  locat ion   of all  sig na l par am et ers  to  a trian gula ti on or m ulti laterati on   pro blem  [ 14 ] .   A  novel  OTDOA   posit ion in g  schem e  in  heter og e ne ou s   LTE - a dv a nce d  syst em s   is  carried  out .     This  schem e  avo i ds   inter fer e nce  w hich  ca n  gr eat ly   enh a nc e  the  po sit io ni ng   acc ur acy   [ 15] .  In  [ 1 6 ]   the  stud y  is   su ggest e d  a  posit ion i ng   te c hn i qu e  dep e ndent  on  relat ive  tim e   diff eren ce  of  ar riv al   (RTDOA)   wh e re  m e a s u r e m e n t s  w e r e   e m p l o y e d   i n   a  f e m t o   c e l l s   c l u s t e r .  H o w e v e r ,   t h e  n e e d s  f o r  s y n c h r o n i z a t i o n  o f  t i m e   a n d  a t   l e a s t   t h r e e   b a s e   s t a t i o n s   t o   b e   a v a i l a b l e   a r e   t h e   m a i n   d r a w b a c k s   o f   t h i s   t e c h n i q u e ,   a l t h o u g h   i t   p r o v i d e s   g o o d   a c c u r a c y .     The  Fin gerp rinting   po sit io ni ng   te ch nique  is  cur re ntly   a  ver y  act ive  top ic   that  does   no t  require  add it io nal  hard war e   or  s of t wa re  in - net wor k  or  m ob il e  sta tio n.  T his  m et hod  is  discu ssed   in  the   3GP P  m e et ing  unde r  the   na m e  ra dio   freq ue nc y  patte rn  m atch in g  (RFPM)   to  be   dep l oyed   in  L TE  releas e  12  [1 7 ] .  I n  [1 8 ,   1 9 ] ,  the  auth ors  we re   disc us sed  i n  their  stu dy  the  pri nciple  of  fing e r pr inti ng   po sit io ning  m et hod  in  L T E   u s i n g   C R L B   a n d   m a x i m u m   l i k e l i h o o d   a l g o r i t h m s ,   b u t   t h e i r   r e s e a r c h   w a s   c a r r i e d   o u t   i n   a n   u r b a n   e n v i r o n m e n t .     The  pro po s ed  m et ho d  i n  this   pa per   highli ghts  fi ng e r pr inti ng  te ch nique  a nd  will   be   im p lem ented  t o  fin d  us e r’ s  pos it ion   in  LTE  ne tworks  base d  on   the  the oret ic al   app r oac h.   Firstl y,  our  pro po s ed  m et ho d  will   be  perform ed  us i ng   pro gr am - ba sed - c om pu t er.  The  c od e  of  th e  sugg est e d  m et hod  will   be  wr it te n  a nd  ev al uate d  in MAT LAB e nv i ronm ent accordin g  t o  the   KNN  al gorith m  b ased on  m at hem a ti cal  eq ua ti on s.     Seco nd ly ,  data   colle ct ed  fro m   ou r  s uggest ed  m et ho d  is  ba sed  on  pat h  l os s  pro pag at i on  a nd  sh a dow  fad i ng   e ff ect s   on   t he  sig na l  transm i tt ed.   Finall y,  the  pro posed  m et ho d  will   be  te ste d  in  tw o  di ff ere nt   scenari os :  Ma cro   cel l  an d  Mi cro   cel l  en vi ronm ents,  unde r  dif fere nt  c onditi ons.   This  arti cl e  is  arr an ged   a s  fo ll ows:  the   m otivati on  a nd  the  relat ed  wor ks   wer e   d e scri bed  in  Sect io n  1 ,   w hile  the   s yst e m   m a the m at ic al  m od el   was  dr i ven   i n  Sect io n  2 ,   n ext,  the  m et hodo l og y  is  cl arified  in  S ect ion s  3 ,   t he  res ul ts  of   the  sim ul at ion  are   descr i bed a nd d isc us se d  i n Sect ion 4 , a nd last ly , co ncl usi on s   are   sp eci fi ed  in  Secti on  5 .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  11 , No .  1,   Febr uar y  2021  :    52 8   -   53 5   530   2.   S YS TE M MO DEL   2.1.   S ystem   c onfig urati on   Creat ing   t he   fin gerpr i nts   database   by   co nv e ntio nal  m e tho d  a re   relat ively   sim ple  pr ocess.    The  receive d  si gn al   (RS)   m easur em ents  are  achieve d  by  th e  receive r  at   ea ch  re fer e nce  point,  a nd  after   certai n   processi ng   the   data  is  stored   in  the  datab ase.  