Phƣơng pháp giao hyperbol là phƣơng pháp định vị bằng cách tính toán chênh lệch thời gian đến TDOA (Time Difference Of Arrival) của một tín hiệu đƣợc truyền từ đối tƣợng cần định vị tới ba hay nhiều bộ thu. Ở đây chúng ta cần phân biệt phƣơng pháp giao hyperbol với phƣơng pháp giao đƣờng tròn khoảng cách đó là phƣơng pháp giao hyperbol sử dụng các kết quả đo tuyệt đối của thời gian đến từ các vị trí khác nhau. Phƣơng pháp giao hyperbol đƣợc sử dụng phổ biến trong các ứng dụng cho dân dụng và quân sự để định vị máy bay, xe cơ giới hoặc các trạm phát.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Nếu một xung đƣợc phát từ một điểm, nó sẽ có thời gian truyền khác nhau đến hai điểm khác nhau trong không gian, thời gian khác nhau này xuất phát từ nguyên nhân do khoảng cách từ các điểm thu đến điểm phát khác nhau. Trên thực tế, nếu biết trƣớc vị trí của hai điểm thu ta có thể xác định đƣợc vô số các điểm phát sao cho kết quả đo thời gian đến TDOA giống nhau. Nếu biết trƣớc vị trí hai bộ thu và TDOA, tập hợp các vị trí phát thoả mãn điều kiện trên sẽ nằm trên một trong hai nửa của hình hyperboloid. (xem hình C2.19)
Hình C2. 19: Tập hợp các điểm có cùng TDoA tới hai trạm thu sẽ nằm trên hai nửa của hình hyperboloid
2.6.2.6. Phương pháp giao góc (angulation)
Phƣơng pháp giao góc là phƣơng pháp định vị đối tƣợng từ các toạ độ đã biết của một số trạm thu phát cơ sở tuy nhiên đối ngƣợc với phƣơng pháp giao khoảng cách trong đó là sử dụng các khoảng cách đo đƣợc để xác định toạ độ, phƣơng pháp giao góc sử dụng các góc giữa đối tƣợng và các trạm BTS làm cơ sở để xác định vị trí.
Để xác định đƣợc các góc này các trạm thu phát cơ sở hoặc các thiết bị đầu cuối cần phải đƣợc trang bị các loại ăng ten mảng (array antena) và tuỳ thuộc vào cấu trúc định vị dựa trên cơ sở mạng hay cấu trúc dựa trên thiết bị. Do vấn đề phức tạp trong thiết kế và để giảm giá thành, trong hầu hết các hệ thống sử
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
dụng phƣơng pháp giao góc hiện nay các ăng ten mảng đƣợc sử dụng chủ yếu phía trạm thu phát cơ sở.
Nguyên tắc cơ bản của phƣơng pháp giao góc đƣợc mô tả trong hình C2.18. Góc tới của tín hiệu điều khiển đƣợc đo tại trạm BTS do đó chúng hạn chế vị trí của đối tƣợng dọc theo một đƣờng thẳng giao nhau giữa đối tƣợng và vị trí BTS. Nếu một góc tới trạm BTS thứ hai đƣợc xác định, đƣờng thẳng khác sẽ đƣợc xác định và giao nhau giữa hai đƣờng thẳng trên chính là vị trí của đối tƣợng. Nhƣ vậy theo lý thuyết để có thể xác định đƣợc vị trí của đối tƣợng ta chỉ cần xác định đƣợc góc tƣơng ứng giữa đối tƣợng đó và hai trạm BTS là đủ.
