NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TRONG CÁC TÒA NHÀ

Thuật Ngữ Và Chữ Viết Tắt AOA Angle of Arrival Góc đến AP Access Point Thiết bị mạng phát sóng Wifi DOA Direction of Arrival Hướng đến GPS Global Position System Hệ thống định vị toà

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGUYỄN KHÁNH NGỌC

NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG ĐỊNH

VỊ TRONG CÁC TÒA NHÀ

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Chuyên ngành : KHOA HỌC MÁY TÍNH

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

(Đã hiệu đính theo yêu cầu của Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ ngày

23/8/2013)

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS LÊ ĐÌNH TUẤN

TPHCM THÁNG 9 / 2013

Mục Lục

Thuật Ngữ Và Chữ Viết Tắt iii

Danh Mục Hình iv

Lời Cảm Ơn vi Chương 1: Giới thiệu và đặt vấn đề 1

1.1 Đặt vấn đề và lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu đề tài 2

1.3 Phạm vi của đề tài 5

1.4 Cấu trúc của luận văn 5

Chương 2: Cơ sở lý thuyết 7

2.1 Sự phát triển của mạng không dây 8

2.2 Tổng quan về mạng không dây 8

2.3 Đặc điểm sóng vô tuyến 12

2.4 Các giải pháp định vị trong nhà 16

2.4.1 Giải pháp định vị dựa trên khoảng cách 17

2.4.2 Giải pháp định vị dựa trên góc đến 27

2.4.3 Giải pháp định vị dựa trên Fingerprinting 29

2.5 Các loại thuật toán định vị áp dụng cho giải pháp Fingerprinting 32

2.5.1 Phương pháp K-Nearest Neighbor 32

2.5.2 Phương pháp dựa trên xác suất 33

2.5.3 Phương pháp Neural Network 36

2.5.4 Phương pháp Support Vector Machine 37

2.6 Các hệ thống định vị sử dụng WLAN RSS Fingerprinting hiện nay 39

2.7 Thách thức trong việc triển khai hệ thống WLAN RSS Fingerprinting 39

Chương 3: Giải pháp định vị dựa trên kỹ thuật WLAN RSS Fingerprinting 42

3.1 WLAN RSS Fingerprinting 43

3.1.1 Kiến trúc 43

3.1.2 Mô tả 45

3.2 Các giai đoạn chính trong kiến trúc của RSS Wlan Fingerprinting 46

3.2.1 Giai đoạn huấn luyện 46

3.2.2 Giai đoạn hoạt động định vị 55

3.3.1 Thuật toán Nearest Neighbor 57

3.3.2 Thuật toán K-Nearest Neighbor 59

3.3.3 Thuật toán K-Maximum LikeliHood Neighbor 60

3.3.4 Thuật toán cải tiến K-Maximum LikeliHood Constraint Tracking Neighbor 63 Chương 4: Triển khai và đánh giá hệ thống định vị 66

4.1 Xây dựng chương trình mô phỏng 67

4.1.1 Mục tiêu 67

4.1.2 Mô tả 67

4.1.2.1 Xây dựng bản đồ giả lập 68

4.1.2.2 Xây dựng bộ dữ liệu RSS Fingerprinting 68

4.1.2.3 Phương pháp Box–Muller sinh mẫu phân phối chuẩn ngẫu nhiên 69

4.1.3 Phương pháp đánh giá 71

4.1.4 Đánh giá kết quả và phân tích 72

4.2 Triển khai hệ thống định vị 79

4.2.1 Mục tiêu 79

4.2.2 Mô tả 79

4.2.2.1 Triển khai các thiết bị, cơ sở hạ tầng 79

4.2.2.2 Cài đặt webservice cung cấp dịch vụ định vị trên IPS Server 81

4.2.2.3 Triển khai cài đặt chương trình định vị trên laptop 82

4.2.2.4 Triển khai cài đặt chương trình định vị trên Iphone 86

4.2.3 Phương pháp đánh giá 87

4.2.4 Đánh giá kết quả và phân tích 88

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển 103

Tài Liệu Tham Khảo 107

Thuật Ngữ Và Chữ Viết Tắt

AOA Angle of Arrival Góc đến

AP Access Point Thiết bị mạng phát sóng Wifi

DOA Direction of Arrival Hướng đến

GPS Global Position System Hệ thống định vị toàn cầu

IPS Indoor Positioning System Hệ thống định vị trong nhà

KMLN K-Maximum Likelihood Neighbor K láng giềng có khả năng nhất

KNN K-Nearest Neighbor K láng giếng gần nhất

LBSs Location-Based Services Dịch vụ dựa trên vị trí

PDAs Personal Digital Assistants Thiết bị trợ giúp kỹ thuật số cá nhân

RSS Received Signal Strength Cường độ tín hiệu thu được

TOA Time of Arrival Thời gian đến

TDOA Time Difference of Arrival Sự khác biệt trong thời gian đến

WLAN Wireless Local Area Network Mạng không dây nội bộ

Danh Mục Hình

Hình 2.1: Các nhóm phương pháp định vị 16

Hình 2.2: Phương pháp TOA với 2 thiết bị phát sóng 19

Hình 2.3: Phương pháp TOA với 3 thiết bị phát sóng 19

Hình 2.4: Time Difference of Arrival (TdoA) 22

Hình 2.5: Quá trình truyền tín hiệu trong môi trường 25

Hình 2.6: Phương pháp Angle of Arrival 27

Hình 2.7: Phương pháp Neural Network với hàm xử lý phi tuyến tính 36

Hình 3.1: Mô hình hoạt động của phương pháp RSS Fingerprinting 44

Hình 3.2: Lưu đồ xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ sóng Fingerprinting 47

Hình 3.3: Minh họa quá trình đo đạc RSS 48

Hình 3.4: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sự phân phối giá trị RSS của một AP tại vị trí tham chiếu 49

Hình 3.5: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sự phân bố theo phân phối chuẩn của các giá trị RSS 50

Hình 3.6: Biểu đồ hàm phân phối chuẩn tắc 52

Hình 3.7: Lưu đồ minh họa quá trình dự đoán thông tin vị trí 56

Hình 4.1 :Bản đồ mô phỏng gồm 96 vị trí tham chiếu và 5 AP 68

Hình 4.2: Biểu đồ phân phối chuẩn RSS sinh ra từ thuật toán Box-Muller 72

Hình 4.3: Biểu đồ mối quan hệ giữa độ lệch chuẩn của RSS 73

Hình 4.4: Mối quan hệ giữa số lượng AP và sai số khoảng cách trong dự báo 75

Hình 4.5: Mối quan hệ giữa số lượng AP và sai số khoảng cách trong dự báo(độ lệch chuẩn = 4) 76

Hình 4.6: Sai số khoảng cách trong dự báo khoảng cách của 77

Hình 4.7: Kiến trúc tầng 1 tại nơi triển khai hệ thống IPS 80

Hình 4.8: Mô hình phần cứng triển khai hệ thống định vị IPS 81

Hình 4.9: Chức năng thu thập RSS tại các điểm tham chiếu 84

Hình 4.10: Chức năng lọc nhiễu sóng RSS 85

Hình 4.11: Giao diện chương trình định vị cài đặt trên laptop 86

Hình 4.12: Hệ thống định vị cài đặt trên Iphone 87

Hình 4.13: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sự phân bố giá trị RSS của một AP tại vị trí cách AP 1m 89

Hình 4.14: Biểu đồ thực nghiệm minh họa xác suất 90

Hình 4.15: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sự phân bố giá trị RSS của một AP tại vị trí cách AP 10m 91

Hình 4.16: Biểu đồ thực nghiệm minh họa xác suất 92

Hình 4.17: Biểu đồ thực nghiệm RSS của AP1 tại các vị trí 1,6,9,12 93

Hình 4.18: Biểu đồ mối quan hệ giữa RSS và khoảng cách 94

Hình 4.19: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sai số khoảng cách trong dự báo sử dụng thuật toán K-Nearest Neighbor 95

Hình 4.20: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sai số khoảng cách trong dự báo sử dụng thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor 96

Hình 4.21: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sai số khoảng cách trong dự báo sử dụng thuật toán K-Maximum Likelihood Constraint Tracking Neighbor 97

Hình 4.22: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sai số khoảng cách trong dự báo sử dụng thuật toán KMLCTN tại các vị trí (khoảng tin cậy 95%) 98

Hình 4.23: Minh họa bản đồ khi vị trí người dùng nằm ngoài vùng bao phủ của các điểm tham chiếu 99

