Ugotavljanje lokacije uporabnika v notranjih prostorih

Univerza v Ljubljani

Fakulteta za elektrotehniko

Matevž Šelj

Ugotavljanje lokacije uporabnika v notranjih prostorih

Diplomsko delo

Visokošolski strokovni študijski program prve stopnje Aplikativna elektrotehnika

Mentor: izr. prof. dr. Boštjan Batagelj, univ. dipl. inž. el.

Ljubljana, 2022

Univerza v Ljubljani _| Miko_p.p. ^sad

Fakulteta

za

e-mail: dekanatefe.uni-lj.si

Št. teme: 00782 / 2021 Datum prijave: 30. ^8. 2021

Univerza v Ljubljani, Fakulteta za elektrotehniko ^izdaja naslednjo nalogo:

Kandidat: ^MATEVŽ ŠELJ

Naslov: Ugotavljanje lokacije uporabnika ^v notranjih prostorih Indoor

user's

Vrsta naloge:

—

Visokošolski strokovni študijski program prve stopnje Aplikativna elektrotehnika Tematika naloge:

Predstavite raznolike elektronske metode merjenja brezžičnih signalov z namenom ugotavljanja položaja na prostem ^{in v} zaprtih prostorih. Primerjajte uporabo mobilnih omrežij pete generacije z ostalimi brezžičnimi metodami

za

Podajte pomanjkljivosti posamezne metode ugotavljanja položaja v zaprtih prostorih ⁱⁿ glavne ovire za njihovo praktično uveljavitev.

Ljubljana, 25. ^1. 2022

izr. prof. dr. ^{Boštjav Batagelj} prof. dr. Janez ^Bešter

Mentor > Predstojnik katedre

prof. dr. Gregor ^Dolinar

Univerza vLjubljani Tržaška cesta 25, p.p. 2999

Fakulteta za elektrotehniko ^{1000LJUBLJANA,}Slovenija

telefon:014768411

faks: 01 426 46 30 www.fe.uni-lj.si

e-mail: dekanatete.uni-lj.si

Spodaj podpisani študent, MATEVŽ ŠELJ,vpisna ^številka 64160151, avtor pisnega zaključnega dela študija z naslovom: Ugotavljanje lokacije uporabnikav notranjih prostorih,

IZJAVLJAM,

1. (8)daje pisno zaključno delo študija ^rezultat mojega samostojnega

dela;

b) da je pisno zaključno delo študija ^rezultat lastnega dela več kandidatovⁱⁿ izpolnjuje pogoje,

ki

jih Statut ^UL določa za skupna zaključna dela študija ter je vzahtevanem deležurezultat mojega samostojnega

dela;

2. daje ^{tiskana oblika pisnega} zaključnega

dela

3. dasem ^pridobil vsa potrebna dovoljenja za uporabo ^podatkov

in

zaključnem delu študija ⁱⁿjihvpisnem zaključnem ^delu

študija

4. dasem ^pripripravi pisnega zaključnega dela študija ravnal vskladu z ^{etičnimi načeli}in, ^kjer

je

potrebno,

za

5. da soglašam z uporabo elektronske ^oblike pisnega zaključnega dela študijazapreverjanje podobnosti vsebine z ^drugimideli s ^{programsko opremo}

za

ki

povezana

s

6. da na^ULneodplačno, neizključno, prostorsko ⁱⁿ časovno neomejeno prenašam pravico

shranitve avtorskega

dela

7. da dovoljujem objavo svojih osebnih podatkov, ^ki so navedeni v pisnem zaključnem delu študija

in tej ^izjavi, skupaj z objavopisnegazaključnega dela študija.

8. da dovoljujem uporabo mojega rojstnega datuma v zapisu COBISS.

V:Ljubljani Podpis študenta:

. 4 - ^T

Datum: 17. 2. 2022

Udar _k/7

1 Obkrožite varianto^a)ali ^b).

iii

Zahvala

Rad bi se zahvalil družini za podporo med šolanjem in zaključevanjem študija.

Hvala Anji Muhi za končno lektoriranje zaključnega dela.

Posebna zahvala gre tudi mojemu mentorju, dr. Boštjanu Batagelju, za pomoč in usmerjanje med pisanjem zaključnega dela ter za lektoriranje.

iv Zahvala

v

Povzetek

Ugotavljanje položaja naprav, ljudi ali virov je bilo dolgo mogoče le na prostem z zelo omejeno natančnostjo oziroma količino spremljanih virov. V tem diplomskem delu so najprej predstavljene različne metode ugotavljanja položaja v zunanjih in notranjih prostorih. Te metode so posledica vse hitrejšega razvijanja tehnologij in potreb v različnih industrijah.

V drugem delu so predstavljene pomanjkljivosti že uveljavljenih metod ugotavljanja položaja z uporabo satelitov.

V tretjem delu se primerja trenutne tehnologije z uporabo mobilnih omrežij pete generacije (5G). Predstavljene so razlike v natančnosti in učinkovitosti različnih tehnologij ter metod za ugotavljanje položaja. Prikazane so prednosti in pomanjkljivosti standardov na področju zaznavanja položaja v notranjih prostorih ter različni primeri uporabe novih tehnologij in metod v resničnem življenju na področju različnih industrij.

Izkaže se, da je visoka vstopna cena in pomanjkanje standardov še vedno velika ovira za množično uporabo potencialnih tehnologij in metod za določanje položaja v notranjih prostorih.

Ključne besede: lokalizacija, ugotavljanje položaja, GPS, GLONASS, Wi-Fi, BLE, 5G

vi Povzetek

vii

Abstract

For a long time, positioning of devices, people or resources has only been possible in outdoor spaces with very limited accuracy or quantity of monitored resources. This thesis first presents different methods of positioning in outdoor and indoor spaces. These methods are the result of the increasing pace of technology development and the needs of different industries.

In the second part, the shortcomings of the already established satellite-based positioning methods are presented.

The third part compares current technologies using fifth generation (5G) mobile networks. The differences in accuracy and performance of the different technologies and positioning methods are presented. The advantages and disadvantages of standards in the field of indoor positioning are illustrated, as well as different examples of real-life applications of new technologies and methods in different industries.

It turns out that the high entry cost and the lack of standards are still a major barrier to the mass deployment of potential indoor positioning technologies and methods.

Key words: localisation, positioning, GPS, GLONASS, Wi-Fi, BLE, 5G

viii Abstract

ix

Vsebina

1 UVOD 1

2 BREZŽIČNE TEHNOLOGIJE ZA LOKALIZACIJO 5

2.1 UPORABA RADIJSKIH FREKVENC ZA LOKALIZACIJO 6

2.2 PRINCIPI MERJENJA PREJETEGA SIGNALA 8

2.2.1 MOČ PREJETEGA RADIJSKEGA SIGNALA 8

2.2.2 ČAS PRIHODA RADIJSKEGA SIGNALA 10

2.2.3 ČASOVNA RAZLIKA PRIHODOV RADIJSKIH SIGNALOV 11

2.2.4 KOT PRIHODA RADIJSKEGA SIGNALA 12

2.2.5 INFORMACIJA O STANJU KANALA 12

2.2.5 Č^{AS OBHODA} 13

2.3 POMANJKLJIVOSTI PRI UPORABI GLOBALNIH NAVIGACIJSKIH SATELITSKIH SISTEMOV ZA

LOKALIZACIJO 14

2.4 UPORABA VIDNE SVETLOBE ZA UGOTAVLJANJE POLOŽAJA V NOTRANJIH PROSTORIH 15 3 UPORABA 5G V SISTEMIH ZA NOTRANJO LOKALIZACIJO 17 3.1 PRIMERJAVA OMREŽIJ 5G Z DRUGIMI METODAMI ZA IPS 17

3.2 REŠITVE IPS V OMREŽJIH 5G POSAMEZNIH PODJETIJ 19

3.2.1 H^UAWEI 19

3.2.2 ERICSSON 19

3.2.3 QUALCOMM 20

4. ZAKLJUČEK 21

LITERATURA 23

x Vsebina

xi

Seznam slik

Slika 1: Razčlenjenost največjih področnih dejavnosti, ki uporabljajo notranjo

lokalizacijo ... 2

Slika 2: Kategorizacija različnih tehnologij v IPS ... 5

Slika 3: Padanje moči sprejetega signala v odvisnosti od razdalje med oddajnikom in sprejemnikom ... 9

Slika 4: Sistem za lokalizacijo z meritvijo TOA ... 10

Slika 5: Sistem za lokalizacijo z meritvijo TDOA ... 11

Slika 6: Sistem za lokalizacijo na osnovi kota prihoda signala ... 12

Slika 7: Izmenjava sporočil pri protokolu FTM ... 13

Slika 8: Razvrstitev algoritmov za ugotavljanje položaja na osnovi vidne svetlobe ... 16

xii Seznam slik

xiii

Seznam tabel

Tabela 1: Primerjava omrežij 4G in 5G za lokalizacijo ... 18 Tabela 2: Primerjava metod za notranjo lokalizacijo ... 18

xiv Seznam tabel

xv

Seznam uporabljenih simbolov

V zaključnem delu so uporabljene naslednje veličine in simboli:

