hệ thống định vị trong nhà sử dụng công nghệ uwb

HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA --- BÙI NGỌC CAN HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ UWB Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ... Để khắc phục điều này, n

Trang 1

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

-

BÙI NGỌC CAN

HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ UWB

Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 8480101

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Trang 2

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA –ĐHQG -HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS Phạm Hoàng Anh

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 1 : TS Trang Hồng Sơn

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 2 : TS Tôn Long Phước

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký)

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 23 tháng 1 năm 2024

Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm:

(Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) 1 PGS.TS Trần Văn Hoài Chủ tịch

2 PGS.TS Trần Ngọc Thịnh Thư ký 3 TS Trang Hồng Sơn Phản biện 1 4 TS Tôn Long Phước Phản biện 2 5 TS Phạm Hoàng Anh Ủy viên

Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có)

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH

Trang 3

Hệ thống định vị trong nhà sử dụng công nghệ UWB (UWB-based Indoor Localization System)

II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

 Tìm hiểu về công nghệ UWB và các thông tin cần thiết trong một hệ thống định vị sử dụng công nghệ này

 Tìm hiểu về module UWB DWM1001C và tiến hành thực nghiệm lấy các số liệu trên phần cứng này

 Xây dựng mô hình định vị giúp làm giảm sai số định vị trong 2 trường hợp: Không có vật cản (LOS) và có vật cản (NLOS)

 Sử dụng số liệu thu được để kiểm tra và đánh giá mô hình định vị trên III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 04/09/2023

IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 18/12/2023 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Phạm Hoàng Anh

Tp HCM, ngày tháng năm 2023

CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên và chữ ký)

HỘI ĐỒNG NGÀNH (Họ tên và chữ ký)

TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH (Họ tên và chữ ký)

Trang 4

ii

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến các Thầy/Cô hiện đang công tác và giảng dạy tại trường Đại học Bách Khoa TP.HCM đã truyền đạt kiến thức và giúp đỡ em trong quá trình học tập Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy Phạm Hoàng Anh đã theo sát và ân cần hướng dẫn em trong quá trình thực hiện luận văn cao học Cuối cùng, em cũng xin gửi lời cảm ơn đến gia đình và bạn bè đã luôn động viên và giúp đỡ về mặt tinh thần để em có thể hoàn thành luận này

Trang 5

iii

TÓM TẮT DỀ TÀI

Khi nhu cầu về định vị trong nhà ngày càng gia tăng, yêu cầu về việc áp dụng các công nghệ định vị mới cũng như việc giảm tối thiểu sai số định vị rất quan trọng Luận văn này tìm hiểu về công nghệ UWB và một hệ thống định vị có sẵn sử dụng công nghệ này là module UWB DWM1001C Luận văn phát triển thêm các mô hình định vị giúp làm giảm sai số thu được từ hệ thống trên Giải thuật kNN và mạng ANN kết hợp LSTM được sử dụng để xây dựng mô hình này Kết quả thực nghiệm cho thấy các mô hình trên giúp làm giảm được sai số định vị trong cả 2 trường hợp LOS và NLOS

Trang 6

iv

ABSTRACT

As the demand for indoor positioning increases, the need to apply new positioning technologies as well as minimize positioning errors is very important This thesis learns about UWB technology and an available positioning system using this technology, the UWB DWM1001C module The thesis develops additional positioning models to help reduce errors obtained from the above system The kNN algorithm and ANN network combined with LSTM are used to build this model Experimental results show that the above models help reduce positioning errors in both LOS and NLOS cases

Trang 7

v

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoàn luận văn này là do tôi thực hiện, hoàn toàn không sao chép nội dung của tác giả khác hoặc do người khác thực hiện Toàn bộ các trích dẫn, công thức, giải thuật sử dụng của tác giả khác đều được chú thích đầy đủ

Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 2024 Học viên

Bùi Ngọc Can

Trang 8

Mục lục

1.1 Lý do và động lực thực hiện đề tài 1

1.2 Mục tiêu, giới hạn và đối tượng nghiên cứu 3

1.3 Kết quả đạt được 5

1.4 Ý nghĩa của đề tài 5

1.5 Cấu trúc báo cáo luận văn 6

2 Tổng quan 72.1 Công nghệ UWB 7

2.2 Các phép đo trong định vị 11

2.3 Các thuật toán định vị 15

2.4 Các thuật toán lọc giá trị 17

2.5 Các mô hình định vị đã được nghiên cứu 18

2.6 Module UWB DWM1001C 19

3 Xây dựng mô hình định vị 243.1 Động lực và vấn đề cần được giải quyết 24

Trang 9

LUẬN VĂN THẠC SĨ MỤC LỤC

3.2 Mô hình định vị sử dụng kNN 253.3 Mô hình định vị sử dụng ANN kết hợp LSTM 26

4.1 Các trường hợp hiện thực và đánh giá 294.2 Thực nghiệm trong trường hợp LOS 304.3 Thực nghiệm trong trường hợp NLOS 41

