Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi

Chia sẻ: Gaocaolon6 Gaocaolon6 | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:144

Thêm vào BST

Báo xấu

27
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án trình bày tổng quan về kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi; ước lượng tham số của mô hình mô tả phân bố Wi-Fi RSSI; ước lượng số thành phần gauss trong mô hình mô tả phân bố Wi-Fi RSSI; xây dựng thuật toán định vị và các kết quả.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ----------------- VŨ TRUNG KIÊN NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI-2019
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ----------------- VŨ TRUNG KIÊN NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT Chuyên ngành: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ Mã số: 9520203 Người hướng dẫn khoa học: GS.TS. LÊ HÙNG LÂN HÀ NỘI-2019
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong luận án là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của các cán bộ hướng dẫn. Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa được công bố trong bất kỳ công trình nào trước đây. Các kết quả sử dụng tham khảo đều đã được trích dẫn đầy đủ theo đúng quy định. Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Tác giả Vũ Trung Kiên
LỜI CẢM ƠN Trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận án này, tác giả đã nhận được nhiều sự giúp đỡ và đóng góp quý báu. Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS.TS. Lê Hùng Lân đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tác giả trong quá trình nghiên cứu. Tác giả xin chân thành cảm ơn Viện Ứng dụng Công nghệ - Bộ Khoa học và Công nghệ đã tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành nhiệm vụ. Tác giả cũng xin cảm ơn Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, là đơn vị chủ quản, đã tạo điều kiện cho phép tác giả có thể tham gia nghiên cứu trong các năm làm nghiên cứu sinh. Tác giả cũng xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến TS. Hoàng Mạnh Kha, người luôn đồng hành cùng tác giả trong thời gian nghiên cứu; xin chân thành cảm ơn TS. Lê Văn Thái và các anh chị em đồng nghiệp thuộc khoa Điện tử, trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã luôn tạo mọi điều kiện giúp tác giả hoàn thành luận án. Cuối cùng, tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành đến gia đình, bạn bè, các đồng chí, đồng nghiệp đã luôn động viên, giúp đỡ tác giả vượt qua mọi khó khăn để đạt được những kết quả nghiên cứu như ngày hôm nay.
i MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. i LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... ii DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................... iv DANH MỤC BẢNG BIỀU, LƯỢC ĐỒ ......................................................... vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ................................................................. vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CHÍNH ............................................................. x MỞ ĐẦU ....................................................................................................... 1 1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................ 1 2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu............................................................. 5 3. Mục tiêu nghiên cứu.................................................................................. 5 4. Phương pháp nghiên cứu........................................................................... 6 5. Bố cục của luận án .................................................................................... 6 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi ................................................................................... 8 1.1. Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi.......................... 8 1.1.1. Kỹ thuật định vị tiệm cận ................................................................ 8 1.1.2. Kỹ thuật định vị sử dụng ToA ......................................................... 9 1.1.3. Kỹ thuật định vị sử dụng TDoA.................................................... 10 1.1.4. Kỹ thuật định vị sử dụng AoA ...................................................... 11 1.1.5. Kỹ thuật định vị sử dụng kết hợp AoA và ToA ............................ 12 1.1.6. Kỹ thuật định vị sử dụng RSSI và mô hình suy hao đường truyền ................................................................................................................. 14 1.1.7. Kỹ thuật định vị dựa trên dấu vân tay RSSI ................................. 15 1.1.7.1. RSSIF-IPT sử dụng phương pháp tất định .............................. 15 1.1.7.2. RSSIF-IPT sử dụng phương pháp xác suất ............................. 17 1.1.8. Đánh giá các kỹ thuật định vị ....................................................... 21
