Full Text

Введение. В настоящее время наблюдается рост интереса к решению задачи определения местоположения различных объектов. Местоположение может быть вычислено как в глобальных, так и в локальных координатах. Системы глобального позиционирования, такие как GPS и ГЛОНАСС, получили большое распространение благодаря широкому охвату и достаточно высокой точности вне помещений. Однако такие системы оказываются несостоятельными внутри зданий из-за помех от аппаратуры в помещениях, а также поглощения сигнала корпусом самого здания [1]. Решить данные проблемы предстоит системам локального позиционирования. Основным предназначением данных систем является определение местоположения объектов внутри помещений [2]. Одним из важнейших преимуществ систем локального позиционирования является возможность развернуть эту услугу на основе уже построенной сети [3]. 1. Объекты исследования. В качестве исследования алгоритмов определения местоположения были выбраны алгоритмы на базе сетей Wi-Fi. Технология Wi-Fi выбрана, исходя из того, что данный тип WLAN наиболее распространен на сегодняшний день [4, 5]. В качестве ключевого параметра для решения задачи выбрана мощность сигнала (RSSI - Received Signal Strength Indicator), потому как он показывает высокую точность позиционирования [6]. Отметим, что алгоритмы, использующие данный параметр, позволяют адаптировать систему под уже готовую инфраструктуру, а также добиться быстрого отклика системы [7]. 2. Основные определения. Для дальнейшего анализа методов введем следующие определения: - клиент-объект, принимающий Wi-Fi-сигнал (мобильные устройства, ноутбуки, устройства с активным Wi-Fi-оборудованием); - показатель уровня принимаемого сигнала (RSSI) - полная мощность принимаемого приёмником сигнала. Измеряется приёмником по логарифмической шкале в дБм [8]; - позиционирование - определение координат клиента на основе данных о мощности сигнала, принимаемого клиентом. 3. Задача получения информации от клиента. Для решения задачи позиционирования необходимо иметь набор измерений RSSI как минимум, от 3 точек доступа. Точки доступа, измерения с которых формируют набор, в общем случае работают на трех разных каналах: первый, шестой и одиннадцатый (это связано с работой стандартов IEEE 802.11). Если точка доступа не передаёт и не принимает, она находится в режиме мониторинга своего канала [9]. Если клиент находится в зоне уверенного приёма одной точки доступа, то он передаёт и принимает на одном канале. Тогда возникает проблема получения набора измерений с трех разных каналов. Эта проблема продемонстрирована на рис.1. Рис. 1. Проблема получения набора измерений Поставленную задачу измерения набора позволяет решить режим активного сканирования: клиент сканирует все доступные каналы, посылая пакеты Probe Request для обнаружения сети с наибольшим уровнем сигнала [10]. Клиент посылает Probe Request на первом канале и запускает Probe Timer. Величина Probe Timer не стандартизована и в зависимости от реализации драйверов сетевого адаптера может отличаться, но в общем случае она составляет 10 мс. В течение этого времени беспроводной клиент обрабатывает ответы Probe Response от точки доступа. Далее переходит на следующий канал, и процесс повторяется для всех каналов [11], после чего клиент решает, к какой точке доступа подключиться. Принцип работы активного сканирования представлен на рис. 2. В табл. 1 показана частота посылки пакетов Probe Request, полученных при тестировании для телефонов Sony C2105 и Lenovo S90 без генерации трафика. Рис. 2. Режим активного сканирования Таблица 1 Результаты измерений при генерации трафика Время между посылкой Probe Request Отправитель Получатель 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast Окончание табл. 1 Время между посылкой Probe Request Отправитель Получатель 18:14:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:18 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:18 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:18 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:18 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:18 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:18 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:18 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:22:19 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast Из табл. 1 видно, что средний интервал между посылкой серии Probe Request пакетов составляет 8 мин. В табл. 2 представлены результаты при генерации трафика, где среднее время интервала между посылкой серии Probe Request при генерации трафика находится в пределах 1 мин. Таблица 2 Результаты измерений при генерации трафика Время между посылкой Probe Request Отправитель Получатель 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:32:22 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast 18:33:39 SonyMoby_a1:db:59 Broadcast Из проведенного опыта видно, что интервал между посылками Probe Request пакетов зависит от генерации трафика и составляет от 1 до 8 мин, что недостаточно для позиционирования в реальном времени. 