Trang 10

Danh sách hình vẽ

2.1 Phạm vị và tốc độ truyền dữ liệu của các công nghệ không dây [5] 9

2.2 Tần số hoạt động của các công nghệ không dây [5] 10

2.3 Sắp xếp antena trong trường hợp AOA [5] 12

2.4 Phép đó TDOA [4] 14

2.5 Minh họa phương pháp 2D Trilateration [4] 15

2.6 Minh họa phương pháp 3D Trilateration [4] 16

2.7 Minh họa phương pháp Triangulation [4] 16

2.8 Module UWB DWM1001C [7] 20

2.9 Hệ thống định vị sử dụng module DWM1001C [7] 21

2.10 Kết nối giữa anchor, tag và điện thoại [7] 21

2.11 Thiết lập anchor/tag 22

2.12 Thiết lập vị trí cho anchor 22

2.13 Fingerprint thu được từ hệ thống 23

3.1 Các bước trong quá trình định vị của hệ thống mới 25

3.2 Sử dụng mạng ANN để làm mô hình định vị 26

3.3 Cấu trúc của một nơ-ron LSTM 27

4.1 Vị trí lắp đặt anchor trong trường hợp LOS 31

4.2 Tập dữ liệu 1 trong trường hợp LOS 31

Trang 11

LUẬN VĂN THẠC SĨ DANH SÁCH HÌNH VẼ

4.6 Sai số định vị thu được theo các giá trị của k trong trường hợpLOS với bước lấy dữ liệu là 10 cm 33

4.7 Kết quả định vị trong trường hợp LOS với bước lấy dữ liệu là10cm khi áp dụng 11-NN 34

4.9 Kết quả định vị trong trường hợp LOS với bước lấy dữ liệu là20cm khi áp dụng 14-NN 35

4.11 Kết quả định vị trong trường hợp LOS với bước lấy dữ liệu là 50cm khi áp dụng 10-NN 36

4.12 Sai số định vị thu được theo các giá trị của k trong trường hợpLOS với dữ liệu kiểm thử ở vị trí khác dữ liệu huấn luyện 36

4.13 Kết quả định vị trong trường hợp LOS với dữ liệu kiểm thử ở vịtrí khác dữ liệu huấn luyện khi áp dụng 50-NN 37

4.18 Vị trí lắp đặt anchor trong trường hợp NLOS 41

4.19 Vị trí lấy dữ liệu huấn luyện trong trường hợp NLOS 42

4.20 Dữ liệu NLOS với khoảng cách lấy mẫu là 20 cm 42

4.21 Dữ liệu NLOS với khoảng cách lấy mẫu là 10 cm ở vùng 2 43

4.22 Dữ liệu NLOS với khoảng cách lấy mẫu là 10 cm ở vùng 3 43

Trang 12

LUẬN VĂN THẠC SĨ DANH SÁCH HÌNH VẼ

4.23 Sai số định vị trong trường hợp NLOS theo các giá trị của k khikiểm thử ở vùng 2 444.24 Kết quả định vị trong trường hợp NLOS ở vùng 2 khi áp dụng

12-NN 444.25 Sai số định vị trong trường hợp NLOS thu được theo giá trị k

kiểm thử ở vùng 3 454.26 Kết quả định vị trong trường hợp NLOS ở vùng 3 khi áp dụng

4-NN 454.27 Kết quả định vị trong trường hợp NLOS khi sử dụng ANN kết

hợp LSTM ở vùng 2 464.28 Kết quả định vị trong trường hợp NLOS khi sử dụng ANN kết

hợp LSTM ở vùng 3 47

Trang 13

Danh sách bảng

1.1 Các công nghệ được sử dụng trong bài toán định vị trong nhà 2

Trang 14

Từ viết tắt & ký hiệu

Trang 15

Chương 1

Giới thiệu đề tài

Định vị trong nhà (Indoor localization) là một chủ đề đã được quan tâm và

nghiên cứu rất nhiều trong vài thập kỉ qua Cùng với sự phát triển của cuộc cách

mạng công nghiệp 4.0 cũng như với sự phổ biến của các ứng dụng trong Nhàthông minh (Smart home), bài toán định vị trong nhà ngày càng trở nên quan

trọng và đóng vai trò là thông tin đầu vào tiên quyết cho các thiết bị IoT khác

để có thể vận hành Do đặc thù của vấn đề định vị trong nhà, các công nghệ phổ

biến đã được ứng dụng thường là các công nghệ không dây như WiFi, Radio

Frequency Identification Device (RFID), Ultra Wideband (UWB), Bluetooth [1]

[2] Bên cạnh đó cũng đã có nhiều nghiên cứu sử dụng các công nghệ trên, đồng

thời xây dựng các mô hình tính toán để xác định cũng như nâng cao độ chính

xác định vị trong nhà [3] [4] Kết quả thu được như trong bảng 1.1.