Hình 4.24: Biểu đồ thực nghiệm minh họa sai số khoảng cách trong dự báo giữa các thiết bị di động khác nhau 101

Lời Cảm Ơn

Trước hết, xin được gửi lời cảm ơn đến thầy giáo hướng dẫn luận văn của tôi là tiến sĩ khoa học Lê Đình Tuấn, người đã giúp đỡ, hướng dẫn tôi rất tận tình trong quá trình nghiên cứu hoàn thành luận văn này

Tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các bạn cùng khóa đào tạo thạc sĩ chuyên ngành khoa học máy tính 2011-2013 đã cung cấp các tài liệu cần thiết trong quá trình nghiên cứu và đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình học tập, chuẩn bị luận án

Xin cảm ơn khoa công nghệ thông tin và phòng sau đại học đã tạo điều kiện cho tôi học tập và nghiên cứu trong suốt khóa học

Cuối cùng cho phép tôi cảm ơn các bạn bè, gia đình đã giúp đỡ, ủng hộ tôi rất nhiều trong toàn bộ quá trình học tập cũng như nghiên cứu hoàn thành luận văn này

Chương 1: Giới thiệu và đặt vấn đề

Tóm tắt nội dung:

Chương này trình bày về lý do chọn đề tài, mục tiêu chính của đề tài và nêu rõ phạm vi nghiên cứu của đề tài Đồng thời đưa ra phương pháp tiếp cận và cấu trúc của toàn bộ luận văn này

1.1 Đặt vấn đề và lý do chọn đề tài

Cùng với sự phát triển của mạng không dây, các dịch vụ dựa trên vị trí LBSs (Location-based services) đã được ứng dụng trên các thiết bị di động như laptop, điện thoại thông minh hay PDAs(Personal Digital Assistants) để theo dõi người dùng và phản ứng khi người dùng gặp sự cố khẩn cấp Những ứng dụng này đòi hỏi phải xác định vị trí hiện tại của người dùng để phát đi thông điệp khẩn cấp đồng thời cung cấp vị trí của người dùng đang bị sự cố Vì vậy vấn đề xây dựng một hệ thống định vị và theo dõi người dùng đang được mọi người quan tâm

Đối với môi trường ngoài trời, hiện nay hệ thống định vị toàn cầu GPS(Global Position System) đang ngày càng phát triển và được sử dụng rộng rãi Nó có độ chính xác khoảng 10 mét, nhưng GPS thật sự bị hạn chế và không thể hoạt động hiệu quả khi định vị mục tiêu trong các tòa nhà có nhiều vật cản như những bức tường, trần nhà do tín hiệu của các vệ tinh bị suy yếu Các khu vực đô thị và những tòa nhà cao tầng là những vật cản làm suy yếu tín hiệu vệ tinh khiến cho các hệ thống định vị dựa trên GPS hoạt động kém hiệu quả Vì vậy đề tài nghiên cứu về một hệ thống định vị trong nhà trở thành một lĩnh vực đang được nhiều người nghiên cứu trong những năm gần đây

Hiện nay có một số phương pháp xây dựng trên những thiết bị di động được cài đặt chức năng GPS để cung cấp dịch vụ định vị trong nhà, đó là kỹ thuật A-GPS(Assited GPS)[23] Kỹ thuật A-GPS cần kết nối đến một máy chủ và đạt độ chính xác trong phạm vi 5m đến 50m Một kỹ thuật khác là Calibree[14], kỹ thuật này dò tìm cường độ sóng GSM để xác định vị trí của người dùng nếu thiết

bị di động của họ có trang bị thiết bị thu GPS Tuy nhiên kỹ thuật Calibree có sai số dự báo trung bình lên đến 147m đối với trường hợp sử dụng 25 thiết bị có trang bị thiết bị thu tín hiệu GPS trong khu vực có diện tích 1km2

Ngoài GPS, các loại công nghệ không dây và cảm ứng khác cũng được sử dụng để xây dựng hệ thống định vị trong nhà Ví dụ hệ thống định vị sử dụng hồng ngoại, sóng vô tuyến như hệ thống cảm biến, siêu âm … cũng có thể định vị người dùng với độ chính xác cao Tuy nhiên hệ thống này đòi hỏi phải có những thiết bị cơ sở hạ tầng và các thiết bị cảm ứng nên tốn chi phí cao dẫn đến khó khăn khi triển khai với quy mô lớn

Trong bài luận văn này đề xuất một hệ thống định vị trong nhà Indoor Position System dựa trên mạng không dây nội bộ WLAN(Wireless Local Area Network) sử dụng chuẩn IEEE 802.11b/g, đây là một giải pháp triển khai hệ thống định vị trong nhà dựa trên các thiết bị phát sóng WiFi có sẵn trong các tòa nhà như là các thiết bị AP(Access Point) nhằm tận dụng các cơ sở hạ tầng có sẵn đem lại hiệu quả về chi phí triển khai Hệ thống của chúng ta sử dụng giá trị cường độ tín hiệu RSS(Received Signal Strength) kết hợp với thông tin vị trí của người dùng trong quá khứ để xác định vị trí hiện tại của một người đang sử dụng thiết bị di động

1.2 Mục tiêu đề tài

Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu các thuật toán định vị trong nhà (Indoor Localization Algorithms) và xây dựng hệ thống định vị trong các tòa nhà

IPS(Indoor Positioning System) sử dụng điện thoại thông minh gồm những mục tiêu cụ thể sau:

- Nghiên cứu thuật toán định vị trong nhà sử dụng kỹ thuật Fingerprinting

để dự đoán vị trí của mục tiêu dựa vào ước lượng xác suất Bayes, khoảng cách Euclide và thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor (KMLN)

o Tìm hiểu giải pháp định vị mục tiêu bằng sóng Wifi sử dụng RSS (Received Signal Strength)

o Tìm hiểu phương pháp ước lượng xác suất Bayes, khoảng cách

Euclide và thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor

(KMLN) trong định vị trong nhà

o Tìm hiểu kỹ thuật Fingerprinting tạo bản đồ sóng Wifi dựa trên việc thu thập dữ liệu RSS, tạo ra phân phối xác suất của các giá trị RSS tại mỗi vị trí tọa độ (x,y), đây chính là dữ liệu Fingerprinting

o Đề ra thuật toán cải tiến K-Maximum Likelihood Constraint Tracking Neighbor sử dụng thông tin vị trí trong quá khứ của người dùng vào trong thuật giải để cải thiện thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor

- Xây dựng chương trình mô phỏng đánh giá thuật toán định vị trong nhà

- Xây dựng chương trình định vị trong nhà trên thiết bị di động và đánh

giá thuật toán trên thực tế

o Xây dựng hệ thống định vị trong nhà trên laptop, điện thoại

o Tiến hành thu thập, đo đạc RSS tại mỗi vị trí tham chiếu nhận được từ các thiết bị phát sóng Wifi để tạo ra bộ dữ liệu huấn luyện để thực nghiệm bài toán

o Đánh giá kết quả

Phương pháp tiếp cận :

- Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn để lựa chọn giải pháp, mô hình thích hợp cho ứng dụng thực tế, đồng thời trên cơ sở thực tiễn phát triển các lý luận khoa học để lý luận gắn với thực tiễn

- Nghiên cứu, tìm hiểu các loại thiết bị cảm ứng tích hợp trên Smart Phone được sử dụng trong mô hình nghiên cứu

- Tìm hiểu các phương pháp, thuật toán xác định vị trí người dùng thiết bị Smart phone và vị trí của nơi quan tâm

- So sánh, đánh giá các thuật toán định vị, lựa chọn thuật toán phù hợp

- Xây dựng chương trình và cài đặt thử nghiệm trên laptop, thiết bị di

động và đánh giá kết quả thực hiện

Trong luận án này trình bày một mạng hệ thống định vị dựa trên kỹ thuật Received Signal Strength Fingerprinting, đây là một kỹ thuật định vị trong nhà chính xác và hiệu quả Trước hết ta sử dụng thuật toán K-Maximum Likelihood

Neighbor để xác định vị trí của một người sử dụng điện thoại di động, và sau đó

đề xuất một thuật toán K-Maximum Likelihood Constraint Tracking Neighbor theo dõi vị trí quá khứ trước đó của người dùng để nâng cao độ chính xác của thuật toán định vị

1.3 Phạm vi của đề tài

Trong luận án này, việc nghiên cứu chỉ giới hạn trong các vấn đề sau:

- Đề tài chỉ nghiên cứu các thuật toán định vị trong nhà và thể hiện thông tin định vị trong không gian 2 chiều

- Đề tài không nghiên cứu số lượng Access Point tối ưu cần lắp đặt phù hợp với diện tích tòa nhà để thuật giải xác định vị trí tốt nhất

Các giả định trong đề tài:

- Sự phân bố của giá trị RSS tại mỗi vị trí đo đạc sóng (vị trí tham chiếu) là xấp xỉ phân phối chuẩn

- Có ít nhất 3 Access Point phủ sĩng tại mỗi vị trí tham chiếu

- Giá trị RSS trung bình tại các vị trí trung tâm của các khu vực là chênh lệch rõ ràng

1.4 Cấu trúc của luận văn

Luận án được chia thành 5 chương với các nội dung chính sau:

- Chương 1: Tổng quan những vấn đề cơ bản sẽ được trình bày trong đề tài, lý do lựa chọn đề tài và trình bày sơ lược về cấu trúc luận án

- Chương 2: Trình bày những vấn đề cơ bản sự phát triển của mạng không dây, đặc điểm của sóng vô tuyến, các nhóm phương pháp định vị, ước lượng xác suất Bayes, khoảng cách Euclide

- Chương 3: Trình bày giải pháp định vị dựa trên kỹ thuật Fingerprinting Các vấn đề được trình bày ở đây là kiến trúc và mô tả mô hình WLAN RSS Fingerprinting, quá trình xử lý tín hiệu sóng vô tuyến và chuyển thành thông tin vị trí Trong chương này cũng sẽ trình bày một số thuật toán định vị như là: Nearest Neighbor, K-Maximum Likelihood Neighbor, K-Maximum Likelihood Constraint Tracking Neighbor

- Chương 4: Trình bày quá trình triển khai hệ thống định vị vào thực tiễn,

bao gồm cách triển khai các thiết bị phần cứng như các thiết bị Access

Point, IPS Server, các thiết bị di động thông minh Chương này cũng sẽ

trình bày quá trình thu thập tín hiệu RSS và lọc dữ liệu nhiễu, đồng thời

xây dựng bản đồ Fingerprinting phục vụ cho quá trình định vị Ngoài ra

cũng trình bày cách triển khai chương trình định vị trên thiết bị điện thoại

thông minh Iphone và xây dựng chương trình giả lập Simulator để đánh

giá hiệu suất của chương trình định vị

- Chương 5: Trình bày những kết quả đạt được trong quá trình nghiên cứu,

những hạn chế của đề tài và đề ra hướng nghiên cứu trong tương lai

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Tóm tắt nội dung:

Trong chương 2 này sẽ trình bày tổng quan về sự phát triển của mạng không dây, và các đặc tính của sóng vô tuyến ảnh hưởng đến quá trình đo đạc cường độ tín hiệu sóng vô tuyến RSS trong giai đoạn thu thập và tạo bộ dữ liệu huấn luyện Trong chương này cũng đề cập đến một số phương pháp định vị trong nhà:

 Phương pháp thời gian đến (Time Of Arrival)

 Phương pháp góc đến (Angel Of Arrival hay Direction Of Arrival)

 Phương pháp Fingerprinting

Do có những ưu điểm về chi phí và dễ dàng triển khai của phương pháp Fingerprinting, nên luận văn này đề xuất sử dụng phương pháp Fingerprinting để xây dựng hệ thống định vị trong nhà Trong chương này cũng sẽ giới thiệu các thuật toán định vị sử dụng cho kỹ thuật Fingerprinting hiện nay:

 Thuật toán láng giềng gần nhất

 Thuật toán dựa trên xác suất

 Thuật toán dựa trên Neural Network

 Thuật toán dựa trên Support Vector Machine

2.1 Sự phát triển của mạng không dây

Trong những năm gần đây, thị trường di động thế giới có những biến động mạnh mẽ, kết quả là các phương thức mạng truyền thống đã tỏ ra không theo kịp những thách thức được đặt ra bởi nhu cầu hiện đại Nếu người sử dụng kết nối vào một mạng bằng cáp vật lý, dẫn đến việc di chuyển của họ bị hạn chế Trong khi đó kết nối không dây không hạn chế việc di chuyển của người dùng, họ có thể di chuyển tự do từ nơi này đến nơi khác mà vẫn sử dụng được các dịch vụ mạng Chính điều này dẫn đến kỹ thuật không dây bắt đầu lấn sân sang lĩnh vực mạng cố định hay mạng có dây

Kỹ thuật không dây là phương thức truyền dữ liệu từ điểm này đến điểm khác không sử dụng đường truyền vật lý, mà có thể sử dụng sóng vô tuyến, tế bào, hồng ngoại hay qua vệ tinh

Kết nối không dây trong mạng điện thoại đã tạo nên một ngành công nghiệp mới, việc thêm kết nối di động vào mạng điện thoại đã tạo nên những ảnh hưởng sâu sắc đến ngành kinh doanh truyền thông vì từ đây người gọi có thể kết nối đến mọi người mà có không cần đến cáp Hiện nay chúng ta đang đứng trước đỉnh điểm những thay đổi to lớn trong kỹ thuật mạng máy tính, kỹ thuật không dây thành công vì nó cho phép người dùng kết nối với nhau mà không quan tâm đến vị trí của họ Kỹ thuật mạng dữ liệu không dây thành công nhất đến nay là 802.11

2.2 Tổng quan về mạng không dây

Mạng không dây là một hệ thống các thiết bị được nhóm lại với nhau, có khả năng giao tiếp thông qua sóng vô tuyến thay vì các đường truyền dẫn bằng dây Nói một cách đơn giản mạng không dây là mạng sử dụng công nghệ mà cho phép hai hay nhiều thiết bị kết nối với nhau bằng cách sử dụng một giao

thức chuẩn, nhưng không cần kết nối vật lý hay chính xác là không cần sử dụng dây mạng

Vì đây là mạng dựa trên công nghệ 802.11 nên đôi khi còn được gọi là 802.11 mạng Ethernet, để nhấn mạnh rằng mạng này có gốc từ mạng Ethernet 802.3 truyền thống Và hiện tại còn được gọi là mạng Wireless Ethernet hoặc Wi-Fi (Wireless Fidelity) Tên gọi 802.11 bắt nguồn từ viện IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) Viện kỹ thuật điện và điện tử Mỹ Viện này đưa ra nhiều chuẩn cho nhiều giao thức kỹ thuật khác nhau, và nó sử dụng một hệ thống số nhằm phân loại chúng

Mạng WLANs hoạt động dựa trên chuẩn 802.11 (802.11 được phát triển từ năm 1997 bởi nhóm Institute of Electrical and Electronics Engineers), chuẩn này được xem là chuẩn dùng cho các thiết bị di động có hỗ trợ Wireless, phục vụ cho các thiết bị có phạm vi hoạt động tầm trung bình

Cho đến hiện tại IEEE 802.11 gồm có 4 chuẩn trong họ 802.11 và 1 chuẩn đang thử nghiệm:

- 802.11 - là chuẩn IEEE gốc của mạng không dây (hoạt động ở tần số 2.4GHz, tốc độ 1 Mbps – 2Mbps)

- 802.11b - (phát triển vào năm 1999, hoạt động ở tần số 2.4-2.48GHz, tốc độ từ 1Mpbs - 11Mbps)

- 802.11a - (phát triển vào năm 1999, hoạt động ở tần số 5GHz – 6GHz, tốc độ 54Mbps)

- 802.11g - (một chuẩn tương tự như chuẩn b nhưng có tốc độ cao hơn từ 20Mbps - 54Mbps, hiện đang phổ biến nhất)

- 802.11e - là 1 chuẩn đang thử nghiệm: đây chỉ mới là phiên bản thử nghiệm cung cấp đặc tính QoS(Quality of Service) và hỗ trợ Multimedia cho gia đình và doanh nghiệp có môi trường mạng không dây

- Thực tế còn một vài chuẩn khác thuộc họ 802.11 là: 802.11F, IEEE 802.11h, IEEE 802.11j, IEEE 802.11d, IEEE 802.11s Mỗi chuẩn được bổ sung nhiều tính năng khác nhau

Các đặc điểm kỹ thuật của IEEE 802.11

chuẩn Tháng 7/1999 Tháng 7/1999 Tháng 6/2003 Tháng 9/2009

- Giá thành giảm nhiều đối với mọi thành phần người sử dụng

- Công nghệ không dây đã được tích hợp rộng rãi trong bộ vi xử lý dành cho máy tính xách tay của INTEL và AMD, do đó tất cả người dùng máy tính xách tay đều có sẵn tính năng kết nối mạng không dây

