Transcript Positionierung von DECT Geräten Projektgruppe Location-based Services for Wireless Devices WS 2004/05 Autor: Christian Platta AG Kao Betriebssysteme und Verteilte Systeme Institut für Informatik Universität Paderborn DECT der.

Positionierung von DECT Geräten
Projektgruppe Location-based Services for Wireless Devices
WS 2004/05
Autor: Christian Platta
AG Kao
Betriebssysteme und Verteilte Systeme
Institut für Informatik
Universität Paderborn
DECT der Standard
➣Digital Enhanced Cordless Telecommunication
➣Früher Digital European Cordless Telephone aber aus
Marketing-Gründen umbenannt
➣Protokoll Standard für drahtlose Telefone im Haus- und
Firmenbereich seit 1992 (ESTI)
➣sehr erfolgreich:
➣ alleine 2003 über 50 mio. verkaufte DECT Produkte
➣ kostengünstig
➣ verschiedene Anbieter
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PG LBS: Positionierung von DECT Geräten
Architektur von DECT
ISDN
LAN
GAP
Commom Air Interface
External Network
Fixed Part (FP)
X.25
Portable Part (PP)
GSM
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Dynamic Channel Selection
FP 1
Intercell Handover
FP 1
FP 2
FP 2
Intracell Handover
Channel 1
Channel 2
PP hat eine Signalstärke-Liste aller
empfangenen FPs.
PP kommuniziert im besten Kanal.
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Probleme mit der Signalstärke
➣Abschattung, Mehrwegeausbreitung
➣Über die Signalstärke kann nicht direkt auf die
Entfernung zwischen FP und PP geschlossen werden.
➣Daher: Messungen durchführen, welche die reale
Signalstärken-Verteilung wiederspiegeln.
vs.
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Ansätze zur Positionierung
➣Wir haben: Signalstärken aller empfangenen FPs
➣Wir suchen: Punkt, an dem sich das PP befindet
➣Wir wollen nur die vorhandene Infrastruktur nutzen
✓
?
!
➣Ansätze:
➣ Next-Neighbor-Estimation
➣ GPPS
➣ Nonlinear Filtering Technique
➣ Siemens DPS
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Ansatz 1
Next-Neighbor-Estimation
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Next-Neighbor-Estimation
➣Erstellung eines möglichst feinen Netzes von
Messpunkten
➣Suche den Messpunkt, der den gemessenen Werten am
ähnlichsten ist
➣Vorteil:
➣ relativ einfache Realisierung
➣Nachteil:
➣ nur vorher gemessene Punkte können “gefunden” werden
➣ sehr viele Messpunkte nötig
➣ benötig viele optimal angeordnete FPs
➣ sehr anfällig gegen Ausfälle von FPs bzw. Messfehlern
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Next-Neighbor-Estimation
➣Fazit aus NNE:
➣ Messpunkte alleine reichen nicht immer aus
➣ Keine Aussagen über Punkte, die nicht explizit gemessen
wurden
➣ Keine Aussagen über die Güte des geschätzten Ergebnisses
➣Daher:
➣ A: Schätzung anhand mehrer benachbarter Messpunkte
➣ B: Modell zur Beschreibung des Problems
➣ Ein Modell beschreibt den Zusammenhang zw. empfangenen
Signalstärken und einer Position
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Ansatz 2
GPPS
Gaussian Process Positioning System
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GPPS
➣W’keitstheoretischer Ansatz
➣Gibt Antwort auf die Frage:
“Welche Position ist bei gegebenen Signalstärken am
wahrscheinlichsten?”
➣für DECT getestet, aber auch für W-LAN denkbar
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Modell des GPPS
➣Erstellung eines W‘keitstheoretischen Modells:
➣ Beschreibt die W‘keit, das an einem Punkt t die Signalstärken
si von i Basisstationen gemessen werden
➣ pi(si|t), i= 1... Anzahl Basisstationen
➣ Wie bekommen wir p?
➣ p wird mit Hilfe von Messwerten über ein Gaussian Prozess
Modell approximiert.
➣ Lokalisierung:
➣ Ermittle den Punkt, mit der größten max. W’keit für alle pi
➣ Optimierungsproblem
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GPPS
➣Genauigkeit des Verfahrens hängt stark mit den
verwendeten Funktionen des Gaussian Prozess Models
zusammen
➣ Entscheidung für verwendete Funktionen
➣ Kalibrierung über Messdaten
➣Standorte der Basisstationen werden geschätzt
➣ ∅ der 3 stärksten Messpunkte
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Mean localization error (in meters)
Genauigkeit des Verfahrens
Number of points for calibration
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Ansatz 3
Nonlinear Filtering Technique
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Modell der
Nonlinear Filtering Technique
➣Measurement Model
➣ 1. Deterministischer Part: Modellierung der Signalstärke als
Funktion bezüglich der Positionen.
