Actividad 7: Posicionamiento en Interiores

Laboratorio de Cómputo Ubicuo
Actividad 7

Nombre del documento:
Indoor Positioning Techniques Based on Wireless LAN

Autores:
Binghao Li, James Salter, Andrew G. Dempster y Chris Rizos

Enlace:
http://epress.lib.uts.edu.au/research/bitstream/handle/10453/19580/113_Li.pdf?sequence=1

Los Servicios Basados ​​en Localización (Location Based Services - LBS) son aplicaciones móviles que se basan en la ubicación del usuario para proporcionar una funcionalidad sensible al contexto. La industria de este sector pronostica un crecimiento enorme en el mercado y los ingresos ligados a estos servicios. Una de las cuestiones clave para los LBS es la tecnología de posicionamiento.

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GPS es el sistema de posicionamiento más popular, sin embargo, no es adecuado para posicionamiento en interiores. Existen otros sistemas construidos para obtener el posicionamiento como el llamado Murciélago, que se puede utilizar en ambientes interiores. Sin embargo, por razones de costo, la gente prefiere utilizar la infraestructura existente, como las redes de teléfonos móviles, las señales de televisión y de LAN inalámbrica (WLAN). De estos, WLAN puede ser implementado con el menor esfuerzo, ya que su hardware de consumo asociado es el más fácilmente disponible. También es el más preciso, ya que la potencia de señal muestra varianza espacial alta, y chipsets WLAN son relativamente fácil de ser programados para este propósito.

WLAN tiene como objetivo proporcionar acceso local inalámbrico para arquitecturas de red fija. Su mercado está creciendo rápidamente por la flexibilidad, la conectividad, la movilidad y el bajo costo de esta tecnología satisface las necesidades de los consumidores. Un grupo de especificaciones ha sido ratificado por el Grupo de Trabajo IEEE 802.11. De estos, el 802.11b (también conocido como "WiFi") se ha convertido en el estándar de la industria. Funciona hasta 11 Mbps en la banda de 2.4 GHz, que es el único aceptado en todo el mundo.

Obviamente, WLAN no está diseñado y aplicado para el propósito de posicionamiento. Sin embargo, las mediciones de intensidad de señal (Signal Strength - SS) de la señal transmitida por cualquiera de los puntos de acceso (Access Point - AP), implica la localización de cualquier usuario móvil (Mobile User - MU). Muchas de las técnicas basadas en SS se han propuesto para la estimación de posición en entornos WLAN.

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Existen esencialmente dos categorías de tales técnicas. Uno utiliza un modelo de propagación de la señal y la información sobre la geometría del edificio para convertir la SS a una medición de distancia. Con el conocimiento de las coordenadas de los puntos de acceso WLAN, el método de trilateración se puede utilizar para calcular la posición del usuario móvil. La otra categoría de posicionamiento WLAN se conoce como fingerprint (huella dactilar) de ubicación. La idea clave detrás de fingerprint es mapear parámetros dependientes de señales de radio medidos en el área de interés. En WLAN el parámetro ligado a la localización es el indicador de intensidad de señal recibida (RSSI) en el AP o MU, que puede ser extraído de la chipset 802.11 a través de una API de bajo nivel.

Cada vez más, los sistemas de posicionamiento WiFi (WPS) son vistos como una técnica de determinación de la posición conveniente para los ambientes en interiores, o en el centro de las zonas urbanas, donde se cuenta con una WLAN.

Técnica de Trilateración

La técnica de trilateración es simple. Tres estaciones base (o más) con coordenadas conocidas son necesarios. Si la distancia r desde el AP a un MU puede ser medido, un círculo con radio r se puede extraer. Los círculos se cortan en un punto que es la posición de MU. Sin embargo, las mediciones obtenidas son la SS en lugar de la distancia. Por lo tanto, las SS se deben convertir a una primera medición de distancia. Así, el enfoque de trilateración consta de dos pasos: el primer paso, usando un modelo de propagación de la señal a convertir SS a la distancia separada entre el AP y la MU, el segundo paso, los mínimos cuadrados u otro método se puede utilizar para calcular el sitio donde se encuentra.

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Puesto que el ambiente varía significativamente de un lugar a otro, la forma más sencilla de encontrar la relación de las SS y de la distancia que los separa, es recoger algunos datos de las SS en algunos puntos con las coordenadas conocidas. Esto significa un procedimiento adicional, denominado un procedimiento de aprendizaje, que tiene que ser añadido a la aproximación de trilateración.