Veličina/oznaka Enota

Ime Simbol Ime Simbol

frekvenca f Hertz Hz

razdalja d meter m

čas t sekunda s

hitrost v meter na sekundo m/s

moč P decibel, normiran

na en milivat dBm

moč P vat W

bitna hitrost B bit na sekundo bit/s

xvi Seznam uporabljenih simbolov

xvii

Seznam uporabljenih kratic

V zaključnem delu so uporabljene naslednje kratice:

Kratica Pomen Prevod

ACK acknowledgement potrditev

AOA angle of arrival kot prihoda

AP access point dostopovna točka

API application programming interface aplikacijski programski vmesnik BLE Bluetooth low energy Bluetooth z nizko porabo energije

CSI channel state information informacija o stanju kanala EvAAL evaluation of ambient assisted

living

vrednotenje ambientalnega oskrbovanega bivanja

FM frequency modulation frekvenčna modulacija

FSPL free-space path loss izguba moči radijskega signala v praznem prostoru

FTM fine timing measurement izostreno merjenje časovnega okvirja

GLONASS Globalnaja Navigacionnaja Sputnikovaja Sistema

satelitski sistem globalne navigacije

GNSS global navigation satellite system globalni navigacijski satelitski sistem

GPS global positioning system globalni sistem pozicioniranja ICT information and communications

technology informacijsko-komunikacijske tehnologije

IPS indoor positioning system sistem za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih

ISM industrial, scientific and medical industrijska, znanstvena in medicinska

LBS location-based service storitev na osnovi lokacije

xviii Seznam uporabljenih kratic

LED light emitting diode svetleča dioda

LOS line-of-sight neposredna vidljivost

MMSE minimum mean square error najmanjša povprečna kvadratna napaka

NFC near field communication komunikacija kratkega dosega NLOS non-line-of-sight brez neposredne vidljivosti

RF radio frequency radijska frekvenca

RFID radio frequency identification radiofrekvenčna identifikacija RSS received signal strength moč sprejetega signala RTK real-time kinematics realnočasovna kinematika

RTT round trip time čas obhoda, povratni čas

TDOA time difference of arrival časovna razlika prihodov

TOA time of arrival čas prihoda

TOF time of flight čas preleta

UWB ultra-wideband ultraširoki pas

V2I vehicle-to-infrastructure med vozilom in infrastrukturo

V2V vehicle-to-vehicle med posameznimi vozili

VLC visible light communication komunikacija z uporabo vidne svetlobe

WAN wide area network prostrano omrežje

WC weighted centroid obteženo težišče

WLAN wireless local area network brezžično lokalno omrežje WPAN wireless personal area network brezžično osebno omrežje WSN wireless sensor network brezžično senzorsko omrežje

1

1 Uvod

Lokalizacija je postopek, kjer se s pomočjo meritev ugotavlja lokacijo oziroma položaj uporabnika, kar je osnovna potreba za vseprisotne različne načine uporabe, kot je na primer prepoznavanje vedenja ali pametno zdravstvo. Za te primere je treba zagotoviti natančne informacije o položaju uporabnika, da se lahko nudijo natančne in pravočasne storitve. Zahteva po storitvah na osnovi lokacije (angl. location-based service – LBS) je postopoma naraščala zaradi hitrega razvoja in popularizacije pametnih naprav ter tehnologij. Široko uporabljena tehnologija za LBS so globalni navigacijski satelitski sistemi (angl. global navigation satellite systems – GNSS). LBS na osnovi globalnih navigacijskih satelitskih sistemov so uporabljene v potrošniških izdelkih, na primer pri navigaciji vozil, lokacijskih storitvah v pametnih telefonih in geografskem označevanju (angl. geotagging). Uporablja pa se jih tudi za sisteme v znanstvenem opazovanju, na primer pri določanju sprememb v vrtenju Zemlje ali spremljanju premikov tektonskih plošč.

Globalni sistem pozicioniranja (angl. global positioning system – GPS), ruski Satelitski sistem globalne navigacije (rus. Globalnaja Navigacionnaja Sputnikovaja Sistema – GLONASS), evropski satelitski navigacijski sistem Galileo in kitajski satelitski navigacijski sistem BeiDou so nekateri od širše uporabljenih GNSS.

LBS na osnovi GNSS se pogosto uporabljajo, vendar so večinoma omejeni le na zunanjo uporabo. Notranja uporaba je otežena zaradi mnogih fizičnih ovir, ki slabijo satelitski signal, in sprememb v okolju, česar posledice se kažejo v nihanju delovanja sistemov in nad signalom prevladujočem šumu. Tako se pojavi potreba po obsežnih raziskavah notranjih LBS oziroma sistemih za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih (angl.

indoor positioning system – IPS) z alternativnimi brezžičnimi tehnologijami.

Lokalizacija v notranjih prostorih pridobiva vedno večji pomen v različnih sektorjih, kot je nazorno prikazano na sliki 1 [1]. V bolnišnicah in pri zdravstveni oskrbi pacientov se pričakuje lociranje zdravstvene in medicinske opreme, kot tudi bolnikov in njihovih obiskovalcev. Pri uporabi v vojaške namene se pričakuje lociranje ljudi in upravljanje

2 Uvod vojaških robotov. V logistiki in skladiščenju se pričakuje izboljšanje potovalnih poti in preprečevanje trkov med vozili. V proizvodnji se od lokalizacije pričakuje zagotavljanje kakovosti, izboljšanje poteka dela in skrb za inventar. Na področju športa se pričakuje pomoč pri izboljšanju zmogljivosti igralcev, izboljšano analizo in uporabo za navidezno ter razširjeno resničnost. Podobna pričakovanja so v zabavni industriji.

Slika 1: Razčlenjenost največjih področnih dejavnosti, ki uporabljajo notranjo lokalizacijo

Za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih se največkrat uporablja različne vire elektromagnetnih signalov oziroma dostopovne točke (angl. access point – AP). Uporabi se lahko že uvedene dostopovne točke, na primer Wi-Fi ali obstoječe zemeljsko magnetno polje. Alternativa temu je uporaba novih tehnologij, na primer Bluetooth-a z nizko porabo energije (angl. Bluetooth low energy – BLE) in ultraširokopasovnih (angl. ultra-wideband – UWB) radijskih značk.

Rešitev ugotavljanja položaja v notranjih prostorih, ki ne uporablja razširjajočih se signalov, je t. i. slepo ugotavljanje položaja (angl. dead reckoning) z uporabo komercialno dostopnih (angl. off-the-shelf) mobilnih senzorjev. Preko teh se zaznava spremembe v položaju.

Nekateri od principov merjenja brezžičnega elektromagnetnega signala pri IPS so moč prejetega signala (angl. received signal strength – RSS), čas prihoda (angl. time of arrival – TOA), časovna razlika prihodov (angl. time difference of arrival – TDOA) in kot prihoda (angl. angle of arrival – AOA). Zaradi enostavne izvedbe, ki ne zahteva dodatne

3 Uvod strojne opreme, se pri ugotavljanju položaja v notranjem prostoru pogosto uporablja merjenje moči prejetega signala. Notranje LBS so uporabljene pri upravljanju sredstev, sledenju ljudem na sejmih, konferencah in drugih prireditvah.

Ker je notranje okolje kompleksno, pride pogosto do senčenja radijskega signala in razširjanja signala po več poteh (angl. multipath propagation). Tako ima prejeti signal lahko komponente neposredno sprejetega signala v vidnem polju (angl. line-of-sight – LOS) ali komponente posredno sprejetega signala izven vidnega polja (angl. non-line-of- sight – NLOS). Posledica tega je manj točna časovna sinhronizacija in časovna meritev razširjanja signala, kar predstavlja problem pri ugotavljanju položaja v notranjih prostorih z metodami, ki se zanašajo na čas prihoda, razliko v času prihodov ali kotu prihoda signala. Merjenje moči signala je nestabilno tudi zaradi prekrivanja več poti razširjanega signala, ki pridejo do sprejemnika z različnimi fazami. Uporaba signala magnetnega polja, ki ima pri merjenju majhno razločljivost, zahteva tudi primerno kalibracijo magnetometra v pametnem telefonu.