Với độ chính xác vượt trội hoàn toàn so với các công nghệ khác,

Ultra-Wideband (UWB) giờ đây đã trở thành công nghệ then chốt giúp cho các thiết

bị IoT có thể thực hiện giám sát, sàng lọc và định vị một cách đáng tin cậy, tiết

kiệm năng lượng và có độ chính xác cao trong môi trường trong nhà Về mức độ

phổ biến, UWB đang càng ngày càng được chú ý và các nhà sản xuất điện thoại

di động hàng đầu cũng đang từng bước tích hợp nó vào sản phẩm của mình.

Trang 16

LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

Bảng 1.1: Các công nghệ được sử dụng trong bài toán định vị trong nhà

Bài toán định vị trong nhà luôn gặp khó khăn trong trường hợp định vị có

vật cản (NLOS – Non light of sight) Trong trường hợp không có vật cản (LOS

– Light of sight), môi trường truyền nhận tín hiệu là không khí nên rất ít nhiễu

và sẽ đạt được độ chính xác cao nhất có thể Trong trường hợp NLOS, vì sử

dụng công nghệ không dây nên sai số định vị sẽ chịu ảnh hưởng rất lớn từ tính

chất của các vật cản Để khắc phục điều này, nghiên cứu [3] đã đề xuất các mô

hình để giúp giảm sai số, dù mới chỉ ở mức nâng cao độ chính xác của cường độ

tín hiệu nhận được (RSS) chứ chưa áp dụng vào việc nâng cao kết quả định vị

trả về.

Dựa trên những nghiên cứu liên quan, luận văn này đề xuất tìm hiểu một hệ

thống định vị trong nhà sử dụng công nghệ UWB, đồng thời xây dựng mô hình

tính toán để nâng cao độ chính xác trong cả 2 trường hợp: có vật cản (NLOS)

và không có vật cản (LOS).

Trang 17

1.2.1Mục tiêu nghiên cứu

Phát triển một mô hình định vị giúp làm giảm sai số của hệ thống định vị sử

dụng UWB Dựa trên mục tiêu tổng quát này, một số nhiệm vụ cụ thể có thể

được đề ra như sau:

(I) Tìm hiểu các thông tin về công nghệ UWB và hệ thống định vị sử dụng

công nghệ này.

(II) Tìm hiểu về module UWB DWM1001C và tiến hành lấy số liệu thực nghiệm

trên phần cứng này.

(III) Xây dựng mô hình định vị sử dụng machine learning.

(IV) Đánh giá sai số và hiệu quả định vị của hệ thống sau khi sử dụng mô hình

1.2.2Đối tượng nghiên cứu

Những đối tượng nghiên cứu chính của đề tài bao gồm:

• Công nghệ UWB.

• Kỹ thuật hiện thực, thử nghiệm, và các thông số đánh giá kết quả áp dụngcông nghệ UWB vào bài toán định vị trong nhà.

1.2.3Giới hạn nghiên cứu

Do những giới hạn về nguồn lực, thời gian và nhằm đạt được mục tiêu chính

của đề tài, những công việc chính được thực hiện trong quá trình thực hiện đề

tải chỉ tập trung vào những nội dung chính sau đây:

• Thiết lập hệ thống định vị trong nhà và lấy dữ liệu trong 2 trường hợp LOSvà NLOS.

Trang 18

• Xây dựng mô hình định vị sử dụng giải thuật machine learning để xác địnhvị trí và đánh giá độ chính xác nhận được.

1.2.4Phương pháp nghiên cứu

• Phương pháp phân tích và tổng hợp.

Vấn đề lớn của luận văn được chia ra thành những vấn đề nhỏ hơn và tập

trung xử lý Chẳng hạn, thu thập dữ liệu cho từng trường hợp LOS và

NLOS Sau đó là bài toán cho việc xử lý dữ liệu đầu vào Từng vấn đề nhỏ

sau khi được giải quyết sẽ được tổng hợp lại trở thành một giải pháp tổng

thể cho bài toán lớn.

• Phương pháp đánh giá kết quả nghiên cứu.

– Đánh giá dựa trên kết quả mô phỏng hoặc thử nghiệm thực tế.

– Đánh giá bằng lập luận khoa học dựa trên những kiến thức chuyên

ngành đã được công nhận trong các sách, giáo trình, và các bài báo

khoa học.

• Phương pháp thu thập và phân tích số liệu.

