ВИЗНАЧЕННЯ МІСЦЕЗНАХОДЖЕННЯ ПРИСТРОЮ ЗА ДОПОМОГОЮ Wi-FI - ДАТЧИКІВ
DOI:
https://doi.org/10.31498/2522-9990232020241179Ключові слова:
озиціонування всередині приміщення, Angle of Arrival, Time of Arrival, Time Difference of Arrival, Received Signal Strength, трилатерація, тріангуляція, метод відбитків, модель втрат сигналу у просторіАнотація
В наш час методи визначення місця розташування використовуються повсюдно для вирішення безлічі повсякденних завдань. Система глобального позиціонування GPS практично повністю вирішила проблему зовнішнього позиціонування. Однак цей метод не підходить для вирішення завдань позиціонування всередині приміщень, де він показує вкрай низьку точність, або повністю непрацездатний. Це призвело до звернення уваги на проблеу позиціонування усередині приміщенні. Було розпочато пошук найбільш ефективних методів визначення позиції пристрою в умовах знаходження у будівлі. Дана стаття присвячена розробці програмного забезпечення для мобільного пристрою на базі ОС Android для визначення місцезнаходження пристрою на основі даних з Wi-Fi-датчиків.
Геолокація пристрою на основі даних з Wi-Fi-датчиків полягає у визначенні відстані до точок доступу на основі даних, одержуваних за допомогою датчиків пристрою і подальше використання математичних методів для розрахунку відносного положення пристрою. У процесі визначення відстані від джерела сигналу використовуються дані про силу отриманого сигналу, RSS з датчиків, які присутні в кожному пристрої, здатному працювати з бездротовими Wi-Fi - мережами. Для безпосереднього розрахунку відносної позиції пристрою використовується метод, який не потребує тренувального періоду, трилатерація.
У ході роботи розглянуті існуючі методи що призначені для визначення місцезнаходження пристрою, етапи визначення місця розташування, побудована математична модель, розроблено програмне забезпечення для мобільного пристрою на базі ОС Android. У висновках представлені вимірювання, що були проведені за допомогою розробленого програмного забезпечення.
Посилання
Brena RF, García-Vázquez JP, Galván-Tejada CE, Muñoz-Rodri-guez D, Vargas-Rosales C & Fangmeyer J (2017), Evolution of in-door positioning technologies: A survey. Journal of Sensors2017, 1–21.
Azeez, Ahmed & Jabbar, Saba & Sulttan, Dr.Mohammed & Wang, Desheng & Toty, Medo. (2016). Wireless Indoor Localization Systems and Techniques: Survey and Comparative Study. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 3. 392-409. 10.11591/ijeecs.v3.i2.pp392-409.
Yang, C., & Shao, H. R. (2015). WiFi-based indoor positioning. IEEE Communications Magazine, 53(3), 150-157.
Zandian, R. (2019). Ultra-wideband Based Indoor Localization of Mobile Nodes in ToA and TDoA Configurations.
Turgut, Z., Aydin, G.Z.G., Sertbas, A., 2016. Indoor localization techniques for smart building environment. Procedia Computer Science 83, 1176 – 1181. doi:10.1016/j.procs.2016.04.242. the 7th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies (ANT 2016)/The 6th International Conference on Sustainable Energy Information Technology (SEIT-2016)/Affliated Workshops.
Google Scholar
Luo, J., & Fu, L. (2017). A smartphone indoor localization algorithm based on WLAN location fingerprinting with feature extraction and clustering. Sensors, 17(6), 1339.
Patel, K. R., & Kulkarni, R. (2015). Indoor Radio Propagation Model Analysis Wireless Node Distance and Free Space Path Loss Measurements and Using Ultra-wideband (UWB) Technology. Journal of Engineering Research and Applications, 5(6), 20-32.
ilçi, Veli & Gülal, VE & Alkan, Reha & Çizmeci, Hüseyin. (2015). Trilateration Technique for WiFi-Based Indoor Localization.