Ker je notranje okolje v primerjavi z zunanjim veliko bolj kompleksno, modeliranje razširjanja radijskega signala v njem ni preprosto. Model razširjanja notranjega signala je navadno osnovan na poti razširjanja in znanih ovirah. Manjše spremembe v okolju lahko izpodbijejo tak model širjenja. Pri metodah lokalizacije, kot sta na primer trilateracija in lokalizacija z obteženim težiščem (angl. weighted centroid – WC), se preko modela razširjanja izračunava razdaljo na podlagi moči prejetega signala. Pri uporabi takšnih metod je predhodno treba izdelati natančno kalibracijo slabljenja poti za vsako posamezno notranje okolje. Lokalizacija prstnih odtisov (angl. fingerprinting localization) je najbolj uporabljena metoda IPS. Za lokalizacijo je v tem primeru zahtevan prstni odtis radijskega signala. Takšna metoda je v fazi treniranja časovno in delovno zelo potratna, časovna kompleksnost faze izvedbe pa narašča sorazmerno z velikostjo območja, znotraj katerega se želi zagotoviti lokalizacija. Nestabilnost meritve moči prejetega signala v notranjih prostorih zahteva poleg tega tudi pogoste posodobitve radijskega zemljevida (angl. radio map database).

Metode lokalizacije brez uporabe radijskega signala so osnovane na uporabi senzorjev, kot so pospeškometri, žiroskopi, magnetometri in barometri. Uporabnikom sledijo s stalnim ugotavljanjem premikov iz znanega izhodišča. Potreba po poznavanju izhodišča in kumulativna napaka pri merjenju položaja s prebiranjem vgrajenih senzorjev sta največji težavi pri rešitvah IPS preko slepega ugotavljanja položaja.

Pri izvedbi rešitev IPS ni nekega stalnega nabora pravil in smernic. V zadnjih letih se je začela iniciativa za uvedbo skupnega merila za IPS. Primeri zajemajo okvir vrednotenja ambientalnega oskrbovanega bivanja (angl. Evaluation of ambient assisted living – EvAAL). Ti nudijo raziskovalcem resnično in zahtevno testno okolje z neodvisnim ocenjevanjem. Francesco P. in drugi so merila za standardizacijo notranjih sistemov za

4 Uvod ugotavljanje položaja predstavili na Konferenci o sistemih notranjega pozicioniranja in notranje navigacije v Nantesu v Franciji septembra 2018 [2].

Čeprav v sistemih za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih še ni nobene standardizacije, so v nekaterih raziskovalnih delih [3]–[5], osnovanih na radijskih frekvencah (angl. radio frequency – RF), odkrili decimetrsko natančnost pri lokalizaciji.

Na Simpoziju o načrtovanju in implementaciji omrežnih sistemov v Santa Clari v ZDA je bil predstavljen pristop merjenja subnanosekundnega časa preleta z uporabo navadnih Wi-Fi kartic [3]. Tu gre za prenos paketov na več pasovih Wi-Fi, nakar se posamezne informacije združi, podobno kot pri uporabi širokopasovnega radia. Na Konferenci posebne interesne skupine pri podatkovni komunikaciji v Londonu, avgusta 2015, je bil predstavljen pristop skupnega predvidevanja časa prihoda in časa preleta z združevanjem vrednosti stanja kanala (angl. channel state information – CSI) podnosilnikov signala in anten [5]. Podobno je na konferenci IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers and Signal Processing, v Kanadi, avgusta 2015, bila predstavljena lokalizacija s frekvenčnimi prstnimi odtisi na osnovi zmožnosti tehnologije pri frekvenci 60 GHz, ki omogoča zbiranje natančnih časovnih in prostorskih informacij za ocenitev časa prihoda signala [4].

V praksi mora biti sistem za ugotavljanje notranjega položaja enostaven za vgradnjo, imeti natančnost lokalizacije na nekaj centimetrov in sprejemljive stroške pri vgradnji in izvedbi. Sistem mora biti robusten in imeti možnost razširitve na večje območje ter čim manjše zahteve po računski kompleksnosti. Trenutne rešitve lokalizacije so najbolj usmerjene v izboljšanje natančnosti pri ugotavljanju položaja [6].

5

2 Brezžične tehnologije za lokalizacijo

Tehnologije za lokalizacijo v notranjih prostorih so osnovane na različnih fizikalnih pojavih. Najbolj razširjena je uporaba radijskih frekvenc, ki so osnova pri lokalizaciji s pomočjo brezžičnega osebnega omrežja (angl. wireless personal area network – WPAN), razpršenega oddajanja v prostranem omrežju (angl. broadcast wide area network – broadcast WAN) ali značk za radiofrekvenčno identifikacijo (angl. radio frequency identification – RFID) in komunikacijo v bližnjem prostoru (angl. near field communication – NFC). Kot je prikazano na sliki 2, se uporabljajo tudi tehnologije na osnovi vidne in nevidne (infrardeče) svetlobe, akustičnih učinkov in mehanskih pojavov.

Slika 2: Kategorizacija različnih tehnologij v IPS

6 Brezžične tehnologije za lokalizacijo

2.1 Uporaba radijskih frekvenc za lokalizacijo

Najbolj uporabljeni tehnologiji za lokalizacijo v notranjih prostorih sta Wi-Fi in BLE. Ti skupaj z brezžičnim senzorskim omrežjem (angl. wireless sensor network – WSN) in ultraširokopasovnimi radijskimi značkami spadata v kategorijo brezžičnih osebnih omrežij. Mobilno omrežje, televizijski in radijski valovi s frekvenčno modulacijo (angl.

frequency modulation – FM) ter ponavljalniki (repetitorji) signala GPS pa spadajo med prostrana omrežja.

Sistemi za radiofrekvenčno identifikacijo morajo imeti za delovanje dva osnovna gradnika, in sicer značko RFID ter bralnik RFID. Bralnik RFID brezžično prejme podatke, shranjene na znački RFID. Značke so lahko pasivne ali aktivne. Pasivne značke prejmejo energijo z oddanih radijskih valov oddajnika, aktivne pa imajo svoj vir napajanja. Sistemi RFID delujejo v štirih različnih pasovnih širinah: nizkofrekvenčni pri frekvenci 125 kHz, visokofrekvenčni pri frekvenci 13,56 MHz, ultravisokofrekvenčni pri frekvencah med 433 MHz in 915 MHz ter sistemi v pasu mikrovalovnih frekvenc 2,45 GHz in 5,8 GHz [7].

Nekateri pasivni sistemi RFID za delovanje uporabljajo mrežo značk, vgrajenih v tla s stalnimi medsebojnimi razdaljami. Z zaznavanjem več značk naenkrat se izvaja radijsko ugotavljanje položaja objekta v prostoru [8]–[11]. Pri uporabi aktivnih značk RFID se za lokalizacijo meri moč prejetega signala [12], [13].

Komunikacija v bližnjem prostoru je tehnologija RFID z najkrajšim dometom, ki znaša največ 5 cm. Lokalizacija se izvaja na določenih pomembnih točkah, kjer so nameščene značke NFC, z dotikom naprave, opremljene s tehnologijo NFC.

Uporaba ultraširokopasovnih radijskih značk omogoča komunikacijo s široko pasovno širino in nizko porabo energije. Radijski signal spada med UWB, če njegova pasovna širina presega 500 MHz ali 20 % nosilne frekvence signala. Značilnosti UWB so nižja poraba energije, zmožnost preboja skozi goste materiale in manjša občutljivost na razširjanje signala po več poteh. Yanjia in drugi so predstavili metodo, s katero se je pri uporabi UWB mogoče izogniti nenatančnosti meritev časa in kota prihoda signala [14].

Ta metoda je osnovana na opazovanju spektra pri tvorjenju snopov in nudi najmanjšo kvadratno napako pri oceni časa in kota prihoda z nizko zahtevnostjo izračuna. Za sisteme za ugotavljanje lokacije v notranjih prostorih, ki so osnovani na uporabi UWB, se za signale, prejete izven neposrednega vidnega polja oddajnika meri moč sprejetega signala.

Takšni sistemi imajo natančnost med 0,1 m in 0,2 m [15].

Brezžična senzorska omrežja sestavljajo senzorska vozlišča, ki so razporejena po prostoru. Služijo nadzorovanju in zajemanju podatkov o fizičnih razmerah v okolju. Vsi podatki so poslani na eno centralizirano lokacijo [16], [17]. Vozlišča v WSN so opremljena s procesorsko enoto, pomnilnikom, napajanjem, oddajnikom in

7 Brezžične tehnologije za lokalizacijo sprejemnikom ter z enim ali več senzorji z aktuatorjem. Brezžična senzorska omrežja delujejo na nelicenciranem frekvenčnem pasu 2,4 GHz. Uporabljajo standardne tehnologije, kot so Bluetooth, UWB in ZigBee. V večini primerov se uporablja standard IEEE 802.15.4 in ZigBee [18]. Za lokalizacijo s pomočjo brezžičnih senzorskih omrežij je treba imeti oceno razdalj in kotov med vozlišči.