4. Метод ближайшей точки доступа. В данном алгоритме клиенту присваиваются координаты той точки доступа, от которой ему поступает сигнал наибольшей мощности [12]. Данный алгоритм используется для определения клиентом ближайшей точки доступа [13]. Схема работы алгоритма продемонстрирована на рис.3. Рассмотрим пример: в помещении находятся три точки доступа ТД1-ТД3, и сигнал наибольшей мощности принят клиентом от ТД2. Тогда клиенту приписываются координаты ТД2. Рис. 3. Схема работы алгоритма ближайшей точки доступа Преимуществами данного алгоритма являются простота реализации и необходимость знания только двух параметров: мощности сигналов, поступающих от точек доступа, и координаты этих точек. Главным недостатком данного алгоритма является его низкая точность. Погрешность определения местоположения клиента может достигать дальности распространения сигнала от точки доступа. Отсюда вытекает существенный недостаток: чтобы алгоритм показывал удовлетворительные результаты, необходимо использовать избыточное количество точек доступа. 5. Метод триангуляции. Алгоритм триангуляции - это геометрический подход, позволяющий по трем или более точками доступа позиционировать клиента. Он основан на вычислении расстояний между клиентом и, как минимум, тремя точками доступа [14]. Расстояние можно вычислить, используя формулу Фрииса [15]: (1) где Pt - мощность сигнала передающей антенны; Pr - мощность сигнала, поступающая на антенну приемника; λ - длина волны несущей, равная c/f, где c - скорость света, а f - центральная частота, определяемая по табл. 3; Gt - коэффициент усиления мощности сигнала на передающей сигнал антенне; Gr - коэффициент усиления мощности сигнала на принимающей сигнал антенне; R - расстояние, пройденное сигналом между двумя антеннами. Таблица 3 Соответствие каналов и частот для Wi-Fi-оборудования Канал Центральная частота (МГц) 1 2412 2 2417 3 2422 4 2427 5 2432 6 2437 7 2442 8 2447 9 2452 10 2457 11 2462 12 2467 13 2472 Мощность излучателя можно найти, зная производителя точки доступа, а мощность производителя точки доступа получается путем сопоставления их с OUI MAC-адреса, зарезервированного для каждого производителя. Для того чтобы работал алгоритм триангуляции в части масштабирования, необходимо иметь базу данных с OUI MAC-адресами, закрепленными за производителями. Ознакомиться с OUI MAC-адресами популярных производителей можно в табл. 4. Таблица 4 Примеры OUI MAC-адресов различных производителей Производитель OUI MAC-адрес TP-LINK TECHNOLOGIES CO, LTD E0-05-C5, A0-F3-C1,8C-21-0A, EC-17-2F, EC-88-8F, 14-CF-92 D-Link Corporation 00-50-BA, 00-17-9A, 1C-BD-B9 90-94-E4 ZyXEL Communications Corporation E8-37-7A, 04-BF-6D, 00-A0-C5 10-7B-EF, 60-31-97 NETGEAR 00-09-5B,00-0F-B5, 80-37-73 После вычисления расстояния между точками доступа координаты клиента определяются путем решения системы линейных уравнений: (2) Схема работы алгоритма показана на рис. 4. Рис. 4. Принцип работы алгоритма триангуляции К основным достоинствам алгоритма можно отнести высокую точность и независимость от предварительных вычислений. Основными недостатками являются необходимость тщательного построения модели распространения сигнала и необходимость постоянной калибровки параметров среды, в которой распространяется Wi-Fi-сигнал. 6. Метод дифференциации пространственных образцов. Алгоритм снятия отпечатков основан на измерении мощности сигнала от всех точек доступа и сравнение полученных значений с образцами измерения мощности сигнала в заранее определенных координатах помещения [16]. Выделяют два этапа в процессе работы алгоритма: - предварительные измерения векторов, состоящих из значений мощности сигнала от всех точек доступа. На данном этапе происходит измерение образцов в различных координатах и сохранение их в базе данных [17]; - определение местоположения клиента. На данном этапе происходит измерение вектора сигналов от клиента и последующее сравнение его с образцами, хранящимися в базе данных [17]. Этапы работы алгоритма показаны на рис. 5. Рис. 5. Этапы в процессе работы алгоритма дифференциации пространственных образцов К преимуществам алгоритма относят высокую точность. При достаточно большой плотности предварительных измерений погрешность можно свести практически до нуля. Однако из преимуществ данного метода вытекают и его недостатки: необходимость большого объема предварительных измерений и обновление их с учетом изменений в среде [18]. Выводы. Каждый из методов позиционирования обладает как плюсами, так и минусами. Алгоритмы, в которых отсутствует стадия предварительных вычислений, показывают более низкую точность по сравнению с методами, у которых она есть. Однако методы, использующие предварительные вычисления, являются сложными в конфигурации базы данных и подразумевают статичную среду либо требуют регулярную калибровку измерений, хранящихся в базе данных. Для создания системы локального позиционирования, не имеющей перечисленных недостатков, необходимо разработать алгоритм, который комбинирует все рассмотренные методы. Комбинирование различных методов позволит значительно повысить точность результата и меньше зависеть от изменений в среде распространения сигнала.

About the authors

P. A Bogurenko

Samara National Research University named after S.P. Korolev

M. E Burlakov

Samara National Research University named after S.P. Korolev

References

Statistics

Views

Abstract - 23

PDF (Russian) - 6

Refbacks

• There are currently no refbacks.