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La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini 1 LA LOCALIZZAZIONE IN INTERNI TRAMITE UNA RETE WIRELESS ETHERNET.

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1 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini 1 LA LOCALIZZAZIONE IN INTERNI TRAMITE UNA RETE WIRELESS ETHERNET Relatore: Chiar.mo Prof. G. Conte Correlatore: Chiar.mo Prof. F. Zanichelli Candidato: Dario Lodi Rizzini UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI PARMA FACOLTÀ DI INGEGNERIA CORSO DI LAUREA IN INGEGNERIA INFORMATICA

2 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini2 Il problema della Localizzazione Lo scopo dello studio è localizzare un dispositivo radiomobile in interni tramite le intensità dei segnali trasmessi dai punti di accesso di una rete Wireless Ethernet. Peculiarità del problema: La scelta di operare in interni complica la descrizione della propagazione delle onde radio a causa del fenomeno dei cammini multipli; rende impossibile lapplicazione di tecniche classiche di localizzazione (triangolazione). Limpiego di hardware non dedicato: maschera le caratteristiche fisiche e crea problemi di interfacciamento e di interpretazione dei dati; limita i costi e sfrutta la diffusione delle reti Ethernet.

3 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini3 Il problema della Localizzazione Il problema appartiene alla vasta classe di problemi context-aware. Localizzatore Intensità dei segnali AP 1 AP 2 AP M … Access point della rete (identificati dal MAC address) 1. Posizione (vettore di coordinate reali) 2.Stato (appartiene ad un insieme discreto di posizioni) Pre-conoscenza del contesto (posizioni degli AP, mappatura ed apprendimento, ecc.)

4 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini4 Tecniche di Localizzazione I vari approcci alla localizzazione possono essere classificati in due categorie: Metodi basati sullanalisi della propagazione delle onde radio in interni definiscono un modello fisico in grado di descrivere le modalità con cui londa radio si propaga. Metodi di fingerprinting si limitano al confronto fra gli stimoli ricevuti e le cosiddette impronte dei segnali ricavate in posizioni fisse dette stati, durante la fase di mappatura. si possono fare rientrare in questa categoria, con le dovute differenze, anche le tecniche basate sulle reti neurali.

5 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini5 Modelli basati sullanalisi della propagazione delle onde radio in interni Lefficacia di questa classe di tecniche dipende dalla capacità di descrivere con un modello fisico le modalità di propagazione dellonda radio. Un modello completo deve essere in grado di prevedere leffetto dei cammini multipli sul segnale rilevato dal ricevitore. Esempi: tecniche di ray-tracing; modelli probabilistici (Rayleigh e Rician fading, modelli basati sulla distribuzione di Poisson) Vantaggi: Non richiedono una preventiva mappatura. Spiegano completamente la situazione fisica. Svantaggi: Sono molto complessi. Sono più adatti a risolvere il problema inverso (posizione intensità del segnale) Richiedono una buona conoscenza delle grandezze fisiche in gioco (valori restituiti dalla scheda, caratteristiche dei materiali, ecc.).

6 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini6 Tecniche di fingerprinting Le tecniche dette di fingerprinting si basano sulla possibilità di individuare una impronta il grado di caratterizzare un insieme di posizioni scelte a priori durante la fase di mappatura, dette stati. La mappatura è quella fase in cui viene definito linsieme degli stati ed a ciascuno stato viene associata la corrispondente impronta. Limpronta è linsieme dei parametri in grado di caratterizzare uno stato derivanti dalla elaborazione delle intensità dei segnali rilevati durante la mappatura; a seconda dei metodi limpronta può essere data dalla media o dalla distribuzione delle intensità. Le tecniche di fingerprinting esaminate: algoritmo NNSS e metodo basato sullinferenza bayesiana. Vantaggi: Lefficacia e la semplicità di questi metodi. Non richiedono una precisa conoscenza delle caratteristiche fisiche del contesto in cui operiamo (alto livello di astrazione). Svantaggi: Mappare il segnale è una operazione costosa in termini di tempo. Non portano ad una spiegazione delle distribuzioni dei segnali, si limitano al confronto.

7 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini7 Algoritmo NNSS Il metodo dello stato più vicino nello spazio dei segnali (o nearest neighbor in signal space, NNSS) assume che uno stato possa essere caratterizzato dalle medie delle intensità dei segnali provenienti da ciascuna stazione base. Impronta: (BS 1, BS 2,…, BS M ) (ss 1j, ss 2j,…,ss Mj ) dove ss ij è lintensità media del segnale proveniente da BS i nello stato s j. La localizzazione avviene per confronto fra limpronta di ciascuno stato (ossia linsieme delle impronte detto spazio dei segnali) e le medie dei segnali ottenute in tempo reale x = (x 1, x 2,…,x M ). Per confrontare gli stimoli ambientali e le impronte si ricorre ad una norma: La posizione individuata alla fine dal localizzatore NNSS può essere: la posizione dello stato più vicino s j, ossia tale che L j (x) = min {L 1 (x), L 2 (x),..., L N (x)}; il baricentro dei k stati più vicini ad x nello spazio dei segnali.