ii 1.2. Đặt vấn đề nghiên cứu.......................................................................... 27 1.3. Kết luận chương 1 ................................................................................ 33 CHƯƠNG 2. ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ CỦA MÔ HÌNH MÔ TẢ PHÂN BỐ Wi-Fi RSSI ..................................................................................................... 35 2.1. Đặt vấn đề ............................................................................................ 35 2.2. Giới thiệu thuật toán EM...................................................................... 39 2.3. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do censoring ....................................................................................... 41 2.4. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do dropping. ....................................................................................... 44 2.5. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do censoring và dropping ................................................................... 46 2.6. Đánh giá sai số của các tham số trong GMM ước lượng được bằng thuật toán EM .............................................................................................. 52 2.7. Kết luận chương 2 ................................................................................ 56 CHƯƠNG 3. ƯỚC LƯỢNG SỐ THÀNH PHẦN GAUSS TRONG MÔ HÌNH MÔ TẢ PHÂN BỐ Wi-Fi RSSI ........................................................... 57 3.1. Đặt vấn đề ............................................................................................ 57 3.2. Các phương pháp ước lượng số thành phần Gauss trong GMM ......... 60 3.2.1. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp PF ............................................................................................................ 60 3.2.2. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp CF ............................................................................................................ 62 3.3. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được do censoring và dropping ......................................... 63 3.4. Đánh giá các thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM.... ..................................................................................................... 68 3.5. Kết luận chương 3 ................................................................................ 77 CHƯƠNG 4. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ VÀ CÁC KẾT QUẢ
iii THỰC NGHIỆM IPS ...................................................................................... 78 4.1. Đặt vấn đề ............................................................................................ 78 4.2. Thuật toán định vị dựa trên phương pháp MaP ................................... 79 4.3. Các kết quả thực nghiệm IPS ............................................................... 82 4.3.1. Sai số định vị ................................................................................. 82 4.3.1.1. Thực nghiệm IPS trên dữ liệu mô phỏng................................. 83 4.3.1.2. Thực nghiệm IPS trên dữ liệu thực .......................................... 86 4.3.2. Mức độ phức tạp của thuật toán định vị ....................................... 90 4.4. Kết luận chương 4 ................................................................................ 92 KẾT LUẬN ..................................................................................................... 93 A. Các kết quả chính của luận án ................................................................ 93 B. Các đóng góp mới của luận án ............................................................... 93 C. Hướng phát triển của luận án ................................................................. 94 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ ...................................... 96 PHỤ LỤC ...................................................................................................PL1
