Library
|
Your profile |
Software systems and computational methods
Reference:
Kokoreva E.V., Kostyukovich A.E., Doshchinsky I.V.
Estimation of measurement error of a user's location in Wi-Fi network
// Software systems and computational methods.
2019. № 4.
P. 30-38.
DOI: 10.7256/2454-0714.2019.4.31316 URL: https://en.nbpublish.com/library_read_article.php?id=31316
Estimation of measurement error of a user's location in Wi-Fi network
DOI: 10.7256/2454-0714.2019.4.31316Received: 09-11-2019Published: 16-11-2019Abstract: The article presents the results of the analysis of the error in calculating the coordinates of a mobile subscriber using three Wi-Fi access points, based on measuring the received signal power. The purpose of the study was to develop a geographic system for large storage facilities and a preliminary assessment of the accuracy of calculations in conditions close to real ones. The principles of local and global positioning based on the measurement of various physical characteristics of signal propagation were considered, a method was selected for the implementation of a positioning system. The authors developed a test bench layout of a map on the IEEE 802.11 standard mobile network and software for solving this problem using the trilateration mechanism. To simulate the surrounding electromagnetic environment, a parameter imitating additive white Gaussian noise was added to the calculation formulas. In the course of the work, graphical dependences of the error of measuring the coordinates of the object on the signal / noise ratio in the channel and on the distance from the reference access point are obtained. The results showed that even in the worst operating conditions, the developed system surpasses most systems on the market in terms of measurement accuracy. Keywords: Wi-Fi, access point, geopositioning, trilateration, distance, RSSI, location, coordinates, power, accuracyВведение Множество современных мобильных приложений базируются на определении текущего местоположения объекта. Традиционно служба LBS (англ. Location-based service) использует технологии GPS (англ. Global Positioning System), ГЛОНАСС (Глобальная навигационная спутниковая система) и прочие спутниковые системы геопозиционирования и навигации [1-2]. Данные системы позволяют обеспечить точность измерений от трёх до пяти метров и требуют прямой видимости спутников. К недостаткам систем спутниковой навигации можно отнести высокое энергопотребление и невозможность приёма спутникового сигнала в помещении. Поэтому в настоящее время получили широкое распространение службы локального позиционирования, основанные на применении Wi-Fi точек доступа AP (англ. Access Point) [3]. Существующие LBS сервисы, такие как Skyhook, AlterGeo, Google и Яндекс карты, предоставляют информацию о местоположении абонента в городской среде, в том числе и внутри помещений. Эти службы основаны на методе триангуляции и обеспечивают максимальную точность определения местоположения порядка 15 м при условии высокой концентрации точек доступа Wi-Fi на местности. Перед авторами стоит задача, применяя метод трилатерации разработать систему локального геопозиционирования на основе данных о мощности сигнала, принятого мобильным абонентом от каждой из точек доступа Wi-Fi и оценить погрешность измерений в условиях приёма, приближенных к реальным. Методы геопозиционирования в системах мобильной связи Рассмотрим существующие на сегодняшний день методы определения местоположения мобильного абонента, применяемые в различных инфокоммуникационных системах [4-5]. Принципы геопозиционирования основаны на следующих физических характеристиках радиосигнала:
На измерении представленных выше характеристик основаны следующие механизмы позиционирования [6-9]:
Точность позиционирования определяется направленностью антенн.