- Mạng Wireless cung cấp tất cả các tính năng của công nghệ mạng LAN như Ethernet và Token Ring mà không bị giới hạn về kết nối vật lý (giới hạn về dây cáp mạng)

- Tính linh động: tạo ra sự thoải mái trong việc truyền tải dữ liệu giữa các thiết bị có hỗ trợ mà không có sự ràng buột về khoảng cách và không gian như mạng có dây thông thường Người dùng mạng Wireless có thể kết nối vào mạng trong khi di chuyển bất cứ nơi nào trong phạm vi phủ sóng của thiết bị tập trung (Access Point)

- Mạng WLAN sử dụng sóng hồng ngoại (Infrared Light) và sóng Radio (Radio Frequency) để truyền nhận dữ liệu Thông thường thì sóng Radio được dùng phổ biến hơn vì nó truyền xa hơn, lâu hơn, rộng hơn, băng thông cao hơn

- Công nghệ Wireless bao gồm các thiết bị và hệ thống phức tạp như hệ thống WLAN, điện thoại di động (Mobile Phone) cho đến các thiết bị đơn giản như tai nghe không dây, microphone không dây và nhiều thiết bị khác có khả năng truyền nhận và lưu trữ thông tin từ mạng Ngoài ra cũng bao gồm cả những thiết bị hỗ trợ hồng ngoại như Remote, điện thoại … truyền dữ liệu trực diện giữa 2 thiết bị

Nhược điểm:

Bên cạnh những ưu điểm của mạng Wireless như là tính linh động, tiện lợi, thoải mái…thì mạng Wireless vẫn không thể thay thế được mạng có dây truyền thống Thuận lợi chính của sự linh động đó là người dùng có thể di chuyển Các Server và máy chủ cơ sở dữ liệu phải truy xuất dữ liệu, về vị trí vật lý thì không phù hợp (vì máy chủ không di chuyển thường xuyên được)

- Tốc độ mạng Wireless bị phụ thuộc vào băng thông Tốc độ của mạng Wireless thấp hơn mạng cố định, vì mạng Wireless chuẩn phải xác nhận cẩn thận những frame đã nhận để tránh tình trạng mất dữ liệu

- Trong mạng cố định truyền thống thì tín hiệu truyền trong dây dẫn nên có thể được bảo mật an toàn hơn

- Bảo mật trên mạng Wireless là mối quan tâm hàng đầu hiện nay Mạng Wireless luôn là mối bận tâm vì sự truy cập tự do của các thiết bị di động trong vùng phủ sóng

2.3 Đặc điểm sóng vô tuyến

Các tần số sóng vô tuyến là tín hiệu dòng điện xoay chiều tần số cao được truyền qua dây dẫn đồng và sau đó truyền ra không khí qua anten Anten chuyển đổi tín hiệu nối dây thành tín hiệu không dây và ngược lại Khi tín hiệu dòng điện xoay chiều tần số cao được truyền ra không khí, nó được thể hiện dưới dạng sóng vô tuyến Sóng vô tuyến truyền từ nguồn (anten) theo đường thẳng đến mọi hướng cùng lúc

Đặc tính của sóng vô tuyến:

Sóng vô tuyến dường như hoạt động thất thường và không nhất quán trong một trường hợp cụ thể nào đó Những vật nhỏ như đầu nối không đủ chặt hoặc trở kháng các thiết bị không tương thích với nhau cũng có thể gây nên những biến đổi thất thường và kết quả không như mong đợi

Độ khuếch đại (gain):

Độ khuếch đại là thuật ngữ được sử dụng để mô tả sự gia tăng biên độ của tín hiệu sóng vô tuyến Độ khuếch đại thường là một tiến trình chủ động, nghĩa là một nguồn công suất bên ngoài như bộ khuếch đại sóng vô tuyến được sử dụng để mở rộng tín hiệu hoặc một anten có độ khuếch đại cao được sử dụng để tập trung chùm tín hiệu nhằm gia tăng biên độ tín hiệu

Tuy nhiên, các tiến trình thụ động cũng có thể dẫn đến độ khuếch đại Ví dụ: tín hiệu sóng vô tuyến bị phản xạ có thể kết hợp với các tín hiệu chính để gia tăng cường độ của tín hiệu chính Gia tăng cường độ tín hiệu vô tuyến có thể mang lại kết quả tích cực hoặc tiêu cực Thường thì công suất phát càng lớn càng tốt, nhưng trường hợp trạm truyền phát ra nguồn công suất rất gần với giới hạn công suất hợp pháp thì việc tăng thêm công suất phát có thể gây ra những hậu quả không lường

Sự suy hao (loss):

Sự suy hao miêu tả độ suy giảm cường độ tín hiệu Có nhiều nguyên nhân dẫn đến suy hao tín hiệu vô tuyến, cả trong lúc tín hiệu vẫn còn trong cáp như tín hiệu dòng xoay chiều tần số cao và cả khi tín hiệu được truyền như sóng vô tuyến qua không khí bởi anten

Trở kháng của cáp và đầu nối gây nên sự suy hao tín hiệu vì phải chuyển đổi tín hiệu xoay chiều sang nhiệt Trở kháng không tương thích giữa cáp và đầu nối cũng có thể gây nên năng lượng phản xạ ngược trở lại nguồn phát, gây ra suy giảm tín hiệu

Các đối tượng nằm trên đường truyền của sóng được phát có thể gây nên sự hấp thụ, phản xạ hoặc làm mất hoàn toàn tín hiệu vô tuyến Sự suy hao có thể

bị xen vào mạch một cách chủ động bằng các bộ suy hao tín hiệu Các bộ làm suy hao tín hiệu là các điện trở chuyển đổi dòng xoay chiều tần số cao sang nhiệt nhằm làm suy giảm biên độ tín hiệu tại điểm đó trên mạch điện

Việc đánh giá và bù đắp tổn hao tín hiệu tại một kết nối vô tuyến hoặc một mạch là vấn đề quan trọng vì sóng vô tuyến có ngưỡng độ nhạy sóng Ngưỡng độ nhạy sóng được định nghĩa là điểm mà tại đó sóng vô tuyến có thể phân biệt rõ ràng một tín hiệu từ nhiễu nền Vì độ nhạy của trạm nhận là có giới hạn, vì vậy trạm truyền phải truyền một tín hiệu có biên độ đủ lớn để có thể nhận biết

được ở nơi nhận Nếu xảy ra suy hao tín hiệu giữa trạm truyền và trạm nhận, có thể loại bỏ những đối tượng gây ra suy hao hoặc gia tăng công suất truyền

Sự phản xạ (reflection):

Sự phản xạ xảy ra khi sóng điện từ đang truyền tác động đến một đối tượng có kích thước lớn so với bước sóng của sóng được truyền Sự phản xạ xảy ra từ bề mặt trái đất, các tòa nhà, tường và từ nhiều vật cản khác Nếu bề mặt trơn phẳng thì tín hiệu bị phản xạ vẫn không bị ảnh hưởng mặc dù vẫn bị suy hao do sự hấp thụ và tán xạ

Sự phản xạ tín hiệu có thể gây nên nhiều vấn đề nghiêm trọng cho mạng không dây Sự phản xạ của tín hiệu chính từ các đối tượng trong khu vực truyền gây ra hiện tượng đa đường (multipath) Hiện tượng đa đường có thể gây ra những ảnh hưởng bất lợi nghiêm trọng cho mạng không dây, như làm suy giảm hoặc là từ chối tín hiệu chính và gây ra những lỗ hổng (hole) hay khe hở (gap) trong vùng phủ sóng vô tuyến Những bề mặt như mặt hồ, mái kim loại, rèm hay cửa kim loại và các vật cản khác có thể gây ra phản xạ, theo sau đó là hiện tượng đa đường

Sự khúc xạ (refraction):

Sự khúc xạ mô tả những đường gấp khúc của sóng vô tuyến khi chúng đi qua môi trường có chiết suất khác nhau Khi sóng vô tuyến đi qua môi trường có chiết suất lớn hơn sóng sẽ bị bẻ gãy như là thay đổi hướng đi Khi đi qua môi trường như vậy, sóng có thể bị phản xạ trở lại theo hướng tín hiệu được mong đợi, hoặc có thể thay đổi sang hướng khác