iv DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1. Mô tả kỹ thuật định vị tiệm cận ........................................................ 8 Hình 1.2. Mô tả ToA-IPT .................................................................................. 9 Hình 1.3. Mô tả TDoA-IPT. ............................................................................ 11 Hình 1.4. Mô tả AoA-IPT ............................................................................... 12 Hình 1.5. Mô tả kỹ thuật định vị sử dụng kết hợp AoA và ToA ..................... 13 Hình 1.6. Mô tả RSSIF-IPT ............................................................................ 15 Hình 1.7. Mô tả D-RSSIF-IPT ........................................................................ 17 Hình 1.8. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI thu thập được tại các vị trí khác nhau trong điều kiện tĩnh................................................................................. 29 Hình 1.9. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI được thu thập trong các điều kiện động khác nhau................................................................................................ 31 Hình 1.10. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI thể hiện các vấn đề censoring, dropping và đa thành phần Gauss ................................................................... 31 Hình 2.2. Mô tả hiện tượng dropping.............................................................. 37 Hình 2.3. Tương quan giữa số lượng mẫu dữ liệu (N) và MSE của các tham số trong GMM được ước lượng bởi EM-CD-GMM ........................................... 56 Hình 3.1. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI thu thập từ một AP ..................... 59 Hình 3.2. Thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp PF .............................................................................................. 61 Hình 3.3. Thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp CF .............................................................................................. 63 Hình 3.4. Thuật toán EM-CD-GMM-PFBIC-CD ................................................ 67 Hình 3.5. Biểu đồ tần suất của tập dữ liệu mô phỏng được tạo bằng hàm ngẫu nhiên với J=2 ................................................................................................... 76 Hình 3.6. Tương quan giữa số mẫu dữ liệu và xác suất ước lượng đúng số thành phần Gauss khi c  92dBm và   0.1 .............................................. 76
v Hình 4.1. Mặt bằng mô phỏng được tạo trên Matlab ...................................... 83 Hình 4.2. CDF của sai số định vị sau 1000 lần thực nghiệm với dữ liệu mô phỏng ..................................................................................................... 86 Hình 4.3. Mặt bằng của khu vực thực nghiệm IPS ......................................... 87 Hình 4.4. Giao diện của phần mềm thu thập Wi-Fi RSSI ............................... 87 Hình 4.5. Nội dung các file *.xml chứa Wi-Fi RSSI thu thập từ các AP khác nhau ..................................................................................................... 88 Hình 4.6. Tổng hợp dữ liệu thu thập được trong giai đoạn huấn luyện .......... 88 Hình 4.7. CDF của sai số định vị sau 100 lần thực nghiệm với dữ liệu thực . 89 Hình 4.8. CDF của sai số định vị tương ứng với bốn thực nghiệm ................ 91
vi DANH MỤC BẢNG BIỀU, LƯỢC ĐỒ Bảng 1.1. Thống kê sai số định vị của một số nghiên cứu về các kỹ thuật định vị dựa trên vị trí của các AP ............................................................................ 23 Bảng 1.2. Thống kê sai số định vị của một số nghiên cứu về RSSIF-IPT...... 23 Bảng 1.3. Thông tin cần thu thập xây dựng cơ sở dữ liệu với các kỹ thuật định vị ..................................................................................................... 24 Bảng 1.4. Tổng hợp các ưu điểm, nhược điểm của các kỹ thuật định vị ........ 26 Bảng 2.1.  KLD của các thuật toán EM sau 1000 lần thực nghiệm ................ 54 Bảng 2.2.  KLD của các thuật toán EM sau 1000 lần thực nghiệm ................ 54 Bảng 3.1. Các bộ tham số được sử dụng tạo tập dữ liệu mô phỏng ............... 68 Bảng 3.2. Thống kê xác suất ước lượng đúng, lệch một và lệch từ hai thành phần Gauss trở lên của các thuật toán. ............................................................ 70 Bảng 3.2. (tiếp) ................................................................................................ 71 Bảng 3.3. Thống kê số lần ước lượng số thành phần Gauss khi c  94 ,   0 , tỉ lệ dữ liệu quan sát được là 98.8% .................................................... 72 Bảng 3.4. Thống kê số lần ước lượng số thành phần Gauss khi c  92 ,   0.1, tỉ lệ dữ liệu quan sát được là 82.6% .................................................. 73 Bảng 3.5. Thống kê số lần ước lượng số thành phần Gauss khi c  90 ,   0.2 , tỉ lệ dữ liệu quan sát được là 59.2% ................................................. 74 Bảng 4.1. Giá trị trung bình và phương sai của sai số định vị sau 1000 lần thực nghiệm với dữ liệu mô phỏng ................................................................. 86 Bảng 4.2. Giá trị trung bình và phương sai của sai số định vị sau 100 lần thực nghiệm với dữ liệu thực .................................................................................. 89 Bảng 4.3. Trung bình thời gian thực hiện, giá trị trung bình và phương sai của sai số định vị tương ứng với bốn thực nghiệm ............................................... 91