Para mejorar la exactitud del enfoque de la trilateración, un método híbrido es propuesto. Este método se basa en el hecho de que en localidades pequeñas, tales como en una habitación, el modelo de propagación se comporta mejor. Este método tiene dos etapas: en la primera etapa, encuentra el área pequeña donde esta el MU, en la segunda etapa, usando trilateración para estimar con precisión la ubicación del MU. El experimento demuestra que el método híbrido puede mejorar la precisión de manera significativa. Sin embargo, todavía es ligeramente peor que el uso de fingerprinting con una fase de entrenamiento medio.

La dificultad con el enfoque de trilateración es la obtención de la medida de la distancia de la SS con precisión. La propagación de la señal de radio es muy complicada, debido a la atenuación de la señal debido a las pérdidas de distancia de penetración, a través de paredes y suelos, y el efecto de propagación por trayectos múltiples. La interferencia de otras señales es también un problema. Además 802.11b utiliza la misma banda de frecuencia que es utilizada por los hornos microondas, teléfonos inalámbricos y dispositivos Bluetooth, entre otros, por lo que el siguiente método de localización es considerado más preciso.

Técnica de Fingerprinting

La ubicación mediante fingerprinting consta de dos fases: el "entrenamiento" y el "posicionamiento". El objetivo de la fase de entrenamiento es para construir una base de datos de fingerprints. Con el fin de generar la base de datos, los puntos de referencia (RP) primero deben ser cuidadosamente seleccionados. La localización de un MU en un solo lugar RP, las SS de todos los puntos de acceso se miden, se obtiene un rasgo característico y se graban en la base de datos. Este proceso se repite en otro RP, y así sucesivamente hasta que todos los RPs son visitados. En la fase de posicionamiento, el MU mide el flujo en un lugar donde se requiere su posición. Las mediciones se comparan con los datos en la base de datos utilizando una búsqueda apropiada o algoritmo de coincidencia. El resultado más probable es la ubicación de la MU.

http://epress.lib.uts.edu.au/research/bitstream/handle/10453/19580/113_Li.pdf?sequence=1

La técnica de fingerprinting ha sido aceptada como un método eficaz para el posicionamiento WiFi aunque todavía hay un montón de problemas. De hecho, hay dos maneras de estimar la localización desconocida. El más sencillo es el método determinista. El SS promedio de cada punto de acceso WLAN medida en cada RP se utiliza para crear la base de datos de fingerprints. Puesto que la variación de la SS medido en cada punto es grande, con el fin de lograr resultados más precisos, el enfoque probabilístico también se ha desarrollado. Desafortunadamente, la distribución de la SS es no-gaussiana. Aún peor, que varía en diferentes lugares, y en el mismo lugar cuando la orientación de la antena cambia. Por lo tanto muchas de las mediciones son necesarias, y esto requiere más tiempo para generar la distribución de RSS en cada RP. Además, esto aumenta el tamaño de la base de datos y la carga computacional. Sin embargo, el establecimiento de la base de datos de fingerprints es un requisito previo esencial. Para lograr una buena estimación de la ubicación del usuario mientras más pequeña granularidad, mejor. Y mientras más mediciones se obtengan en cada punto, mucho mejor. Sin embargo, más y más medidas RPs significa que la fase de entrenamiento es una tarea importante en términos de mano de obra y tiempo.

http://epress.lib.uts.edu.au/research/bitstream/handle/10453/19580/113_Li.pdf?sequence=1

Por lo general, utilizando fingerprints se puede lograr una precisión de unos pocos metros. Para superar los inconvenientes de esta técnica, se requieren más esfuerzos especialmente para el método probabilístico en investigaciones futuras.

Crítica constructiva

La localización de usuarios móviles mediante el uso de una red inalámbrica local me parece por el momento una muy buena opción en comparación con otras tecnologías existentes, como lo es el GPS, que en realidad no puede dar una posición exacta ya que tiene un rango aproximado de 10 metros, lo que para interiores resulta ser mala opción. También se tiene como opción el bluetooth, con la debilidad de que no todos los dispositivos bluetooth tienen una gran cobertura lo que implicaría colocar más torres fijas para encontrar posición de los móviles.

Sin embargo, como se mencionó en este resumen, usar una WLAN sigue teniendo algunos inconvenientes para lograr una detección exacta de posición, al estar influenciado por factores como paredes y otros equipos eléctricos que trabajan a la misma frecuencia, y que interfieren con las ondas de la WLAN.

En lo personal me parece una tendencia con buen futuro, ya que en los próximos años se seguirán fabricando dispositivos que tengan la capacidad de determinar la intensidad de señal de una red inalámbrica con mayor precisión, lo cuál podría darnos una posición exacta, inclusive con la técnica de trilateración.

Y como punto a favor, es más adecuado el uso de redes inalámbricas, ya que actualmente un gran porcentaje de los hogares y edificios cuentan con estas redes, y no involucraría hacer un gasto extra por la compra de nuevos dispositivos.