– Thu thập số liệu bằng cách lặp đi lặp lại các thử nghiệm trên hệ thống

thực tế bằng cách đọc số liệu trên ứng dụng điện thoại hỗ trợ của hãng.

– Áp dụng các công thức chuyên ngành để tính toán ra các số liệu có tính

đánh giá, từ đó đưa ra phân tích, nhận xét, kết luận.

• Phương pháp thực nghiệm.

Dựa vào thực nghiệm để thu thập dữ liệu đầu vào và kiểm chứng những kết

quả thu được từ mô hình định vị trong nhà mà luận văn xây dựng được.

• Phương pháp trực quan hóa dữ liệu.

Các kết quả thực nghiệm sẽ được trực quan hóa bằng các biểu đồ, giúp cho

việc phân tích, minh hoạ dễ dàng hơn.

Trang 19

• Xây dựng được mô hình định vị và đánh giá độ chính xác nhận được.

1.4.1Ý nghĩa khoa học

• Luận văn này xây dựng thêm một phương pháp giúp làm giảm sai số củahệ thống UWB Do vậy, kết quả đạt được trong luận văn có thể được xem

là một sự đóng góp vào trong dòng phát triển của công nghẹ UWB.

• Mô hình định vị được mô tả một cách chi tiết bằng các sơ đồ, giải thuậttạo điều kiện để có thể được lưu trữ, chia sẻ, bàn luận và đánh giá.

Trang 20

Báo cáo luận văn này được tổ chức theo cấu trúc như sau:

• Chương 1 - Giới thiệu tổng quát về đề tài; mục tiêu, giới hạn, đối tượngvà phương pháp nghiên cứu; kết quả đạt được, ý nghĩa của đề tài, cấu trúc

của báo cáo luận văn.

• Chương 2 - Trình bày các khảo sát về công nghệ UWB và tìm hiểu về hệthống định vị sử dụng module UWB DWM1001C.

• Chương 3 - Xây dựng mô hình định vị.

• Chương 4 - Thực nghiệm và đánh giá hiệu quả mô hình định vị trên.

• Chương 5 - Tổng kết về những điều đã thực hiện và trình bày; đề ra mộtsố hướng phát triển.

Trang 21

Chương 2

Tổng quan

2.1.1Giới thiệu

Ultra-Wideband (UWB) là công nghệ không dây tầm ngắn, tốc độ dữ liệu

cao, công suất thấp đang thu hút nhiều sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu

cũng như ứng dụng trong công nghiệp, như một giải pháp thay thế cho các công

nghệ không dây hiện có Mặc dù chỉ mới nổi bật gần đây, UWB thực sự xuất

hiện từ những năm 1960 Do những hạn chế về kỹ thuật, truyền thông băng hẹp

được ưu tiên hơn UWB Trong 20 năm qua, UWB đã được sử dụng cho các ứng

dụng như radar, cảm biến, liên lạc quân sự và định vị Trong những năm gần

đây, công nghệ UWB chủ yếu tập trung vào điện tử tiêu dùng và truyền thông

không dây.

Công nghệ Ultra-Wideband (UWB) có thể được định nghĩa là bất kỳ công

nghệ truyền dẫn không dây nào mà tín hiệu có băng thông tương đối lớn hơn

25% Băng thông tương đối được định nghĩa như sau [5]:

Brel = fh− flfavg = 2

fh− ffh+ f (1)

Trang 22

LUẬN VĂN THẠC SĨ CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN

Trong đó: fh : Tần số hoạt động ngưỡng trên

fh : Tần số hoạt động ngưỡng dưới

favg: Tần số hoạt động trung bình

Một hệ thống UWB cũng có thể được xác định bởi chu kỳ hoạt động (duty

cycle) nhỏ hơn 0,5% Phương trình sau minh họa chu kỳ hoạt động của một

xung UWB.

Duty cycle = TbTw (2)

Trong đó: Tb: thời lượng hoạt động

Tw: độ rộng xung UWB

UWB là công nghệ tần số vô tuyến (Radio Frequency – RF) truyền dữ liệu

nhị phân, sử dụng năng lượng thấp và các xung có thời lượng cực ngắn (pico

giây) trên một phổ tần số rộng Nó cung cấp dữ liệu trong phạm vi từ 15 đến

100 mét và không yêu cầu tần số vô tuyến chuyên dụng, do đó còn được gọi là

vô tuyến không sóng mang, xung hoặc băng cơ sở Các hệ thống UWB sử dụng

không có sóng mang, nghĩa là dữ liệu không được điều chế trên dạng sóng liên

tục với tần số sóng mang cụ thể như trong các công nghệ băng thông hẹp.