2.6.2.7. Phương pháp dấu vân tay trong mạng nội bộ không dây (WLAN Fingerprint)
Về bản chất phƣơng pháp Fingerprint đƣợc chia thành hai giai đoạn: giai đoạn off-line là giai đoạn trong đó hệ thống sẽ ghi lại các mẫu thông số thu đƣợc của cƣờng độ tín hiệu từ tập hợp các điểm tham chiếu hữu hạn đã xác định trƣớc sau đó lƣu trữ chúng trong một cơ sở dữ liệu để tiện cho việc ánh xạ và đánh giá sau này. Ví dụ trong một phƣơng pháp đơn giản cơ sở dữ liệu này có thể chứa các bản ghi có dạng (p, RSS1, . . . , RSSn), trong đó p biểu thị điểm tham chiếu và RSSi với i = 1, . . . , n biểu thị giá trị RSS của AP thứ i. Tuy nhiên RSS phụ thuộc rất nhiều vào việc giữa bộ thu và phát có thể nhìn thấy nhau hay không (line-of-sight) và hƣớng của đối tƣợng tại một vị trí, do đó hầu hết các bản ghi RSS trong cơ sở dữ liệu có chứa thêm thông tin về một số hƣớng của đối tƣợng (chẳng hạn như hướng Đông, Tây, Nam, Bắc hoặc biểu thị qua các độ đo 00,900,1800,2700 …) tại mỗi điểm tham chiếu, kết quả là thông tin trong bản
(X1,Y1)
(X2,Y2) α1
α2
Trạm thu phát cơ sở Thiết bị đầu cuối
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
ghi cơ sở dữ liệu sẽ có dạng (p, d, RSS1, . . . , RSSn). Bảng 2.1 cho ta một ví dụ về một cơ sở dữ liệu đƣợc tạo ra theo cách này.
Bảng 2.1: Ví dụ về một cơ sở dữ liệu chứa các thông tin đƣợc xác định trƣớc trong phƣơng pháp fingerprint.
Vị trí Hƣớng RSS[dbm] 00-15-F2-52-42-1D RSS[dbm] 01-36-E4-89-45-1A RSS[dbm] 0A-CA-56-21-40-7C P1 0O -21 -75 -81 90O -23 -76 -83 180O -25 -71 -85 270O -19 -79 -80 P2 0O -33 -66 -78 90O -30 -69 -72 180O -29 -65 -76 270O -35 -64 -79 P3 0O -51 -41 -16 90O -53 -43 -14 180O -56 -46 -18 270O -50 -40 -17
Bảng 1: Dữ liệu thông tin trong phƣơng pháp fingerprint
Các điểm tham chiếu có thể đƣợc xác định theo một nguyên tắc nhất định chẳng hạn nhƣ cách đều nhau trong trong không gian tuỳ theo độ chính xác yêu cầu hoặc cấu trúc của toà nhà. Ví dụ nhƣ trong hình C2.21 các điểm tham chiếu có thể đƣợc xác định theo giá trị trung bình dựa theo toạ độ Đề Các, dựa theo số phòng hoặc một hệ thống tham chiếu nào đó. Giai đoạn off-line còn đƣợc gọi là giai đoạn giai đoạn học (training) hoặc giai đoạn giai đoạn xác định (calibration).
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Trong giai đoạn trực tuyến (on-line) hay còn gọi là giai đoạn thời gian thực, các mẫu RSS tƣơng ứng với vị trí thực thể đƣợc lƣu lại sau đó đƣợc so sánh với các trƣờng RSS của các bản ghi đã đƣợc lƣu trữ trong cơ sở dữ liệu. Vị trí của đối tƣợng sau đó đƣợc xác định bằng cách so sánh giá trị đo đƣợc với giá trị gần nhất trong cơ sở dữ liệu theo các phƣơng pháp và thuật toán khác nhau.
