Luận án tiến sĩ về phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi

Luận án tiến sĩ nghiên cứu phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi, mang lại giải pháp chính xác và hiệu quả cho các ứng dụng hiện đại.

Chuyên ngành

Kỹ thuật điện tử

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận án tiến sĩ

2019

144
3
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. MỞ ĐẦU

1.1. Tính cấp thiết của đề tài

1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3. Mục tiêu nghiên cứu

1.4. Phương pháp nghiên cứu

1.5. Bố cục của luận án

2. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi

2.1. Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi

2.2. Kỹ thuật định vị tiệm cận

2.3. Kỹ thuật định vị sử dụng ToA

2.4. Kỹ thuật định vị sử dụng TDoA

2.5. Kỹ thuật định vị sử dụng AoA

2.6. Kỹ thuật định vị sử dụng kết hợp AoA và ToA

2.7. Kỹ thuật định vị sử dụng RSSI và mô hình suy hao đường truyền

2.8. Kỹ thuật định vị dựa trên dấu vân tay RSSI

2.9. RSSIF-IPT sử dụng phương pháp tất định

2.10. RSSIF-IPT sử dụng phương pháp xác suất

2.11. Đánh giá các kỹ thuật định vị

3. ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ CỦA MÔ HÌNH MÔ TẢ PHÂN BỐ Wi-Fi RSSI

3.1. Giới thiệu thuật toán EM

3.2. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do censoring

3.3. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do dropping

3.4. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do censoring và dropping

3.5. Đánh giá sai số của các tham số trong GMM ước lượng được bằng thuật toán EM

3.6. Kết luận chương 2

4. ƯỚC LƯỢNG SỐ THÀNH PHẦN GAUSS TRONG MÔ HÌNH MÔ TẢ PHÂN BỐ Wi-Fi RSSI

4.1. Các phương pháp ước lượng số thành phần Gauss trong GMM

4.2. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp PF

4.3. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp CF

4.4. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do censoring và dropping

4.5. Đánh giá các thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM

4.6. Kết luận chương 3

5. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ VÀ CÁC KẾT QUẢ

5.1. THỰC NGHIỆM IPS

5.2. Thuật toán định vị dựa trên phương pháp MaP

5.3. Các kết quả thực nghiệm IPS

5.4. Sai số định vị

5.5. Thực nghiệm IPS trên dữ liệu mô phỏng

5.6. Thực nghiệm IPS trên dữ liệu thực

5.7. Mức độ phức tạp của thuật toán định vị

5.8. Kết luận chương 4

6. Các kết quả chính của luận án

7. Các đóng góp mới của luận án

8. Hướng phát triển của luận án

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

Tóm tắt

I. Tính cấp thiết của đề tài

Nhu cầu về định vị trong nhà ngày càng tăng cao, đặc biệt trong các khu vực như trung tâm thương mại, sân bay và các tòa nhà lớn. Các hệ thống định vị truyền thống như GPS không thể hoạt động hiệu quả trong môi trường kín, dẫn đến việc cần thiết phải phát triển các giải pháp công nghệ định vị mới. Theo khảo sát, người dùng dành phần lớn thời gian trong nhà, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của hệ thống định vị trong nhà (IPS). Việc sử dụng tín hiệu Wi-Fi cho định vị trong nhà đã trở thành một xu hướng, nhờ vào sự phổ biến của mạng WLAN và thiết bị di động có khả năng kết nối Wi-Fi. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng kỹ thuật định vị sử dụng tín hiệu Wi-Fi có thể cung cấp độ chính xác cao và chi phí thấp hơn so với các phương pháp khác.

II. Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi Fi

Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi có thể được phân loại thành hai nhóm chính: nhóm kỹ thuật dựa trên thuộc tính không gian và thời gian của tín hiệu nhận được (TSARS) và nhóm kỹ thuật dựa trên dấu vân tay RSSI. Nhóm TSARS bao gồm các phương pháp như Time of Arrival (ToA), Time Difference of Arrival (TDoA) và Angle of Arrival (AoA). Những phương pháp này thường yêu cầu phần cứng bổ sung, làm tăng chi phí hệ thống. Ngược lại, nhóm kỹ thuật dựa trên dấu vân tay RSSI không yêu cầu phần cứng phức tạp, nhưng cần một cơ sở dữ liệu lớn để huấn luyện mô hình. Việc lựa chọn kỹ thuật phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và môi trường hoạt động.