2.1.2Các đặc tính nổi bật của UWB

• Tốc độ dữ liệu cao

Khả năng truyễn dữ liệu với tốc độ dữ liệu cao của UWB có thể được hiểu

rõ nhất bằng phương trình dung lượng nổi tiếng của Shannon [5]:

C = B log2(1 + S

N) (3)

Trong đó: C : dung lượng kênh tính bằng bit/s

B : băng thông kênh tính bằng Hz

S : công suất tín hiệu, N: công suất nhiễu

Trang 23

Phương trình này cho chúng ta biết rằng dung lượng của một kênh tăng

tuyến tính với băng thông B, nhưng chỉ logarit với công suất tín hiệu S Vì

kênh UWB có nhiều băng thông nên nó có thể tăng băng thông để giảm

công suất tín hiệu và nhiễu từ những nguồn khác Do đó, từ phương trình

của Shannon, chúng ta có thể thấy rằng các hệ thống UWB có tiềm năng

lớn cho truyền thông không dây dung lượng cao UWB có thể xử lý nhiều

ứng dụng sử dụng nhiều băng thông như phát trực tuyến video so với 802.11

hoặc Bluetooth vì nó có thể gửi dữ liệu với tốc độ nhanh hơn nhiều Công

nghệ UWB có tốc độ dữ liệu 500 Mb/s ở tầm hoạt động dưới 10m Một

điều đặc biệt của công nghệ này là chúng ta có thể dễ dàng chuyển đổi linhhoạt giữa tốc độ truyền dữ liệu và phạm vị hoạt động của tín hiệu, có thể

đạt đến tốc tầm 100m với tốc độ truyền dữ liệu là 0.1 Mb/s.

Hình 2.1: Phạm vị và tốc độ truyền dữ liệu của các công nghệ không dây [5]

• Mức độ tiêu thụ năng lượng thấp

UWB truyền liên tục các xung ngắn thay vì truyền liên tục các sóng điều

chế giống như hầu hết các hệ thống băng hẹp vẫn làm Do đó chipset UWB

không yêu cầu chuyển đổi tần số vô tuyến (RF) sang tần số trung gian (IF),

Trang 24

bộ tạo dao động và các bộ lọc khác Do mức tiêu thụ điện năng thấp, các

thiết bị chạy bằng pin như điện thoại di động có thể sử dụng UWB.

• Khả năng chống nhiễu

Phổ UWB bao gồm một dải tần số rất lớn Đó là lý do tại sao, tín hiệu

UWB tương đối có khả năng chống gây nhiễu, bởi vì không thể gây nhiễu

mọi tần số trong phổ UWB tại một thời điểm Do đó, có rất nhiều dải tần

khả dụng ngay cả trong trường hợp một số tần số bị kẹt.

Bên cạnh đó, công nghệ UWB hoạt động ở mức tần số rộng và ít có công

nghệ không dây khác hoạt động ở tần số này nên đảm bảo được khả năng

ít bị can thiệp hoặc thu nhận dữ liệu bởi các thiết bị từ các công nghệ khác.

Hình 2.2: Tần số hoạt động của các công nghệ không dây [5]

• Độ phức tạp thấp, chi phí thấp

Ưu điểm hấp dẫn nhất của UWB là chi phí và độ phức tạp của hệ thống

thấp Các công nghệ dựa trên sóng mang truyền thống điều chế và giải điều

chế các dạng sóng sóng mang analog phức tạp Trong UWB, do không có

sóng mang nên cấu trúc bộ thu phát có thể rất đơn giản Các kỹ thuật tạo

tín hiệu UWB đã tồn tại hơn ba thập kỷ Những tiến bộ gần đây làm cho hệ

Trang 25

thống UWB có chi phí thấp Ngoài ra, các thiết bị không dây UWB được

sử dụng trong nhà không cần bộ khuếch đại công suất truyền Đây là một

lợi thế lớn so với các kiến trúc băng hẹp yêu cầu các bộ khuếch đại có công

suất dự phòng lớn để hỗ trợ các dạng sóng điều chế cho tốc độ dữ liệu cao.

Trong bài toán định vị trong nhà, có nhiều phương pháp đo và mỗi phương

pháp lại sử dụng thông số đầu vào khác nhau để tính toán ra vị trí Tài liệu [4]

[5] đã thực hiện tổng hợp các phép đo thường được sử dụng như sau:

2.2.1Cường độ tín hiệu RSSI

Khi một tín hiệu được truyền trong một môi trường, nó sẽ bị ảnh hưởng bởi

nhiều chướng ngại vật trên đường đến đích Nguyên nhân phổ biến nhất của suy

giảm tín hiệu là mất mát trên đường dẫn Khoảng cách có thể được tính bằng

cách phân tích công suất truyền, độ suy giảm và công suất nhận được trên nút

đích Suy giảm tín hiệu đường dẫn có thể được tính theo phương trình:

pd = pd0 − 10nlog( d

d0) (4)