Sự khúc xạ có thể trở thành vấn đề lớn đối với các liên kết vô tuyến có khoảng cách lớn Khi điều kiện môi trường thay đổi, sóng vô tuyến có thể thay đổi hướng, đi chệch hướng với đích mong muốn

Sự nhiễu xạ (diffraction):

Sự nhiễu xạ xảy ra khi đường sóng vô tuyến giữa trạm truyền và trạm nhận

bị che khuất bởi bề mặt không bằng phẳng Với tần số cao, sự nhiễu xạ giống như khúc xạ, tùy thuộc vào dạng hình học của đối tượng che khuất và biên độ, pha và độ phân cực của sóng tại điểm xảy ra nhiễu xạ

Nhiễu xạ thường không rõ ràng và dễ nhầm lẫn với khúc xạ Nhiễu xạ mô tả sóng bị uốn cong quanh vật cản trong khi khúc xạ mô tả sóng đổi hướng đi qua môi trường

Nhiễu xạ là sự chậm lại của sóng vô tuyến trước điểm mà tại đó sóng gặp phải chướng ngại vật, trong khi những phần còn lại của sóng không bị cản tiếp tục duy trì tốc độ như tốc độ truyền sóng Nhiễu xạ là kết quả của sự xoay chiều hay uốn cong của sóng quanh vật cản

Sự tán xạ (scattering):

Sự tán xạ xảy ra khi môi trường truyền dẫn mà sóng đi qua tồn tại các đối tượng có kích thước nhỏ hơn bước sóng của tín hiệu và số lượng các vật cản trên một đơn vị thể tích là lớn Sóng bị tán xạ xuất phát từ các bề mặt gồ ghề, các đối tượng kích thước nhỏ hoặc các thành phần gây trở ngại trên đường truyền tín hiệu Ví dụ: những đối tượng có thể gây phân tán sóng như cây cối, …

Sự tán xạ xảy ra theo hai cách:

- Sự tán xạ có thể xảy ra khi sóng va phải một bề mặt không phẳng và bị phản xạ lại đồng thời theo nhiều hướng, tán xạ dạng này tạo ra nhiều tín hiệu phản xạ biên độ nhỏ dẫn đến tiêu hủy tín hiệu chính ban đầu Tín hiệu bị mất có thể xảy ra khi sóng vô tuyến bị phản xạ từ bề mặt đất, đá, hay các bề mặt răng cưa Khi bị tán xạ theo dạng này, sẽ xảy ra tình trạng suy giảm tín hiệu dẫn đến truyền thông gián đoạn và có thể dẫn đến mất tín hiệu hoàn toàn

- Sự tán xạ có thể xảy ra khi tín hiệu đi qua môi trường truyền dẫn tỷ trọng lớn, trong trường hợp này sóng bị phản xạ riêng lẻ trên từng phần tử

Sự hấp thụ (Absorption):

Sự hấp thụ sóng xảy ra khi tín hiệu sóng gặp phải vật cản và bị hấp thụ do chất liệu của vật cản nhưng sóng không đi qua cũng không bị phản xạ hay uốn cong quanh đối tượng

2.4 Các giải pháp định vị trong nhà

Hiện nay có nhiều phương pháp định vị, tùy thuộc vào từng lĩnh vực, ngành nghề mà các hệ thống định vị được thiết kế sao cho phù hợp với đặc điểm của từng phương pháp Nhìn chung, các phương pháp định vị hiện nay được chia thành các nhóm sau:

Hình 2.1: Các nhóm phương pháp định vị

Phương pháp đo

khoảng cách

Fingerprinting Phương pháp đo góc

TOA TDOA

RSS Path Loss

RSS

AOA hay DOA

Hệ Thống Định Vị

Hồng ngoại, sóng vô tuyến, và siêu âm thanh là những công nghệ chính được sử dụng cho các hệ thống định vị trong nhà Các loại thiết bị cảm biến khác nhau được dùng để phát hiện các tín hiệu điện từ, các tín hiệu này có đặc trưng phụ thuộc vào từng vị trí Một quá trình xử lý sẽ chuyển đổi các tín hiệu thành một số liệu đo lường khoảng cách hoặc góc để xác định vị trí Sau đó, các số liệu

đo lường được xử lý bởi một thuật toán định vị để ước tính vị trí của thiết bị

Trong luận án này chúng ta chỉ nghiên cứu các nhóm giải pháp định vị dựa trên sóng vô tuyến, đặc biệt là kỹ thuật Received Signal Strength Fingerprinting Đây là phương pháp được đánh giá là khả thi và tiết kiệm chi phí triển khai, đồng thời cung cấp dịch vụ định vị hiệu quả, với sai số trong dự báo là chấp nhận được Hệ thống định vị trong nhà dựa trên kỹ thuật RSS Fingerprinting thật sự là một giải pháp tiết kiệm và hiệu quả

2.4.1 Giải pháp định vị dựa trên khoảng cách

2.4.1.1 Time of Arrival (TOA)

Định vị bằng phương pháp thời gian đến TOA đo thời gian tín hiệu vô tuyến

đi đến các thiết bị cảm biến Điều này đòi hỏi phải biết thời gian tín hiệu vô tuyến bắt đầu được truyền, và giả định rằng có sự đồng bộ hóa thời gian chặt chẽ giữa thiết bị phát và thiết bị thu Các tín hiệu có một số đặc tính riêng về tốc độ, chẳng hạn như tốc độ trong không khí tại mực nước biển Hạn chế chính của phương pháp này là khó khăn trong việc ghi lại chính xác thời gian đến của tín hiệu vô tuyến, vì tốc độ của chúng gần bằng tốc độ ánh sáng

Phương pháp thời gian đến TOA dựa trên các phép đo chính xác về thời gian đến của tín hiệu truyền từ các thiết bị phát đến các thiết bị thu Bởi vì các tín hiệu vô tuyến này được truyền đi với một vận tốc xấp xỉ vận tốc ánh sáng (~300 mét mỗi micro giây), khoảng cách giữa các thiết bị phát và mỗi thiết bị thu có thể được xác định bằng thời gian truyền tín hiệu giữa thiết bị phát và thiết

bị thu Kỹ thuật TOA cần thông tin chính xác của thời gian bắt đầu truyền tín hiệu và phải đảm bảo rằng tất cả các thiết bị phát sóng cũng như các thiết bị thu sóng được đồng bộ hóa một cách chính xác với một nguồn thời gian chính xác Từ các thông tin về tốc độ lan truyền và thời gian đo, chúng ta có thể tính toán khoảng cách (D) giữa các thiết bị phát sóng và các thiết bị thu sóng:

(2.1) Trong đó:

 D: khoảng cách (m)

 C: tốc độ lan truyền (~300 m/ micro giây)

 T: thời gian truyền

Trong công thức trên, khoảng cách được sử dụng như một bán kính của một vòng tròn có tâm là vị trí của thiết bị phát sóng, vị trí của thiết bị di động cần xác định nằm trên vòng tròn có bán kính D này Nếu chỉ có thông tin TOA từ hai bộ thiết bị cảm biến thì có thể dự đoán được tới hai điểm đối xứng mà tại 2

vị trí đó đều có thể là vị trí của thiết bị di động Để giải quyết vấn đề này ta sử dụng thêm một thiết bị cảm biến thứ 3, thông tin TOA từ thiết bị phát này kết hợp với thông tin từ 2 thiết bị cảm biến kia cho phép xác định duy nhất một vị trí của thiết bị di động cần định vị, do đó cải thiện độ chính xác cho phương pháp TOA

Hình 2.2: Phương pháp TOA với 2 thiết bị phát sóng

Hình 2.2 trên minh họa khái niệm TOA sử dụng 2 thiết bị phát sóng vô tuyến Với mô hình này ta xác định được đến 2 vị trí X1và X2 là vị trí của thiết

bị di động cần định vị Để xác định duy nhất 1 vị trí của thiết bị di động, chúng ta cần thêm 1 thiết bị phát sóng thứ 3