Hình C2. 21: Ví dụ về một môi trƣờng áp dụng phƣơng pháp fingerprint
Phƣơng pháp Fingerprint có thể đƣợc triển khai thông qua ba mô hình: mô hình có sự trợ giúp của thiết bị đầu cuối (terminal assisted), mô hình dựa trên thiết bị đầu cuối (terminal based) và mô hình dựa trên kết nối mạng (network based) (xem hình C2.22). Với mô hình có sự trợ giúp của thiết bị đầu cuối và mô hình dựa trên thiết bị đầu cuối, cơ sở dữ liệu đƣợc xác định từ các phép đo hƣớng về tại các điểm tham chiếu khác nhau trong giai đoạn off-line. Với mục tiêu đó một thiết bị đầu cuối sẽ thu các tín hiệu điều khiển đƣợc phát bởi các điểm truy nhập trong khu vực cần định vị theo các hƣớng khác nhau và lƣu lại các giá trị RSS tƣơng ứng. Thủ tục trong giai đoạn thời gian thực sau đó sẽ đƣợc triển khai theo trình tự: Thiết bị đầu cuối ghi lại các mẫu RSS giống nhƣ trong quá trình off-line tuy nhiên chỉ theo hƣớng của ngƣời sử dụng. Trong mô hình có sự trợ giúp của thiết bị đầu cuối, định kỳ thiết bị đầu cuối sẽ gửi các kết quả đo tới máy chủ trong hệ thống (xem hình C2.22 (a)). Máy chủ này duy trì cơ sở dữ liệu và sau đó thực hiện đối sánh các mẫu RSS để xác định vị trí đối tƣợng. Trong mô hình dựa trên thiết bị đầu cuối, cơ sở dữ liệu đƣợc duy trì trong các
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
thiết bị đầu cuối và việc đối sánh đƣợc so sánh diễn ra cục bộ trong thiết bị đầu cuối (Hình C2.22 (b)).
Hình C2. 22: Các mô hình hoạt động của fingerprint
Với mô hình dựa trên kết nối mạng, cơ sở dữ liệu đƣợc tạo ra từ các phép đo xác định RSS theo hƣớng truyền lên. Trong giai đoạn off-line, các thiết bị đầu cuối định kỳ phát các tín hiệu điều khiển từ một vài hƣớng khác nhau tại mỗi điểm tham chiếu. Các điểm truy cập AP trong khu vực định vị thu nhận các tín hiệu điều khiển này và lƣu trữ lại các thông tin RSS tƣơng ứng. Những kết quả đo đƣợc sau đó đƣợc tập trung lại trong cơ sở dữ liệu. Trong giai đoạn thời gian thực, các thiết bị đầu cuối định kỳ phải phát các tín hiệu điều khiển tới các AP xung quanh, sau đó các AP sẽ chuyển tiếp các kết quả đó đƣợc tới máy chủ để phục vụ mục đích đối sánh (hình C2.22 (c)).
Một trong những vấn đề phức tạp nhất của fingerprinting đó là vấn đề tập hợp số liệu trong giai đoạn off-line. Việc xác định các tọa độ tại những điểm đã xác định trƣớc trong toàn bộ khu vực cần triển khai hệ thống định vị là một quá trình tốn nhiều thời gian và công sức. Thậm chí quá trình này phải triển khai lại khi có sự thay đổi liên quan đến AP, ví dụ nhƣ khi cài đặt thêm một AP mới hoặc khi một AP cũ đƣợc thay thế hoặc di chuyển. Một cách khác để xác định cơ sở dữ liệu đó là xây dựng từ các mô hình toán học để tính toán thông qua việc xem xét vị trí của các AP, cƣờng độ tín hiệu truyền của chúng, suy hao trong không gian tự do và phản xạ hoặc hấp thụ do các vật chắn nhƣ các bức tƣờng hoặc đồ vật trong khu vực định vị. Theo cách này có thể dẫn đến phƣơng thức (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
thuận lợi và nhanh chóng để có thể tạo ra một cơ sở dữ liệu nhằm cập nhật cho một mạng lƣới các điểm tham chiếu bất cứ khi nào cấu hình của các AP thay đổi mà không cần phải tiến hành đo để xác định lại số liệu. Trong tiến trình thời gian thực, quá trình đối sánh giữa giá trị thu thập đƣợc và các mẫu RSS trong cơ sở dữ liệu diễn ra theo từng giai đoạn, một trong những phƣơng pháp phổ biến thƣờng đƣợc áp dụng đó là tính toán khoảng cách Euclid , trong đó (RSSo,1, . . . , RSS o, n) là các mẫu RSS thu đƣợc và (RSSr, 1 , . . . , RSSr, n) là các mẫu đã lƣu trữ trong cơ sở dữ liệu tại các điểm tham chiếu. Từ tất cả các điểm tham chiếu đã lƣu trữ trong cơ sở dữ liệu, những vị trí nào có khoảng cách Ơ clit nhỏ nhất sẽ đƣợc xem nhƣ vị trí của đối tƣợng. Phƣơng pháp này còn đƣợc gọi là láng giềng gần nhất trong không gian tín hiệu (Nearest Neighbor in Signal Space NNSS) do Bahl và Padmanabhan đƣa ra năm 2000.