Trong đó: d : khoảng cách giữa nguồn và đích

d0 : khoảng cách của vị trí tham chiếu

pd : cường độ tín hiệu nhận được tại dpd0 : cường độ tín hiệu nhận được tại d0

Ngoài ra, tín hiệu bị ảnh hưởng bởi sự phản xạ, tán xạ và nhiễu xạ gây ra sự

thay đổi trong RSS Chúng ta sử dụng thêm thông số shadow fading để bù vào

những ảnh hưởng này Kết quả chúng ta có được phương trình giúp xác định

Trang 26

khoảng cách theo RSSI như sau:

pd = pd0 − 10nlog dd0

+ s(5)

Trong đó: s : bù sai số shadow fading

2.2.2Góc của tín hiệu đến AOA

Góc của tín hiệu đến (Angle of arrival) là một phương pháp khác được sử

dụng để đo vị trí của nút đích trên cơ sở góc đo được Đối với phương pháp này,

số lượng antena được sử dụng theo kiểu mảng Các phần tử antena đang nhận

tín hiệu tại các thời điểm khác nhau Theo tọa độ không gian, góc của đường

thẳng nối nút mục tiêu với nút tham chiếu được đo Nếu chúng ta sắp xếp các

phần tử ăng ten ở dạng mảng tuyến tính đồng nhất như trong hình2.4, tín hiệunhận được trong cấu hình này có thời gian chênh lệch lsin(α)/c, trong đó: l là

khoảng cách giữa các khoảng cách giữa các antena, alpha là góc và c là tốc độ

ánh sáng.

Hình 2.3: Sắp xếp antena trong trường hợp AOA [5]

Trang 27

Giới hạn dưới của khoảng cách cần đo có thể được tính bằng công thức sau:

d ≥

SN Rβ√

lcosα (6)

Trong đó: SN R : Tỉ lệ tín hiệu/nhiễu

β : Hệ số hiệu suất của băng thông

Tuy nhiên, để xác định vị trí được chính xác thì cần có nhiều thiết bị cho

điểm phát tín hiệu nên đòi hỏi chi phí cao Đây là hạn chế làm cho phương pháp

không được khả thi.

2.2.3Thời gian nhận tín hiệu TOA

Toàn bộ ý tưởng đằng sau cách tiếp cận TOA (Time of arrival) là đo độ trễ

lan truyền giữa nút gửi và nút nhận Để có được điều này, các nút phải có một

đồng hồ chung hoặc chia sẻ thông tin về thời gian Theo một cách đơn giản,

khoảng cách có thể được đo nếu chúng ta biết tốc độ tín hiệu truyền giữa nguồn

và đích và tổng thời gian từ nguồn đến đích hoặc độ trễ thời gian truyền.

d = speed ∗ time(7)

Trong đó tốc độ biểu thị tốc độ truyền tín hiệu giữa các nút, trong khi thời

gian biểu thị tổng thời gian tín hiệu sử dụng trong quá trình truyền giữa máy

phát và máy thu Kết quả là chúng ta thu được d là khoảng cách giữa nguồn

và đích Tốc độ ở đây là giá trị không đổi Phương pháp này là phép đo khoảng

cách trong nhà hiệu quả.

2.2.4Sự chênh lệch thời gian nhận tín hiệu TDOA

Phương pháp TDOA (Time difference of arrival) sử dụng sự chênh lệch về

thời gian nhận tín hiệu giữa các nút đích để xác định khoảng cách Ưu điểm

Trang 28

lớn nhất của phương pháp này là không đòi hỏi sự đồng bộ thời gian giữa nút

nguồn và nút đích.

Hình 2.4: Phép đó TDOA [4]

2.2.5Thời gian trễ trọn vòng RTT

RTT (Round trip time) là một quá trình bắt tay (handshake) giữa nút nguồn

và nút đích Trong quá trình bắt tay, thời gian truyền từ nguồn đến đích và từ

đích đến nguồn được đo Với RTT, khoảng cách được tính như sau:

Phương pháp này không cần đồng bộ hóa thời gian trên cả nút gửi và nút

nhận Một nút là đủ để tính toán theo thời gian nội bộ của chính nút đó Sử

dụng RTT, nhu cầu đồng bộ hóa không còn cần thiết nữa Tuy nhiên, nếu có

sự thay đổi trong môi trường lúc truyền và lúc nhận có thể gây ra sai số cho

phương pháp này.