8 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini8 Metodo basato sullinferenza bayesiana Il metodo di inferenza bayesiana considera come impronta di uno stato lintera distribuzione delle intensità dei segnali per ciascuno dei punti di accesso della rete. La procedura del confronto è più complessa: occorre definire in modo preciso il concetto di osservazione inteso come vettore: o = dove k è il n.ro delle misure comprese in una osservazione, f i il n.ro di volte che si riceve un segnale dal i-esimo access point, (BS j,λ j ) la j-esima misura avente intensità λ j. Il risultato finale è la distribuzione delle probabilità π i di trovarsi nello stato s i, che viene aggiornata in seguito ad una osservazione o secondo la formula di Bayes: dove ciascun fattore della produttoria si può ricavare empiricamente durante la mappatura. La posizione restituita è quella dello stato con maggiore probabilità π i. Assumendo lindipendenza nel comportamento dei diversi access point è possibile calcolare le probabilità condizionate come

9 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini9 Strumenti di lavoro Hardware impiegato: rete WiFi (IEEE b) del Dipartimento di Ingegneria dellinformazione, scheda di rete wireless PCMCIA, notebook. Principali difficoltà nello sviluppo dellapplicazione di localizzazione: Interfacciamento con il dispositivo wireless, definizione della natura e delle modalità di acquisizione dei dati sulle intensità. Scelta delle strutture dati necessarie per una gestione efficiente e razionale del confronto fra impronte ed intensità, nel calcolo delle probabilità, ecc.

10 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini10 Luogo delle esperienze Pianta della palazzina 1 della sede scientifica del Dipartimento di Ingegneria dellInformazione nel quale si sono svolti i test di localizzazione. Stati scelti per i test finali di localizzazione m 39.3 m

11 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini11 Misurando nella stessa posizione lintensità del segnale proveniente da un determinato punto di accesso in momenti diversi, è possibile riscontrare lo stesso andamento nella distribuzione. Le distribuzioni delle intensità dei segnali ottenute sperimentalmente si contraddistinguono per irregolarità e varietà. Le impronte È possibile parlare di impronta caratteristica di una posizione. Anche la media dellintensità subisce poche variazioni. Nellesempio in figura le medie sono pari a , , e ; dunque cè un solo caso anomalo.

12 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini12 Valutazione dellimpatto della quantità di dati La durata della fase di mappatura e la rapidità della risposta durante la localizzazione dipendono dalla capacità di descrivere unimpronta con una quantità limitata di misure. Lerrore relativo commesso sulla media è limitato. Con sole 20 misure è al di sotto del 3.5%. Landamento della PMF tende a conservarsi al variare della quantità di misure impiegate per ottenerla. Gli scostamenti del valore delle probabilità possono però essere anche notevoli.

13 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini13 Risultati I risultati ottenuti con il più sofisticato metodo di inferenza bayesiana sono inferiori rispetto a quelli attesi e presentati nelle pubblicazioni. Possibili cause: squilibri nelle distribuzioni dellodistribuzioni spazio degli stati; stati vicini non hanno necessariamente impronte simili. Lalgoritmo NNSS ha prestazioni nettamente superiori: tende a mantenere lerrore vicino alle dimensioni del reticolo di stati (2 m). Per ovviare alla dispersione dellalgoritmo probabilistico è stata introdotta una soluzione euristica. Lalgoritmo NNSS è usato per selezionare i k stati più vicini nello spazio dei segnali. Lalgoritmo basato sullinferenza bayesiana è applicato solo sui k stati individuati. Vantaggi: Stabilizzazione dei risultati del metodo probabilistico. Risultati confrontabili con lalgoritmo NNSS se non migliori (per alcuni percentili). 50% 75% 90%

14 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini14 Esempio di distribuzione delle probabilità π i StatoProbabilitàStatoProbabilità P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P P Questo esempio di localizzazione errata (lo stato corretto è P09) mette in evidenza le forti differenze fra gli ordini di grandezza delle diverse probabilità π i.P09

15 La Localizzazione in interni tramite una rete wireless Ethernet - Dario Lodi Rizzini15 Conclusioni Le prestazioni complessive del nostro sistema sono buone con ciascuno dei metodi testati, escludendo lalgoritmo basato sullinferenza bayesiana. Metodo Percentile 50% Percentile 75% Percentile 90% Algoritmo NNSS 1.58 m 2.20 m 4.08 m Algoritmo bayesiano 2.25 m 3.00 m 5.62 m Soluzione euristica 1.60 m 2.40 m 3.40 m Se lo scopo principale del nostro studio è stato raggiunto, lapproccio alla localizzazione adottato non consente una piena comprensione della situazione fisica; ciò limita in parte la validità dei risultati (esistenza dellimpronta, impatto della quantità dei dati, ecc.) in quanto sono ottenuti solo per via empirica. Una migliore comprensione delle ragioni delle prestazioni non ottimali del metodo basato sullinferenza bayesiana potrebbe portare ad approfondimenti e a nuove soluzioni nellambito degli algoritmi probabilistici.


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