BC/NW 2014 №2 (25):5.1

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ АНАЛИЗА КАЧЕСТВА НАСТРОЙКИ СИСТЕМ WI-FI ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ

Ассур О.С., Филаретов Г.Ф.

(ФГБОУ ВПО  "Национальный исследовательский университет "МЭИ", Москва, Россия)

Всё большую популярность в настоящее время приобретают системы локального позиционирования, задачей которых является определение местоположения объектов внутри помещений, для которых использование глобального позиционирования (GPS, ГЛОНАСС) не представляется возможным. Примерами таких помещений являются офисы, склады, подземные сооружения, цеха и т. д.

Локальное позиционирование объектов позволяет решать такие задачи, как:

1. Определение местоположения пострадавших в случае возникновения чрезвычайных ситуаций.

2. Контроль местонахождения персонала, посетителей, транспорта и дорогостоящего оборудования.

3. Предоставление локационных сервисов и услуг.

Системы позиционирования, использующие для определения местоположения данные беспроводных сетей Wi-Fi, называются системами Wi-Fi позиционирования. Рост популярности подобных систем напрямую связан с распространением технологии Wi-Fi, использующейся для организации беспроводных локальных сетей. Наличие развитой Wi-Fi сети позволяет построить систему позиционирования, обладающую приемлемой точностью при минимальных дополнительных аппаратных затратах.

Построение системы Wi-Fi позиционирования делится на два этапа – этап настройки и этап эксплуатации. На первом этапе на карту помещения наносятся точки, называемые точками калибровки. Далее в этих точках производятся измерения уровней мощности принимаемого сигнала Wi-Fi. Полученные наборы измерений называются радиоотпечатками. Совокупность радиоотпечатков носит название радиокарты.

Радиокарта используется системой на этапе эксплуатации. При получении от позиционируемого объекта набора измерений система отбирает из радиокарты наиболее похожие радиоотпечатки и на основании полученного набора выносит суждение о местоположении объекта.

Методы определения близости радиоотпечатков делятся на две группы – детерминистские и вероятностные. В первом случае в качестве меры близости используются метрики расстояния – Евклидово расстояние, расстояние Махалонобиса, расстояние Манхэттенских кварталов и т.д [1]. Во втором случае производится оценка вероятности нахождения объекта в заданной точке при условии получения заданного радиоотпечатка [2]. Для этого используется формула, полученная из теоремы Байеса:

,

где  – вектор случайных величин, характеризующий положение объекта,  – вектор случайных величин, содержащий полученный вектор измерений (радиоотпечаток).

Одной из главных проблем в настройке систем Wi-Fi позиционирования является фактическое отсутствие инструментов, позволяющих оценить качество полученной радиокарты. В итоге даже незначительные искажения, вносимые в процессе настройки системы, требуют проведения повторных работ – иногда, практически, «с нуля» [3].

Анализ принципов настройки существующих коммерческих систем Wi-Fi позиционирования [4, 5] позволяет сформулировать основные требования к программному обеспечению для анализа качества их настройки. Итак, программные средства анализа качества настройки систем Wi-Fi позиционирования должны позволять:

1. производить выбор метода позиционирования;

2. загружать радиокарту и набор тестовых данных с внешних носителей;

3. выявлять выбросы в выборках наблюдений;

4. определять наличие на радиокарте противоречивых данных – измерений (радиоотпечатках), близких с точки зрения уровней мощности принимаемых сигналов Wi-Fi, но находящихся на значительном расстоянии друг от друга на плане помещений;

5. подбирать значения параметров выбранного метода позиционирования для обеспечения его максимальной точности для заданных радиокарты и набора тестовых данных.

На основании сформулированных выше требований был разработан программный комплекс анализа качества систем Wi-Fi позиционирования. Алгоритм работы программного комплекса представлен на рис. 1.

Рис. 1. Алгоритм работы программного комплекса для анализа качества систем Wi-Fi позиционирования

Для практической апробации разработанного программного комплекса было принято решение сравнить точность позиционирования системы Wi-Fi позиционирования без и с коррекцией радиокарты. В качестве критериев сравнения были выбраны средняя и максимальная ошибка позиционирования.

Объектом исследования был выбран демонстрационный зал компании ООО «Научно-испытательный институт систем обеспечения комплексной безопасности (НИИ СОКБ)».

Полученные данные о точности позиционирования с и без коррекции радиокарты приведены в таблице 1. Данные о точности системы без коррекции были получены авторами данной статьи в рамках ранее проведённого исследования [6].

Таблица 1 – Ошибка систем Wi-Fi позиционирования без и с коррекцией радиокарты

	Без коррекции	С коррекцией
Средняя ошибка, м	1,49	1,23
Максимальная ошибка, м	4,89	3,53

Как видно из данных, представленных выше, коррекция радиокарты позволила в значительной мере увеличить точность позиционирования: средняя ошибка позиционирования уменьшилась на 17,4%, максимальная на 27,8%.

Также в рамках сравнения был проведено исследование точности системы позиционирования в on-line режиме – позиционируемый объект перемещался с постоянной скоростью 1 м/с из позиции 1 в позицию 2 (рис. 2) с остановкой в контрольных позициях на 30 секунд.

Рис. 2. Оценка перемещения объекта системой Wi-Fi позиционирования без и с коррекцией радиокарты

На рис. 2 приведены графики истинного перемещения объекта, а также перемещений объекта, оцененных системой позиционирования без и с коррекцией радиокарты. Данные об оценке положения объекта системой позиционирования без коррекции взяты из [6].

На основании данных практической апробации можно сделать вывод о том, что разработанный комплекс соответствует предъявленным функциональным требованиям и может применяться для оценки качества настройки систем Wi-Fi позиционирования, а также для увеличения их точности.

Литература

6. Bahl P., Padmanabhan V. RADAR: An in-building RF-based user location and tracking system // Proceedings of the INFOCOM 2000 – Nineteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. – 2000. – March. – IEEE, Vol. 2, № 10 – P. 775–784.

7. Roos T., Myllymäki P., Tirri H. A probabilistic approach to WLAN user location estimation // International Journal of Wireless Information Networks – 2002. – July. – Vol. 9, № 3 – P. 155–163

8. Denis T, Weyn M, Williame K. Real Time Location System using Wi-Fi // Productive Technologies Whitepaper. – 2006. – May.

9. Youssef M., Agrawala A. The Horus WLAN Location Determination System // Journal Wireless Networks. – 2008. – Vol. 14, № 3. – P. 357 – 374.

10. Martin E., Vinyals O., Friedland G. Precise Indoor Localization Using Smart Phones // Proceedings of the ACM International Conference on Multimedia. – 2010. – P. 787 – 790.

11. Ассур О.С., Филаретов Г.Ф. Исследование точности системы Wi-Fi позиционирования, построенной с использованием метода k-ближайших соседей. // Труды международной научно-технической конференции "Информационные средства и технологии" 19-21 ноября 2013 года – в 3-х т.т. М., 2013. – Т. 2, C. 90-94.