Трилатерация В данной работе для геопозиционирования применён метод трилатерации, который заключается в том, чтобы определить местоположение объекта в виде координат точки пересечения трёх сфер, в центрах которых расположены точки доступа AP1, AP2 и AP3 с известными координатами. Цель достигается решением системы линейных уравнений [10-11]. Основной принцип трилатерации проиллюстрирован на рис. 1. Чтобы упростить вычисления производят преобразование системы координат таким образом, чтобы центр первой (опорной) сферы находился в начале координат (0, 0, 0), центр второй сферы располагался на оси абсцисс (x2, 0, 0), а центр третьей сферы имел координаты (x3, y3, 0). Таким образом центры всех сфер лежат в плоскости z = 0. Рис. 1. Принцип позиционирования с использованием трёх точек доступа Радиусы сфер r1, r2 и r3, представляют собой расстояния от точек доступа до объекта и могут быть определены исходя из измерения мощности RSS или задержки TOA. Расчёт координат объекта может быть произведён решением системы уравнений трёх сфер, с учётом приведённой системы координат: Выражая координаты объекта, получим: Заметим, что в приведённой системе координат значение выражения (1) равно нулю. Исследуемая система определяет расстояния по мощности сигнала на входе приёмного устройства мобильного оборудования. Для этого применяется формула Фрииса [12], описывающая распространение радиоволн в свободном пространстве: В ф. (2) PR и PT – мощности на приёме и на передаче соответственно; GT и GR – коэффициенты усиления передающей и приёмной антенн соответственно; = c/f – длина волны радиосигнала, c – скорость света, f – частота передачи; R – расстояние между передатчиком и приёмником. Недостатком такого метода геопозиционирования является то, что при определении расстояния не учитываются реальные условия распространения сигнала: многолучевость, замирания, поглощение препятствиями, стенами, перекрытиями, мебелью и пр. Тестовый стенд для испытаний системы локального позиционирования Для реализации стенда было использовано оборудование компании Eltex – российского разработчика и производителя телекоммуникационного оборудования:
Схема тестового стенда представлена на рис. 2. Рис. 2. Схема тестового стенда геопозиционирования в сети Wi-Fi В тестовом стенде организованы два VLAN:
Каждая точка доступа Wi-Fi управляется через VLAN 10, а через VLAN 20 передает трафик пользователей в сеть. Раздачей IP-адресов точкам доступа и пользователям сети занимается DHCP-сервер на контроллере. Сам же контроллер выступает в роли маршрутизатора между сетями VLAN 10, VLAN 20 и сетью научно-образовательного центра (НОЦ). Все пакеты, маршрутизируемые контроллером в сеть НОЦ (через интерфейс enp0s3), подвергаются преобразованию сетевых адресов NAT (англ. Network Address Translation). Аутентификация пользователей каждой из сетей Wi-Fi производится централизованно через web-портал. Технические характеристики точек доступа, которые будут использованы в расчётах:
Результаты Для учёта реальных условий распространения сигнала в расчёты по определению местоположения мобильного абонента был внесён дополнительный параметр, задающий отношение сигнал/шум SNR (англ. Signal-to-Noise Ratio), который соответствует аддитивному белому гауссовскому шуму AWGN (англ. Additive White Gaussian Noise). А далее была произведена оценка влияния AWGN на точность определения местоположения абонента. Поскольку используемые в испытаниях системы геопозиционирования точки доступа WEP-12ac являются двухдиапазонными, расчёты проводились для передачи в диапазоне частот 2,4 ГГц и 5 ГГц. В результате были получены графики зависимостей погрешности измерений от отношения сигнал/шум и расстояния до опорной точки доступа, представленные на рис. 3–4. Вычисления были произведены в системе математических и инженерных расчётов Mathcad. Рис. 3. Зависимость погрешности измерений от отношения сигнал/шум Рис. 3 иллюстрирует зависимость ошибки позиционирования от величины отношения сигнал/шум SNR. На рисунке можно видеть, каким образом AWGN влияет на точность измерений. Несмотря на ухудшение результата с увеличением мощности шума по сравнению с мощностью полезного сигнала, значение погрешности продолжает оставаться в пределах, допустимых для использования. При увеличении расстояния между точками доступа и соответственно уменьшении мощности сигнала на входе приёмной антенны наблюдается незначительное отклонение результатов измерений от реальных значений, которое также не превышает допустимых пределов. Рис. 4. Зависимость погрешности измерений от расстояния Зависимости, представленные на рис. 3–4, показывают, что даже в наихудших условиях погрешность позиционирования не превышает 9 м для передачи на частоте 5 ГГц и 3 м – для передачи на частоте 2,4 ГГц, что представляет собой вполне приемлемый в пределах одного помещения результат. Предварительная оценка позволяет утверждать, что по точности измерений данная система превосходит многие имеющиеся на рынке LBS решения. Заключение Были рассмотрены методы локального позиционирования, основанные на измерениях различных физических характеристик радиосигнала. Для реализации системы геопозиционирования в сетях Wi-Fi был выбран метод трилатерации с использованием параметра RSS. Авторами была разработана схема построения стенда тестовых испытаний системы и программное обеспечение для определения координат мобильного абонента в помещении. А далее была произведена оценка погрешности измерений, которая показала работоспособность разработанной системы в реальных условиях распространения радиосигнала. References
1. Abulude F. O., Akinnusotu A., Adeyemi A. Global positioning system and its wide applications // Continental J. Information Technology. 2015. Vol. 9 (1). P. 22–32.