Trang 29

Thuật toán định vị là phương pháp dùng để xác định vị trí của vật thể dựa

trên các tín hiệu thu được Tài liệu [4] đã thực hiện tổng hợp các thuật toán

định vị phổ biến được sử dụng trong bài toán định vị trong nhà, bao gồm

Phương pháp này được sử dụng với giá trị của phép đo nhận được là cường

độ tín hiệu (RSS) hoặc thời gian nhận tín hiệu (TOA) Với các giá trị đầu vào

này, chúng ta có thể tính được khoảng cách từ nút gửi đến nút nhận Nhưng để

xác định vị trí một nút nhận trong không gian, cần tối thiểu 3 điểm phát sóng

để có thể sử dụng phương pháp này Có hai mô hình đặc trưng cho phương pháp

đo đạc tam giác là 2D Trilateration - 2.5 và 3D Trilateration - 2.6.

Hình 2.5: Minh họa phương pháp 2D Trilateration [4]

Phương pháp này được sử dụng với giá trị của phép đo nhận được là góc nhận

tín hiệu (AOA) Phương pháp Triangulation tương tự với Trilateration cũng dựa

trên tín hiệu hoặc độ trễ thời gian truyền nhận để ước tính khoảng cách Tuy

Trang 30

Hình 2.6: Minh họa phương pháp 3D Trilateration [4]

nhiên phương pháp này chỉ cần ít nhất hai điểm tham chiếu để tính được số đo

góc và khoảng cách đến đối tượng cần xác định.

Khoảng cách giữa đối tượng cần đo và đường thẳng nối 2 điểm tham chiếu

được tính như sau:

d = x sin α sin βsin(α + β) (9)

Hình 2.7: Minh họa phương pháp Triangulation [4]

Cả hai phương pháp Trilateration và Triangulation đều phụ thuộc chủ yếu

vào tín hiệu được phát ra từ các nút nguồn và đích Thực tế, tín hiệu vô tuyến

Trang 31

dễ bị ảnh hưởng bởi những tác động xung quanh từ môi trường dẫn đến sai số

cao và các công thức được đưa ra hầu hết chỉ áp dụng cho trường hợp hoàn hảo

nhất khi ước lượng chính xác khoảng cách Một phương pháp khác cũng phổ

biến trong định vị hiện nay với độ chính xác cao là phương pháp lấy dấu tín

hiệu Fingerprint.

Phương pháp Fingerprint sẽ thu thập các giá trị cường độ (RSS) hoặc giá trị

khoảng cách tính toán được ở các điểm đã biết chính xác vị trí trước đó thành

một tập dữ liệu cơ sở Phương pháp thường không quan tâm đến nơi đặt hay

vị trí chính xác của các nút truyền Sau đó chúng ta sẽ sử dụng dữ liệu cơ sở

này để xây dựng một mô hình để có thể tính toán được vị trí của các điểm khác

trong vùng hoạt động phát sóng.

Giá trị đầu vào cung cấp cho mô hình định vị được thu từ thực nghiệm và

có khả năng rất cao là sẽ chứa các giá trị nhiễu làm gia tăng sai số định vị Do

đó các thuật toán lọc giá trị thường được sử dụng để giảm bớt các giá trị nhiễu

2.4.1Bộ lọc Gaussian

Mô hình toán học Gaussian được sử dụng để chọn các giá trị đầu vào có xác

suất lớn làm giá trị hiệu quả của lấy mẫu dữ liệu Phương pháp có hiệu quả làm

giảm tác động của giá trị xác suất thấp và nhiễu mạnh đối với dữ liệu tổng thể

và cải thiện độ chính xác.

Hàm mật độ phân phối xác suất theo Gaussian có công thức:

f (x) =√ 1

2π × σ× e−(x − µ)22σ2(10)

Trang 32

Trong đó: x : giá trị thu được từ các nút nhận

µ: Giá trị trung bình của tập dữ liệu cơ sở

σ : Độ lệch chuẩn của tập dữ liệu cơ sở

Các giá trị nằm trong phạm vị [µ - σ; µ +σ] sẽ được chọn để làm đầu ra của

bộ lọc.

2.4.2Bộ lọc mô hình phân phối logarit

Cách sử dụng tương tự bộ lọc Gaussian nhưng hàm phân phối ở đây là hàm

f (x) =√ 1

2π × σ × x× e−(lnx − µ)22σ2(11)

2.4.3Lọc các giá trị lớn nhất

Phương pháp này chỉ sử dụng các giá trị lớn nhất trong tập dữ liệu thu được

để tiến hành tính toán và xây dựng mô hình.

Sau bước này, chúng ta đã có được tập dữ liệu đã được giảm đi các giá trị

sai số cao và có khả năng gây nhiễu Ta có thể xây dựng các mô hình tính toán

định vị dưa trên dữ liệu thu được.