➣ Approximierung anhand der Messwerte
➣ 2. Stochastischer Part:
➣ Unterschied zwischen deterministischem Modell und der
“realen” Verteilung (Gaussian noise)
➣ Messrauschen
➣ Approximiert über mehrfache Messungen an einem
Punkt
➣3. Motion Model
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Approximation der Signalstärke
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Motion Modell
➣Beschreibt Wissen über die Bewegung eines PPs
➣z.B.:
➣ die max. Schrittweite eines FPs in einem Zeitintervall ist
begrenzt
➣ Bereits vorher ermittelte Positionen beachten
➣ Bewegungsrichtung
➣Eingrenzung der möglichen Positionen
➣Robustheit gegen Ausfall von FPs und Signal Aliasing
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Lokalisierung mit der NFT
➣Lokalisierung erfolgt in einer Folge von Filterschritten
➣ Genauigkeit hängt von der Anzahl der durchgeführten
Filterschritte ab
➣ Genauigkeit ist durch den Anwender beeinflussbar
➣ Aussagen über die Sicherheit des Ergebnisses
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Genauigkeit des Verfahrens
➣Szenario:
➣ 10 FPs, 30 m x 30 m großer Raum
➣ Abstand der Messpunkte: 1m
➣ Durchschnittlicher Fehler 1,22 m nach 170 Filterschritten
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Ansatz 4
DECT Positioning System
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Pattern-Matching Verfahren
Datenbank
aktuelle Messung
B2 B3 B4 B5 B6
{ B1
44 32 12 09 66 67 {
B2 B3 B4 B5 B6
{ B1
23 56 11 89 42 01 {
B2 B3 B4 B5 B6
{ B1
00 23 56 16 58 67 {
B2 B3 B4 B5 B6
{ B1
12 65 08 12 32 12 {
B2 B3 B4 B5 B6
{ B1
56 35 24 67 66 23 {
...
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Pattern-Matching Verfahren
➣Suche den Messpunkt, welcher der Messung am
“nächsten” ist.
➣ Summe der Nachbarschaften bezüglich aller empfangenen FPs
K
Proxtotal=
∑ Prox
k=1
k
i
➣Was bedeutet Nachbarschaft in Bezug auf Signalstärken?
➣ Abstandsmaß
1:
k
Prox i = Fehlergewicht * äquivalenter euklidischer Abstand
➣ Abstandsmaß
2:
k
Prox i = Fehlergewicht * “einfacher“ Abstand
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Genauigkeit des Verfahrens
➣Bürogebäude: <= 5m
➣Industrieumgebung: <= 12m
➣Zeit zur Lokalisierung: < 5 sec während eines Anrufs
< 10 sec sonst
➣Anfragen pro Minute: max. 250
➣Vergleich Cell ID: ca. 100m
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Vereinfachter Ablauf einer
Ortungsanfrage
Location Server
User
DB
Location
Manager
FP
RSSI
Maps DB
Map Server
PP_4711
S 1S
2S 3
...
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➣NNE
Überblick: alle Verfahren
Relevanz für die PG
➣ relativ einfach zu realisieren
➣ Mögliche Grundlage für die PG
➣GPPS
➣ W’keitstheoretisches Modell
➣ Mit zusätzlichen Informationen wahrscheinlich umsetzbar
➣Nonlinear Filtering Technique
➣ sehr komplexes Modell
➣ zu komplex für einen Prototypen
➣Siemens DPS
➣ Erweitertes NNE-Verfahren
➣ Mit zusätzlichen Informationen wahrscheinlich umsetzbar
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Einflussfaktoren I
➣Positionierung der Basisstationen
Ungleichmäßige Verteilung
niedrige Ortungsgenauigkeit
Gleichmäßige Verteilung
hohe Ortungsgenauigkeit
➣Anzahl der Basisstationen
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Einflussfaktoren II
➣Das Vorgehen bei der Messung ist wichtig!
➣ Dichte der Messpunkte
➣ Messen kostet Zeit und Geld!
➣ Anordnung der Messpunkte
➣ quadratisch vs. hexagonal
➣ Wiederholungen der Messung am gleichen Punkt
➣ Anzahl der Wiederholungen
➣ Ausrichtung bezüglich FPs
➣ “Höhe” der Messung
➣ Reproduzierbarkeit der Messwerte
➣ Unterschiedliche Zeiten
➣ Unterschiedliche Messgeräte
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Einflussfaktoren III
➣Robustheit des Systems
➣ Wie reagiert das System auf veränderte Bedingungen?
➣ Ausfall eines Routers (Leave one out test)
➣ Bauliche Maßnahmen
➣ Viele Nutzer in einer Zelle
➣Hersteller der Hardware und Software
➣ Format und Schnittstellen oft nicht standardisiert
➣ Algorithmus übertragbar
➣ Die erstellte Software ggf. nur durch Anpassung
➣2D oder 3D Positionierung
➣ Die Unterscheidung von Ebenen ist oft nicht einfach
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Ansätze zur Verbesserung
eines Modells
➣Motion Model
➣Signalstärke + Laufzeitenmessung
➣Lernende Algorithmen (Neurale Netze)
➣Topografische Informationen
➣Mehrere Messkarten für dieselbe Region, die
unterschiedliche Systemzustände repräsentieren
(busy period vs. after work period)
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Noch Fragen?
?
?
?
?
?
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit !
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