Hình 2.3: Phương pháp TOA với 3 thiết bị phát sóng

Hình 2.3 minh họa khái niệm của TOA sử dụng 3 thiết bị thu sóng vô tuyến Khoảng thời gian cần để sóng vô tuyến truyền từ thiết bị di động X đi đến các thiết bị thu sóng A, B, và C được đo chính xác như tA, tB và tC Với một

vận tốc truyền sóng được biết trước (~300 m/microsecond), khoảng cách từ thiết

bị điện thoại di động đến mỗi thiết bị thu sóng là D1, D2, và D3 Mỗi giá trị khoảng cách được sử dụng làm bán kính để xây dựng một đường tròn có tâm là

vị trí của thiết bị thu sóng tương ứng Mỗi thiết bị phát dự báo thiết bị di động đang nằm trong phạm vi đường tròn của nó Giao điểm của ba vòng tròn này xác định vị trí của thiết bị di động X như minh họa trong hình 2.3 Trong một số trường hợp, có thể có nhiều hơn một dự báo vị trí cho thiết bị di động X, ngay cả khi sử dụng ba thiết bị cảm biến để thực hiện phép đo tri-lateration Trong những trường hợp này, sử dụng bốn hoặc nhiều hơn các cảm biến nhận được để thực hiện TOA Multi-lateration

Kỹ thuật TOA có khả năng giải quyết các bài toán định vị trong không gian

2 chiều cũng như trong không gian 3 chiều Giải pháp định vị trong không gian 3 chiều có thể được thực hiện bằng cách xây dựng mô hình hình cầu thay vì mô hình đường tròn

Nhược điểm:

- Một nhược điểm của các phương pháp tiếp cận TOA là yêu cầu phải đồng bộ hóa thời gian chính xác tất cả các thiết bị, đặc biệt là các thiết bị di động (có thể là một thách thức khó khăn đối với một số thiết bị không dây chuẩn 802.11 của người dùng) Với tốc độ truyền cao, sự khác biệt rất nhỏ trong quá trình đồng bộ hóa thời gian có thể gây ra lỗi rất lớn trong việc xác định chính xác vị trí Ví dụ, một lỗi đo lường thời gian nhỏ như 100 nano giây có thể gây ra một lỗi định vị sai số lên đến 30 mét

- Giải pháp định vị dựa trên TOA hoạt động kém hiệu quả trong môi trường có nhiều vật cản như trong các tòa nhà

Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) là một ví dụ về một hệ thống TOA nổi tiếng, thời gian được tính chính xác được bằng các đồng hồ nguyên tử

2.4.1.2 Time Difference of Arrival(TDOA)

Kỹ thuật TDOA cải tiến phương pháp tiếp cận TOA, phương pháp TDOA không cần xác định thời gian tín hiệu được truyền Các thiết bị nhận tín hiệu, và kiểm tra sự khác biệt trong thời gian đến (hoặc sự khác biệt trong pha tín hiệu) tại một thời điểm tức thời Bởi vì tín hiệu sóng truyền đi với vận tốc không đổi nên vị trí nguồn phát sóng có thể dễ dàng được xác định nếu có đủ các thiết bị tham gia vào quá trình định vị

TDoA là phương pháp định vị dựa trên cơ sở hình học, theo nguyên tắc: 2 thiết bị thu sóng gần nhau có hiệu số thời điểm thu tín hiệu tuân thủ quy luật đường Hyperbol, có nghĩa là tại bất kỳ điểm nào trên hyperbol, thiết bị thu luôn nhận được tín hiệu từ 2 thiết bị thu có hiệu số thời gian như nhau

TDoA sử dụng các phép đo thời gian tương đối ở mỗi thết bị phát thay cho các phép đo thời gian tuyệt đối Bởi vì điều này, TDoA không đòi hỏi việc sử dụng một nguồn thời gian đồng bộ tại các thiết bị phát để xác định vị trí, chỉ cần yêu cầu đồng bộ hóa thời gian tại các thiết bị thu

Triển khai TDoA bắt nguồn từ khi một khái niệm toán học được gọi là Hyperbol Lateration Trong phương pháp này, ít nhất là ba thiết bị thu được đồng bộ thời gian Trong hình 2.4, cho rằng khi thiết bị di động X phát đi một thông điệp, thông điệp này đến trạm cảm biến A với thời gian tA và tại trạm cảm biến B với thời gian tB Sự khác biệt thời gian đến của thông điệp này được tính toán giữa các địa điểm của trạm cảm biến B và trạm cảm biến A như hằng số k, chẳng hạn như sau:

TDoAB-A = | TB - TA | = k (2.2)

Giá trị của TDoAB-A có thể được sử dụng để xây dựng một đường hyperbol với trọng tâm tại vị trí của hai trạm cảm biến A và B Đường hyperbol này là

tiêu đểm của các điểm trong mặt phẳng xy, sự khác biệt của các khoảng cách từ hai trọng tâm là k (c) đơn vị là mét Theo toán học, vị trí của thiết bị di động X có thể xác định như sau:

| DXB - DXA | = k(c) (2.3)

Vị trí của thiết bị di động X có thể là một điểm nằm trên hyperbol này Để giải quyết bài toán xác định vị trí của thiết bị di động X, một bộ cảm biến thứ ba tại vị trí C được sử dụng để tính toán sự khác biệt thời gian thông điệp đến giữa cảm biến C và A:

TDoAC-A = | TC - TA | = k 1 (2.4)

Giá trị của k1 có thể được sử dụng để xây dựng một đường hyperbol thứ hai với trọng tâm tại vị trí của hai trạm cảm biến A và C hyperbol này đại diện cho các tiêu đểm của tất cả các điểm trong mặt phẳng xy, sự khác biệt của các

khoảng cách từ hai trọng tâm là k1(c) m Vị trí của thiết bị di độâng X có thể được tính như sau:

Hình 2.4 minh họa phương pháp sử dụng giao điểm của hai hyperbol TdoAC_A và TdoAB_A được sử dụng để xác định vị trí của thiết bị X.

Có thể thêm vào một trạm cảm biến thứ tư để xây dựng hyperbol thứ ba để nâng cao hệ thống TDoA hyperbol multi lateration Điều này có thể cần để giải quyết đối với trường hợp có thể có nhiều hơn một một vị trí được xác định khi sử dụng TDoA hyperbol tri-lateration

Hệ thống TDoA ngày nay đang được sử dụng rộng rãi trong các sân bay trong lĩnh vực định vị và xác định khoảng cách

Phương pháp TOA và TDoA có nhiều điểm tương đồng Cả hai phương pháp đã được chứng minh là rất phù hợp cho các hệ thống định vị ngoài trời quy mô lớn Ngoài ra, kết quả tốt đã thu được từ hệ thống TOA và TDoA khi sử dụng trong môi trường bán ngoài trời như sân vận động, các bãi xe hoặc bến cảng Đối với môi trường bên trong các tòa nhà, hệ thống TDoA chỉ đạt hiệu suất khi áp dụng vào trong các tòa nhà lớn và không gian tương đối mở, và trần nhà cao Đó là điều kiện để hệ thống TDoA và TOA hoạt động ở hiệu suất cao nhất

2.4.1.3 Receiced Signal Strength (RSS) Path Loss

Chúng ta đã tìm hiểu hai kỹ thuật TOA và TDoA sử dụng thời gian đến để

đo khoảng cách Phương pháp tiếp theo có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhận được cường độ tín hiệu RSS thay cho thời gian Với phương pháp này, RSS được đo bằng thiết bị di động hoặc các cảm biến thu sóng Với cường độ sóng RSS, sự suy hao sóng, và độ khuếch đại anten cũng như các mô hình suy hao sóng do vật chắn thích hợp cho phép chúng ta để tính toán khoảng cách giữa hai thiết bị phát và thiết bị thu

Sau đây là một ví dụ về một mô hình Path Loss thường được sử dụng cho việc lan truyền sóng vô tuyến trong nhà:

(2.6)

Trong đó:

 : cường độ tín hiệu sóng vô tuyến giữa nơi phát và nơi nhận Giá trị này thường bé hơn hoặc bằng 0

nhau 1m Giá trị này bé hơn hoặc bằng 0

 d: khoảng cách giữa các trạm phát và trạm thu

 n: hệ số suy hao đường truyền tín hiệu trong môi trường

 s: là fading (fading là sự tăng giảm ngẫu nhiên cường độ trường tại điểm thu) gây bởi sự che khuất tầm nhìn thẳng giữa anten của thiết bị phát và anten của thiết bị thu

Khi một người sử dụng thiết bị di động di chuyển vòng quanh một thiết bị phát sóng với cùng một bán kính, lẽ ra do cự ly không thay đổi thì cường độ trường trung bình tại điểm thu phải không thay đổi song do lúc thì bị che khuất (bởi các chướng ngại như toà nhà, cây cối, đồi núi ), lúc thì không bị che khuất nên cường độ tín hiệu thu tại thiết bị di động sẽ thay đổi (tăng lúc không bị che khuất, giảm lúc bị che) một cách ngẫu nhiên, gây ra hiện tượng Fading Fading này gọi là hiện tượng che khuất

