Indoor-Lokalisierung mit Bluetooth 5.1
Grundlagen, Ergebnisse und ein Blick auf die Algorithmik
Fortsetzung des Artikels von Teil 2
Einfluss der Anzahl der Antennen und Kanäle
Mithilfe des beschriebenen Testaufbaus wurden Messdaten für mehr als hundert Objektpositionen bestimmt. Die gesammelten Messwerte wurden gespeichert und im Nachhinein analysiert, um so auch den Einfluss der Anzahl verwendeter Bluetooth-Kanäle sowie der Anzahl der Antennen zu untersuchen.
Ein Überblick über diese Analyseergebnisse unter Verwendung des oben vorgestellten JADE-MUSIC-Algorithmus [6] gibt Bild 8. Zu sehen ist jeweils der Median des Lokalisierungsfehlers bei verschiedenen Konfigurationen. Werden alle acht Antennen verwendet, ergibt sich ein Medianfehler von 22 cm bei ausschließlicher Verwendung der drei Bluetooth-Advertising-Kanäle. In der Praxis ist diese Kanalauswahl von großem Vorteil, da so verbindungslos gearbeitet werden kann, ohne die Bluetooth-Spezifikation zu verletzen.
Die Verwendung weiterer Kanäle setzt einen Verbindungsaufbau zwischen Sender – das zu lokalisierende Objekt – sowie dem Empfänger – Basisstationen – voraus, was zusätzlichen Aufwand in der Systementwicklung nach sich zieht und höhere Anforderungen an den Protokoll-Stack stellt. Es zeigte sich, dass sich dieser Zusatzaufwand bei Verwendung eines Antennen-Arrays mit acht Antennen nicht lohnt, da selbst bei Verwendung aller 40 Bluetooth-Kanäle nur eine Verringerung des Lokalisierungsfehlers auf 19 cm beobachtet werden konnte. Anders sieht das bei einer Verwendung von nur vier Antennen aus. Hier kann durch die Benutzung aller 40 Kanäle der Lokalisierungsfehler von 50 cm (drei Advertising-Kanäle) auf 29 cm verbessert werden. Ob dies den beschriebenen Zusatzaufwand rechtfertigt, hängt natürlich von den individuellen Anforderungen der Anwendung ab.
Einfluss des verwendeten Algorithmus
Weiter oben wurden drei Möglichkeiten beschrieben und untersucht, mit deren Hilfe sich der Einfallswinkel aus den Messwerten der verschiedenen Antennen bestimmen lässt. Hierbei wurden ein einfacher Ansatz über die Phasenunterschiede, der sogenannte MUSIC-Algorithmus sowie der JADE-MUSIC-Algorithmus betrachtet. Die dort beobachteten Unterschiede zwischen den Algorithmen zeigen sich auch deutlich in der statistischen Betrachtung dieses Themas.
In Bild 9a ist die Verbesserung des durchschnittlichen Lokalisierungsfehlers durch Verwendung des MUSIC-Algorithmus aufgetragen. Bereits bei der Verwendung von vier Antennen zeigt sich eine signifikante Verbesserung von 16 % im Vergleich zum einfachen Ansatz zur Einfallswinkelberechnung. Mit steigender Antennenanzahl nimmt die beobachtete Verbesserung noch zu, bis sich eine Verbesserung von 52 % bei acht Antennen und drei Bluetooth-Advertising-Kanälen zeigt. Im letztgenannten Fall halbiert sich also der Lokalisierungsfehler durch die Wahl des optimierten Algorithmus.
Eine weitere Steigerung der Lokalisierungsqualität ist durch Verwendung des JADE-MUSIC-Algorithmus möglich. Zunächst zeigt Bild 9b die Unterschiede zum MUSIC-Algorithmus. Hier ist auffällig, dass insbesondere für kleine Kanalanzahlen, d. h. bei ausschließlicher Verwendung der Bluetooth-Advertising-Kanäle, deutliche Verbesserungen von etwa 30 % erzielt werden können.