III. Đánh giá các kỹ thuật định vị

Đánh giá các kỹ thuật định vị trong nhà là rất quan trọng để xác định độ chính xác và hiệu quả của từng phương pháp. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng kỹ thuật dựa trên tín hiệu Wi-Fi có thể đạt được độ chính xác cao trong các môi trường khác nhau. Tuy nhiên, các yếu tố như tín hiệu không dây bị suy giảm do vật cản và nhiễu có thể ảnh hưởng đến kết quả định vị. Việc sử dụng các mô hình thống kê để phân tích tín hiệu Wi-Fi và tối ưu hóa thuật toán định vị là cần thiết để cải thiện độ chính xác. Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng việc kết hợp nhiều kỹ thuật có thể mang lại kết quả tốt hơn so với việc sử dụng một kỹ thuật đơn lẻ.

IV. Ứng dụng thực tiễn của công nghệ định vị trong nhà

Công nghệ định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi có nhiều ứng dụng thực tiễn trong đời sống hàng ngày. Các ứng dụng này bao gồm dẫn đường trong các trung tâm thương mại, quản lý tài sản trong kho, và hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin trong các tòa nhà lớn. Hệ thống IPS có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp thông tin chính xác về vị trí và hướng dẫn di chuyển. Ngoài ra, công nghệ này cũng có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như an ninh, chăm sóc sức khỏe và quản lý giao thông. Việc phát triển và cải tiến các kỹ thuật định vị sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho các ứng dụng trong tương lai.

25/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

phần mở đầu, kết luận, phụ lục, danh mục các bài báo khoa học đã được công bố của tác giả. Tổng quan về kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi: Trình bày tổng quan về các kỹ thuật định vị sử dụng tín hiệu Wi-Fi trong WLAN. Trên cơ sở phân tích ưu điểm, nhược điểm của từng kỹ thuật, phân tích các vấn đề đã được giải quyết và chưa được giải quyết, luận án đưa ra định hướng nghiên. Ước lượng tham số của mô hình mô tả phân bố Wi-Fi RSSI: Nghiên cứu đề xuất các mô hình mô tả phân bố của dữ liệu (là các phép đo Wi-Fi RSSI) tương ứng với các trường hợp một phần dữ liệu không quan sát được; nghiên cứu xây dựng các thuật toán ước lượng các tham số trong các mô hình mô tả phân bố của Wi-Fi RSSI; đánh giá, so sánh sai số của các tham số ước lượng được bằng các thuật toán đã xây dựng với sai số của các tham số ước lượng được bằng các thuật toán EM khác đã công bố.

luan an 7 Chương 3. Ước lượng số thành phần Gauss trong mô hình mô tả phân bố Wi-Fi RSSI: Nghiên cứu xây dựng thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong mô hình mô tả phân bố của Wi-Fi RSSI, qua đó giảm thiểu số lượng tham số cần lưu trong cơ sở dữ liệu, tạo tiền đề giảm số phép tính trong thuật toán định vị nhằm tối ưu thời gian định vị; đánh giá, so sánh sai số của số thành phần Gauss được ước lượng bằng thuật toán đã xây dựng với một số phương pháp khác đã được công bố. Xây dựng thuật toán định vị và các kết quả thực nghiệm IPS: Nghiên cứu xây dựng thuật toán định vị trong trường hợp một phần dữ liệu do OB thu thập trong giai đoạn định vị trực tuyến không quan sát được; thực nghiệm IPS được áp dụng các thuật toán đã xây dựng và so sánh với IPS áp dụng các đề xuất trong các nghiên cứu khác đã công bố gần đây. luan an 8 CHƯƠNG 1.

TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi Chương 1 bao gồm các nội dung: Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi, ưu điểm, nhược điểm của từng kỹ thuật; các nghiên cứu về RSSIF-IPT, những vấn đề đã được giải quyết và chưa được giải quyết, qua đó, luận án đưa ra định hướng nghiên cứu. Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi 1. Kỹ thuật định vị tiệm cận Kỹ thuật định vị tiệm cận (proximity) [27, 51] còn gọi là kỹ thuật định vị dựa trên vị trí của AP trong WLAN có cường độ tín hiệu nhận được lớn nhất.1 mô tả kỹ thuật định vị tiệm cận với ba AP và đối tượng AP3 (OB) cần định vị. Khi OB nằm trong AP2 Vị trí 3 vùng phủ sóng của AP1 (vị trí 1), vị Vị trí 2 trí của OB sẽ là vị trí của AP1.