Path loss là sự khác biệt giữa tín hiệu truyền được đo tại thiết bị phát và tín hiệu nhận được tại thiết bị thu Path Loss diễn tả độ suy giảm tín hiệu trong môi trường gây ra bởi ảnh hưởng của sự phản xạ, nhiễu xạ, tán xạ …

Hệ số mũ suy hao đường truyền tín hiệu (n) cho thấy tỷ lệ suy hao đường truyền tín hiệu tăng theo khoảng cách Giá trị của hệ số mũ suy hao đường truyền tín hiệu phụ thuộc vào tần số tín hiệu và môi trường, và phụ thuộc nhiều vào mức độ vật cản có trong môi trường Hệ số mũ suy hao đường truyền tín hiệu có giá trị là 2 đối với môi trường có không gian mở, trống trải và có giá trị

lớn hơn 2 trong môi trường có nhiều vật cản [6] Một hệ số mũ suy hao đường truyền tín hiệu đối với môi trường văn phòng trong nhà là xấp xỉ 3.5, trong một khu thương mại hoặc công nghiệp có môi trường dày đặc thì có giá trị từ 3,7-4,0 và đối với môi trường trong nhà dày đặc các vật cản như tường, vật dụng nội thất thì hệ số này có thể lên cao đến 4.5

Độ lệch chuẩn của fading là giá trị để đo lường sự thay đổi cường độ của tín hiệu từ các nguồn không được tính vào phương trình Path Loss Điều này bao gồm các yếu tố như sự suy giảm do số lượng của các vật cản, sự khác biệt giữa

vị trí trạm cảm biến và vị trí thiết bị di động, phản xạ Độ lệch chuẩn của fading thường được nhìn thấy từ 3 đến 7 dBm

Phương pháp để tính toán cường độ tín hiệu thu được dựa trên các thông số đã biết như công suất phát, suy hao đường truyền tín hiệu, anten, như sau:

RXPWR = TXPWR - LossTX + GainTX - PL + GainRX - LossRX (2.7)

Hình 2.5: Quá trình truyền tín hiệu trong môi trường

theo mô hình Path Loss (Nguồn[30])

Chúng ta có thể trực tiếp thay thế phương trình Path Loss vào phương trình trên Điều này cho phép chúng ta tìm khoảng cách d như sau:

(2.8)

Trong đó:

 Rx PWR là cường độ tín hiệu nhận được

 Tx PWR là giá trị công suất đầu ra của máy phát

 Loss TX là giá trị suy giảm tín hiệu của trạm phát

 Gain TXlà giá trị khuếch đại tín hiệu của trạm phát

 Loss RX là giá trị suy hao tín hiệu của trạm thu

 Gain RX là giá trị khuếch đại của trạm thu

Các thông tin cường độ tín hiệu được sử dụng để xác định vị trí có thể được lấy từ một trong hai nguồn:

 Cơ sở hạ tầng mạng lưới thu thập thông tin cường độ tín hiệu nhận được từ các thiết bị di động

 Các thiết bị điện thoại di động thu thập thông tin cường độ tín hiệu mà nó nhận được từ mạng

Trong mạng 802.11 WLAN, giá trị RSS được thu thập từ nhiều thiết bị phát sóng Trong thực tế, các thiết bị 802.11 được chế tạo bởi nhà sản xuất khác nhau nên các giá trị RSS thu thập có thể không giống nhau Điều này có thể ảnh hưởng đến sự chính xác của quá trình định vị

Cho đến nay, việc triển khai hệ thống định vị sử dụng cường độ tín hiệu RSS có lợi thế ưu điểm chi phí triển khai vì phương pháp này không đòi hỏi phần cứng chuyên dụng mà chỉ sử dụng các cơ sở hạ tầng mạng thông dụng hiện nay Điều này cho phép chúng ta tiết kiệm chi phí hiệu quả để thiết kế hệ thống mạng WLAN 802.11 dựa trên nhu cầu cung cấp các giải pháp định vị dựa trên cường độ tín hiệu RSS Tuy nhiên, tính chính xác của kỹ thuật này phụ thuộc rất nhiều vào việc tìm kiếm một mô hình toán học tốt có thể mô tả tốt nhất trạng thái của các kênh truyền sóng vô tuyến Tuy nhiên, kênh truyền sóng vô tuyến trong nhà là rất khó dự báo và có sự biến đổi theo thời gian Do hiện tượng đa đường trong môi trường trong nhà, hiệu ứng đổ bóng phát sinh từ phản chiếu,

khúc xạ và tán xạ gây ra bởi các chướng ngại vật và các bức tường, và sự giao thoa với các thiết bị khác hoạt động ở cùng một tần số (2,4 GHz) của chuẩn 802.11b/g WLAN IEEE, chẳng hạn như điện thoại không dây, lò vi sóng và các thiết bị Bluetooth Ngoài ra hướng của angten cũng khiến cho giá trị RSS thay đổi Yếu tố hướng của angten không được mô tả trong mô hình Path Loss, khiến cho mô hình Path Loss kém hiệu quả trong việc xác định mối quan hệ giữa cường độ tín hiệu RSS và khoảng cách

2.4.2 Giải pháp định vị dựa trên góc đến

Kỹ thuật góc tới AoA đôi khi được gọi là kỹ thuật hướng đến DoA là phương pháp xác định vị trí của thiết bị di động bằng cách xác định góc mà các tín hiệu sóng vô tuyến đi đến thiết bị thu Mối quan hệ hình học về góc được sử dụng để ước tính vị trí từ giao điểm của hai đường thẳng được hình thành bởi đường đi của sóng vô tuyến đến mỗi trạm thu (LoBS), như minh họa trong hình 2.6 Trong một mặt phẳng hai chiều, ít nhất phải có hai thiết bị thu sóng để xác định vị trí Độ chính xác sẽ được cải thiện nếu có sử dụng ba hoặc nhiều hơn các thiết bị thu

Hình 2.6: Phương pháp Angle of Arrival

Trong điều kiện thuận lợi nhất ( không có vật cản giữa thiết bị di động X và 2 thiết bị thu A, B), anten định hướng tại các thiết bị thu được điều chỉnh đến điểm có cường độ tín hiệu cao nhất Các vị trí của anten định hướng có thể được sử dụng trực tiếp để xác định LoBS và đo các góc tới và

Trong việc triển khai hệ thống AoA trong thương mại và quân sự, nhiều dãy thiết bị thu sóng được sử dụng để lấy mẫu tín hiệu nhận được Kỹ thuật này liên quan đến việc tính toán TDoA giữa các thành phần của dãy thiết bị bằng cách đo sự khác biệt trong giai đoạn thu của mỗi phần tử trong dãy thiết bị Một ứng dụng thực tế của AoA là hệ thống VOR (VHF Ommidirectional Range) được sử dụng để điều hướng máy bay ở tần số 108,1-117,95 MHz Các trạm phát sóng VOR trên toàn nước Mỹ và các nơi khác truyền nhiều tia VHF, mỗi tia phát ra ở một góc đến khác nhau Trạm thu VOR trong một máy bay có thể xác định các tia VHF để dự báo máy bay đang đến gần đèn hiệu VOR với góc đến là bao nhiêu so với các trạm phát sóng Sử dụng tối thiểu là hai trạm phát VOR, phi công máy bay có thể sử dụng thiết bị đo AoA trên máy bay để tiến hành tính toán góc và xác định chính xác vị trí của máy bay

Kỹ thuật AoA cũng đã được áp dụng trong lĩnh vực thiết bị di động để cung cấp dịch vụ theo dõi, giám sát vị trí cho người sử dụng điện thoại di động Điều này chủ yếu nhằm mục đích tuân thủ các quy định yêu cầu các hệ thống di động lưu lại vị trí của người sử dụng điện thoại nhằm tự động phát ra cuộc gọi khẩn cấp đến cơ quan cứu hộ khi người sử dụng thiết bị di động bị nạn Nhiều trạm thu tín hiệu tính toán thông tin AoA phát ra từ tín hiệu của điện thoại di động, và sử dụng thông tin này để thực hiện tính toán Thông tin đó được chuyển tiếp đến bộ xử lý tính toán để xác định vị trí người sử dụng và chuyển đổi thông tin AoA thành vĩ độ và kinh độ để cung cấp cho hệ thống cứu hộ khẩn cấp

