Автореферат (1090553), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

3).Параметр L определяет крутизну графика значений меры (чем ближе Lк единице, тем круче график). Крутизна определяет степень учёта витоговой оценке местоположения объекта побочных экстремумов взаимной корреляционной функции.Результаты экспериментального исследования точности меры ОФКпоказали, что значения средней и максимальной ошибок позиционирования с использованием этой меры оказались ниже аналогичных значений существующих мер близости (таблица 2).12Рис.

3 – Значения меры обобщённой фазовой корреляцииТаблица 2Ошибки позиционирования при использовании разных мер близостиКритерийЧислососедей, kСредняяошибка, мМинимальнаяошибка, мМаксимальнаяошибка, мРазброс, мЕвклидоворасстояниеМера близостиМанхэттенская МетрикаРасстояниеметрикаЧебышева МахаланобисаМераОФК579521,561,511,771,651,430,220,190,250,230,165,344,975,465,434,615,124,785,215,204,45Совместное применение нескольких методов позиционированияосновано на том, что методы используют разный математический аппарат и допускают ошибки в разных точках тестовой выборки. Это позволило предположить, что одновременное использование разных методовили одинаковых методов с разными параметрами даст возможностьувеличить точность. В связи с этим были исследованы различные комбинации модифицированного метода k-ближайших соседей и наивногобайесовского классификатора. Проведённое исследование показало эффективность данного подхода с точки зрения уменьшения величинысредней ошибки – на полученных экспериментальных данных снижение составило 15% (ошибка снизилась с 1,51 до 1,28 м).13Кроме одновременного использования методов позиционирования,также рассматривалась возможность совокупного применения разныхбеспроводных технологий.

Практической проблемой, приводящей кнеобходимости такого решения, является наличие значительных ошибок в одной или нескольких областях.В этом случае необходимо установить дополнительные источникисигнала, по которым положение объекта можно будет установить болееточно. Основными требованиями к таким источникам являются малыегеометрические размеры и высокая автономность. Так как точки доступа Wi-Fi этим требованиям не соответствуют, то было предложено использовать источники Bluetooth с низким энергопотреблением (BLE –Bluetooth Low Energy), также называемые «маяками».Коррекция положения объекта с использованием BLE «маяков»производится путем смещения Wi-Fi оценки координат объекта в сторону «маяка» с максимальным значением принимаемой мощности сигнала согласно выражению⃗⃗⃗ ∙= ⃗max()⃗⃗ − ⃗⃗ ⃗ (∙ ), = argmax ̅̅̅̅̅=1,(7)⃗⃗ – итоговая оценка местоположения объекта, ⃗⃗ – оценка мегде стоположения объекта по данным сети Wi-Fi, B – количество BLE «маяков», bnear – индекс ближайшего BLE «маяка» , – уровень мощности сигнала, принимаемого объектом от ближайшего и bого «маяка» соответственно, max() – максимальная мощностьсигнала BLE, излучаемого BLE «маяком» (определяется его аппарат⃗⃗ − ⃗⃗ ными характеристиками), ⃗( ) – вектор, определяющийнаправление смещения оценки координат объекта.Применение данного подхода позволило существенно снизить значение максимальной ошибки позиционирования (на экспериментальных данных уменьшение составило более 25% – с 4,97 м до 3,15 м).При этом точность с точки зрения величины средней ошибки такжеувеличивается (её величина снизилась на 20% – с 1,51 до 1,21 м).Использование технологии Bluetooth также позволило увеличитьточность позиционирования групп близкорасположенных объектов,выявляемых счёт периодического опроса каждым из объектов спискавидимых Bluetooth устройств.Для осуществления коррекции местоположения близкорасположенных объектов был разработан специальный метод, основанный на14оценке степеней уверенности в правильности решения для каждого изиспользуемых методов позиционировании.Понятие степени уверенности используется в литературе, посвящённой решению задачи позиционирования групп объектов, как численная мера, позволяющая выявлять в группе объекты, позиционируемые наиболее точно.

Недостатком существующих подходов к оценкезначений этого параметра является то, что его предлагается оцениватьне на основании данных используемых методов позиционирования, а наосновании косвенных ограничений (например, фильтра частиц). Отсутствие подобных ограничений приводит к невозможности примененияданного подхода. Поэтому была предложена иная оценка степени уверенности, причём своя для каждого из совместно используемых методов позиционирования:1. Для наивного байесовского классификатора – отличие от единицы значения оценки апостериорной вероятности нахождения объекта взаданной точке⃗⃗ |⃗ ].(8) = 1 − [2.