2.5.1Mô hình định vị sử dụng deep learning

Ở nghiên cứu [3], tác giả đã xây dựng một mô hình sử dụng giải thuật deeplearning để tính toán vị trí và giảm trừ sai số Tác giả sử dụng thuật toán định

vị fingerprint và hoàn toàn không sử dụng thuật toán lọc giá trị Nghiên cứu

này đã thực hiện định vị trong 2 trường hợp:

• Trong trường hợp không có vật cản (LOS): Tác giả đã sử dụng thu thập dữliệu và sử dụng deep learning để định vị cho các vị trí khác trong phòng.

Trang 33

• Trong trường hợp có vật cản (NLOS): Tác giả chỉ sử dụng deep learningđể nâng cao độ chính xác của tín hiệu nhận được chứ không thực hiện bài

toán định vị Ở nghiên cứu này tác giả dùng vật cản là giấy bạc và mô hình

nghiên cứu đã giảm mức độ sai số từ 42% xuống còn 37.3%.

Cũng sử dụng deep learning, nghiên cứu [6] đã đề xuất mô hình với 3 module

liên tiếp nhau được thiết kế trong mạng học sâu:

• Một module dựa trên mạng CNN được trình bày để trích xuất các đặc điểmkhông gian cục bộ từ dữ liệu đầu vào.

• Tiếp theo là một mô hình LSTM để trích xuất các thuộc tính tạm thời vàcung cấp đầu ra chất lượng cao hơn với dữ liệu đầu vào.

• Module cuối cùng được sử dụng để ước tính vị trí 3D của thẻ UWB.

2.5.2Mô hình định vị sử dụng Weighted K-Nearest bor (WKNN)

Neigh-Ở nghiên cứu [4], tác giả đã xây dựng một mô hình sử dụng giải thuật WKNN

để tính toán vị trí và giảm trừ sai số Tác giả sử dụng thuật toán định vị

fingerprint và thuật toán lọc giá trị Gaussian Nghiên cứu này lấy chung một

tập dữ liệu đầu vào cho cả 2 trường hợp LOS và NLOS Do sử dụng công nghệ

Wifi nên sai số có thể đạt đến 1.3m Tuy nhiên mô hình trong nghiên cứu này

có thể hoàn toàn áp dụng cho công nghệ UWB.

Hiện nay, với sự phổ biến của công nghệ UWB, rất nhiều hãng sản xuất

phần cứng đã cũng cấp các module UWB nhằm giúp cho việc nghiên cứu cũng

như ứng dụng công nghệ này dễ dàng hơn Tiêu biểu trong đó là Module UWB

DWM1001C đến từ Qorvo [7].

Trang 34

Module DWM1001 dựa trên IC thu phát UWB DW1000, là một phần cứng

có tích hợp UWB IEEE 802.15.4a Nó tích hợp antena UWB và Bluetooth, mạch

RF và cảm biến chuyển động.

Các thông số của module này như sau:

• Sai số định vị < 20 cm

• Antena UWB (6,5 GHz)

• Tốc độ dữ liệu 6,8 Mbps tương thích với IEEE 802.15.4a UWB

• Cảm biến chuyển động gia tốc 3 trục

• Tối ưu hóa cho chế độ ngủ năng lượng thấp: < 15 uA

• Điện áp cung cấp: 2,8 đến 3,6 V

Hình 2.8: Module UWB DWM1001C [7]

Mỗi module như thế này có thể được cài đặt để trở thành tag hoặc anchor.

Anchor là module sẽ được cố định tại một vị trí trong nhà và tag sẽ là module

được gắn trên thiết bị hoặc người di chuyển mà chúng ta cần phải định vị Một

hệ thống định vị do Qorvo cung cấp và khuyến nghị thông thường gồm tối thiểu

4 anchor và 1 tag để có thể đưa ra kết quả định vị chính xác.

Trang 35

Hình 2.9: Hệ thống định vị sử dụng module DWM1001C [7]

Các anchor và tag sẽ giao tiếp và định vị thông qua UWB Tag sẽ nhận kết

quả và trả về ứng dụng điện thoại thông qua bluetooth.

Hình 2.10: Kết nối giữa anchor, tag và điện thoại [7]

Để thiết lập một hệ thống định vị như trên chúng ta làm theo các bước sau:

• Cố định vị trí và cung cấp nguồn cho 4 anchor Riêng tag thì cần di chuyểnđể định vị nên chúng ta phải cấp nguồn bằng pin.

• Trên ứng dụng điện thoại DRTLS được cung cấp vởi Qorvo, chúng ta cóthể thấy được các thiết bị hiện có trong vùng phủ sóng của bluetooth điện

Trang 36

thoại Thông qua ứng dụng này ta có thể thiết lập kiểu cho mỗi thiết bị là

tag hoặc anchor Thiết lập 4 thiết bị là tag và cái còn lại là anchor.