Tại vị AP1 trí 2, OB nằm trong vùng phủ sóng của AP1 và AP2. Nếu RSSI do OB thu thập được từ AP2 lớn hơn từ Vị trí 1 AP1, vị trí của OB sẽ là vị trí của Vùng phủ sóng của AP OB AP2 và ngược lại. Mô tả kỹ thuật định vị tiệm cận Ở vị trí 3, OB nằm trong vùng phủ sóng của cả ba AP, khi đó vị trí của OB sẽ là vị trí của AP tương ứng với RSSI lớn nhất mà OB thu thập được. Kỹ thuật định vị sử dụng ToA Kỹ thuật định vị sử dụng thông tin ToA của tín hiệu Wi-Fi (ToA-IPT: ToA based Indoor Positioning Technique) dựa trên thời gian lan truyền của sóng vô tuyến từ tối thiểu ba AP có vị trí xác định tới OB hoặc ngượi lại, từ OB tới tối thiểu ba AP, từ đó tính ra khoảng cách từ OB tới các AP và ước lượng ra vị trí của OB [12, 52].2 mô tả ToA-IPT với ba AP.

AP2 Gọi t1 , t2 và t3 lần lượt là thời gian lan AP1 truyền của sóng vô tuyến từ OB tới AP1, OB AP2 và AP3; v là vận tốc lan truyền của AP3 sóng vô tuyến. Khi đó r1 = vt1 , r2 = vt2 và r3 = vt3 sẽ là khoảng cách từ OB tới AP1, Hình 1. Mô tả ToA-IPT AP2 và AP3. Một cách tổng quát, giả thiết OB ở tọa độ ( x, y ) có N AP AP khả dụng.

Gọi ri là khoảng cách từ OB tới AP thứ i , khi đó: ri 2  ( x  xi )2  ( y  yi )2 .1) 2 2 2 Vì r1  ( x  x1 )  ( y  y1) nên: ri 2  r12  ( x  xi ) 2  ( y  yi )2  ( x  x1 ) 2  ( y  y1 ) 2  ri 2  r12  xi2  yi2  ( x12  y12 )  2 x( xi  x1 )  2 y ( yi  y1 ) 1 2  x( xi  x1 )  y ( yi  y1 )  2  xi  yi2  x12  y12  ri 2  r12  ; i  2  N .2) có thể viết lại dưới dạng ma trận như sau: AX = B.3) luan an 10 Trong công thức (1.  y  2    xN  x1 y N  y1    xN2  y N2    x12  y12    rN2  r12     Trên thực tế, ToA ước lượng được thường có sai số dẫn tới khoảng cách ước lượng được không phải là độ dài đoạn thẳng nối giữa OB và AP [18], nghĩa là AX  B hay B  AX  0. Để khắc phục vấn đề này, phương pháp bình phương cực tiểu (LS: Least Squares) [34] được sử dụng để ước lượng vị trí của OB:   B - AX   min   B - AX   0 2 2 X ˆ   AT A  AT B. Kỹ thuật định vị sử dụng TDoA Kỹ thuật định vị sử dụng TDOA (TDoA-IPT: TDoA based Indoor Positioning Technique) dựa vào chênh lệch về thời gian lan truyền của tín hiệu vô tuyến từ AP tới OB hoặc ngược lại, qua đó tính ra chênh lệch khoảng cách từ OB tới từng cặp AP và ước lượng vị trí của OB thông qua vị trí của các cặp AP [2, 44].3 mô tả TDoA-IPT với cặp (AP1, AP2) và cặp (AP1, AP3).

Vị trí của OB là vị trí giao nhau của hai đường hyperbol có phương trình lần lượt là r2  r1   và r3  r1   , với  là một hằng số. Chênh lệch giữa khoảng cách từ OB tới AP thứ i và khoảng cách từ OB tới AP thứ j được xác định bằng công thức (1. 2 2 2 2 ri j  ri  rj  (1.5) luan an 11 r3-r1 =ω r2-r1 =ω OB AP3 AP2 r1 AP1 Hình 1. Mô tả TDoA-IPT.