Wi-Fi je tehnologija brezžičnega lokalnega omrežja (angl. wireless local area network – WLAN). Osnovana je na standardu IEEE 802.11 in deluje na frekvencah, ki so namenjene za industrijsko, znanstveno in medicinsko uporabo (angl. industrial, scientific and medical – ISM). Te se nahajajo na frekvenčnih pasovih pri 2,4 GHz ter 5 GHz. Naprave, ki uporabljajo Wi-Fi, so večinoma pametni telefoni, računalniki, pametne televizije, tiskalniki, avtomobili itd. Wi-Fi je najbolj uporabljen medij za brezžični prenos podatkov.

Lokalizacijo z uporabo Wi-Fi se lahko izvaja s pomočjo frekvenčnih prstnih odtisov [19], [20] in trilateracije [21]. Uporablja se tudi merjenje moči signala [22], spremljanje informacij o stanju kanala [23], merjenje časa prihoda [24] ali kombinacija teh metod [25]. Standardnih Wi-Fi dostopovnih točk se za lokalizacijo praviloma ne uporablja.

Nizkoenergijski Bluetooth je bil predstavljen z različico Bluetooth 4.0 junija 2010.

Zasnovan je za naprave, ki ne potrebujejo prenosa večje količine podatkov in omogoča komunikacijo na kratke razdalje [18], [26]. Poraba energije pri uporabi tehnologije BLE je nižja kot pri uporabi Wi-Fi [27]. Podobno kot Wi-Fi, tudi Bluetooth z nizko porabo energije deluje na frekvenčnem pasu ISM pri 2,4 GHz. Frekvenčni pas je razdeljen na 40 kanalov s širino 2 MHz. Trije od teh kanalov, in sicer 37, 38 in 39, so uporabljeni za razpršeno oddajanje oglaševanja [28]. Ti kanali so na frekvencah, ki ne povzročajo motenj v že obstoječih tehnologijah, na primer v standardu IEEE 802.11 in ZigBee [29].

Metode lokalizacije z uporabo tehnologije BLE zajemajo trilateracijo [30], merjenje oddaljenosti [31] in frekvenčne prstne odtise [32]. Naprava izračuna moč prejetega signala iz bližnje signalizacijske naprave BLE s prestrezanjem oglaševalnih paketov.

Časovni interval oglaševanja znaša med 100 ms in 2000 ms. Tipičen časovni interval za naprave BLE, uporabljene pri lokalizaciji, znaša 300 ms. Takšna zakasnitev je izbrana zaradi povprečne hitrosti hoje, ki je 1,3 m/s. V aplikaciji za lokalizacijo se nastavi interval skeniranja, navadno na 1 s.

Mobilna omrežja so brezžični radiokomunikacijski celični sistemi z velikim dometom.

Vsaka celica vsebuje vsaj eno fiksno oddajno-sprejemno enoto signala, imenovano bazna postaja. Celično omrežje se je razvilo iz prve, analogne generacije 1G v digitalno generacijo 5G. Lokalizacija s pomočjo mobilnih omrežij je enostavnejša zaradi celičnih omrežij, ki imajo visoko stopnjo pokritosti, že obstoječo infrastrukturo, več frekvenčnih pasov in ker jo podpira mnogo mobilnih naprav. Z razvojem tehničnih standardov se je razvijala tudi natančnost lokalizacije. V omrežju 2G je s pomočjo identifikacije posameznih celic natančnost lokalizacije prešla s stotin metrov na desetine metrov [33].

Podobno se je izboljšala natančnost lokalizacije s sinhronizacijo signalov v omrežjih 3G

8 Brezžične tehnologije za lokalizacijo in namenskimi referenčnimi signali za lokalizacijo v omrežjih 4G. S prehodom na omrežja 5G se ocenjuje natančnost lokalizacije na nekaj centimetrov, saj se za lokalizacijo uporabljajo zmožnosti tehnologije v vseh nivojih protokolnega sklada [34]. Tehnologija omrežij 5G naj bi omogočala veliko pasovno širino signala z milimetrskimi valovi in visoko zmožnost tvorjenja snopov, zaradi česar bo lokalizacija bolj robustna in učinkovita.

2.2 Principi merjenja prejetega signala

2.2.1 Moč prejetega radijskega signala

Moč sprejetega radijskega signala (angl. received signal strength – RSS) je način, ki omogoča ugotavljanje lokacije na podlagi izmerjene moči sprejetega radijskega signala.

Vrednost RSS se meri v decibelih, normiranih na en milivat (dBm). Navadno je nivo sprejete moči majhen in znaša od največ 0 dBm, kar označuje močan signal, do pod -100 dBm, kar je razmeroma šibek signal. Z večanjem razdalje med oddajnikom in sprejemnikom se slabljenje moči signala veča. Glavni dejavniki, ki na to vplivajo so karakteristike anten v sprejemniku in oddajniku ter število sten, nadstropij, ljudi in drugih ovir med njima. Moč sprejetega signala z večanjem razdalje ne pada linearno, temveč pada s kvadratom razdalje [35]. Izračun izgube moči radijskega signala v praznem prostoru (angl. free-space path loss – FSPL) je predstavljen z enačbo (1):

𝐹𝑆𝑃𝐿 =^𝑃𝑡

𝑃𝑟=^(4𝜋𝑑)2

𝜆² , (1)

kjer je Pt moč oddanega radijskega signala, Pr je moč radijskega signala na sprejemniku, λ je valovna dolžina in d razdalja med oddajnikom in sprejemnikom. Moči radijskega signala sta merjeni v vatih (W) [36].

Približen potek padanja moči v odvisnosti od razdalje prikazuje slika 3 [36]. Rdeča črta ponazarja padec moči radijskega signala v praznem prostoru, modra pa bolj realno izmerjeno moč signala v okolju, kjer pride do pojavov presihanja, odbijanja in razprševanja radijskega signala.

9 Brezžične tehnologije za lokalizacijo

Slika 3: Padanje moči sprejetega signala v odvisnosti od razdalje med oddajnikom in sprejemnikom

Pri modeliranju RSS se navadno upošteva učinke obsežnega pojemanja in malega pojemanja signala [37]. Pri opisovanju obsežnega pojemanja gre za prenos radijskega signala in njegovo absorpcijo v ovirah, kot so na primer stene. Ta komponenta pojemanja določa srednjo vrednost moči sprejetega signala. Navadno ima lognormalno statistično porazdelitev [38]. Malo pojemanje opisuje nihanje moči radijskega signala zaradi presihanja, ki ga povzroči večpotje. Za komponento radijskega signala NLOS se pri opisovanju malega pojemanja uporablja Rayleighjevo porazdelitev. Za komponento LOS se uporablja Riceovo statistično porazdelitev. Pri ugotavljanju položaja v notranjih prostorih so nihanja RSS filtrirana z uporabo Gaussovega sita [39], sita drsečega povprečja [40], [41] in eksponentnega povprečenja [42].

Zaradi sten in drugih ovir med oddajnikom in sprejemnikom so radijski signali izven neposredne vidljivosti pogosto prisotni, kar znatno zmanjša natančnost lokalizacije. Moč prejetega signala se z uporabo modela izgube poti pretvori v razdaljo. V praktičnem okolju je zaradi razširjanja signalov LOS in NLOS uveljavljanje natančnega delujočega modela težavno. Lokalizacija z zbiranjem odtisov radijskega signala, ki preslikuje RSS v radijski zemljevid, je na pojave NLOS manj občutljiva [43]. V članku v sklicu [44]

razvrstijo metode za zmanjševanje napak NLOS med posredne in neposredne.

Neposredne metode predstavljajo takojšnjo obdelavo sprejetega signala preko Kalmanovega sita, kar zmanjša napako pri prenosu NLOS. Posredne metode zajemajo lokalizacijo preko zbiranja prstnih odtisov.

Bistvena prednost za uporabnika je, da se vrednosti RSS lahko določi s pomočjo pametnega telefona brez dodatne strojne opreme. Tehnološka prednost takšne metode je, da ni treba imeti časovne sinhronizacije med oddajnikom in sprejemnikom. Vrednosti

10 Brezžične tehnologije za lokalizacijo RSS so tako uporabljene pri mnogih metodah ugotavljanja položaja v notranjih prostorih, saj se jo lahko pretvori v razdaljo ali shrani v bazo podatkov za analizo.

2.2.2 Čas prihoda radijskega signala

Čas prihoda (angl. time of arrival – TOA) radijskega signala pove, koliko časa je radijski signal potoval med oddajnikom in sprejemnikom. Ker signal potuje z znano hitrostjo, se s pomočjo TOA lahko izračuna iskano razdaljo. Na sliki 4 je prikazana skica sistema, ki za lokalizacijo uporablja meritve TOA. Na skici so označene tri posamezne dostopovne točke (APi) in mobilna naprava (M) z razdaljami do posamezne dostopovne točke (di).

