Диссертация (1090554), страница 3
Текст из файла (страница 3)
На основании этого была разработана новая мера близости, аименно мера обобщѐнной фазовой корреляции. Результаты экспериментальногоисследования точности данной меры показали, что значения средней и максимальной ошибок позиционирования с использованием этой меры оказались нижеаналогичных значений существующих мер близости.Совместное применение нескольких методов позиционирования основанона том, что методы используют разный математический аппарат и допускаютошибки в разных точках тестовой выборки. Это позволило предположить, что одновременное использование разных методов или одинаковых методов с разнымипараметрами даст возможность увеличить точность.
В связи с этим были исследованы различные комбинации модифицированного метода k-ближайших соседей инаивного байесовского классификатора. Проведѐнное исследование показало эффективность данного подхода с точки зрения уменьшения величины среднейошибки: на полученных экспериментальных данных снижение составило 15%.Значение максимальной ошибки при этом практически не изменилось. Сохранение величины максимальной ошибки обусловлено наличием областей, в которыхприѐм Wi-Fi сигнала затруднѐн из-за наличия посторонних предметов.Кроме одновременного использования методов позиционирования, такжерассматривалась возможность совокупного применения разных беспроводныхтехнологий.
Практической проблемой, приводящей к необходимости такого решения, является наличие значительных ошибок в одной или нескольких областях.В этом случае необходимо установить дополнительные источники сигнала,по которым положение объекта можно будет установить более точно.
Основнымитребованиями к таким источникам являются малые геометрические размеры ивысокая 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 мак-14симальным значением принимаемой мощности сигнала.
Применение данногоподхода позволило существенно (более чем на 25%) снизить значение максимальной ошибки позиционирования, а также уменьшило значение средней ошибки (средняя ошибка уменьшилась на 20%).Использование технологии Bluetooth также позволило увеличить точностьпозиционирования групп близкорасположенных объектов. Группы объектов свключѐнными Bluetooth приѐмниками выявляются за счѐт периодического опросакаждым из объектов списка видимых Bluetooth устройств.Для осуществления коррекции местоположения близкорасположенных объектов был разработан специальный метод, основанный на оценке степеней уверенности в правильности решения для каждого из используемых методов позиционировании.Понятие степени уверенности было введено авторами одной из работ, посвящѐнных решению задачи позиционирования групп объектов, как численнаямера, позволяющая выявлять в группе объекты, позиционируемые наиболее точно.
Недостатком существующего подхода является то, что степень уверенностипредлагается оценивать не на основании данных используемых методов позиционирования, а на основании косвенных ограничений фильтра частиц. Отсутствиепоследнего приводит к невозможности применения данного подхода. Поэтомубыла предложена иная оценка степени уверенности, причем своя для каждого изсовместно используемых методов позиционирования. Для наивного байесовскогоклассификатора оценивается отличие от единицы значения апостериорной вероятности нахождения объекта в заданной точке. Для модифицированного метода kближайших соседей рассчитывается отличие от единицы нормированного средневзвешенного расстояния k-ближайших соседей до центроида (центра масс фигуры, сформированной k-ближайшими соседями).Результаты применения разработанного комплексного подхода, основанного на совместном использовании разных беспроводных технологий и методов позиционирования, показали существенное снижение (не менее, чем на 20%) значе-15ний средней и максимальной ошибок позиционирования, как для одиночных объектов, так и для их групп.Третья глава содержит результаты разработки процедуры синтеза системпозиционирования объектов по данным беспроводных сетей стандарта IEEE802.11 (Wi-Fi).
В основе данной процедуры лежит совокупность основополагающих принципов, главными из которых являются системность, универсальность иунификация технических решений.Цель процедуры синтеза заключается в создании системы позиционирования, отвечающей предъявленным к ней функциональным требованиям, каждое изкоторых накладывает ограничения на предельные значения ошибок системы. Поэтому задача процедуры может быть сформулирована как выработка перечня шагов, необходимых для построения системы заданной категории точности, а такжеопределение действий, позволяющих произвести анализ качества построенной системы для оптимизации режимов еѐ работы.Процедура состоит из четырѐх основных этапов – предпроектный анализ,синтез сетевой инфраструктуры, планирование и проведение экспериментальнойнастройки, а также постэкспериментальный анализ полученных результатов.На первом этапе определяются цели использования системы и на основанииэтого предъявляются требования к еѐ точности, определяющие необходимостьмодернизации существующей беспроводной сети.
Для этого предложена классификация систем по категориям точности и выработаны рекомендации по количеству и размещению источников для систем каждой из категорий.На втором этапе синтеза сетевой инфраструктуры производится настройкабеспроводных источников (точек доступа в сеть) и организация единой сети передачи данных для связи между объектами и сервером позиционирования.Этап планирования и проведения экспериментальной настройки заключается в формировании обучающей и тестовой выборок.
Для этого в соответствии сразработанными рекомендациями определяются опорные точки измерений, количество и способ этих измерений, а также формируется состав позиционируемыхустройств.16Четвертым этапом является постэкспериментальный анализ. Речь идѐт отом, что кроме непосредственной настройки необходимо также оценить еѐ качество. Для этого было предложено:1) Оценивать точность системы по данным обучающей и тестовой выборок;2) Выявлять наличие в обучающей выборке выбросов и противоречивыхданных;3) Определять состав и параметры методов позиционирования для достижения требуемых значений целевых критериев точности;4) Дополнять систему методами увеличения точности позиционированияпри актуальности таких проблем как недостаточная зональная точностьсистемы или снижение точности позиционирования групп близкорасположенных объектов.Для выполнения настройки системы и анализа еѐ качества были разработаны оригинальные алгоритмы и прикладные программные средства, позволяющиев полной мере реализовать предложенную процедуру и в значительной степениупрощающие настройку и внедрение подобных систем.Главный результат, которого позволяет добиться предложенная процедура –это получение необходимых стабильных точностных характеристик системы.
Этодостигается за счѐт наличия в составе предложенной процедуры средств анализакачества, позволяющих выявлять проблемные места в работе системы ещѐ на этапе еѐ настройки и минимизирующих тем самым риск ухудшения значений целевых показателей работы системы в процессе еѐ промышленной эксплуатации.В четвертой главе представлены результаты практической реализации иприменения алгоритмов, разработанных в рамках диссертации.
Практическоеприменение результатов исследования заключалось в разработке прикладногопрограммного обеспечения, апробации системы, построенной на его основе, атакже внедрении разработанных алгоритмических средств в состав существующей промышленной системы локального позиционирования.Разработанный программный комплекс является развитием программногообеспечения, реализующего процедуру синтеза систем Wi-Fi позиционирования.17Комплекс построен на базе клиент серверной архитектуры и состоит из двух приложений – соответственно клиента и сервера позиционирования.Основными функциями разработанного программного комплекса являютсянастройка системы позиционирования, анализ качества произведенной настройки,позиционирование объектов в режиме онлайн, а также выгрузка получаемых результатов для их последующего анализа с использованием современных математических пакетов или для передачи данных в АСУ более высокого уровня.Разработанный комплекс программных средств построен на базе независимых программных модулей и соответствует основным требованиям, предъявляемым к промышленному программному обеспечению: отказоустойчивость, модульность, масштабируемость, переносимость.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