Một nhược điểm phổ biến của phương pháp AoA so với một số kỹ thuật khác là phương pháp AoA hoạt động kém hiệu quả và không chính xác ở môi trường trong các tòa nhà Như đã nói ở trên, AoA hoạt động tốt trong các điều kiện không có vật cản, nhưng sẽ bị giảm độ chính xác khi gặp phải vấn đề phản xạ tín hiệu từ các đối tượng xung quanh Thật không may, trong khu vực đô thị đông đúc, AoA trở nên hầu như không sử dụng được vì có nhiều vật cản chắn tầm nhìn đến từ thiết bị di động đến hai hoặc nhiều hơn các trạm thu sóng

2.4.3 Giải pháp định vị dựa trên Fingerprinting

Một phương pháp đánh dấu vị trí Fingerprinting thường được sử dụng thay cho mô hình truyền sóng vô tuyến Path Loss, vì nó có thể cung cấp cho các ước tính tốt hơn về địa điểm của người sử dụng cho môi trường trong nhà Bởi vì hướng của anten trang bị trên các thiết bị thu phát sóng ảnh hưởng đến giá trị RSS, nên phải xây dựng cơ sở dữ liệu Fingerprinting bằng cách thu thập RSS theo nhiều hướng khác nhau cùng mỗi vị trí tham chiếu (vị trí đo đạc RSS)

Phương pháp này đề cập đến một kỹ thuật dựa trên việc lấy mẫu và ghi lại mô hình trạng thái của tín hiệu vô tuyến trong môi trường cụ thể Về mặt kỹ thuật, phương pháp này không yêu cầu phần cứng chuyên dụng gắn trong các thiết bị di động hoặc các thiết bị phát sóng Phương pháp này có thể được thực hiện hoàn toàn dựa vào các thuật toán định vị trong phần mềm, có thể giảm độ phức tạp và chi phí đáng kể so với hệ thống xác định vị trí dựa trên góc đến AoA hoặc theo thời gian đến ToA

Phương pháp này giả định như sau:

 Tại mỗi vị trí khác nhau có một “chữ ký” RSS riêng

 Mỗi tầng nhà hay mỗi khu vực có những đặc điểm khác nhau trong quá trình lan truyền sóng tín hiệu

Mặc dù giải pháp này cơ bản dựa trên chỉ số cường độ tín hiệu RSS, nhưng nó cũng có thể mở rộng để sử dụng trong ToA, AoA, hoặc TDoA Triển khai hệ thống định vị dựa trên Fingerprinting được chia làm 2 giai đoạn:

Giai đoạn huấn luyện (thu thập dữ liệu RSS):

Trong giai đoạn này dữ liệu được thu thập bằng cách sử dụng một thiết bị

di động để lấy mẫu cường độ tín hiệu RSS phát ra từ các thiết bị phát sóng Wifi như các Access Point Để thực hiện quá trình thu thập RSS, chúng ta áp một hệ trục tọa độ Oxy vào khu vực cần thiết lập hệ thống định vị, chia khu vực này thành các “ô lưới” trong hệ trục Oxy, mỗi điểm cách nhau 1 mét Tại mỗi vị trí trên lưới tọa độ xy, ta sử dụng thiết bị di động để dò tìm các AP và ghi lại các giá trị RSS phát ra từ các AP này để xây dựng tập dữ liệu huấn luyện hay gọi là bản đồ sóng vô tuyến

Giai đoạn tính toán định vị:

Máy chủ cài đặt dịch vụ xác định vị trí sử dụng một thuật toán định vị phức tạp và cơ sở dữ liệu bản đồ sóng vô tuyến để ước tính vị trí của thiết bị di động Sau đó máy chủ trả về vị trí cho các ứng dụng định vị cài đặt trên các thiết bị di động

Các thuật toán xác định cố gắng để tìm thấy khoảng cách tối thiểu giữa vector tín hiệu RSS hiện tại và các vector vị trí của những điểm lấy mẫu chuẩn trong giai đoạn thu thập dữ liệu Những vị trí tham chiếu có khoảng cách vector RSS ngắn nhất so với các vector RSS đo đạc trong giai đoạn thu thập dữ liệu là

vị trí ước đoán của thiết bị Ví dụ về các thuật toán xác định là dựa trên những tính toán của Euclide, Manhattan, hoặc khoảng cách Mahalanobis

Nhận xét về các phương pháp trên:

Phương pháp phép đo khoảng cách và góc tới chỉ làm việc với các tín hiệu trực tiếp thẳng hàng, không có vật cản từ thiết bị phát sóng đến thiết bị thu sóng,

những phương pháp này chỉ sử dụng được cho môi trường ngoài trời Trong môi trường trong nhà, thiết bị di động được bao quanh bởi các đối tượng vật cản Đối với những kỹ thuật này, một thiết bị di động phải nhìn thấy ít nhất ba điểm Access Point để thực hiện phép đo tri-lateration Thông thường ở môi trường trong nhà, hiếm khi có kết nối thẳng tầm nhìn nên làm cho những kỹ thuật này không đáng tin cậy

Gần đây, kỹ thuật Fingerprinting đã được chú ý nhiều hơn, vì sự đơn giản của nóvà chịu được độ nhiễu của cường độ tín hiệu sóng vô tuyến Kỹ thuật này đòi hỏi một giai đoạn huấn luyện, Fingerprinting được lấy mẫu bằng cách đo các giá trị RSS tại các địa điểm cụ thể và lưu trữ chúng vào cơ sở dữ liệu huấn luyện

Hệ thống sẽ đo lường giá trị RSS và so sánh sao cho phù hợp với giá trị RSS đã lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Hạn chế ở đây là khó mở rộng các giá trị huấn luyện mà đã được đo trước đây và phương pháp đo RSS này phụ thuộc nhiều vào địa hình, địa vật của môi trường trong các tòa nhà

Tuy nhiên phương pháp Fingerprinting cũng có nhược điểm là tính chính xác của việc dự báo vị trí người dùng phụ thuộc nhiều vào số lượng vị trí tham chiếu sử dụng để thu thập RSS và xây dựng cơ sở dữ liệu Fingerprinting Càng sử dụng nhiều vị trí tham chiếu, thì cơ sở dữ liệu Fingerprinting càng hoàn thiện,

do đó sẽ dự báo vị trí người dùng chính xác hơn Ngoài ra, bởi vì RSS thay đổi theo thời gian, nên quá trình thu thập RSS cũng phải được thực hiện trong các thời điểm khác nhau để xây dựng cơ sở dữ liệu Fingerprinting tốt hơn

2.5 Các loại thuật toán định vị áp dụng cho giải pháp Fingerprinting

2.5.1 Phương pháp K-Nearest Neighbor

Thuật toán láng giềng gần nhất (K - Nearest Neighbor) là một phương pháp xác định sử dụng vector trung bình của các mẫu RSS từ các cơ sở dữ liệu Fingerprinting để ước tính vị trí của người sử dụng Đầu tiên xem xét các khoảng cách Euclide giữa vector RSS thu thập tại thời điểm hiện tại và vector RSS trung bình tại các vị trí tham chiếu đã lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Fingerprinting để chọn ra K láng giềng gần nhất

Vector RSS trung bình là vector trung tâm đại diện cho tập các vector Fingerprinting tại mỗi vị trí tham chiếu Thuật toán phân hoạch Nearest Neighbor sẽ chọn những vị trí tham chiếu có mẫu vector RSS trung bình gần nhất so với vector RSS được thu thập ở hiện tại để đưa ra ước lượng về vị trí của người sử dụng

Giả sử rằng tập Fingerprinting của vị trí được ký hiệu tương ứng với tập vị trí tham chiếu Một mẫu RSS Fingerprinting được đo ở hiện tại được ký hiệu là

Giả định rằng hệ thống định vị trong nhà xem RSS trung bình của n số lượng AP như là một dấu hiệu Fingerprinting của vị trí tham chiếu, mẫu vector RSS là và mỗi vị trí tham chiếu trong cơ sở dữ liệu được ký hiệu như sau

Để xác định vị trí hiện tại của người dùng, chúng ta đo khoảng cách từ vector RSS Fingerprinting tại thời điểm hiện tại tới các RSS trung bình của các

vị trí tham chiếu đã lưu trong cơ sở dữ liệu huấn luyện Để đo khoảng cách giữa

2 vector, chúng ta sử dụng kiến thức về khoảng cách Euclide

Việc xác định khoảng cách Euclide là một sự lựa chọn đơn giản cho RSS Fingerprinting để đo khoảng cách giữa một giá trị vector RSS hiện tại và vector