Slika 4: Sistem za lokalizacijo z meritvijo TOA

Enačba (2) prikazuje izračun razdalje med i-to dostopovno točko in mobilno napravo, ki se lokalizira [45]:

𝑑_𝑖 = (𝑡_𝑖− 𝑡₀) ⋅ 𝑐, (2)

kjer vrednost t0 predstavlja čas, ko se signal odda, ti pa čas, ko naprava prejme signal, ki ga je poslala i-ta dostopovna točka, c je hitrost razširjanja elektromagnetnega valovanja, ki znaša 2,998 · 10⁸ m/s. Metoda z merjenjem TOA zahteva natančno časovno sinhronizacijo med oddajniki in prejemniki. Z algoritmom za trilateracijo se iz ocenjenih

11 Brezžične tehnologije za lokalizacijo razdalj ugotovi položaj uporabnika. Takšna metoda se uporablja z različnimi tehnologijami, kot na primer ultraširokimi frekvenčnimi pasovi [46] in Wi-Fi [47].

2.2.3 Časovna razlika prihodov radijskih signalov

Časovna razlika prihodov (angl. time difference of arrival – TDOA) je metoda, pri kateri se meri razlike v času prihoda radijskega signala več dostopovnih točk. Za lokalizacijo se računa razdalja med mobilno napravo in dostopovnimi točkami na osnovi časovnih razlik.

Skica takšnega sistema je prikazana na sliki 5. Posamezne dostopovne točke so označene z APi, mobilna naprava z M, razdalje pa z di.

Slika 5: Sistem za lokalizacijo z meritvijo TDOA

Enačba (3) se uporabi za izračun razdalje med dostopovnimi točkami in dostopovno točko, katere signal prvi prispe do naprave [48]:

𝑑_𝑖𝑗 = (𝑡_𝑖 − 𝑡_𝑗) ⋅ 𝑐 =

= √(𝑥_𝑖− 𝑥_𝑚)²+ (𝑦_𝑖 − 𝑦_𝑚)²− √(𝑥_𝑗− 𝑥_𝑚)²+ (𝑦_𝑗 − 𝑦_𝑚)², (3) kjer je ti trenutek, ko je prejet signal i-te dostopovne točke, tj pa trenutek, ko je prejet signal j-te dostopovne točke. Za razliko od TOA, kjer je treba zagotoviti časovno sinhronizacijo med vsemi napravami, je pri TDOA potrebna le časovna sinhronizacija med dostopovnimi točkami. Pri povezavah v vidnem polju so časovne meritve hitre in enostavne, izven vidnega polja pa lahko pride do izgube informacij med meritvijo [49].

12 Brezžične tehnologije za lokalizacijo 2.2.4 Kot prihoda radijskega signala

Podatki o kotu prihoda (angl. angle of arrival – AOA) radijskega signala so pridobljeni z uporabo večjega števila anten oziroma antenske skupine, ki je občutljiva na smer sprejema radijskega signala [49]. S pomočjo merjenja AOA se ugotovi smer, iz katere se širi radijski signal antenske skupine. Lahko se jo ugotovi z merjenjem razlike časa prihoda signala različnih elementov antenske skupine oziroma faze sprejetih signalov [50].

Sistemi za lokalizacijo na osnovi AOA ugotavljajo lokacijo naprave z določanjem presečišč parov posameznih radijskih signalov. Na sliki 6 je prikazana skica sistema za merjenje AOA.

Slika 6: Sistem za lokalizacijo na osnovi kota prihoda signala

V 2-D prostoru je za lokalizacijo s pomočjo postopka AOA treba imeti le dve dostopovni točki [51]. V sistemih za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih na osnovi kota prihoda signala časovna sinhronizacija ni zahtevana. Včasih pa je treba imeti zmogljivejšo strojno opremo, ki omogoča merjenje kotov [52].

2.2.5 Informacija o stanju kanala

Z uporabo informacije o stanju radijskega kanala (angl. channel state information – CSI) se skuša nadomestiti uporabo moči sprejetega radijskega signala v lokalizaciji v notranjih prostorih. [53]–[56]. CSI pojasni, kako se signal razširja od oddajnika do sprejemnika, na primer razpršenje, pojemanje signala in izgubo moči na prenosni poti. V nekaterih primerih uporaba CSI doseže višjo stopnjo robustnosti od uporabe RSS za Wi-Fi [57].

13 Brezžične tehnologije za lokalizacijo Sistem SpotFi združuje vrednosti CSI med vsemi podnosilniki in antenami za skupno oceno AOA in časa preleta (angl. time of flight – TOF) z decimetrsko natančnostjo lokalizacije [5]. TOF označuje podobno količino kot TOA, ključna razlika med njima je, da je TOF čas potovanja radijskega signala od izvora do ponora, TOA pa označuje trenutek, ko radijski signal prispe do ponora. Sodobni pametni telefoni pa niso združljivi z metodami, ki uporabljajo CSI.

2.2.5 Čas obhoda

Z uporabo časa obhoda (angl. round trip time – RTT) se lahko brez časovne sinhronizacije z meritvijo ugotovi razdalje med posameznimi vozlišči. Meri se čas, ki ga posamezen okvir porabi, da pride od oddajnika do sprejemnika in nazaj. RTT za Wi-Fi je bil uveden z operacijskim sistemom Android 9, kar je opisano v standardu IEEE 802.11 mc. Osnova za RTT je izostreno merjenje časovnega okvirja (angl. fine timing measurement – FTM) [58]. Aplikacijski programski vmesnik (angl. application programming interface – API) za Wi-Fi RTT nudi lokalizacijske funkcionalnost za merjenje oddaljenosti do bližnjih dostopovnih točk Wi-Fi z zmožnostjo uporabe RTT [59].

Na sliki 7 je prikazan časovni potek protokola FTM. Mobilna naprava začne proces FTM s poslano zahtevo FTM na dostopovno točko. Dostopovna točka, ki podpira protokol FTM, se na zahtevo odzove tako, da sprejme ali zavrne postopek. Če postopek sprejme, dostopovna točka pošlje sporočilo FTM in čaka na potrditev (angl. acknowledgement – ACK). Po potrditvi pošlje rezultat meritve FTM. Časovni žig oddajanja sporočila FTM in čas prejetja sporočila ACK se uporabi za ugotavljanje zakasnitve razširjanja radijskega signala med mobilno napravo in dostopovno točko. Dostopovna točka lahko pošlje več sporočil FTM, da dobi povprečno razdaljo do naprave [60].

Slika 7: Izmenjava sporočil pri protokolu FTM

14 Brezžične tehnologije za lokalizacijo Izračun časa obhoda sporočila FTM je prikazan z enačbo (4) [61], [62].

𝑅𝑇𝑇 = (𝑡₄ − 𝑡₁) − (𝑡₃− 𝑡₂) (4) Približek razdalje med oddajnikom in sprejemnikom dRTT se s pomočjo svetlobne hitrosti c izračuna z enačbo (5).

𝑑_𝑅𝑇𝑇 =𝑅𝑇𝑇

2 ⋅ 𝑐 (5)

S približkom razdalje se tako lahko izvede več trilateracij za lokalizacijo mobilne naprave. Največji izziv pri merjenju obhodnega časa so meritve za signale izven vidnega polja.

2.3 Pomanjkljivosti pri uporabi globalnih navigacijskih satelitskih sistemov za lokalizacijo

Glavna prepreka pri uporabi že obstoječih globalnih navigacijskih satelitskih sistemov (angl. Global Navigation Satellite Systems – GNSS), ki se že uporabljajo za navigacijo in lokalizacijo v zunanjem prostoru, so ovire v vidnem polju radijskega signala in njegova relativno nizka moč pri sprejemniku. Število in višina stavb v urbanem okolju znatno zmanjša moč prejetega radijskega signala iz satelita. Poleg tega je za višjo stopnjo natančnosti treba sprejemati signal iz vsaj štirih satelitov. Ker so sateliti stalno v gibanju in največkrat tudi uporabnik, je vedno nemogoče vnaprej vedeti, kdaj oziroma če bo povezava med sateliti in mobilno napravo zanesljiva. Do leta 2011 se je za namene lokalizacije uporabljalo le 24 satelitov satelitskega sistema GPS. Leta 2011 je bil vzpostavljen ruski sistem GLONASS, leta 2016 evropski Galileo in leta 2018 kitajski BeiDou [63].

