UWB Kapalı Kablosuz Konumlandırma Teknolojisi hakkında konuşmak
teknik arka plan
Kablosuz iletişim teknolojisinin gelişmesi ve veri işleme yeteneklerinin iyileştirilmesi ile konum tabanlı hizmetler en umut verici İnternet hizmetlerinden biri haline geldi. İster iç ister dış ortamda hareket edin, mobil terminallerin konum bilgilerini hızlı ve doğru bir şekilde alma ve konum hizmetleri sağlama ihtiyacı giderek daha acil hale geldi. İki ana iletişim ve konumlandırma sistemi birleşiyor ve birbirini destekliyor. Mobil terminalin konumunu belirlemek için kablosuz iletişim ve parametre ölçümünü kullanın ve konum bilgisi, konum hizmetlerini desteklemek ve konum hizmeti kalitesini ve ağ performansını iyileştirmek için ağ yönetimini optimize etmek için kullanılabilir. Bu nedenle, çeşitli kablosuz ağlarda mobil konum bilgilerini hızlı, doğru ve istikrarlı bir şekilde elde etmek için konumlandırma teknolojisi ve konumlandırma sistemi güncel bir araştırma odağı haline gelmiştir.
Kablosuz konumlandırma teknolojisi alanı, geniş alan konumlandırma ve kısa mesafeli kablosuz konumlandırma olarak ikiye ayrılabilir.Geniş alan konumlandırma, uydu konumlandırma ve mobil konumlandırma olarak bölünebilir; kısa mesafeli konumlandırma, esas olarak WLAN, RFID, UWB, Bluetooth, ultrasonik vb. Şu anda kullanımda olan ana kablosuz konumlandırma teknolojilerinin ve kablosuz konumlandırma ölçüm yöntemlerinin korelasyon durumu aşağıdaki gibidir:
Kablosuz konumlandırma teknolojisi ile konumlandırma ölçüm yöntemi arasındaki korelasyonun şematik diyagramı
Dış ortamla karşılaştırıldığında, bir iç ortamdaki konum bilgisini algılamak son derece zordur ve kısmen çeşitli nesnelerin yansıması ve sinyallerin dağılması nedeniyle çok önemli bir doğruluk gerektirir. UWB (Ultra WideBand), iç mekan konumlandırma alanında gelişen bir teknolojidir.Diğer konumlandırma teknolojileri ile karşılaştırıldığında, daha iyi performansa, daha yüksek doğruluğa sahiptir ve iç mekan konumlandırmaya daha uygundur.
UWB konumlandırma teknolojisine genel bakış
UWB ultra geniş bant teknolojisi, geleneksel iletişim teknolojisinden çok farklıdır.Geleneksel iletişim sisteminde taşıyıcıyı kullanmaya gerek yoktur, ancak verileri iletmek için nanosaniye veya daha az son derece dar darbeler iletir ve alır, dolayısıyla GHz Büyüklüğün bant genişliği. Ultra geniş bant iç mekan konumlandırma, insanlar ve değerli eşyaların depolanması, maden personeli konumlandırma, robot hareket takibi, otopark vb. Gibi büyük nesneler dahil olmak üzere çeşitli alanlarda iç mekanda hassas konumlandırma ve gezinme için kullanılabilir.
Geleneksel dar bant sistemi ile karşılaştırıldığında, ultra geniş bant sistemi güçlü penetrasyon, düşük güç tüketimi, iyi anti-çok yol etkisi, yüksek güvenlik, düşük sistem karmaşıklığı avantajlarına sahiptir ve hassas konumlandırma doğruluğu sağlayabilir. Bu nedenle, ultra geniş bant teknolojisi, iç mekanda sabit veya hareketli nesnelerin ve kişilerin konumlandırılmasına, izlenmesine ve gezinmesine uygulanabilir ve çok hassas konumlandırma doğruluğu sağlayabilir. Ancak maliyet daha pahalıdır ve ağ dağıtımı karmaşıktır.