General ly ,  the  m or e  refe ren ce  po i nts  that  are  sel ected   i n    the  c ollec te d  or  trai ning  ph a s e,  the   bet te r   es tim a ti on   acc uracy   can  be   acc om plished   in   t he  posit ion in g  ph a se   because   of   fin ge rprints  databa se can  b e  acq ui red m or e accu r a te ly   [ 20 ].   Com pu ti ng   the   locat ion   of  th e  m ob il e  sta ti on   duri ng   t he  po sit io ning  phase  require s  a n  al gorithm .  Ther e  a re  sev eral  a lgo rit hms  in  order   to  est i m at e   the  us er;  in  this  w ork  the  K  nea rest  neig hbour   (K N N )  al gorithm   wil l  be  us e d.   [ 21 ]   i n  their  inv e sti ga ti on   sta te d  th at   the  distance  between   the  m easur ed  RSS   vector  [s 1   s 2   s n ]   an d  t he  RSS  vect or  in  the  databas e  [S 1   S 2   S n ]   can  be   com pu te d.  The  ge ner al iz ed  distance  betwee n  two vecto rs  ca n be calc ulate d by the   ( 1) :        =   ( ∑ | − | = 1 ) 1 ⁄       (1)     w he re  q= 1  is  r efer red to Ma nhat ta n dist ance  and E uclidea n dist ance  whe n q= 2.     The  nea rest  nei ghbour  al gorithm   can  be   de fi ned  a s  t he  po i nt   with  t he  s hort est   distance   the   sig nal  can   ta ke  [ 20 ] .  I n  t he  K  Nea rest  Neig hbours ,  t he  a ver a ges  of  K   points  c oor din at e  ca n  be   util iz e  to  es tim a t e     the  locat ion   of   m ob il e  sta ti on .  This  al gorith m   pr ov i des  bet te r  est i m a ti on   than  Near est   N ei ghbours  al gorithm   because   there  i s  no   reas on   t o  sel ect   on ly   the  near est   value  and   i gnor e  othe r  nea rb y  valu es.  Othe r  al gor it h m s   su c h  as  the  s m al le st  po ly gon  [ 2 2 ]   and  ne ur al   netw orks  [2 3 ]   are  ei the r   com plica te d  or   do  not  nec essaril y  i m pr ove the  ac cur acy   of the l ocat ion est im a t ion .   In   order   to  c ollec t  database,  pro pa gation  m od el s  can  be  util iz ed  to  ge ner at e  arti fici al   fingerprints  f or  the  RF  Patt er n  Ma tc hin g  m et ho d.  Ba se d  on  c ertai n  pr op a gat ion   m od el   the  m easur em ents  can  be  cal culat ed  to   colle ct   the  fing er pr i nts  data b ase.  Ge ne rall y,  these  fing e rprints  that  ge ner at e d  arti fici al ly  can  be  cal le d  syntheti c  fin ge rprints  [ 2 4 ] .  T he  set   of  recei ved   si gnal   (RS )  m ap  fo r  th e  a rea  un der   st udy  in  this  wor k  will   be   base d  on  COS T  23 1  Wall fisch - Ik e gam i  m od el . W al lfisc h - Ik e gam i  m od el   i nclu des  so m e  determ inist ic   aspects  to the em pirical   m od el s; t hus, t o  cha racteri ze  the pr op a gatio n  e nv i ronm ent m or e accur at el y   [2 4 ].     2.2.    Radio  freq uen cy  p attern  m atchi n g   RF  Patt ern   Ma tc hin g  or  fin ge rprintin g  is  cu r ren tl y  a  ver y  a ct ive  top ic   in  posit ion i ng,  sin ce  it   can  be  perform ed  eff e ct ively   in  the  c el lular  net work  where  it   is  dis cusse d  in  t he  m eet ing   of  3G PP  un der   t he  nam e  of  r a d i o   f r e q u e n c y   p a t t e r n   m a t c h i n g   ( R F P M )   [ 1 7 ] .   R F P M   c o n s i s t s   o f   t w o   p h a s e s :   t r a i n i n g   p h a s e   a n d   p o s i t i o n i n g   p h a s e .   In   t he  trai ning  ph a se,  s om et i m es  ref er re d  to  as  t he  off - li ne   phase,  t he  ai m   is  to  create   a  fin gerpr i nt  da ta base.   This  requires  a  ref ere nce  po int  (RP)   w hich  first  m us t  b e  cho se n  caref ully .   In   ge neral ,  the  ob ta ine d  dat a   represe nt  the  r ecei ved  sig nal  m easur ed   by  t he  m ob il e  sta ti on.  