Mặt hạn chế của phƣơng pháp trên đó là với mỗi vị trí cố định ta phải xác định lại toàn bộ cơ sở dữ liệu và việc đối sánh chỉ dựa trên các mẫu RSS trung bình. Phƣơng pháp sau có thể ảnh hƣởng nghiêm trọng đến độ chính xác của hệ thống nếu cƣờng độ tín hiệu thu RSS có sự biến động lớn xảy ra do một số lý do nhất định, một số phƣơng pháp phức tạp hơn chẳng hạn nhƣ thay vì việc lƣu lại các giá trị trung bình chúng lại lƣu giữ các mô tả các biến đổi của cƣờng độ tín hiệu đƣợc tạo ra trong tiến trình off-line thông qua các phân bố xác suất sau này chỉ cần căn cứ vào phân bố xác suất đó để xây dựng lại cơ sở dữ liệu.
2.7. Xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu cho hệ thống Media LBS
Dữ liệu của Media LBS đƣợc đặt trên đám mây, với kiến trúc của hệ thống đƣợc nêu trên. Cơ sở dữ liệu đƣợc chia ra làm các lớp thông tin nhƣ sau:
1 – Lớp PositionPlace chứa vị trí tƣơng ứng với vị trí của ngƣời sử dụng hệ thống, các thông tin này có thể do ngƣời quản trị hệ thống đƣa lên hoặc do chính ngƣời dùng đƣa lên thông qua thiết bị thông minh mà mình sử dụng.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
2 – Lớp MediaLink chứa các thông tin đa phƣơng tiện theo vị trí. Các thông tin này đã đƣợc phân lớp dữ liệu từ đầu. Các thông tin này có thể đƣợc chia sẻ hay không chia sẻ phụ thuộc vào ngƣời sở hữu thông tin.
3 – Lớp sUser chứa các thông tin về ngƣời dùng trong hệ thống. 4 – Lớp FriendShip chứa thông tin về quan hệ bạn bè trong hệ thống. 5 – Lớp sPer chứa thông tin về tập quyền trong hệ thống.