İç ortamlarda yaygın olarak kullanılan kablosuz konumlandırma ölçüm yöntemleri
Kablosuz konumlandırma ölçüm yöntemi, alınan radyo dalgası sinyalinin karakteristik parametrelerini analiz etmek ve ardından ölçülen nesnenin konumunu (2D / 3D koordinatlar: boylam, enlem, yükseklik) belirli bir algoritmaya göre hesaplamaktır.
Yaygın olarak kullanılan iç mekan kablosuz konumlandırma ölçüm yöntemleri aşağıdaki gibidir:
AOA'ya (Geliş Açısı) dayalı konumlandırma algoritması
TOA'ya (Varış Zamanı) dayalı konumlandırma algoritması
TDOA'ya (Varış Zaman Farkı) dayalı konumlandırma algoritması
RSS'ye dayalı konumlandırma algoritması (Alınan Sinyal Gücü, alınan sinyal gücü konumlandırma)
Hibrit konumlandırma
Farklı algoritmaların farklı konumlandırma doğruluğu vardır. Konumlandırmanın doğruluğunu artırmak için birden fazla teknolojinin bir kombinasyonu da kullanılabilir.
AOA tabanlı konumlandırma algoritması
AOA konumlandırması, baz istasyonu anteni veya anten dizisi aracılığıyla terminal tarafından iletilen radyo dalgasının geliş açısını ölçmek (olay açısı, ışık kaynağı ile normal arasındaki açıdır), böylece alıcıdan terminale, yani azimut hattı olan radyal bir bağlantı oluşturmaktır. İki veya daha fazla AP erişim noktası tarafından sağlanan AOA ölçüm değerleri kullanılarak, çoklu azimut hatlarının kesişimi, AOA konumlandırma algoritmasına, yani belirlenecek terminalin tahmini konumuna göre belirlenir.
TOA tabanlı konumlandırma algoritması
TOA teknolojisi, baz istasyonunun mobil istasyona belirli bir menzil komutu veya komut sinyali göndermesi ve terminalin komuta yanıt vermesini gerektirmesi anlamına gelir. Baz istasyonu, aralık komutunun gönderilmesinden terminal teyit sinyalinin alınmasına kadar geçen süreyi kaydedecektir Bu süre, esas olarak, döngü üzerindeki radyo frekansı sinyalinin yayılma gecikmesinden, terminalin yanıt gecikmesinden ve işlem gecikmesinden ve baz istasyonunun işlem gecikmesinden oluşur. . Terminal ve baz istasyonunun yanıtı ve işlem gecikmesi doğru bir şekilde elde edilebiliyorsa, radyo frekansı sinyalinin döngü yayılma gecikmesi hesaplanabilir. Radyo dalgaları havada ışık hızında hareket ettiğinden, baz istasyonu ile terminal arasındaki mesafe tahmin edilebilir. Ölçüme katılan üç baz istasyonu olduğunda, terminalin bulunduğu alan nirengi yöntemine göre belirlenebilir.
TDOA tabanlı konumlandırma algoritması
TDOA konumlandırma algoritması, zaman farkını kullanan bir konumlandırma yöntemidir.Sinyalin baz istasyonuna ulaştığı zamanı ölçerek, sinyal kaynağının mesafesi belirlenebilir.Sinyal kaynağı ile birden fazla radyo izleme istasyonu arasındaki mesafe (merkezde radyo baz istasyonu ve yarıçap olarak mesafe ile) Park), sinyalin konumu belirlenebilir. Birden fazla baz istasyonuna ulaşan sinyalin zaman farkını karşılaştırarak, odak olarak hiperbolun algılama istasyonu ile kesişimi ve uzun eksen olarak mesafe farkı yapılabilmekte ve kesişme sinyalin pozisyonudur.
TDOA, birden fazla bölgeye dayalı bir konumlandırma algoritmasıdır, bu nedenle sinyali bulmak için eşzamanlı ölçüm için en az 3 izleme istasyonu olmalıdır. Her izleme istasyonunun bileşimi nispeten basittir ve esas olarak alıcı, anten ve zaman senkronizasyon modülünü içerir. Teorik olarak, mevcut bir izleme istasyonu, karmaşık bir teknik dönüşüm olmaksızın bir zaman senkronizasyon modülüne sahip olduğu sürece bir TDOA izleme istasyonuna yükseltilebilir.