L ocati ng  a   m ob il e  sta ti on   at   a  re fer e nce   point   requires  that  t he  receiv ed  si gn al   of   al l  bas e  sta ti on s  m us t  be  m easur ed .   The  cha racter ist ic   featur es  of  su c h  m easur e m ents  of   t he  re fer e nce  poi nt  will   be  e valuated  and   t he n  rec orded   i n  the  dat abase.  This  it e rati ve   process  w il l be  p e rfor m ed  at  a no t her re fer e nc e point, a nd s o on unti l al l refe ren ce  points a r e v isi te d [2 5 ,   26] .   In  the  posit ion i ng  phase   or  on - li ne  phase,  wh e n  t he   m ob il e  sta ti on   posit ion  is  require d,    the  m easur em e nts  of  each  rec ei ved   si gn al   will   ta ke  place.  T hen,  the  m easur em ents  will   c om par e  with  da ta   in  the  ser ve r  database  acc ordin g  to  the   ap pro pri at e  m at ching   al gorithm .  The   outc om e  of   t hi s  process   is  li kel y  to   be  the  locati on  of the m ob il e s ta ti on  [2 5 ,   26] . Th e   F ig ur e   1   il lustrate s the  pri nciple  of the  two phases .   Chan nel  obsta cl es  su c h  as  in te rf ere nce  a nd   noise   are  c ha ng e d  unpredict ably   over  ti m e   beca us e  of  us er   m ov em en t.  Pr e dicti ng  th e  relat ion s hip   betwee n  receiv ed  sig nals  a nd  the  dista nce  in   wireless  netw orks   is  determ ined  by   path  los s  an d  sign al   fa ding.   Path  loss  ca n  be  seen  a s  an   analy ti cal   m o del  that  can  es tim a te     the  receive d  sign al   w he n  a  cl ear  li ne  of   sig ht  path  is  avail able  betwee n  r ecei ver   an d  tra ns m itter.  Path  loss  is   base d  on  car rier  f re qu e ncy  a nd  distance  bet ween  both   tra nsm it te r  and   rec ei ver .   Acc ordi ng  to  Fr ii s  fr ee   sp ace   equ at io n, the  re cei ved   powe r c an be  ob ta i ne d from  the  (2)   [2 7 ]:       =       ( 4  ) 2   (2)     w he re:     =         ⁄     (3)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Fing er pr i nt po sit ion in g of u se rs d evi ces  in  l ong t erm  evol ution   ...   ( Mo ham med J.  Alh as an )   531   Pr   re presents  t he  recei ved  po wer,  Pt  is  the  t ran sm issi on   po wer.  Gt  a nd   G r  are  t he  ante nna  gai n  of  transm itter  and  receiver.   is  th e  wav el en gt h  of   the  sig nal,  c   is  the  li gh t  sp eed,  f  is  the  ca rr ie r  f re qu e ncy   and   d  r e p r e s e n t s   t h e   d i s t a n c e   b e t w e e n   t r a n s m i t t e r   a n d   r e c e i v e r .   W e   c a n   a l s o   w r i t e   t h e   e q u a t i o n   i n   d B   u n i t   a s   f o l l o w i n g :       =     +     +     −               (4)     w he re L fs   can   be give n by:      =   32 . 45   +   20 log 10 ( )   +   20 log 10 ( )       (5)     Ba sed  on  a  co m bin at ion   of   Walfisch  a nd  I keg am i - Be rto ni   m od el   and   is   add it io nally   dev el oped  by   COST  231  pro j ect .  T he  m od el   is  bu il t  on   nu m ero us   a naly sis  an d  sit e  te sts  and   it   is  su it a ble  f or   flat   su bur ba n  and   urba n  a re as  that  ha ve  c oor din at ed  hei gh ts  of  buil ding,  densel y  locat ed  buil dings   and  la rg e   po pula ti o n  areas.  The  form ula o f  cal cul at ing  the   Walfisch - I keg am i  m od el  ca n be  gi ve n by:          =   42 . 64   +   26 log 10 (    )   +   20 log 10 (    )       (6)     The  m od el   is   a pp li cable   f or  c arr ie r   f reque nc y  800M Hz≤fc ≤20 00 M Hz,  he igh t  of  e Node B  4m ≤  hb  ≤  50 m ,  the  heig ht  of  UE   1m ≤ hm ≤ 3m   and   c ov e ra ge  a rea  20 m ≤R≤5 km   [2 8 ].   