Для модифицированного метода k-ближайших соседей – отличие от единицы нормированного средневзвешенного расстояния kближайших соседей до центроида⃗ ⃗⃗⃗ ⃗⃗∑=1(1/ (, )) ∙ (ц , )⃗⃗ ц ) , ⃗⃗ ∈ =1−⁄̅ ((9)⃗ , ⃗ ))∑=1(1/ (где Nk – множество k-ближайших соседей, ds – мера близости значений⃗⃗ ц ) – максимальRSS точек доступа, de – евклидово расстояние, ̅ (но возможное среднее расстояние до центроида, ⃗, ⃗ – векторы дан⃗⃗ ц , ⃗⃗ – координатыных текущего измерения и измерения i-ого соседа, взвешенного центроида и i-ого соседа соответственно, где координатывзвешенного центроида рассчитываются по формуле (2).Итоговые координаты группы объектов определяются при помощивыражения⃗⃗группы=∑=1 ∙⃗⃗∑=1 ∙∑=1 ⁄∑=1 ,(10)⃗ группы – итоговая оценка местоположения объектов группы погде ⃗данным Wi-Fi сети, G – количество объектов группы, U – количествосовместно используемых методов позиционирования, wu – вес u-ого метода, cgu – степень уверенности u-ого метода в определении положения⃗⃗ ( , ).15Результаты применения разработанного подхода, основанного насовместном использовании разных беспроводных технологий и методов позиционирования, показали существенное снижение (не менее чемна 20%) значений средней и максимальной ошибок позиционирования,как для одиночных объектов, так и для их групп (рис.

4): для группы из5 объектов средняя ошибка снизилась на 21% (с 2,52 м до 1,98 м), максимальная – на 22% (с 6,16 м до 4,78 м).Рис. 4. Точность позиционирования групп близкорасположенных объектовразного размера без и с применением метода взаимной коррекции координатТретья глава содержит результаты разработки процедуры синтезасистем позиционирования объектов по данным беспроводных сетейстандарта IEEE 802.11 (Wi-Fi). В основе данной процедуры лежит совокупность основополагающих принципов, к числу которых относятсясистемность, универсальность, гибкость, техническая безопасность иунификация технических решений.Задача процедуры состоит в выработке перечня шагов, необходимых для построения системы заданной категории точности, а такжеопределении действий, позволяющих произвести анализ качества построенной системы для оптимизации режимов её функционирования.На первом этапе процедуры определяются цели использования системы и на основании этого предъявляются требования к её точности,определяющие необходимость модернизации существующей беспроводной сети.

Для этого предложена классификация систем по категориям точности (таблица 3) и выработаны рекомендации по количеству иразмещению точек доступа (таблица 4).16КатегорияВысокойточностиТочность1–5мСреднейточностиНизкойточности5 – 10 м10 – 20 мТаблица 3Классификация систем Wi-Fi позиционированияЦели использования1. Определение местоположения пострадавших привозникновении чрезвычайных ситуаций.2. Контроль доступа в особо опасные зоны.3. Обнаружение нарушителей и мест пересеченияими границ охраняемых зон объекта.Контроль местонахождения персонала, посетителей, транспорта и оборудованияПредоставление локационных сервисов и услугТаблица 4Рекомендации по количеству и размещению Wi-Fi точек доступаХарактеристикаРекомендацияРазмещениеДля минимизации влияния предметов, расположенных межисточниковду точкой доступа и позиционируемым устройством, необходимо размещать точки доступа на высоте выше человеческого ростаКоличествоВ каждом помещении должно выполняться условие одноисточниковвременной радиовидимости:1.

Не менее 3 точек доступа для систем высокой точности.2. Не менее 2 точек доступа для систем средней точности.3. Не менее 1 точки доступа для систем низкой точности.На втором этапе синтеза сетевой инфраструктуры производитсянастройка Wi-Fi точек доступа и организация единой сети передачиданных для связи между объектами и сервером позиционирования.Требования к проведению этого этапа:1. Точки доступа, использующиеся для связи с сервером позиционирования, должны выбираться из числа точек доступа, поставляемых вместе с системой, и иметь уникальное значение идентификатора сети (SSID).2.

Характеристики

Список файлов диссертации