2. Farah A. GPS/GLONASS Combined Precise Point Positioining For Hydrography – Case Study (Aswan, Egypt) // Twentieth International Water Technology Conference (IWTC20). Hurghada. 2017. P. 653–657. 3. Jekabsons G., Kairish V., Zuravlyov V. An Analysis of Wi-Fi Based Indoor Positioning Accuracy // Scientific Journal of Riga Technical University. 2011. Vol. 47. P. 131-137. 4. Bensky A., Wireless Positioning Technologies and Applications. 2nd Ed. Boston. London : Artech House. 2016. 450 p. 5. Bogurenko P.A., Burlakov M.E. Obzor metodov lokal'nogo pozitsionirovaniya ob''ektov v Wi-Fi-setyakh // Vestnik PNIPU. Elektrotekhnika, informatsionnye tekhnologii, sistemy upravleniya. 2017. №23. S. 146–158. 6. Guoquan L., Enxu G., Zhouyang Y., Yongjun X., Jinzhao L., Yu P. Indoor Positioning Algorithm Based on the Improved RSSI Distance Model [Elektronnyi resurs] // Sensors. 2018. Vol. 18 (9). URL : https://www.researchgate.net/publication/327256074_Indoor_Positioning_Algorithm_Based_on_the_Improved_RSSI_Distance_Model (data obrashcheniya 22.10.2019). 7. Banin L., Bar-Shalom O., Dvorecki N., Yuval A. High-Accuracy Indoor Geolocation using Collaborative Time of Arrival [Elektronnyi resurs] // URL : https://www.researchgate.net/publication/320146822_High-Accuracy_Indoor_Geolocation_using_Collaborative_Time_of_Arrival_CToA, (data obrashcheniya 23.10.2019). 8. Pradhan S., Bae Y., Pyun J. Y., Ko N. Y., Hwang S. Hybrid TOA trilateration algorithm based on line intersection and comparison approach of intersection distances [Elektronnyi resurs] // Energies. 2019. Vol. 12 (9) URL : https://www.mdpi.com/journal/energies/special_issues/wireless_communication (data obrashcheniya 23.10.2019). 9. Jun X., Maode M., Choi L. L. AOA Cooperative Position Localization [Elektronnyi resurs] // Conference: Global Telecommunications Conference (IEEE GLOBECOM 2008). 2008. URL : https://www.researchgate.net/publication/224356545_AOA_Cooperative_Position_Localization (data obrashcheniya 24.10.2019). 10. Tonello A. M., Inserra D. Radio Positioning Based on DoA Estimation: an Implementation Perspective // IEEE International Conference on Communications 2013: IEEE ICC'13-Workshop on Advances in Network Localization and Navigation (ANLN). 2013. P. 27–31. 11. Mukhopadhyay A., Mallissery A. TELIL: A Trilateration and Edge Learning based Indoor Lo-calization Technique for Emergency Scenarios // 2018 International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics (ICACCI). 2018. P. 6–10. 12. Obnaruzhenie i reshenie problemy radiochastotnykh pomekh datchikam sputnikovoi sluzhby issledovaniya Zemli (passivnoi) // Rekomendatsiya MSE-R RS.2106-0 / Mezhdunarodnyi soyuz elektrosvyazi. 2017. 22 s. |