T he  pr e di ct ed  rec ei ve d  sign a l   betwee n  tra nsm itter and  rece iver base d on s hado wing  bias  (ψ) ca n be calc ulate d by [ 2 9 ]:       =     +     +     –   10 log 10 ( )   +                (7)           Figure  1. Tw o ph a ses  of RFP M posi ti on in g       3.   METHO DOL OGY   In   this  s ubsect ion,  the  te sti ng   env i ronm ent  fo r  est im ating   m ob il e  sta t ion   will   be  base d  on  MATL AB   platfo rm .  Sever al   scenari os   will   be  exam i ned   unde r  di fferent  en vir on m ental   con diti on s  i n  orde r  t o  obta in   acce ptable  res ults  of   m ob il e  po sit io ning.   The  acq uire d  r esults  will   be   base d  on  pat h  loss  pro pagat ion   a nd     log - norm al   sha dow  fad i ng  eff ect .  The  sta ti sti cal   resu lt s  of  th e   scena rio s   will   b e  c om pu te d  the   or i gin al   po sit io n  of  m ob il e  us e r  ( x   ,  y )  with   the  e sti m at ed  posit ion  (`x,  `y)  a nd  th e  m easur e m ents  erro r  wh ic h  c an  be  def i ned in t he  ( 8) :       =   √ ( − ` ) 2 + ( − ` ) 2   (8)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  11 , No .  1,   Febr uar y  2021  :    52 8   -   53 5   532   w he re  E  repres ents  error   in  m easur em ents  and   i  de no te s  quantit ie s  rela te d  to  the  it h  m e asur em ents.  By   us in g  Mi cro s of t  E xc el   we  can   obt ai n  these  m easur em ents.  A nothe r  sta ti sti c  will   be  com pute d  w hich  re presents  angular  er ror  i n  est im ation  m easur em ents. E rror i n  a ngle s c an be c om pu te d  acc ordin g  t o t he  ( 9) :       = tan ( − − )   (9)     w he re  (x b   , y b )   represe nts the  l ocati on of se r vi ng  e NB,  (x   ,  y)  denotes to  the  locati on of  UE .    The  c um ulati v e  densi ty   fu nct ion   (CDF)  will   be  com pu te d  i n  ord er  to  dis play   the  per ce ntil e  values  of   67%,  90%,  95 % an d 9 9%  to   see to  w hat ex t ent ou r  a ppro a ch  ca n  sat isfy  FCC  r e qu irem ent.       3.1.    M acr o  ce ll  e nv ir onme n t   This  sce nar i o  represe nts  the   env i ronm ent  of   m acro   7  ce ll s,  on e - ti er  sy stem   aro un d  the  ser ving  eNodeB,  w hic h  is  in  the  centre.  W e  al so   a ssu m e  that  eac h  cel l  has  a  hex ag onal   gr i d.   I nter - sit e - distan ce  is  assum ed  to  be   1000  m et er  with  a   tra ns m issi o n  powe r  of  46 dBm   and  ante nna  gai n  18dBi  f or  ba se  sta ti on  [29].   The  ass um ption s  of   t he  pa ra m et ers  are  bas ed  on  3GPP  L TE  sta ndar ds   [30 ] .  Ta ble  1  pro vid es  sim ulati on  par am et ers  in  detai ls.       Table  1.   Ma c r o  c el l  s i m ulati on   p aram et ers   Para m eters   Valu e   Bas e statio n  po we   Tx an ten n a gain   Rx  anten n a gain   Carrie r  Fr eq u en cy   ISD   σs h ad o win g   Nu m b e r  o f  cells   Prop ag atio n  M o d el   4 6  dB m   1 8  dB i   0  dB i   2 0 0 0  M Hz   1 0 0 0   m   4   7  cells   W alf isch - Ikeg a m i   m o d el       The  sim ulati on   est im at es  the  locat io n  of  m ob il e  sta ti on   acco rd i ng  to   K  near est   nei ghbo ur  ( KNN )   al gorithm   as  discuss e d  it s  pr i nciple  pr e viou sly .  Wh en   the  m easur ed   RSS   from   UE  is  c ol le ct ed  the  sim ulati on   will   com pu te   the  diff e rence   betwee n  m easur ed  RS S  and   e ac h  ob s er ved   RS S   stored   i n  da ta base.     If   th e  m at ching   is  occ urre d,  the  pro gram   will   return  t he  re fer e nce  po i nt  ( x,   y)  t o  that  value  t her e by,     the  est i m ation   of   UE  is  occup ie d.   