RSS tabanlı konumlandırma algoritması
RSS tabanlı algoritmada, izlenen hedef, sinyal gücünü verici ile alıcı arasındaki mesafenin bir tahmin parametresi olarak kullanmak için çok sayıda vericiden alınan sinyal gücünü ölçer. Bu şekilde alıcı, verici düğümüne göre konumunu tahmin edebilecektir. RSS tabanlı algoritmada, kablosuz sinyal iletimi sürecindeki çoklu yol etkisi ve engellerden geçerken gölge etkisi, konumlandırma hatasının ana nedenleridir. Açık bir alanda, engeller engellenirse daha kesin bir konumlandırma elde edilebilir.Birçok ortamda çeşitli engellerin neden olduğu çoklu yol etkileri, zayıflama, saçılma vb. Gibi belirsiz faktörler vardır. Konumlandırma doğruluğunu büyük ölçüde etkiler. Ek olarak, RSS bazlı algoritmanın diğer algoritmalara göre bazı avantajları da vardır RSS bazlı algoritmada, mobil etiket yalnızca bir alıcı olarak kullanılır, bu nedenle konumlarını bulmak için birden fazla vericiden alınan sinyalin gücüne bağlıdır. Bu şekilde, RSS tabanlı algoritmalar daha az iletişim trafiğine sahip olma eğilimindedir ve bu da kanal erişim kontrolünü ve konumlandırma doğruluğunu iyileştirmeye yardımcı olur. Ek olarak, daha az iletişim trafiği, kullanımdaki etiketlerin sayısındaki sınırlamanın üstesinden gelmeye yardımcı olur. Mobil etiketler yalnızca alıcılardır ve sayının sınırı yoktur.
RSS tabanlı algoritmalar iki ana türe ayrılabilir: üç taraflı ölçüm ve parmak izi tanıma. Üçlüleştirme algoritması, üç farklı referans düğümüne olan mesafeyi tahmin etmek için RSS ölçümlerini kullanır ve böylece mevcut konumu tahmin eder. Öte yandan, parmak izi tanımanın, konumu tahmin etmek için çevrimiçi ölçümü veri kümesindeki en yakın parmak iziyle eşleştirmek için kullanılan, sahnenin RSS parmak izlerinden oluşan bir veri kümesi toplaması gerekir.
Hibrit konumlandırma
Şu anda, hibrit konumlandırma, yeni genel kablosuz konumlandırma haline geldi. Hibrit konumlandırmanın temel fikri, kablosuz sistemlerde konum tahmininin doğruluğunu artırmak için güvenilir kısa menzilli ölçümlerin kullanımına dayanır. Konum tahmininin doğruluğunu artırmak için temelde bağımsız kablosuz konumlandırma ölçüm yöntemlerinin (RSS, TOA, TDOA, AOA, vb.) Farklı kombinasyonlarını kullanın.
UWB tarafından kullanılan konumlandırma ölçüm yöntemi
UWB konumlandırma için, AOA diğer algoritmalar kadar pratik değildir. Ek olarak, AOA, sensörler arasında çok fazla işbirliği gerektirir ve hata birikiminden etkilenebilir. AOA kabul edilebilir doğruluğa sahip olsa da, güçlü saçılımlı UWB sinyalleri için işlevi zayıftır.
Öte yandan, RSS algoritması diğer algoritmalara kıyasla UWB'nin yüksek bant genişliğini etkin bir şekilde kullanmaz. RSS, dar bant sinyalleri kullanan sistemler için daha uygundur. TOA algoritması, UWB tabanlı sistemler gibi geniş bant sistemlerinde daha iyi performans gösterir. RSS algoritmasının kullanılması, elde edilebilir doğruluğu iyileştirme anlamında geniş bant genişliği üzerinde olumlu bir etkiye sahip değildir. Yüksek hassasiyet sağlayan zaman yöntemiyle karşılaştırıldığında bu, RSS yönteminin kullanım verimliliğini düşürür.