Povečanje števila satelitov je sprožilo potrebo po napravah, ki zmorejo prejemati in obdelovati signale več različnih satelitskih sistemov hkrati. Omogočilo je lažjo uporabo navigacijskih storitev končnim potrošnikom, vendar pa je za nekatere naprednejše načine uporabe, kot na primer avtonomna vožnja avtomobila in uporaba brezpilotnih letal, sistem še vedno pomanjkljiv. Zaradi konstantnih sprememb v prometu in okolju na tleh je stopnja kakovosti avtonomne vožnje pri avtomobilih zmanjšana. V primeru brezpilotnih zračnih plovil se težavam s fizičnimi ovirami izognemo, saj se nahajajo nad njimi in v direktnem vidnem polju satelitov. Se pa v tem primeru poveča kompleksnost in zahteva po moči plovil, da lahko dosežejo želeno nadmorsko višino [63].

Realnočasovna kinematika (angl. real-time kinematics – RTK) je potencialna rešitev za uporabnike sistemov GNSS na tleh. Deluje s pomočjo postaj, ki merijo lokalizirane zamude radijskih signalov GNSS in po potrebi oddajajo popravke sprejemnikom signala

15 Brezžične tehnologije za lokalizacijo pri uporabnikih, ki odpravijo zakasnitve. Tako lahko dosežejo centimetrsko natančnost.

Pomanjkljivost pri tovrstnih sistemih je še vedno potreba po signalu v vidnem polju naprav [63].

2.4 Uporaba vidne svetlobe za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih

Uporaba naprav, ki za notranjo lokalizacijo potrebujejo radijske signale v skupnih frekvenčnih pasovih, lahko vodi v nasičenost signalov v prostoru. Poleg tega k nenatančnosti teh naprav prispevajo tudi presihanje, sipanje in odboji radijskega signala.

Z uporabo naprav, ki med seboj komunicirajo s signali v spektru vidne svetlobe z valovno dolžino med 375 nm in 780 nm, se tem težavam izognemo. Poleg nizke stopnje motenja z ostalimi napravami je ena glavnih prednosti tudi veliko večja teoretična pasovna širina, ki znaša 400 THz. Svetloba v tem spektru je omejena na območje posameznega notranjega prostora in ne potuje skozi stene. Tako je mogoča ponovna uporaba signalov istih frekvenc, ki bi se sicer med seboj motile, v sosednjih prostorih [64].

Uporaba svetlečih diod (angl. light emitting diode – LED) v primerjavi s tradicionalnimi svetilkami z žarilno nitko ali fluorescentnimi svetilkami nudi višjo energetsko učinkovitost, daljšo življenjsko dobo in višjo odpornost na zunanje dejavnike. Omogoča enostavno modulacijo oddane svetlobe, kar je uporabno za notranjo širokopasovno komunikacijo ali pa tudi pametno razsvetljavo [65], [66].

Algoritmi naprav, ki za komunikacijo uporabljajo vidno svetlobo (angl. visible light communication – VLC), so pretežno osnovani na oddaljenosti, zbiranju prstnih odtisov in triangulaciji [64]. Algoritmi so prikazani v diagramu na sliki 8.

Najenostavnejši in najmanj natančen je algoritem na osnovi bližine. Vsako posamezno svetilo LED se smatra kot bazna postaja z unikatnim identifikatorjem in pokriva določeno območje. Sprejemnik ima vnaprej nameščeno bazo identifikatorjev. Na podlagi teh podatkov se ugotovi položaj naprave. Kljub nizki natančnosti je tak način navigiranja primeren za uporabo v vsakdanjem življenju za ljudi z motnjami vida, navigacijo v trgovinah ali sledenju sredstev v bolnišnicah [67].

Pri zbiranju prstnih odtisov se relativna lokacija ugotavlja s primerjanjem zaznanih podatkov s podatki iz nepriključene baze. Ti zaznani podatki so lahko ugotovljeni s pomočjo meritev moči sprejetega signala. Metode na principu prstnih odtisov se deli med deterministične in verjetnostne. V determinističnih metodah je signal obravnavan kot skalarna vrednost in uporablja se metode povezovanja vzorcev. Pri verjetnostnih metodah se informacije hranijo kot verjetnostni vektorji, ki se jih z Bayesovo oceno obdela za ugotavljanje položaja. Za lokalizacijo se lahko uporabi tudi geometrijske lastnosti, poznane kot triangulacija in trilateracija.

16 Brezžične tehnologije za lokalizacijo Triangulacija je način ugotavljanja lege triangulacijske točke s pomočjo trikotniških pravil in dveh točk z znanima koordinatama. Trilateracija je način ugotavljanja lege trilateracijske točke s pomočjo presečišč navideznih krožnic, ki jih okoli svetilnikov tvorijo izračunane vrednosti razdalj. Pri trilateraciji se uporablja meritve TOA, TDOA in RSS, pri triangulaciji pa meritve kotov prihoda signala različnih baznih postaj.

Pri napravah z vidnimi senzorji so v sprejemnikih potrebne kamere oziroma drugi optični senzorji. Ta metoda ugotavlja položaje objektov na osnovi njihovih medsebojnih razdalj v prostoru in njihovih dvodimenzionalnih projekcij na kameri.

Poleg vseh posameznih metod pa se uporablja tudi njihove hibridne kombinacije, na primer hkratno merjenje moči sprejetih signalov in njihovih časovnih razlik, merjenje moči signalov kot osnova za strojno učenje, merjenje moči in kotov radijskih signalov ter merjenje moči in najmanjše srednje kvadratne napake (angl. minimum mean square error – MMSE).

Slika 8: Razvrstitev algoritmov za ugotavljanje položaja na osnovi vidne svetlobe

17

3 Uporaba 5G v sistemih za notranjo lokalizacijo

3.1 Primerjava omrežij 5G z drugimi metodami za IPS

S prihodom najnovejše pete generacije (5G) mobilnega omrežja na trg bo omogočena njena uporaba na mnogih področjih, med drugim tudi za namene ugotavljanja položaja.

Za tovrstne sisteme je potrebna standardizacija oziroma primerna stopnja uskladitve tehnologij in infrastrukture. Ena glavnih zahtev za nemoteno delovanje omrežja 5G je časovna sinhronizacija mobilnih baznih postaj na natančnost merjenja v nanosekundah.

Peta generacija mobilnih omrežij bi lahko omogočila natančnejše vseprisotne storitve ugotavljanja položaja in sledenja sredstvom v gosteje naseljenih območjih ali notranjih prostorih, kjer tradicionalni sistemi, kot je na primer GNSS, izgubijo natančnost in s tem kakovost storitve. Ker je za kakovost signala mobilnih omrežij v urbanih okoljih že dobro poskrbljeno, je njihova uporaba za namene IPS logična izbira [68]. V tabeli 1 je prikazana primerjava natančnosti in drugih karakteristik sistemov za ugotavljanje položaja v mobilnih omrežjih četrte in pete generacije. Tehnologija omrežij pete generacije omogoča uporabo na frekvencah nižjih od 6 GHz ali uporabo milimetrskih valov. Zaenkrat je uporaba najbolj natančnih metod omejena na manjša, gosteje naseljena območja ali namenske specifične točke, na primer v industrijskih območjih. Hkrati je najbolj razširjena tehnologija neprimerna za uporabo v primerih, ki zahtevajo visoko stopnjo natančnosti in lahko nudi le okvirne lokalizacijske storitve z natančnostjo 50 m [69].

Nadgradnja infrastrukture na širšem območju ali celo globalni ravni na uporabo le milimetrskih valov je trenutno finančno nemogoča, saj bi bila za vsak km² površine potrebna uporaba od 40 do 50 baznih postaj, medtem ko je v 4G omrežju ta številka znatno nižja in se giblje v območju od 8 do 10 [70]. Uporabo milimetrskih valov za namene notranje lokalizacije otežuje tudi dejstvo, da radijski signal pri frekvencah med

18 Uporaba 5G v sistemih za notranjo lokalizacijo 20 GHz in 50 GHz ne potuje skozi ovire. Za uporabo tehnologij milimetrskih valov v IPS je potrebna izgradnja zasebnih omrežij za posamezen način uporabe.

Tabela 1: Primerjava omrežij 4G in 5G za lokalizacijo Tehnologija Hitrost

prenosa

Domet Okolje

uporabe

Razširjenost Natančnost 5G –

milimetrski valovi

1,8 Gbit/s Nizek Gosto poseljeno

urbano okolje ali specifična manjša območja

Trenutno zelo majhno

število baznih postaj

Manjša od 1 m

5G pod 6

GHz 50 – 40

Mbit/s Srednji Predmestja in ruralna

območja

Omejeno število naprav, ki

podpirajo uporabo

20 m

4G LTE 35 – 53 Mbit/s

Visok Globalno uporabljena

tehnologija

Podpira večina trenutno uporabljenih

mobilnih naprav

50 m

Uporaba omrežij 5G kot sistema za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih ima visok potencial, vendar v praksi še vedno ni nujno najboljša rešitev bodisi zaradi visoke cene bodisi pomanjkanja naprav, ki podpirajo to tehnologijo. V primerjavi z že ustaljenimi metodami, kot so uporaba Bluetooth, Wi-Fi, ultraširokih pasov ali vidne svetlobe, ima ugotavljanje položaja preko omrežij 5G visoko natančnost, a tudi visoko ceno. Glavne karakteristike posameznih metod so prikazane v tabeli 2 [69].