I n  case  of   no   m at ching ,  oc curred  wh ic h  is  m or e  pr act ic al ly ,  the  si m ul at ion   accor ding  t o  the  us ed   al gori thm   co m par es  the  m ean  of   the  nea rest  th r ee  neig hbou rs   co ordinates  t o  fi nd     the b e st m at chi ng of RS S. Th en,   retu rn the  r efere nce  po i nt  that re pr ese nts  the locati on est i m ating   of UE.     3.2.   Micr o  cel l enviro nmen t   In  Mi cro  cel l  scena rio   we   al so  will   co ns ide r  t he  sa m e  cel ls  sit e  in  t he  pr e vi ou s   sce nar i o.     Howe ver,  the  cov e ra ge  area  of   the  cel ls  wi ll   be  le ss  than   m acro   cel l  to  prov i de  an othe r  te st  appro ac h  f or  fin gerpr i nting   m et ho d.   The  pa ram et ers  of   th e  si m ulati on   and   cel l  la yout  will   assum e  to   hav e  slo w  fa di ng   or   sh a dowing  e ffec t.  The  as sum pt ion s  of   t he   par am et ers  are  ba sed  on  3GPP  LT E  st and a r ds   [ 30 ] .  Table  2  il lustrate s the  pa ram et ers  of  t he  prop os ed  sce nar i o.   In   this  sce na rio,   the  tra ns m is sion   powe r  of  the  eN odeB   is  set   to  40dBm   si nce  the  m ic ro   cel l  req uir e s   le ss  powe r  to  av oi d  inter fer e nce.  A ntenn a  gai n  of  the  tran sm i tt e r  is  ass um ed  to  be  15 dB i  an d    inter - sit e - distance  (I S D)  is  250  m et er  with  carrier   f reque nc y  of   2000 M H z.  T he  s hado w   fa ding  is  lo g - norm a l   distrib ut ion.  A gain  the  sim u la ti on   will   est i m at e  the  loc at ion   of  m ob il e  sta ti on   accor ding  to  K  near es t   neig hbour   ( KNN)   al gorithm  in  the  sam e p rocedure t hat exp la ined  in  m acro  cell  sce nar i o.       Table  2.  Mi cr o c el l  s i m ulati on   p aram et ers   Para m eters   Valu e   Bas e statio n   p o we   Tx an ten n a gain   Rx  anten n a gain   Carrie r  Fr eq u en cy   ISD   σs h ad o win g   Nu m b e r  o f  cells   Prop ag atio n  M o d el   4 0 d B m   1 5 d Bi   0 d Bi   2000 MHz   250 m   4   7  cells   W alf isch - Ikeg a m i   m o d el     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Fing er pr i nt po sit ion in g of u se rs d evi ces  in  l ong t erm  evol ution   ...   ( Mo ham med J.  Alh as an )   533   4.   RESU LT S   A ND  DI SCUS S ION S     The  ac quire d  resu lt s  s howe d  that  i n  m acro   cel l  scena rio,  m ean  value  of  the  e stim at i on  er ror  i s   65.54 m  and   st and a r d  de viati on  is  43. 73 m .   The  m ean  an d  sta nda rd   de viati on   value s   giv e  i ndic at ion   tha t   est i m ation   erro r  values  in  thi s  scenari o  are  acce ptable  an d  can  achieve  F CC   con diti ons.   Figu re   2  is  show n  that  w hen  the  distance  e rror  is  increase d  t he   pro ba bili ty   of   getti ng  e rror  is  al so   inc reas ed.   T his  m eans  that  m ob il e  us er  posit ion   locat es   ne ar  f r om   the  ba se  sta ti on   c an   be  s poor  m ore  accu ratel y.  Af te r   a  s pecifi c  valu e   the  CD F  giv es   co ns ta nt   va l ue s  an d  t his  is  be cause  at   that  point  t he  e rror  be com es  at   m axi m u m   value.   A s  w e   can  see  in  this scenari o  the p osi ti on in g  er ror  at   67 %  is def in it el y  satisfied  the  FCC   re qu i r e m ent  of   posit ion i ng   accuracy  as  w el l  as  90 %,  95 %  and   99 %  a r e  al so   achieve d  the  re q ui rem ent  of   FCC .   T urnin g  to  m ic r o  cel l  Scena rio,   a nd  accor ding  to  t he  FCC   re quir e m ent  fo r   posi ti on in g  acc ur a cy   our  ap proac h  gi ves  bette r  resu lt s  than  pr e vious   scenari o.   Where  m ean  or   aver a ge  value   o f  the  e stim at ion   er ror  is  16.75 m  and   s ta nd a rd  dev ia ti on is   11. 15 m  as sho wn  in  F ig ure  3.           Figure  2 .  CDF   of  m acro   c el l  s cenari o           Figure  3 .  