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Big Brother: Lokalisierung von Personen und Objekten mit Funkwellen

12. Dezember 2007, 09:17 Uhr   |  Prof. Dr.-Ing. Axel Sikora


Fortsetzung des Artikels von Teil 2 .

Der Transceiver nanoLOC kann ein Funksignal auswerten

Das nanoLOC-ASIC (Bild 2) von Nanotron [13], das seit November 2006 als Prototyp zur Verfügung steht und seit einigen Monaten dem Steinbeis-Forschungsinstitut für Drahtlose Kommunikation an der Berufsakademie Lörrach [14] zu Entwicklungszwecken vorliegt, basiert auf dem »Chirp Spread Spectrum«-Verfahren (CSS), das auch schon in der ersten Generation des nanoNET-ASICs zum Einsatz kam [15] und jüngst im Erweiterungsstandard IEEE 802.15.4a standardisiert wurde. Das Verfahren bringt aufgrund seiner Störunempfindlichkeit, der Transceiver aufgrund seiner größeren Bandbreite Vorteile mit sich. Bei dem eingesetzten Messverfahren [16] werden die Laufzeiten zwischen zwei Knoten ausgewertet. Um zusätzlich die Messfehler aufgrund nicht abgeglichener Taktfrequenzen zu verringern, wird zweiseitig symmetrisch gemessen.

Die Ergebnisse der Messungen im freien Feld sind in Bild 3 und Bild 4 dargestellt. Trotz der direkten Sichtverbindung lag keine ideale Freiraumausbreitung vor, weil die Montagehöhe nur ca. 1,5 m betrug. Für eine ideale Freiraumausbreitung muss die so genannte Fresnelzone frei von Objekten sein. Deren Durchmesser beträgt bei 2,4 GHz und einem Abstand von 100 m etwa 3,5 m. Es zeigt sich, dass der absolute Fehler im Wesentlichen unabhängig vom tatsächlichen Abstand ist. Vor dem Hintergrund des prinzipiellen Messfehlers bei den Zeitnormalen erscheint dies sehr plausibel. Der Messfehler liegt jedoch grundsätzlich unter 2 m. Die maximale Reichweite der Messung beträgt bei einer Ausgangsleistung von 0 dBm 120 m.

Aber auch im Innenstadtbereich zeigt das System eine hohe Genauigkeit. Die Anwesenheit reflektierender Objekte wie parkende Autos führen zwar zu etwas größeren Fehlern, jedoch zu keinen grundsätzlichen Problemen, wie die Ergebnisse in Bild 5 zeigen.

Gleiches gilt sogar dann, wenn keine direkte Sichtverbindung vorhanden ist. Hervorzuheben ist, dass auch in dieser Umgebung vorab keine Kalibrierung durchgeführt wurde.

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Bild 5. Auch im städtischen Umfeld zeigt sich eine gute Linearität. Allerdings sind die Fehler aufgrund der u.U. nicht mehr vorhandenen direkten Sichtverbindung größer. Das System liefert aber trotzdem plausible Werte.

Natürlich unterliegen die vorhandenen Messergebnisse zahlreichen statistischen Prozessen. Um diese auszugleichen, wurde in einer nachgeschalteten Bearbeitungsstufe ein Kalman-Filter entworfen. Bild 6 zeigt die Ergebnisse eines eindimensionalen Filters für statische Messungen. Auch ein dreidimensionales Filter liegt vor, um beschleunigte Bewegungen zu filtern.

Das Steinbeis-Forschungsinstitut für Drahtlose Kommunikation arbeitet momentan an zwei Entwicklungen. Zum einen wird eine kleine und energiesparende Hardware für ein System entwickelt, das in Gebäuden zum Einsatz kommen und die Lokalisierung und Identifizierung von Personen übernehmen soll.

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Bild 6. Eine Kalman-Filterung kann mit recht geringem Aufwand eine wesentliche Verbesserung der Ergebnisse bringen.

In einem zweiten Projekt, das im Rahmen der eSafety-Initiative der Europäischen Union durchgeführt wird, wird das System zur Kommunikation zwischen verschiedenen Verkehrsteilnehmern verwendet (Bild 7). Mit seiner Hilfe werden sowohl die relative Positionierung als auch die Übermittlung von Daten, wie z.B. GPS-Daten oder Bewegungsmuster, unterstützt. Auf diese Weise sollen z.B. die bislang meist bildbasierten Verfahren zur Erkennung von Fußgängern oder Radfahrern wesentlich verbessert werden.

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1. Big Brother: Lokalisierung von Personen und Objekten mit Funkwellen
2. Literatur Links
3. Der Transceiver nanoLOC kann ein Funksignal auswerten
4. Big Brother: Lokalisierung von Personen und Objekten mit Funkwellen
5. Big Brother: Lokalisierung von Personen und Objekten mit Funkwellen

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