Tabela 2: Primerjava metod za notranjo lokalizacijo

Tehnologija Natančnost Cena Razširljivost Zasebnost

5G 1 m Zelo visoka Nizka Srednja

Bluetooth 1 m Nizka Visoka Visoka

Wi-Fi 5 – 15 m Srednja Srednja Nizka

UWB < 1 m Visoka Nizka Visoka

VLC < 1 m Visoka Nizka Nizka

Geomagnetika 10 – 20 m Nizka Nizka Nizka

19 Uporaba 5G v sistemih za notranjo lokalizacijo

3.2 Rešitve IPS v omrežjih 5G posameznih podjetij

Zaradi trenutnega pomanjkanja standardizacije na področju sistemov za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih s pomočjo omrežja 5G veliko podjetij skuša doseči status de facto standardizacije z lastnimi rešitvami in tehnologijo. Podjetja, kot so Ericsson, Qualcomm, Huawei, že nudijo rešitve v tehnologiji omrežij 5G.

3.2.1 Huawei

Huawei je kitajski ponudnik informacijsko-komunikacijskih tehnologij (angl.

information and communications technology – ICT). V sodelovanju s podjetjem China Mobile Suzhou so letos poskusno vzpostavili sistem za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih na podzemni železnici v mestu Suzhou. Gre za prvi tovrsten podvig na svetu.

Dosegli so natančnost med 3 in 5 metri na 90 % površin hodnikov, prehodov in postaj kljub zakritim baznim postajam 5G [69].

Kitajska je že od leta 2020 območje hitrega razvoja infrastrukture za omrežje 5G. Po statističnih podatkih kitajskega ministrstva za industrijo in informacijske tehnologije so do konca leta 2020 postavili že 718.000 baznih postaj pete generacije. Skupno število uporabnikov omrežja 5G je preseglo 320 milijonov [72].

3.2.2 Ericsson

Švedsko podjetje za mreženje in telekomunikacije Ericsson v sklopu industrije 4.0 razvršča uporabo tehnologij 5G za namene ugotavljanja položaja v notranjih prostorih v tri kategorije, odvisne od zahtevane stopnje natančnosti. Prva je centimetrska natančnost.

V to kategorijo spada notranja industrijska uporaba, ki zahteva visoko zanesljivost, natančnost in razširljivost sistemov. Naslednja kategorija zajema sisteme, ki za delovanje potrebujejo decimetrsko natančnost. To so pretežno avtomobili, ki podpirajo avtonomno vožnjo. Sistem mora biti razširljiv in sposoben visoke hitrosti prenosa podatkov.

Zakasnitve morajo biti nizke. Po potrebi se lahko kombinira uporabo omrežja 5G z uporabo GNSS za boljše delovanje sistema. Tretja kategorija je najmanj natančna in zajema najširšo uporabo. Metrska natančnost in zahteve po visoki stopnji pokritosti in razširljivosti bi skupaj s strojnim učenjem omogočile sistem za nujne primere [73].

Podjetje Ericsson je skupaj z lokalno vlado v zvezni državi Viktorija v Avstraliji sodelovalo pri projektu »Towards zero«. Za prenos podatkov je bila uporabljena Ericssonova tehnologija C-V2X preko mobilnega omrežja 4G. Za komunikacijo med posameznimi vozili (angl. vehicle-to-vehicle – V2V) in med vozili ter infrastrukturo (angl. vehicle-to-infrastructure – V2I) je bila v 95 % primerov dosežena najvišja zakasnitev 50 ms. Primeri uporabe takšnega sistema zajemajo opozarjanje voznikov na ustavljena vozila na cesti, opozarjanje na omejitve hitrosti ali prekrške, opozarjanje na

20 Uporaba 5G v sistemih za notranjo lokalizacijo pešce v prometu in druge. V prihodnje želijo sistem za izvedbo tega projekta preseliti v omrežje 5G zaradi nižjih zakasnitev in večje hitrosti prenosa podatkov [74].

Za doseganje višje stopnje varnosti in povečanje delovnega toka podjetje Ericsson v sodelovanju z nemškim proizvajalcem Audi preizkuša sisteme v omrežju 5G, ki bi omogočili boljše sodelovanje med ljudmi in napravami, varnejše delovno okolje in učinkovitejše sisteme za avtonomno vožnjo vozil v proizvodnji [75], [76].

3.2.3 Qualcomm

Telekomunikacijsko podjetje Qualcomm tudi nudi rešitve za komunikacijo vozil C-V2X za doseganje varnejših, natančnejših in bolj robustnih sistemov. Pri ugotavljanju položaja v notranjih prostorih združujejo omrežje 5G, zunanje senzorje ter uporabo strojnega učenja [77].

21

4. Zaključek

Kljub naglemu razvoju tehnologij za ugotavljanje položaja v notranjih prostorih so na tem področju v primerjavi s sistemi za zunanje ugotavljanje položaja opazne mnoge pomanjkljivosti. Ena glavnih pomanjkljivosti je pomanjkanje standardizacije na tem področju, pridružujeta se ji še visoka cena vgradnje sistemov ali nizka natančnost le-teh.

Tehnologija ima velik potencial za uporabo v več različnih dejavnostih. Sčasoma lahko vodi v delno ali popolno avtomatizacijo v proizvodnih obratih, bolnišnični oskrbi, vojski in drugje.

Metode za določanje notranjega položaja na osnovi moči sprejetega signala, časovnih razlik v prihodu signalov in kota sprejetega signala same po sebi ne zagotavljajo največje natančnosti pri določanju položaja, še posebej ne v sistemih, kjer sprejemnik ni v vidnem polju oddajnika, zato je za zagotovitev natančnosti pri meritvah najbolje uporabiti več metod hkrati. Uporaba tehnologij BLE in Wi-Fi na nelicenčnih frekvenčnih pasovih je relativno enostavna, omrežja 5G pa v teoriji nudijo največjo razširljivost in potencialno zmogljivost sistemov za določanje notranjega položaja. Največji problem še vedno predstavlja začetna cena in vzdrževanje takšnih sistemov, saj je zanje potrebno mnogo baznih postaj.

Zaradi omejitev med epidemijo novega koronavirusa SARS-CoV-2 je bilo izvajanje raziskovalnih del za izdelavo tega diplomskega dela zelo omejeno, zato je bilo izdelano s poudarkom na predstavljanju teoretičnega dela tehnologij za določanje notranjega in zunanjega položaja.

Prihodnje možnosti raziskovanja zajemajo več fizičnih izdelkov in preizkusov različnih tehnologij in pristopov, kar bi omogočilo natančnejši vpogled v prednosti in pomanjkljivosti metod in tehnologij, naštetih v tem diplomskem delu.

22 Zaključek

23

Literatura

[1] L. Parv, „Top Industries Using Indoor Positioning.“, IIoT World, mar. 16, 2018.

https://www.iiot-world.com/industrial-iot/connected-industry/top-industries-using- indoor-positioning/ (pridobljeno nov. 13, 2021).

[2] F. Potortì, A. Crivello, P. Barsocchi, in F. Palumbo, „Evaluation of Indoor Localisation Systems: Comments on the ISO/IEC 18305 Standard“, v 2018

International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), sep.

2018, str. 1–7. doi: 10.1109/IPIN.2018.8533710.

[3] D. Vasisht, S. Kumar, in D. Katabi, „Decimeter-Level Localization with a Single WiFi Access Point“, str. 15.

[4] J. Wang, X. Liang, W. Shi, Q. Niu, T. A. Gulliver, in X. Liu, „Fingerprinting localization based on 60 GHz impulse radio“, v 2015 IEEE Pacific Rim Conference on Communications, Computers and Signal Processing (PACRIM), avg. 2015, str.

491–495. doi: 10.1109/PACRIM.2015.7334886.

[5] M. Kotaru, K. Joshi, D. Bharadia, in S. Katti, „SpotFi: Decimeter Level

Localization Using WiFi“, v Proceedings of the 2015 ACM Conference on Special Interest Group on Data Communication, London United Kingdom, avg. 2015, str.

269–282. doi: 10.1145/2785956.2787487.

[6] S. Subedi in J.-Y. Pyun, „A Survey of Smartphone-Based Indoor Positioning System Using RF-Based Wireless Technologies“, Sensors, let. 20, št. 24, str. 7230, dec. 2020, doi: 10.3390/s20247230.