CDF   of  m i cro   c el l  s cenari o       Com par ing   our  r esults t o  the l it eratur e   s uch  a s [ 18]   sta te d  in  their r esea rch   that t heir  res ults for urb a n  area   sce nar i o  wer e   at   67 %   of  posit io ning   erro r  was  38. 4 m   and   at   95 %  an d  99%  w ere  85 m   an d  161.4 m  resp ect ively .  Wh e reas,  the  researc hers  in   [1 9]   decla red  in  their  inv e sti gation  in  CR LB  on   RF  Patt ern  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  11 , No .  1,   Febr uar y  2021  :    52 8   -   53 5   534   Ma tc hin g  m eth od  in  LTE  sy stem   fo r  urba n  area  scenari o  the  resu lt s  we r e  at   67 %  eq ua ls  49 . 6m   and   at   95 %  was  93.4 m .  Th eref or e ,  acco r di ng   to   the  li te r at ur e,  we  ca n  deduce  t hat  ou r  re s ults  in  m i cro   cel l  en vir onm en t   eff ect ively  im pr ove d  the  accu racy o f UE  pos it ion ing.   In   gen e ral,  ba s ed  on  the  res ul ts  ob ta ine d  us i ng   KNN  al gori thm ,  the  si m ul at ion   sho ws  th at   m ic ro   cell   scenari o  ca n  pro vid e  bette r  a ccur acy   for  posit ion in g  tha n  m acro   cel l  sc enar i o.   By   stu dy ing   the  be havi our  of   cum ulat ive  fun ct ion   as   il lustr at ed  in   F ig ur e   4,   we  ca n  see  that  w hen  the   distance  betwe en  m ob il e  us e r   an d  serv i ng b a se st at ion   decr ea se,  the  pro bab il it y o f gett ing  e rro r  will  also  d e cr ease;  thu s , we  get b et te r  accu racy.           Figure  4 .  CDF   for  po sit io ning  e rro r       5.   CONCL US I O N     In  this  w ork,  r adio   f reque ncy  patte r n  m at ching  (RFPM )  m et ho d  has   be en  pro posed   to  determ ine     a  us er ’s  posit ion   i n  LTE   syst e m s  us ing   KNN  al go rith m .  Ou r  stu dy   adopte d  a  th eor et ic al   ap proach   t o  i m ple m ent the  m et ho d  ba sed on  a co m pu te r pro gr am . D epe nd i ng   on   path  loss propa gatio n  an d  sh a dow  f adin g  eff ect s  on   t he  sign al ,  t he  dat abase  of   the  s uggeste d  m e th od   was  c ollec te d  us i ng  a  pro gr am - base d - c om pu te r.     Our pr opose d  m et ho d was  test ed  a nd ev al ua te d  into  tw o  s cenari os   unde r diffe re nt con diti on s.   The  obta ine d  r esults  from   the  si m ulati on   sh ow e d  that  the  accuracy  was  i m pr ov e d  in  both  scenari os  and   m et   the  FCC   req ui rem e nts.  T he  stu dy  has  dem on str at ed  that  the  RFPM   m e tho d  has  s how n  ve ry  go od   perform ance  in   re du ci ng  posit ion in g  er ror  i n  both   scena rio s ,  15m   at   67%  and  31. 78m   at   90%  of  posit io ning   error f or Mi cro cel l scena rio  a nd 75.6 6m  ( 67%)  a nd 14 1.4m  (90 % ) for  Ma cro cel l scena rio.       REFERE NCE S     [1]   J.  A.  del   Per al - Rosado,   et   al. ,  “ Surve y   of  C el lu l ar  Mobile   R adi o   Loc a l izati on   Methods:  From   1G  to  5G, ”   in   I E EE   Comm unic ati ons Surve ys   &   Tuto rials ,   vol .   20 ,   no .   2 ,   pp .   1124 - 11 48,   2018 .   [2]   F ede ral  Com muni cations  Com m ission ,   “ W ire le ss   E911  Loca ti on  Acc u racy   Requi rement s , ”   2011.   [Onlin e ] .   Avail ab le :   htt p :/ / hra unfoss . fcc.go v/e docs_  pub li c / at t ac hm at ch /DA - 11 - 920A1.pdf .   [3]   J.  Trogh,   et   al . ,   “ Outdoor  loc at i on  tra ck ing  of  m obil e  device s  i n  ce l lul ar   net wo rks,”   Eurasip  Jo ur nal  On  Wirel e ss   Comm unic ati ons  a nd  Ne tworki ng ,   2019 .   [4]   S .   A .   