MagicMap –Kooperative Positionsbestimmung
über WLAN
Peter Ibach
Humboldt-Universität
Institut für Informatik
Lehrstuhl für Rechnerorganisation und Kommunikation
Inhalt
• Location Based Services – Heute und Morgen• Voraussetzung: Positionsbestimmung
– Ortungsverfahren– Signalstärke-basierte Ortung über WLAN– MagicMap
InfrastructureProvider
Mobile NetworkOperator
LocationTechnologyProvider
Mobile DeviceProvider orVendor
ContentProvider
PortalOperator
Advertisement /Payment
Location Based Services – Heute
Siemens T-D1 Cell-ID: T-D1
Nokia, Siemens, Sony, etc.
Jamba AG Jamba AG
-
- - GPS: SnapTrack, Global Locate
Siemens VDO, Pioneer, Garmin, etc.
Tele Atlas, NavTeq, etc.
- -
Jam
ba!
Fin
der
Nav
igat
ion
S
yste
ms
keine Flexibilität
ConnectionPositionSensing
Semantic Location
Determination Content Accounting
UMTS
Bluetooth
WLAN
Cell-ID
RFID
GPS
Ontology 3
Ontology 2
Ontology 1
PPT
PPV
Flat
service instances at disposal (ports)
services providing the same interfaces (port types)
WLANcomposite
service
Location Based Services – Morgen
layers with specific objects and their locations
services with regional scope
services associated to specific objects/locations
physical space informational space
Vision: Konvergenz von Realität und Virtualität
Verfügbare WLAN-Netze:
Installierte RFID-Chips:
Informationsanbieter (Content):
GPS-Satelliten:
Services auf reale Objekte gemapped
WLAN: Local-IP: GPS-Pos: WLAN-Pos: RFID-Pos: Content:
Dynamic Runtime Composition
WLAN: Local-IP: GPS-Pos: WLAN-Pos: RFID-Pos: Content:
Benutzer mit mobilem Gerät.
Runtime Composition
- Local-IP- GPS-Pos.- (Local) Content
Dynamic Runtime Composition
WLAN: Local-IP: GPS-Pos: WLAN-Pos: RFID-Pos: Content:
Runtime Composition
Benutzer betritt Gebäude...
- WLAN- GPS-Pos.- Content (via WLAN)
WLAN: RFID: Content: GPS:
In einem Gebäude:
Services im Gebäude
WLAN: Local-IP: WLAN-Pos: RFID-Pos: Content:
WLAN: Local-IP: WLAN-Pos: RFID-Pos: Content:
Dynamic Runtime Composition
Runtime Composition
- WLAN- WLAN-Pos.- Content (via WLAN)
WLAN: Local-IP: WLAN-Pos: RFID-Pos: Content:
Dynamic Runtime Composition
Runtime Composition
- WLAN- RFID-Pos.- Content (via WLAN)
Ortungsverfahren
• Angle of arrival (AOA)• Time difference of arrival (TDOA)• Signal strength (RSS)
• Infrastructure based• Client based
• Triangulation• Profiling
– static
– dynamic
• Propagation
• Deterministic• Probabilistic
PlaceLab, Intel/UC Berkeley
HORUS, Uni Maryland
RADAR, Microsoft Research
IMSI Catcher
Siemens/WhereNet/Aeroscout
MagicMap, HU-Berlin
Ekahau
LEASE, Avaya Labs Research
Verfahren Beispiele
Ortungs-Server
Trigger (Durchfahrtssensor)
Call Button
Visualisierungs-Clients
Wireless AccessPoint
100-300m
Antennen
RFID-Tag
• RFID-Tag sendet periodisch eine ID aus (2,4 GHz, Air Interface Protocol, INCITS 371.1)
• Jede Antenne gibt empfangener ID Zeitstempel und sendet dies zum Server• Ortungs-Server berechnet den Ort durch Zeitdifferenzen-Triangulierung• Der Ortungs-Server aktualisiert Ort und den Status des Tags in der Datenbank
Beispiel: System Moby-R von Siemens/WhereNet
Anforderungen
• Outdoor- und Indoor-Ortung
• Geringe Kosten
• Hohe Genauigkeit
• Problemlose Interoperabilität
• Universelle Einsatzfähigkeit
• Keine Änderung vorhandener Hardware/Infrastruktur
• Hoheit über die eigenen Positionsdaten
Signalstärke-basierte Ortung über WLAN?