[7] S. A. Weis, „RFID (Radio Frequency Identification): Principles and Applications“, str. 23.

[8] S. P. Subramanian, J. Sommer, S. Schmitt, in W. Rosenstiel, „RIL — reliable RFID based indoor localization for pedestrians“, v 2008 16th International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks, sep. 2008, str. 218–222.

doi: 10.1109/SOFTCOM.2008.4669483.

[9] B.-S. Choi, J.-W. Lee, in J.-J. Lee, „Localization and map-building of mobile robot based on RFID sensor fusion system“, v 2008 6th IEEE International Conference on Industrial Informatics, jul. 2008, str. 412–417. doi:

10.1109/INDIN.2008.4618134.

[10] B.-S. Choi, J.-W. Lee, in J.-J. Lee, „An improved localization system with RFID technology for a mobile robot“, v 2008 34th Annual Conference of IEEE Industrial Electronics, nov. 2008, str. 3409–3413. doi: 10.1109/IECON.2008.4758508.

24 Literatura [11] R. Tesoriero, J. Gallud, M. Lozano, in V. R. Penichet, „Tracking autonomous

entities using rfid technology“, IEEE Trans. Consum. Electron., let. 55, št. 2, str.

650–655, maj 2009, doi: 10.1109/TCE.2009.5174435.

[12] A. D. Koutsou idr., „Preliminary Localization Results With An RFID Based Indoor Guiding System“, v 2007 IEEE International Symposium on Intelligent Signal Processing, Alcala de Henares, Spain, 2007, str. 1–6. doi:

10.1109/WISP.2007.4447565.

[13] H. Chae in K. Han, „Combination of RFID and Vision for Mobile Robot Localization“, jan. 2006, str. 75–80. doi: 10.1109/ISSNIP.2005.1595559.

[14] Y. Luo in C. L. Law, „Indoor Positioning Using UWB-IR Signals in the Presence of Dense Multipath with Path Overlapping“, IEEE Trans. Wirel.

Commun., let. 11, št. 10, str. 3734–3743, okt. 2012, doi:

10.1109/TWC.2012.081612.120045.

[15] A. E. Waadt idr., „Positioning in multiband OFDM UWB utilizing received signal strength“, v 2010 7th Workshop on Positioning, Navigation and

Communication, Dresden, Germany, mar. 2010, str. 308–312. doi:

10.1109/WPNC.2010.5653193.

[16] S. Subedi, S. Das, in N. S. V. Shet, „Dynamic Spectrum Allocation in Wireless sensor Networks“, str. 8.

[17] K. Sohraby, D. Minoli, in T. F. Znati, „Wireless Sensor Networks : Technology, Protocols, and Applications“, str. 326.

[18] M. Siekkinen, M. Hiienkari, J. K. Nurminen, in J. Nieminen, „How low energy is bluetooth low energy? Comparative measurements with ZigBee/802.15.4“, v 2012 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW), apr. 2012, str. 232–237. doi: 10.1109/WCNCW.2012.6215496.

[19] R. C. Luo in T.-J. Hsiao, „Indoor Localization System Based on Hybrid Wi- Fi/BLE and Hierarchical Topological Fingerprinting Approach“, IEEE Trans. Veh.

Technol., let. 68, št. 11, str. 10791–10806, nov. 2019, doi:

10.1109/TVT.2019.2938893.

[20] S. Khandker, J. Torres-Sospedra, in T. Ristaniemi, „Analysis of Received Signal Strength Quantization in Fingerprinting Localization“, Sensors, let. 20, št. 11, Art.

št. 11, jan. 2020, doi: 10.3390/s20113203.

[21] S. Mathivannan, S. Srinath, R. Shashank, R. Aravindh, in V. Balasubramanian,

„A Dynamic Weighted Trilateration Algorithm for Indoor Localization Using Dual- Band WiFi“, v Web and Wireless Geographical Information Systems, Cham, 2019, str. 174–187. doi: 10.1007/978-3-030-17246-6_14.

[22] A. H. Ismail, H. Kitagawa, R. Tasaki, in K. Terashima, „WiFi RSS Fingerprint Database Construction for Mobile Robot Indoor Positioning System“, str. 7, 2016.

[23] X. Wang, L. Gao, S. Mao, in S. Pandey, „CSI-based Fingerprinting for Indoor Localization: A Deep Learning Approach“, ArXiv160307080 Cs, mar. 2016, Pridobljeno: sep. 01, 2021. [Na spletu]. Dostopno na:

http://arxiv.org/abs/1603.07080

[24] M. Ciurana, S. Cugno, in F. Barcelo-Arroyo, „WLAN indoor positioning based on TOA with two reference points“, v Navigation and Communication 2007 4th Workshop on Positioning, mar. 2007, str. 23–28. doi: 10.1109/WPNC.2007.353607.

[25] N. S. Kodippili in D. Dias, „Integration of fingerprinting and trilateration techniques for improved indoor localization“, v 2010 Seventh International

25 Literatura Conference on Wireless and Optical Communications Networks - (WOCN), sep.

2010, str. 1–6. doi: 10.1109/WOCN.2010.5587342.

[26] E. Dahlgren in H. Mahmood, „Evaluation of indoor positioning based on Bluetooth Smart technology“, 2014, Pridobljeno: sep. 01, 2021. [Na spletu].

Dostopno na: https://odr.chalmers.se/handle/20.500.12380/199826

[27] R. Faragher in R. Harle, „Location Fingerprinting With Bluetooth Low Energy Beacons“, IEEE J. Sel. Areas Commun., let. 33, št. 11, str. 2418–2428, nov. 2015, doi: 10.1109/JSAC.2015.2430281.

[28] P. Spachos in K. Plataniotis, „BLE Beacons in the Smart City: Applications, Challenges, and Research Opportunities“, IEEE Internet Things Mag., let. 3, št. 1, str. 14–18, mar. 2020, doi: 10.1109/IOTM.0001.1900073.

[29] A. Corbacho Salas, „Indoor Positioning System based on Bluetooth Low Energy“, Sistema de posicionamiento en interiores basado en Bluetooth Low Energy, jun. 2014, Pridobljeno: sep. 01, 2021. [Na spletu]. Dostopno na:

https://upcommons.upc.edu/handle/2099.1/22364

[30] T. Kluge, C. Groba, in T. Springer, „Trilateration, Fingerprinting, and Centroid:

Taking Indoor Positioning with Bluetooth LE to the Wild“, v 2020 IEEE 21st International Symposium on „A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks“ (WoWMoM), avg. 2020, str. 264–272. doi:

10.1109/WoWMoM49955.2020.00054.

[31] A. Mackey, P. Spachos, L. Song, in K. Plataniotis, „Improving BLE Beacon Proximity Estimation Accuracy through Bayesian Filtering“, ArXiv200102396 Cs, jan. 2020, Pridobljeno: sep. 01, 2021. [Na spletu]. Dostopno na:

http://arxiv.org/abs/2001.02396

[32] S. Tomažič, D. Dovžan, in I. Škrjanc, „Confidence-Interval-Fuzzy-Model-Based Indoor Localization“, IEEE Trans. Ind. Electron., let. 66, št. 3, str. 2015–2024, mar.

2019, doi: 10.1109/TIE.2018.2840525.

[33] A. Yassin idr., „Recent Advances in Indoor Localization: A Survey on

Theoretical Approaches and Applications“, IEEE Commun. Surv. Tutor., let. 19, št.

2, str. 1327–1346, 2017, doi: 10.1109/COMST.2016.2632427.

[34] D. Slock, „Location aided wireless communications“, v 2012 5th International Symposium on Communications, Control and Signal Processing, maj 2012, str. 1–6.

doi: 10.1109/ISCCSP.2012.6217868.

[35] G. Anagnostopoulos in M. Deriaz, „Accuracy enhancements in indoor localization with the weighted average technique“, predstavljeno na

SENSORCOMM 2014 - 8th International Conference on Sensor Technologies and Applications, nov. 2014.

[36] C.-M. Chen, Y.-F. Huang, in Y.-T. Jheng, „An Efficient Indoor Positioning Method with the External Distance Variation for Wireless Networks“, Electronics, let. 10, št. 16, Art. št. 16, jan. 2021, doi: 10.3390/electronics10161949.

[37] B. Sklar, „Rayleigh fading channels in mobile digital communication systems .I.

Characterization“, IEEE Commun. Mag., let. 35, št. 7, str. 90–100, jul. 1997, doi:

10.1109/35.601747.

[38] K. Kaemarungsi, „Design of Indoor Positioning Systems Based on Location Fingerprinting Technique“, str. 193.

[39] Z. Jianyong, L. Haiyong, C. Zili, in L. Zhaohui, „RSSI based Bluetooth low energy indoor positioning“, v 2014 International Conference on Indoor Positioning