6 – Lớp sGroup chứa thông tin về nhóm ngƣời dùng trong hệ thống. 7 – Lớp sGroupUserPer chứa thông tin phân quyền sử dụng tài nguyên trong hệ thống, lớp này cho phép quy định việc ngƣời dùng đƣợc làm gì trong phạm vi mà học đƣợc phân. Điều này giúp việc quản lý hệ thống đƣợc tốt hơn đặc biệt với những ngƣời dùng làm việc trực tiếp với cơ sở dữ liệu thông qua ứng dụng để đƣa thông tin đa phƣơng tiện tƣơng ứng với vị trí.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Lớp PositionPlace
STT THUỘC TÍNH KIỂU DỮ LIỆU GHI CHÚ
1 Id Do datastore tự sinh
2 KinhDo Float
3 ViDo Float
4 NguoiDung db.Key Tham chiếu tới lớp UserPlace
5 MediaLinkRef db.Key Bảng 2: Lớp PositionPlace +id +NguoiDung1 +NguoiDung2 +ThoiGianKetBan FriendShip +id +NguoiDung +Ten +Ho +Dem sUser +id +KinhDo +ViDo +NguoiDung +MediaLinkRef PositionPlace +id +ThongTinViTri +MediaLink +KieuLienKet MediaLink +id +sQuyen sPer +id +sNhom sGroup +id +sNhom +NguoiDung +sQuyen sGroupUserPer
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Lớp MediaLink
STT THUỘC TÍNH KIỂU DỮ LIỆU GHI CHÚ
1 Id Do datastore tự sinh
2 ThongTinViTri unicode
3 MediaLink db.Link
4 KieuLienKet unicode Quy định các kiểu liên kết dùng
để phân lớp: Kiểu link tới ảnh, kiểu link tới audio, kiểu link tới video,…
5 ThoiGian datetime.datetime Lƣu thời gian đƣa thông tin đa
phƣơng tiện vào trong hệ thống
6 ChiaSe Bool Thông tin có đƣợc chia sẻ hay
không đƣợc chia sẻ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 3: Lớp MediaLink
Lớp sUser
STT THUỘC TÍNH KIỂU DỮ LIỆU GHI CHÚ
1 Id Do datastore tự sinh 2 NguoiDung unicode 3 Ten unicode 4 Ho unicode 5 Dem unicode 6 Email db.Email 7 NgaySinh datetime.date 8 DiaChi unicode 9 NguyenQuan unicode 10 AnhDaiDien db.Link 11 ThongTinKhac unicode
12 LaQuanTriVien bool Ngƣời này sẽ có đầy đủ mọi
quyền hạn sử dụng hệ thống
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
Lớp FriendShip
STT THUỘC TÍNH KIỂU DỮ LIỆU GHI CHÚ
1 Id Do datastore tự sinh 2 NguoiDung1 Unicode 3 NguoiDung2 Unicode 4 ThoiGianKetBan datetime.datetime 5 TrangThai Unicode Bảng 5: Lớp FriendShip Lớp sPer
STT THUỘC TÍNH KIỂU DỮ LIỆU GHI CHÚ
1 Id Do datastore tự sinh
2 sQuyen Unicode
3 GhiChu Unicode
Bảng 6: Lớp sPer
Lớp sGroup
STT THUỘC TÍNH KIỂU DỮ LIỆU GHI CHÚ
1 Id Do datastore tự sinh
2 sNhom Unicode
3 GhiChu Unicode
Bảng 7: Lớp sGroup
Lớp sGroupUserPer
STT THUỘC TÍNH KIỂU DỮ LIỆU GHI CHÚ
1 Id Do datastore tự sinh
2 sNhom Unicode
3 NguoiDung Unicode
4 sQuyen Unicode
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu http://www.lrc-tnu.edu.vn/
CHƢƠNG 3: CÀI ĐẶT CHƢƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1. Bài toán thử nghiệm
Để triển khai tổng thể hệ thống Media LBS cần rất nhiều thời gian, công sức, kỹ thuật và kinh tế. Do vậy, trong phạm vi luận văn tác giả sẽ thực hiện thử nghiệm triển khai một phần hệ thống Media LBS. Mục tiêu chính của việc thử nghiệm là mô tả đƣợc hoạt động, bảo đảm đúng ý tƣởng của hệ thống đã đề ra trong chƣơng 2. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Về thiết bị và nền tảng, tác giải lựa chọn Cloud Datastore của Google làm nới lƣu trữ dữ liệu. Ứng dụng chạy trên thiết bị di động đƣợc xây dựng chạy trên nền tảng hệ điều hành Android 4.0 trở lên.
Mục tiêu đạt đƣợc trong thử nghiệm hình dung nhƣ sau:
- Tạo lập 1 ứng dụng trên Google App Engine và đặt tên kmedialbs
- Xây dựng một website quản lý dữ liệu của hệ thống medialbs, website này có tên miền đƣợc Google App Engine cung cấp là http://1-dot-