Vì ri1  ri  r1 nên:  r1  ri1   ri 2  ri2  r12  ri12  2r1ri1 2   x  xi    y  yi    x  x1    y  y1   ri12  2r1ri1 2 2 2 2 1 2  x  xi  x1   y  yi  y1   r1ri1  2  xi  yi2  x12  y12  ri12 .6) có thể viết lại dưới dạng ma trận: AX = B (1.7) Trong công thức (1.     2  xN2  yN2  x12  y12  rN21   r1   xN  x1 y N  y1 rN 1    Áp dụng phương pháp LS, ta có: ˆ   AT A 1 AT B. Kỹ thuật định vị sử dụng AoA Kỹ thuật định vị sử dụng AoA (AoA-IPT: AoA based Indoor Positioning Technique) [50] dựa vào thông tin về góc tạo bởi một đường thẳng tham chiếu với hướng đến của tín hiệu Wi-Fi. Trong không gian hai luan an 12 chiều kỹ thuật này có thể xác định được vị trí của OB thông qua vị trí của hai AP (AP1 và AP2) và góc của tín hiệu từ các AP này tới OB (  1 và 2 ) nếu OB không nằm trên đường thẳng thẳng nối giữa hai AP (hình 1.

y OB AP2 α2 Đường thẳng tham chiếu Hướng đến của tín hiệu AP1 α1 O x Hình 1. Mô tả AoA-IPT Gọi i  i  1  N  là góc tới của AP thứ i ,  x, y  và  xi , yi  lần lượt là tọa độ của OB và AP thứ i , khi đó: y  yi sin  i  x  xi cos i  x sin  i  ycos i  xi sin  i  yi cos i .9) Cũng tương tự như TOA hoặc TDOA, AOA cũng bị sai số do ở môi trường trong nhà OB và AP đôi khi không trực thị với nhau. Để giải quyết vấn đề này, một lần nữa phương pháp LS được sử dụng [50], cụ thể như sau: ˆ   AT A1 AT B.10) Trong công thức (1.10):  sin 1 cos1   x1sin1  y1cos1   xˆ    . ˆ  X  yˆ  ; A     ; B        sin   cos N     N  xN sin N  y N cos N  1.

Kỹ thuật định vị sử dụng kết hợp AoA và ToA Kỹ thuật định vị sử dụng thông tin kết hợp về AoA và ToA có thể sử dụng tối thiểu một AP có tọa độ biết trước để xác định vị trí của OB trong không gian hai chiều (Hình 1. luan an 13 y AP1 α1 Đường thẳng tham chiếu Hướng đến của tín hiệu OB x Hình 1. Mô tả kỹ thuật định vị sử dụng kết hợp AoA và ToA Gọi i  i  1  N  là góc tạo bởi đường thẳng tham chiếu với tín hiệu từ OB tới AP thứ i hoặc ngược lại, từ AP thứ i tới OB; ri là khoảng cách từ OB tới AP thứ i , ta có: sin 2 i  cos2 i  sin 2 1  cos2 1 2 x  xi  x1   2 y  yi  y1   xi2  yi2  x12  y12 (1. ri 2 Phương pháp LS được sử dụng [50], kết quả như sau: ˆ   AT A1 AT B.12) Trong công thức (1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Luận án tiến sĩ mang tiêu đề "Luận án tiến sĩ về phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi" của tác giả Vũ Trung Kiên, dưới sự hướng dẫn của GS. Lê Hùng Lân tại Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật định vị trong nhà dựa trên tín hiệu Wi-Fi. Bài viết không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về công nghệ định vị hiện đại mà còn chỉ ra những ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như thương mại điện tử, quản lý tài sản và dịch vụ khách hàng. Độc giả sẽ tìm thấy nhiều thông tin hữu ích về cách thức hoạt động của các hệ thống định vị trong nhà, cũng như những thách thức và giải pháp trong việc triển khai công nghệ này.

Nếu bạn quan tâm đến các khía cạnh khác của công nghệ thông tin và ứng dụng trong giáo dục, hãy tham khảo thêm bài viết "Năng lực ứng dụng công nghệ thông tin để dạy học lịch sử và địa lí trong đào tạo giáo viên tiểu học", nơi khám phá cách công nghệ có thể cải thiện phương pháp giảng dạy. Ngoài ra, bài viết "Luận án tiến sĩ: Nghiên cứu thuật toán và ứng dụng công nghệ định vị vệ tinh GNSS tại Việt Nam" cũng sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về các công nghệ định vị khác nhau, từ vệ tinh đến Wi-Fi. Cuối cùng, bài viết "Nghiên cứu phát triển kỹ thuật hỗ trợ phát hiện đạo văn trong văn bản tiếng Việt" sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng công nghệ trong việc bảo vệ bản quyền và chất lượng nội dung trong môi trường học thuật.