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Christiancarmine Esposito
21 Luglio 2006Mobilab
Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
Analisi e realizzazione software Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione
attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivoattraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
Correlatore:
Ing. Massimo Ficco
Relatore:
Prof. Domenico Cotroneo
Candidato:
Esposito Christiancarmine 41/3359
Christiancarmine Esposito
21 Luglio 2006Mobilab
Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
Obiettivi del lavoro di tesiObiettivi del lavoro di tesi
1
Analizzare i requisiti di qualità per un sistema di positioning, in termini di accuratezza e precisione;
Raccogliere e analizzare una serie di misurazioni RSS, in diversi contesti, al fine di formulare delle linee guida da rispettare per avere un sistema di localizzazione di buona qualità
Progettare un software per supportare la realizzazione di un sistema di positioning con delle caratteristiche di accuratezza e precisione accettabili
Christiancarmine Esposito
21 Luglio 2006Mobilab
Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
Articolazione del FingerprintingArticolazione del Fingerprinting
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una fase off-line, in cui il sistema memorizza i campioni RSS di punti di riferimento, con una posizione ben nota, in una banca dati;
una on-line, in cui gli RSS dei beacon vengono confrontati con quelli memorizzati per poter determinare la posizione di un utente.
Il punto cruciale è la realizzazione del database degli RSS di riferimento, o mappa dei radio segnali, processo che prende il nome di apprendimento o calibrazione.
Christiancarmine Esposito
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Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
3
Il perché della scelta di BluetoothIl perché della scelta di Bluetooth
La maggior parte dei dispositivi mobili è dotato di un’interfaccia Bluetooth integrata;
È economica, low-power consuptive e dalle ridotte dimensioni (1 cm²)
Poche interferenze sulla banda di trasmissione, adotta uno schema FHSS con un alto Hop Rate (1600 salti al secondo)
Non consente una misura diretta RSS, ma solo l’indicazione dell’appartenenza a determinati intervalli, bassa discriminazione delle posizioni
Range limitato, intorno ai 20 metri, per la maggior parte dei dispositivi, quelli di classe 2
Christiancarmine Esposito
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Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
Fattori condizionanti la qualità del positioningFattori condizionanti la qualità del positioning
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L’unico fattore su cui è possibile agire in fase di progettazione del sistema di positioning è il numero di sensori e il loro placement pattern
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Accuratezza e precisione per numero di sensoriAccuratezza e precisione per numero di sensori
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All’aumentare del numero di sensori la precisione del sistema aumenta . . .
. . . mentre l’accu-ratezza si riduce!
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Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
Garantire una buona accuratezza con molti Garantire una buona accuratezza con molti sensorisensori
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Clusterizzazione aree per strongest first
Positioning history-based
Si tassella lo spazio solo in base al valore nullo nella misura rispetto a un sensore, o comunque quello con la probabilità maggiore nella distribuzione di misure
in quel punto
Ho un miglioramento dell’accuratezza del 48%. . .
. . . a spese della preci-sione che peggiora del 50%
Si eseguono delle misure in maniera periodica, quasi continua, e si modifica la posizione solo se le misure sono quelle che identificano le regioni adiacenti a quella
corrente.
Per poter usare questo approccio, la condizione da rispettare è che tra due misurazioni successive, l’utente possa essere passato ad una regione adiacente a quella in cui si trovava, scartando la possibilità che si sia mosso oltre. Non ho peggioramenti della precisione.
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Il software BlueJOIBPIl software BlueJOIBP
Modulo di disegno, ha il compito di consentire all’utente di realizzare una mappa
Modulo di simulazione, a partire da una mappa, simula la tassellazione RSSI, dato un placement pattern
Modulo di ottimizzazione, a partire da una mappa, determina l’insieme dei pattern ottimali
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Il modulo di disegno del software BlueJOIBPIl modulo di disegno del software BlueJOIBP
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ToolBar degli strumenti
Menu degli strumenti
Piano di lavoro
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Analisi e realizzazione software per la soluzione del Sensor Placement in sistemi di localizzazione attraverso algoritmi di ottimizzazione multiobiettivo
Il modulo di simulazioneIl modulo di simulazione
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Data LoaderData Loader
Wave PropagationWave Propagation
EngineEngine
RSSI PredicterRSSI Predicter
Vengono caricati tutti i dati che servono per avviare la simulazione (matrice della mappa, scala, tipologia di sensore e altro)
A partire dai dati iniziali determina la matrice della potenza ricevuta, posto un sensore in un punto della mappa, usando il Multi-Wall Model su un solo piano:
PLGPR
AFPdPL
output
iii)log(2040
Data la matrice della potenza ricevuta, assegno il valore nullo se ricade nella GRPR, -1 se inferiore
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Attenuazione addizonaleAttenuazione addizonale
Il Multi-Wall Model genera dei buoni risultati, quando deve simulare dei dati in un’ambiente debolmente disturbato, non in uno fortemente
Misure sul campo
Risultati simulazione usando il Multi-Wall Model
Risultati simulazione usando il Multi-Wall Model modificato, introducendo
un’attenuazione ambientale nella formula di PL
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Il modulo di simulazioneIl modulo di simulazione
Data LoaderData Loader
OptimizationOptimization
EngineEngine
Result HandlerResult Handler
Vengono caricati tutti i dati che servono per avviare l’ottimizzazione (matrice della mappa, scala, tipologia di sensore e altro, se serviranno per le simulazioni, e i parametri propri del motore ottimizzatore)
I risultati vengono presentati all’utente nella maniera più adeguata
L’algoritmo di ottimizzazione scelto lavora sui dati inseriti, fino al soddisfacimento della condizione di arresto
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OptiEngineOptiEngine
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Gli algoritmi di ottimizzazioneGli algoritmi di ottimizzazione
MOGA M-PAESPAES
Cost Value: 57 Cost Value: 222 Cost Value: 72