Hot Spots in der City Frankfurt
Quelle: Lindner, Fritsch, Plank, Rannenberg (2004)
WLAN Abdeckung – Uni Campus Adlershof
2 = #APsi
iAPRSS )(
Signalstärke-basierte Triangulierung
AP1
RSS1
RSS2
RSS3
AP2
AP3
Korrelation Signalstärke zu Entfernung
Entfernung in m
Signalstärke in dBm -30-100
0
100
Lineare Näherung
Probleme
Dämpfung
Streuung
Reflektion
Signal
Radio-Map
Radio-Map Beispiel
Access Pointrz19
Access Pointrz16
Access Pointrz18
Erdgeschoss Jura/Wirtschaft der Universität RegensburgZellgröße: 1,2 m², Anzahl Messpunkte: 1012
Quelle: Denise Reinert, Uni Regensburg
Radio Map Tool - Screenshot
RADAR (Microsoft Research)
Testumgebung RADAR
42,96m x 21,84m
49 Messpunkte
Signalstärke über der Zeit
Quelle: Tao et al. 2003
• Signal Emitter (SE)Tags an bekannten Positionen senden periodisch
• SnifferMessen Signalstärke an bekannten Positionen und schicken diese an einen Server (LEE)
• Location Estimation Engine (LEE)berechnet dynamisch die Radio-Map aus den Signalstärkemessungen
AP: SE: Sniffer: LEE:
LEASE (Avaya Labs Research)
100/133 MHz AMD ElanSC520 CompactFLASH card
1 Serial portOrinoco 802.11b PCMCIA card (in promiscuous mode)
Two 10/100 Mbps Ethernet ports (Power over Ethernet)
Sniffer Prototype
Institut für Informatik in Berlin-Adlershof
Positionierungs-Mehrdeutigkeiten
?
?
Access Point
Referenzpunkt
Tatsächliche Position
Schätzung nach k-Nearest-Neighbor
Mittelwert
Nearest- Neigbor
Genauigkeit
Verfahren Mittlerer Fehler
RADAR (Profiling) ~3m
RADAR (Propagation) ~4.3m
HORUS (Probabilistic) ~2m
LEASE (Dynamic Profiling) ~2m
PlaceLab (Triangulation) ~10m
Ekahau (Profiling) ~1m
WhereNet, Aeroscout (TDOA) ~1m
MagicMap (Hybrid)~10m (Triangulation)
~3m (Profiling)
Range of (dBm) 0.818-1.179
Mean value of (dBm) 0.993
Propagation constant 2.4
Probability, α 0.5
Number of APs, n 3
Distance between APs 50m
Rn for n=3 and α=0.5 1.549
Minimum uncertainty 1.5m
Theoretisches Optimum
Quelle: Krishnakumar et al. 2005
Uncertainty as a function
of location
Minimum Uncertainty
Vs.
Number of APs
Minimum Uncertainty
Vs.
Distance between APs
Ausblick
• Privacy Enhancing Technologies (PET)• 3D-Triangulation und -Visualisierung• Transparenter Übergang zwischen den Karten• Peer-to-Peer Signalstärke
Zusammenfassung
• Positionsbestimmung ist Voraussetzung für LBS• Indoor-Positionsbestimmung über WLAN ist in Grenzen
möglich• MagicMap: hybrides Verfahren mit Kooperation für
dynamisches Profiling • Open Source, Point-n-Click-Tool für Experimente• Ebenso für GSM/Bluetooth anwendbar• Download (Windows/Linux):
www.informatik.hu-berlin.de/rok/MagicMap/webstart
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