İki boyutlu bir uzayda konumlandırma ile ilgili olarak, TDOA algoritması en az üç uygun şekilde konumlandırılmış baz istasyonu gerektirirken, AOA algoritması konum tahmini için yalnızca iki baz istasyon gerektirir. Doğruluk açısından, hedef nesne baz istasyonundan uzaktayken, açı ölçümündeki küçük bir hata doğruluğu olumsuz yönde etkileyecektir. TDOA ve AOA konumlandırma algoritmaları tek bir algoritmada birleştirilebilir, birbirlerini tamamlayabilir, bu algoritma yüksek konumlandırma doğruluğu elde etme avantajına sahiptir.
UWB sinyallerinin yüksek zaman çözünürlüğü nedeniyle, TOA ve TDOA diğer algoritmalardan daha yüksek doğruluğa sahiptir. Mevcut UWB konumlandırması için en etkili çözüm, iki algoritmanın avantajlarını birleştirdiği için TOA ve TDOA'nın hibrit konumlandırma algoritmasını benimsemektir.
sonuç olarak
Birçok iç mekan konumlandırma teknolojisi vardır ve çeşitli teknolojilerin kendi sınırlamaları vardır ve belirli bir ölçüde birbirleriyle rekabet ederler. Yüksek hassasiyetli iç mekan konumlandırma teknolojileri, pahalı ek ekipman veya erken aşamada büyük miktarda manuel işlem gerektirir ve bu da teknolojinin yaygınlaşmasını büyük ölçüde kısıtlar. Düşük maliyetli konumlandırma teknolojisinin konumlandırma doğruluğunda iyileştirilmesi gerekir. Yüksek hassasiyetli konumlandırma sağlama temelinde maliyetleri düşürmek, iç mekan konumlandırma için de bir yöndür. Gelecekteki eğilim, karmaşık ortamlarla yüzleşmek için tamamlayıcı avantajlar elde etmek için birden fazla teknolojinin birleşimi olmalıdır. Bunların arasında, maliyet ne kadar düşük olursa, uyumluluk o kadar iyi ve doğruluk ne kadar yüksek olursa, popülerleştirmek o kadar kolay olur.
Aşağıdaki şekil, UWB ile diğer yaygın olarak kullanılan iç mekan konumlandırma teknolojileri arasında bir karşılaştırmadır.
Yaygın olarak kullanılan iç mekan konumlandırma teknolojileri arasında karşılaştırma
Sonuna yaz
Endüstri 4.0'ın IoT sisteminde, anahtar konum konumlandırma bilgileri endüstriyel bilgi zekasının önemli bir parçasıdır ve 4.0 çağında endüstriyel site tedarik zinciri bileşenlerinin, üretim ekipmanlarının, sevk araçlarının ve operatörlerin hassas konumlandırma sorununu çözer. Üretim organizasyon sürecinde akıllı analiz ve bilimsel karar verme için bir ön koşul.
Ruijie Networks personel varlık konum yönetimi çözümü, kapsamlı bir yazılım ve donanım uygulamaları seti sağlamak için algılama düzeyinde pasif RFID uygulamalarını, ölçüm düzeyinde aktif RFID uygulamalarını, metre altı düzeyinde UWB ultra geniş bant uygulamalarını ve Ruijie IoT platformunu entegre eder çözüm. Gerçek zamanlı konumlandırma, personel varlık dağıtımı, tarihsel iz oynatma, elektronik çit alarmı, malzeme yönetimi, malzeme envanteri ve diğer işlevler gerçekleştirilebilir. Tünellerde, boru koridorlarında, adli hapishanelerde, büyük fabrikalarda, petrokimyasallarda, yaşlı hastanelerde, depolama ve lojistikte, akıllı binalarda, havaalanı istasyonlarında ve personel ve varlıkların konumlandırılmasını ve yönetilmesini gerektiren diğer senaryolarda yaygın olarak kullanılabilir. Farklı konumlandırma ihtiyaçlarına göre, talep ve maliyet arasında mükemmel bir denge sağlamak için çeşitli konumlandırma çözümleri sunuyoruz.
