[ca] Aquesta tesi investiga tècniques de posicionament 5G basades en el retard i l'angle d'arribada del senyal transmès que poden satisfer els requisits de posicionament d'alta precisió en entorns desafiants. L'estudi es realitza a través de plataformes de simulació i experimentació que ofereixen informació valuosa per al desenvolupament de sistemes de posicionament interiors i exteriors sense interrupcions. Comencem proposant una metodologia per realitzar simulacions representatives d'escenaris del món real. Es consideren ubicacions realistes d'estacions base i casos d'ús rellevants com IoT i vehicles autònoms. En particular, abordem els reptes plantejats per la sincronització precisa del temps i les restriccions de distància en escenaris urbans. S'han implementat diverses tècniques (des de les clàssiques fins a les més actuals) en el simulador i s'ha analitzat el seu rendiment, incorporant la densitat de la xarxa 5G per millorar la precisió. Els resultats ajuden en la comprensió del posicionament 5G, centrant-se en el seu potencial i limitacions. Es demostra que la precisió del posicionament depèn principalment de la densitat de la xarxa, l'amplada de banda i els problemes de sincronització. Un altre factor que dificulta la precisió del posicionament és la presència de condicions d'obstrucció del senyal directe o No-Línia-de-Visió (NLoS). Per superar aquest problema, es proposa un mecanisme per detectar condicions de NLoS en el posicionament cel·lular. La tècnica proposada assegura la integritat de la solució de posició mitjançant la identificació i exclusió de mesures errònies. Més enllà de la detecció de NLoS, aquest enfocament ofereix una avaluació més precisa del posicionament cel·lular real en comparació amb les suposicions tradicionals de propagació ideal o barreja d'observacions de senyal dierecte o Línia-de-Visió (LoS) i NLoS. Els nostres resultats també destaquen la importància d'equilibrar protecció amb integritat, subratllant la necessitat d'algoritmes adaptats per a aplicacions urbanes. A més, aquest treball presenta un algoritme híbrid per a escenaris exteriors, especialment efectiu en entorns desafiants com els entorns urbans de baixa visibilitat. Aquesta tècnica consisteix en combinar mètodes basats en el retard i en l'angle d'arribada per aprofitar els avantatges de tots dos i millorar la precisió del posicionament. Una localització encara millor s'aconsegueix combinant el mètode híbrid amb el mecanisme de detecció i exclusió de NLoS esmentat anteriorment. L'estudi també demostra els avantatges de l'ús d'agrupació d'antenes per millorar la precisió del posicionament en entorns urbans profunds. Finalment, en aquest treball, proposem una plataforma experimental basada en dispositius de Ràdio Definida per Software (SDR) que té com a objectiu tancar la bretxa entre simulacions i experiments del món real. L'objectiu és proporcionar una estimació precisa de l'Angle d'Arribada (AoA). La plataforma proposada ajuda a caracteritzar els efectes de les condicions de propagació, la calibració i el processament d'agrupació d'antenes en la precisió de l'estimació de AoA 5G. A més, busca proporcionar informació i un enfocament sistemàtic per dur a terme estudis teòrics i experimentals de localització 5G mitjançant un procés precís i robust d'estimació de AoA per a xarxes 5G. Els resultats mostren el potencial de les senyals 5G per a l'estimació d'observables per posicionament en interiors i exteriors i destaquen l'impacte pràctic del comportament de l'equip. En conclusió, amb aquesta dissertació, proporcionem coneixements sobre els reptes i promeses del posicionament 5G, proposar solucions pràctiques a algunes limitacions que la tecnologia està enfrontant, i suggerir direccions per als esforços futurs d'estandarització.

[es] Esta tesis investiga técnicas de posicionamiento 5G basadas en el retardo y el ángulo de llegada de la señal transmitida que pueden cumplir con los requisitos de posicionamiento de alta precisión en entornos desafiantes. El estudio se realiza a través de plataformas de simulación y experimentación que ofrecen información valiosa para el desarrollo de sistemas de posicionamiento interiores y exteriores sin interrupciones. Comenzamos proponiendo una metodología para realizar simulaciones representativas de escenarios del mundo real. Se consideran ubicaciones realistas de estaciones base y casos de uso relevantes como IoT y vehículos autónomos. En particular, abordamos los desafíos planteados por la sincronización precisa del tiempo y las restricciones de distancia en escenarios urbanos. Se han implementado varias técnicas (desde las clásicas hasta las más modernas) en el simulador y se ha analizado su rendimiento, incorporando la densidad de la red 5G para mejorar la precisión. Los resultados ayudan en la comprensión del posicionamiento 5G, centrándose en su potencial y limitaciones. Se demuestra que la precisión del posicionamiento depende principalmente de la densidad de la red, el ancho de banda y los problemas de sincronización. Otro factor que obstaculiza la precisión del posicionamiento es la presencia de condiciones de obstrucción de la señal directa o No-Línea-de-Visión (NLoS). Para superar este problema, se propone un mecanismo para detectar condiciones de NLoS en el posicionamiento celular. La técnica propuesta asegura la integridad de la solución de posición mediante la identificación y exclusión de medidas erróneas. Además de la detección de NLoS, este enfoque ofrece una evaluación más precisa del posicionamiento celular real en comparación con las suposiciones tradicionales de propagación ideal o mezcla de observaciones de señal directa o Línea-de-Visión (LoS) con NLoS. Nuestros resultados también enfatizan la importancia de equilibrar el nivel de protección con el nivel de integridad, destacando la necesidad de algoritmos adaptados para aplicaciones urbanas. Además, este trabajo presenta un algoritmo híbrido para escenarios exteriores, especialmente efectivo en entornos desafiantes como entornos urbanos de poca visibilidad. Esta técnica consiste en combinar métodos basados en el retardo y en el ángulo de llegada para aprovechar las ventajas de ambos y mejorar la precisión del posicionamiento. Una localización aún mejor se logra al combinar el método híbrido con el mecanismo de detección y exclusión de NLoS mencionado anteriormente. El estudio también demuestra las ventajas de utilizar agrupaciones de antenas para mejorar la precisión del posicionamiento en entornos urbanos profundos. Finalmente, en este trabajo, proponemos una plataforma experimental basada en dispositivos de Radio Definida por Software (SDR) que tiene como objetivo cerrar la brecha entre simulaciones y experimentos del mundo real. El objetivo es proporcionar una estimación precisa del Ángulo de Llegada (AoA). La plataforma propuesta ayuda a caracterizar los efectos de las condiciones de propagación, la calibración y el procesamiento de agrupaciones de antenas en la precisión de la estimación de AoA 5G. Además, busca proporcionar información y un enfoque sistemático para llevar a cabo estudios teóricos y experimentales de localización 5G a través de un proceso preciso y robusto de estimación de AoA para redes 5G. Los resultados muestran el potencial de las señales 5G para la estimación de observables de posicionamiento en interiores y exteriores y destacan el impacto práctico del comportamiento del equipo. En conclusión, con esta disertación, proporcionamos conocimientos sobre los desafíos y promesas del posicionamiento 5G, proponer soluciones prácticas a algunas limitaciones que enfrenta la tecnología y sugerir direcciones para los esfuerzos futuros de estandarización.