Bild 9c kombiniert schließlich die Bilder 9a und 9b. Im Vergleich zum einfachen Ansatz können bei der Verwendung des JADE-MUSIC-Algorithmus Verbesserungen des Lokalisierungsfehlers von 41 % bei vier Antennen bis hin zu fast 70 % bei der Verwendung von acht Antennen beobachtet werden. Im letztgenannten Fall reduziert sich der Fehler also auf weniger als ein Drittel der Lokalisierungsabweichung, die mit dem einfachen Phasendifferenzansatz erzielt werden konnte.
Lokalisierungsfehler auf ein Drittel verkleinern
In der präsentierten Anwendungsstudie konnte auf einem über 100 m² großen Testgelände mit vier Basisstationen mit je vier Antennen und unter ausschließlicher Verwendung der drei Bluetooth-Advertising-Kanäle ein Lokalisierungsfehler von 50 cm beobachtet werden. Bei Verwendung von acht Antennen pro Basisstation reduzierte sich dieser Fehler sogar auf 22 cm. Allerdings zeigte sich auch, dass diese Ergebnisse nur unter Verwendung optimierter Algorithmen erreichbar sind. Die Untersuchungen zeigten, dass der Lokalisierungsfehler bei der Verwendung einfacher Ansätze zur Bestimmung des Einfallswinkels um einen Faktor von mehr als drei größer ausfallen kann.
Im Rahmen der Anwendungsstudie wurden weitere Abhängigkeiten untersucht, deren Präsentation den Rahmen dieses Fachaufsatzes sprengen würden. Die Autoren stehen für weiter- und tiefergehende Fragen zum Thema aber gerne zur Verfügung.
Literatur
[1] Bluetooth Core Specification v5.1, Bluetooth Special Interest Group, 2019.
[2] Use of ISP1907-AOA-DK AoA Demo Kit. Insight SiP, Application Note AN210401, 7. Mai 2021.
[3] Maus, G.; Niemann, K. und Ahrens, R.: RSS2I development repository, 2021, https://git.uni-wuppertal.de/rss2i.
[4] Maus, G.; Kuxdorf-Alkirata, N.; Brückmann, D. und Gemci, M.: A low-cost BLE based sensor platform for efficient received signal strength monitoring. 2019 IEEE 62nd International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS), 2019, Konferenzband, S. 1199–1202, DOI: 10.1109/MWSCAS.2019.8884973.
[5] Schmidt, R.: Multiple emitter location and signal parameter estimation. IEEE Transactions on Antennas and Propagation, 1986, H. 3, S. 276-280, DOI: 10.1109/TAP.1986.1143830.
[6] Maus, G.; Pörner, H.; Ahrens, R. und Brückmann, D.: A phase normalization scheme for Angle of Arrival based Bluetooth indoor localization. Im Veröffentlichungsprozess, 2022.
Die Autoren
Gerrit Maus
wuchs in Wülfrath in der Nähe von Düsseldorf auf. In Wuppertal schloss er sein Bachelorstudium in Physik sowie sein anschließendes Masterstudium in Mathematik ab. Seit 2018 forscht er am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik an der Bergischen Universität Wuppertal zur Umgebungserfassung auf der Basis von Funkkommunikationssystemen.
maus@uni-wuppertal.de
Prof. Dr. Ing. Dieter Brückmann
ist seit 1995 Professor der Fakultät Elektrotechnik, Informationstechnik und Medientechnik an der Bergischen Universität Wuppertal. Vor seiner Tätigkeit in Wuppertal war er als Leiter der Produktdefinition im Entwicklungszentrum für Mikroelektronik bei Siemens beschäftigt und für die Projektierung und Realisierung von neuen Halbleiterkomponenten für Funkanwendungen verantwortlich. Als Leiter des Lehrstuhls für Nachrichtentechnik an der Bergischen Universität Wuppertal beschäftigt sich Prof. Brückmann insbesondere mit der Konzeptionierung von neuen Systemen für die Funkkommunikation. Einer seiner Forschungsschwerpunkte sind flexible und hochoptimierte Systeme für IoT-Anwendungen.
brueckm@uni-wuppertal.de
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