AG Kao Betriebssysteme und Verteilte Systeme Institut für Informatik Universität Paderborn

Positionierung im WLAN

Projektgruppe Location-based Services for Wireless DevicesWS 2004/05Stephan Müller ([email protected])

AG Kao

Betriebssysteme und Verteilte SystemeInstitut für InformatikUniversität Paderborn

PG LBS: Positionierung im WLAN 228.10.2003

Motivation

<Bild / Animation>

Positionierung im WLAN


Problemstellung

• Welche Eigenschaften hat WLAN?

• Wie ermittelt man die Position eines drahtlosen Clients?

• Welche Verfahren kann man im WLAN einsetzen?

• Wie funktionieren diese Verfahren?

• Wie und wo erhalte ich die nötigen Daten?


Inhaltsübersicht

Positionierung

im WLAN

WLAN Location Tracking

Data Collection

Lösungskonzepte

Fazit


WLAN- Überblick -

• zellulare Netzstruktur• hohe Bandbreiten ( bis zu 54 MBit/s )• Operiert im 2,4GHz Frequenzraum

• Zwei Modi (ad-hoc,infrastructur) Ad-hoc – Clients kommunizieren untereinander Infrastructur – Clients kommunizieren über Access Point

Access Point teilt Existenz mittels Broadcast mit Client ist an einem Access Point angemeldet Cell ID = ESSID (Extended Service Set Identifier)


WLAN- Überblick -

• Zellatmung Access Point reguliert Sendeleistung situationsabhängig

Zelle wächst bei sinkender Teilnehmeranzahl Zelle schrumpft bei wachsender Teilnehmerzahl

• Roaming Wechsel zwischen Access Points im gleichen Netz

• Handover Wechsel des Access Points

während einer Datenübertragung Einbruch der Bandbreite nicht im WLAN Standard MC MC

APold APnew


Location Tracking

COO im Detail

RSS im Detail

Location Tracking

Lokationsverfahren


Location Tracking- Verfahren -

• Cell of Origin (COO) Positionierung über aktuelle Zelle aktueller AP entspricht aktuelle Zelle ungenau

• Angel of Arrival (AOA) Positionsberechnung über Goniometry Berechnung der Winkel

zwischen AP und Client Benötigt mehrere Antennen

& zwei Access Points sehr ungenau durch Störfaktoren im WLAN nicht möglich



• Received Signal Strength (RSS) Positionierung über Signalstärke sehr störanfällig – Fehlerkorrektur nötig im WLAN einsetzbar hohe Zelldichte verbessert Ergebnis

• Signal Noise Ratio (SNR) Positionierung über Signalrauschen Rauschen entsteht durch Störquellen ermöglicht keine Positionierung



• Time of Arrival (TOA) / Round Trip Time of Flight (RTOF) TOA - „one way propagation time“

erfordert absolute Zeitsynchronisation zwischen AP & Client

RTOF - „round trip time“ exakte Verzögerung des Clients muss bekannt sein

mit WLAN nicht realisierbar

• Time Differential of Arrival (TDOA) Signalankunftszeiten von drei APs

Erfordert Zeitsynchronisation aller APs populäres Verfahren zur Positionierung mit WLAN nicht realisierbar

Δ

Δ



• mögliche Lokationsverfahren Cell of Origin (COO) Received Signal Strength (RSS)

COO AOA RSS SNR TOARTO

FTDO

A

im WLAN verfügbar Ø Ø Ø

ermöglichtLocation Tracking

Ø Ø Ø Ø


Location Tracking- COO im Detail -

• aktueller AP ist aktuelle Zelle

• nur ungenaue Positionierung möglich abhängig von max. Zellausbreitung Verbesserung durch höhere Zelldichte nicht möglich häufige Handover bei hoher Zelldichte

benötigte APs

1

Zelldichte APs

Abstand 10-15m

Genauigkeit ~25m


Location Tracking- RSS im Detail -

• mathematischer Lösungansatz 3 Kreisgleichungen (2D) / 4 Kugelgleichungen (3D)

Schnittpunkte sind mögliche Positionen Heuristik zur Eliminierung falscher Positionen

ungenau aufgrund unterschiedlicher Dämpfungseigenschaften

Verfahren Triangulierung

benötigte APs

1-3

Zelldichte APs

Abstand 10m

Genauigkeit ~15m



• Tupel (ni,pi,(ap0,s0)i,(ap1,s1)i,(ap2,s2)i) offline Trainingsphase notwendig

Probemessung & Medianberechnung Speicherung in Tabelle

• Positionsberechnung über Tabelleneinträge Tupel über Ausschlussverfahren identifizieren Euklidisches Distanzmaß ermittelt richtige(n) Tupel