Zulkifl ie ,  et   al. ,  “ D y n a m ic   navi g at ion   indoor  m ap  u sing  W i - Fi  fin ger printing  m obil e  technolog y, ”   Inte rnational   Jo urnal  of El e ct ri c al  and  Comput er  Engi n ee ring ,  v o l.   9 ,   n o .   2 ,   pp .   73 9 - 746,   2020 .   [5]   Li,  e t  al . ,   “ High - pre ci sion  posi ti oning  al gor it h m s  base d  on   G PS , ”   2nd  Inte rnational   Confe re nce   on  Adv anc e d   Computer  Control ,   vo l .   5,   pp.   36 4 - 368,   2010 .   [6]   F.  Bene d et to ,   et  al . ,   “ Enha nc ed  TOA - base d  indo or - positi oning  algorithm  for  m obil e   LTE  c ellula r   s y stems , ”   201 1   8th  Workshop o n  Posit ion ing, N avi gati on   and  C omm unic ati on ,   Dresden,   pp .   13 7 - 142,   2011 .   [7]   S.  Çola k,   et   al .,  “ Anal y zi ng  c el l  phone  locat ion  dat a  for  urba n  tra ve l:   cur ren t  m et hods,  li m it at ions ,   an d   o p p o r t u n i t i e s , ”   T r a n s p o r t a t i o n   R e s e a r c h   R e c o r d :   J o u r n a l   o f   t h e   T r a n s p o r t a t i o n   Res e a r c h   B o a r d ,   p p .   1 2 6 - 1 3 5 ,   2 0 1 5 .   [8]   A.  Kanga s  and  T.   W igr en,   “ An gle   of   Arriva l   L oca l iz a ti on  in  { LT E}   Us ing  { MIM O}  Pre - Coder  Inde x  Fe edbac k, ”   in  IE EE Comm unic ati ons   Letters ,   vol .   17 ,   no .   8 ,   p p.   1584 - 1587 ,   2 013.   [9]   E.   Tre visan i  and   A.  Vit al e tt i ,   “ C el l - ID  loc a ti on  t ec hniqu e,   li m it s  and  b en efi ts:   an  expe riment al   stu d y , ”   S ix th   IE EE  Workshop on  M obil e   Computing   Syste ms   and   Ap pli cations ,   W ind ermere ,   Cum bria,  UK ,   pp .   51 - 60 ,   2004.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       Fing er pr i nt po sit ion in g of u se rs d evi ces  in  l ong t erm  evol ution   ...   ( Mo ham med J.  Alh as an )   535   [10]   Borokows ki,   et  al . ,  “ Perform anc e  of  ce l l  ID+RT T  h y brid  p ositi oning  m et h od  for  UM TS   rad io  net works , ”    in   Proc ee dings   o f  European   Wire le ss   Confe ren ce ,   pp.   487 - 492,   20 04 .    [11]   L.   Gaz za h ,   e t  a l .,  “ Sel ec t ive   h y brid  RS S/AO A  weight ing  a l gorit hm   for  NLOS   int ra  cell  l oca l iz a ti on , ”   IE E E   Wirel ess Comm unic ati ons   and  Ne tworki ng  Conf er enc e   ( WCNC) ,   pp.   2546 - 2551 ,   2 014.     [12]   F.  Adela n ta do,   et   a l. ,  “ Under st andi ng  th e  L imits  of  LoRa W AN , ”  in   IEEE  Co mm unic ati ons  Magazine ,   vo l.   55,     no.   9 ,   pp .   34 - 40 ,   2017.   [13]   D .   Jos e   and  S .   Sebastian ,  “ Tay l o r  serie s  m et hod  in  TDOA   appr oac h  for  indoor  p ositi oning  s y s tem , ”   Inte rnationa l   Journal  of   Elec t rical   and   Computer  Eng ine ering   ( IJE CE) ,   v ol. 9,  n o.   5 ,   pp .   3927 - 3933,   2019 .     [14]   V.  Os a,   et   al . ,   “ Loc a li z at ion  in  W ire le ss   Networks:  The   Potentia l  of  Triangulatio n  Te chn ique s , ”  Wirel ess  Pe rs on al  Comm unic ati ons ,   vol .   68 ,   pp .   152 5 - 1538,   2013 .   [15]   T.   Zha ng ,   et   a l. ,   “ A   novel   OTD OA   positi oning  sche m e  in  het er ogene ous  LT E - a dvanc ed  s y st ems , ”  in  Proceedi ng s   o f   t h e   3 r d   I E E E   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   N e t w o r k   I n f r a s t r u c t u r e   a n d   D i g i t a l   C o n t e n t   ( I C - N I D C   ' 1 2 ) ,   p p .   1 0 6 - 1 1 0 ,   2 0 1 2 .   [16]   M.  A.  Am in  an d  S.  Fis che r ,   “ Pos it ion  locati o n  of  LTE  f emtoce l ls  depl o y e d   in  a   c luste r, ”   2012  Inte rnatio na l   Confe renc e  on   Locali zation   and  GNSS ,   Starnberg ,   pp .   1 - 6 ,   2012 .   [17]   3GP P  TR  36. 80 9  V0.3. 0.   “ Evolved  Univer sal  T err estrial  Rad io  Acc ess  (E - UTRA):  RF   Patt er n  Matc h ing  lo ca t i on   m et hod  in the   L TE , ”  2012 .   [Onl i ne] .   Available:   h tt p://ww w.3gpp.org/ftp/ Spe cs/a r chi ve /36_seri es/ 36. 809/ .   [18]   Xiao,   e t  al. ,  “ Cr amer - Rao  Lowe r  Bound  on  RF   pat t ern   m at chi n g  m et hod  with  vel oc ity   in  LT E   s y stem, ”  in   8t h   Inte rnational   Co nfe renc e  on   Wir el ess and  M obile   Comm unic ati on s ,   Venice, Ital y ,   pp.   94 - 97 ,   2012 .   [19]   J .   Zhu,   e t  al. ,   “ Maximum   li kel i hood  sche m e  for  finge rprin ti ng   positi oning  in  LT E  s y s te m , ”   2 012  IEE E  14t h   Inte rnational   Co nfe renc e  on   Co mm unic ati on  Te chnol o gy ,   Ch eng du,   pp .   428 - 432 ,   2012.   [20]   B.   Li,  et   al . ,   “ I ndoor  positi onin g  t ec hn ique s  ba sed  on  wire l ess  LAN , ”  in   1st   IE EE   Int ernati ona l  Confe ren ce   o n   Wirel ess B roadb and  and  Ultra  W ide band  Comm u nic ati ons ,   S y den y ,   Aus tra l ia ,   pp .   1 - 7,   2006 .   [21]   P.  Bahl   and  V.   N.  Padm ana b ha n,   “ RAD AR:  an  in - buil ding  RF - base d  us er  locat ion  and  tr ac king   s y stem , ”   Proc .   IEE E  INFOCOM  2000.   Confe renc e  on  Computer  Comm unic ati ons.  19 th  Annual   Joi nt  Confe r enc e  of  th e  IE E E   Computer  and  C omm unic ati ons  Soci e ti es  ( Cat. N o. 00CH37064) ,   Te l   Aviv,   Israe l,  v ol.   2 ,   pp .   775 - 7 84,   2000 .   [22]   D.  Pand y a,  e t  a l .,   “ Indoor  loc a tion  esti m at ion   u sing   m ult ipl e   wi rel ess  t ec hnolog ie s , ”  14th  I EE E   Proceedi ngs  on   Pe rs onal,   Indoo r and  Mo bile  Ra dio  Comm unic at ions   ( PIM RC  20 03 ) ,   vol.   3 ,   pp .   2 208 - 2212 ,   2013 .   [23]   A.  Bat t it i ,   e t  a l .,   “ Loc at ion - awa r e  computing:   a  n eur al   n et work  m odel   for  d et erm i ning  locati on  in  wire le ss   LANs , ”   Te chn ic a l  R epor t,   2002 .  [Onl ine ] .   Avai la b le :   htt p : // epr in ts.bi b li o. u nit n. i t/ 233/1 /83.pdf .   [24]   G.  W ölfe ,   et   al .,   “ Enha nce d  Loc a li z at ion  Techni q ue  withi n  Urb an  and  Indoor  Env i ronm ent s  base d  on  Acc ur a te   and  Fast  Propaga t ion   Models , ”   It aly ,   Firenc e ,   F. ,   pp .   1 - 7,   2002 .   [25]   B.   Li,  et   al .,   “ Method  for  y i el ding  a  d at ab a se  o f  loc ation  finge rprin ts  in  W LAN , ”  in   IE E  Proceedi ngs - Comm unic ati ons , v ol .   152 ,   no .   5 ,   pp.   580 - 586 ,   20 05.   [26]   Firdaus,   et  al. ,   “ Fingerpri nt  ind oor  positi oning   base d  on  user   orie nt at io ns  an d  m ini m um   computat ion  t ime , ”   Inte rnational   Jo urnal  of El e ct ri c al  and  Comput er  Engi n ee ring ,   v ol .   17 ,   n o.   4 ,   pp .   1 740 - 1749,   2019 .   [27]   S.  Saunder s  an d  Aragón - Za v ala,   “ Antenna s  a nd  propa gation  for  wire le ss   co m m unic at ion  s y stems   (2nd  ed. ) , ”   Chic hest er,  England ,   John  W iley &   S on s Ltd ,  200 7.   [28]   A.  Goldsm it h,   “ W ire le ss   Com muni cations, ”   Ca mbr idge   Unive rs it y   Press ,   2004 .       [29]   H.  H .   A .   Toska l a,   “ L TE   for  UM TS - OF DMA  and  SC - FDM A Ba s ed  Rad io  Ac ce ss , ”   W iley ,   2009 .   [30]   3GP P  TS  36. 101  V  12. 0. 0 . ,  “ E volve d  Univer sa l  Te rr estrial  Ra dio  Ac ce ss   (E - UTRA):  Us er  E quipment - R adio   Tra nsm ission a n d  Recept ion , ”   20 13.   [Onlin e] .   Av ai l abl e :   ht tp: / /www . 3gpp. org/ft p / Specs/a r chi ve /3 6_serie s/36.1 01 / .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.