Verfahren Tabellenbasiert

benötigte APs

1-3

Zelldichte APs

Abstand 10m

Genauigkeit ~10m



• Triangulation Mapping Interpolation (TMI) Entwickelt an der Carnegie Mellon University offline Trainingsphase notwendig

mögliche Positionen müssen bekannt sein Triangulation zur Positionsberechnung Mapping von Signal auf physikalische Position

Verfahren CMU-TMI

benötigte APs

1-3

Zelldichte APs

Abstand 10m

Genauigkeit ~10m



• Location Clustering Messung der Signalstärke je Position Gruppierung der Positionen in Clustern

reduziert nötige Berechnungen für Lokalisierung erhöht Genauigkeit & Skalierbarkeit

Offline Trainingsphase notwendig

Name Joint Clustering

Kennzeichen

• probability distribution• clustering of map locations

Genauigkeit ~3m


Location Tracking- RSS Vergleich -

• Joint Clustering liefert die höchste Genauigkeit

Genauigkeit Offline Training

Triangulation ~15m neinTabellenbasiert ~10m ja

CMU - TMI ~10m jaJoint Clustering ~3m ja


Data Collection

• Welche Daten kann man ermitteln? ESSID (Extended Server Set Identifier) IP (IP Adresse des Access Points) RSS (Received Signal Strength)

• Wo kann man die Daten auslesen? Client

self-positioning indirect remote-positioning

Access Point remote positioning indirect self-positioning


Data Collection- Client -

• Lösungen Ekahau Client (u.U. modifizierter WLAN Treiber

benötigt) Horus (MAPI API)

Topologie

indirect remote positioning

Daten RSS (ESSID, IP)

Quelle Treiber

Sonstiges

nicht mit allen Treibernmöglich


Data Collection- Access Point -

• Lösungen RADAR (HostAP) Airespace Control System (modifizierte Access Points) Newbury Wireless Watchdog (WLAN Sensoren)

Topologie

remote positioning

Daten ESSID, IP (RSS)

Quelle Access Point

Sonstiges

nur angemeldete Clients sichtbar


Data Collection- Vergleich -

• mögliche Verfahren Cell of Origin -> Access Point RSS -> Client

Vorteile Nachteile

Client

•Client-Anwendung mit LBS-Anwendung kombinierbar

•nicht jeder Treiber stellt Daten bereit

•Client-Anwendung benötigt

AP •Daten direkt am AP auslesbar

•keine Client-Anwendung benötigt

•nur angemeldete Clients sichtbar

•RSS aller Clients nur durch Software-/Hardware-modifikation ermittelbar


Lösungskonzept- (1) COO & ESSID -

• Ziel Implementierung und Test von

Location Based Services ermöglichen

Location

BasedService

Auswertung

Verwaltung

ESSID

Verfahren Cell of Origin

Topologie remote positioning

Daten ESSID

Genauigkeit

~25m


Lösungskonzept- (2) RSS & Clientanwendung -

• Ziel Einsatzfähige Lösung für Location Based Services

Verfahren Received Signal Strength

Topologie indirect remote positioning

Daten RSS

Verfahren Joint Clustering

Genauigkeit

~3m


Fazit

Zusammenfassung

EmpfehlungAusblick

Fazit

DECT vs. WLAN


Fazit- DECT vs. WLAN -

DECT WLAN•mittlere Bandbreite (bis

1,2MBit/s)•Optimierung für Telefonie

(Sprache 32KBit/s)•Handover zwischen

Basisstationen ohne Verbindungseinbruch

•Automatische Verbindungswechsel zur BS mit größter Signalstärke

•Positionierung über Signalstärke (Messung am Endgerät) – Software/Hardwaremodifikation

•hohe Bandbreite (bis zu 54MBit/s)

•Optimiert für Datenübertragung (Verbesserung für VoIP - 802.11e)

•Handover verursacht Verbindungseinbruch

•Kein automatischer Wechsel zum AP mit größter Signalstärke

•Positionierung über Signalstärke (Messung am Client) mit Standardhardware


Fazit- Zusammenfassung -

• Positionsbestimmung Cell of Origin & Received Signal Strength

• Optimierung der Positionsbestimmung Tabellenbasiertes Verfahren Joint Clusterting / Incremental Triangulation

• Data Collection Client (indirect remote positioning) Access Point (remote positioning)


Fazit- Empfehlung & Ausblick -

• ZIEL genaue Position eines Clients ermitteln

• to do … Testen der WLAN Positionierung Konzeptionierung der LBS Architektur stufenweise Entwicklung des Positionierungsverfahren

• Verbesserung der Positionierung durch Hardwaremodifikation Verbesserte Messung der RSS direkt am AP Ermöglichung von TDOA (Time Difference of Arrival)


Vielen Dank!

Noch Fragen ?

Nächster Vortrag:

Kartendienste für LBS(Christian Schröder)

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