vii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt 2D 2 Dimension Không gian hai chiều 3D 3 Dimension Không gian ba chiều Akaike Information Tiêu chuẩn thông tin AIC Criterion Akaike Akaike Information Tiêu chuẩn thông tin AIC3 Criterion 3 Akaike 3 AoA Angle of Arrival Góc tới (của tín hiệu Wi-Fi) AP Access Point Điểm truy cập (Wi-Fi) Bayesian Information BIC Tiêu chuẩn thông tin Bayes Criterion Cumulative Distribution CDF Hàm phân phối tích lũy Function CF Characteristic Function Hàm đặc trưng Đáp ứng xung của kênh CIR Channel Impulse Response truyền DR Dead Reckoning Kỹ thuật định vị dự đoán Kỹ thuật định vị trong nhà Deterministic RSSI dựa trên dấu vân tay RSSI D-RSSIF-IPT Fingerprinting based IPT sử dụng phương pháp tất định EM Expectation Maximization Cực đại kỳ vọng EM algorithm for parameter Thuật toán EM ước lượng estimation of Gaussian các tham số của phân phối EM-CD-G distribution in the presence Gauss khi một phần dữ liệu of Censored and Dropped không quan sát được do data censoring và dropping Thuật toán EM ước lượng EM algorithm for parameter các tham số của GMM khi estimation of the GMM in EM-CD-GMM một phần dữ liệu không the presence of Censored quan sát được do censoring and Dropped mixture data và dropping Model selection and Thuật toán ước lượng các EM-CD- parameter estimation tham số và số thành phần GMM-PFBIC-CD algorithm utilizing EM-CD- Gauss trong GMM sử dụng GMM and PFBIC-CD EM-CD-GMM và PFBIC-CD
viii Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt Thuật toán EM ước lượng EM algorithm for parameter các tham số của phân phối estimation of Gaussian EM-C-G Gauss khi một phần dữ liệu distribution in the presence không quan sát được do of Censored data censoring The EM algorithm for Thuật toán EM ước lượng parameter estimation of the các tham số của GMM khi EM-C-GMM GMM in the presence of một phần dữ liệu không Censored mixture data quan sát được do censoring The EM algorithm for Thuật toán EM ước lượng parameter estimation of the các tham số của GMM khi EM-D-GMM GMM in the presence of một phần dữ liệu không Dropped mixture data quan sát được do dropping Model selection and Thuật toán ước lượng các EM-GMM- parameter estimation tham số và số thành phần PFAIC algorithm utilizing EM- Gauss sử dụng EM-GMM GMM and PFAIC và PFAIC Model selection and Thuật toán ước lượng các EM-GMM- parameter estimation tham số và số thành phần PFBIC algorithm utilizing EM- Gauss sử dụng EM-GMM GMM and PFBIC và PFBIC Model selection and Thuật toán ước lượng các EM-GMM- parameter estimation tham số và số thành phần SWRLCF algorithm utilizing EM- Gauss sử dụng EM-GMM GMM and SWRLCF và SWRLCF GMM Gaussian Mixture Model Mô hình hỗn hợp Gauss IPS Indoor Positioning System Hệ thống định vị trong nhà Indoor Positioning IPT Kỹ thuật định vị trong nhà Technique Kullback Leibler Khoảng cách Kullback KLD Divergence Leibler KNN K-Nearest Neighbors K láng giềng gần nhất LF Likelihood Function Hàm hợp lý LLF Log-Likelihood Function Logarit của hàm hợp lý LoS Light of Sight Trực thị LS Least Squares Bình phương cực tiểu Cực đại xác suất hậu MaP Maximum a Posteriori nghiệm
ix Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh Nghĩa tiếng Việt ML Maximum Likelihood Hợp lý cực đại Sai số toàn phương trung MSE Mean Squared Error bình OB OBject Đối tượng (được định vị) NLoS Non Light of Sight Không trực thị Probability Density PDF Hàm mật độ xác suất Function PF Penalty Function Hàm phạt PFAIC PF of AIC Hàm phạt của AIC PFBIC PF of BIC Hàm phạt của BIC Hàm phạt trong BIC mở PF of extended BIC in the rộng cho trường hợp một PFBIC-CD presence of Censored and phần dữ liệu không quan sát Dropped data được do censoring và dropping Mô hình suy hao đường PLM Path Loss Model truyền Kỹ thuật định vị trong nhà Probabilistic RSSI dựa trên dấu vân tay RSSI P-RSSIF-IPT Fingerprinting based IPT sử dụng phương pháp xác suất RP Reference Point Điểm tham chiếu Received Signal Strength Chỉ số cường độ tín hiệu RSSI Indication nhận được RSSI Fingerprinting based Kỹ thuật định vị trong nhà RSSIF-IPT IPT dựa trên dấu vân tay RSSI Sum of Weighted Real parts Tổng có trọng số của các SWRLCF of all Log-Characteristic phần thực trong logarit của Functions hàm đặc trưng TDoA Time Difference of Arrival Chênh lệch về thời gian tới ToA Time of Arrival Thời gian tới Thuộc tính về không gian Time and Space Attributes TSARS và thời gian của tín hiệu of Received Signal nhận được Wireless Local Area WLAN Mạng nội bộ không dây Network
x DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CHÍNH Ký hiệu Ý nghĩa In đậm, thẳng Ma trận, véc tơ. Ví dụ: x, y,Θ In nghiêng Biến số, tham số. Ví dụ: xn , yn , J ,  , In thường, Hàm số. Ví dụ: ln(.) , p(.) δ . thẳng  Tập số nguyên  Tập số thực  Tổng của một phép toán  Tích của một phép toán  Tương đương (biểu thức)  Xấp xỉ  Hàm tương đương ˆ. Ước lượng được (tham số) (.) T Phép chuyển vị ma trận (.) 1 Phép nghịch đảo ma trận d Đạo hàm, ví dụ dyn  Đạo hàm riêng ln(.) Logarit tự nhiên log10 (.) Logarit thập phân P(.) Xác suất P(. |.) Xác suất có điều kiện p(.) Hàm mật độ xác suất (PDF) p(. |.) Hàm mật độ xác suất có điều kiện (Conditional PDF)  ( .) PDF của phân phối Gauss δ  . Hàm Kronecker Delta Q(.) Hàm phụ (auxiliary function), biểu diễn kỳ vọng erf(.) Hàm lỗi (error function)
xi Ký hiệu Ý nghĩa erfc(.) Hàm lỗi bù (complementary error function)  (.) Hàm hợp lý (Likelihood) (.), (.), Các hàm, chi tiết như trong mục 2.3 và 2.5. β(.), α(.) I0 (.), I1 (.), Các tích phân (chi tiết như trong phụ lục 1, 2, 3) I2 (.) MSE(.) Sai số toàn phương trung bình PF(.) Hàm phạt của BIC hoặc AIC hoặc AIC3 PFBIC (.) Hàm phạt của BIC Hàm phạt của BIC mở rộng cho trường hợp một số mẫu dữ PFBICD (.) liệu không quan sát được do dropping Hàm phạt của BIC mở rộng cho trường hợp một số mẫu dữ PFBICC (.) liệu không quan sát được do censoring Hàm phạt của BIC mở rộng cho trường hợp một số mẫu dữ PFBICCD (.) liệu không quan sát được do censoring và dropping   Xác suất số thành phần Gauss ước lượng Jˆ được bằng số  P J = Jˆ  thành phần Gauss thực  J   P J  Jˆ  1  Xác suất xác suất Jˆ lệch so với J một thành phần Gauss Xác suất xác suất Jˆ lệch so với J từ hai thành phần Gauss  P J  Jˆ  2  trở lên  Giá trị trung bình  Độ lệch chuẩn  Bộ tham số của phân phối Gauss     ,  Θ Bộ tham số của GMM
xii Ký hiệu Ý nghĩa Bộ tham số của thành phần Gauss thứ j trong GMM, j  j  [w j ,  j ,  j ] ΘJ Bộ tham số của GMM với J thành phần Gauss J Số thành phần Gauss trong GMM Số thành phần Gauss tối đa sử dụng để tính các hàm phạt J max trong BIC Jˆ Số thành phần Gauss trong GMM ước lượng được wj Trọng số của thành phần Gauss thứ j trong GMM  Xác xuất xảy ra dropping y Tập dữ liệu đầy đủ, không quan sát được yn Các mẫu dữ liệu trong tập y x Tập dữ liệu không đầy đủ, quan sát được xn Các mẫu dữ liệu trong tập x Tập các biến nhị phân biểu thị khi xảy ra dropping (dn=1) d hoặc không xảy ra dropping (dn=0) dn Các biến trong tập d Tập các biến nhị phân biểu thị khi xảy ra censoring ( zn  1 ) z hoặc không xảy ra censoring ( zn  0 ) zn Các biến trong tập z Tập các biến nhị phân biểu thị khi các mẫu dữ liệu quan sát v được ( vn  0 ) hoặc không quan sát được ( vn  1 ) do censoring hoặc dropping hoặc cả hai vn Các biến trong tập v Δ Tập các biến nhị phân tiềm ẩn (latent variable)  nj Các biến trong tập Δ c Ngưỡng thu của thiết bị thu thập Wi-Fi RSSI  Nhân tử Lagrange
xiii Ký hiệu Ý nghĩa (k ) Chỉ số của các vòng lặp trong thuật toán EM N Số mẫu dữ liệu thu thập được tại một RP từ một AP Số lượng tham số trong GMM được sử dụng mô tả phân bố NPs của một tập dữ liệu N AP Số điểm truy cập Wi-Fi (AP) N RP Số điểm tham chiếu (RP)  CF Ngưỡng hội tụ của SWRLCF  EM Ngưỡng hội tụ của thuật toán EM q Vị trí của RP thứ q ˆ . Vị trí của OB (ước lượng được) KNN Số láng giềng gần nhất DE Trung bình của sai số định vị  DE 2 Phương sai của sai số định vị tETP Trung bình thời gian máy tích thực hiện thuật toán định vị KLD Trung bình KLD  KLD Độ lệch chuẩn của KLD
1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Từ thời nguyên thủy, nhu cầu về định vị và dẫn đường đã xuất hiện trong lĩnh vực hàng hải. Khi đó, con người dựa vào việc quan sát các vì sao, hướng gió, dòng hải lưu để định hướng khi đi biển. Sau này khi khoa học phát triển, các hệ thống định vị dựa trên vệ tinh ra đời cũng là thời điểm đánh dấu một bước phát triển đột phá trong lĩnh vực định vị và dẫn đường. Các hệ thống định vị toàn cầu như: GPS (Global Positioning System) của Mỹ, GLONASS (Global Navigation Satellite System) của Nga, Galileo của châu Âu, hay BDS (BeiDou Navigation Satellite System) của Trung Quốc đã và đang mang lại rất nhiều lợi ích trong các mặt của đời sống xã hội. Ở môi trường ngoài trời, các hệ thống định vị dựa trên vệ tinh có thể định vị với sai số chỉ vài mét. Tuy nhiên, trong đô thị hay trong tòa nhà, độ chính xác của các hệ thống định vị này giảm đi rất nhiều. Ở các khu vực trong nhà có diện tích rất lớn như trung tâm thương mại, nhà ga, sân bay, việc tìm một địa điểm hoặc di chuyển tới một địa điểm nào đó trong các khu vực này là rất khó khăn nếu như không có dịch vụ định vị hoặc dẫn đường. Mặt khác theo kết quả khảo sát năm 2016 của Sithole.G và nhóm tác giả [46], trung bình hàng ngày mỗi người dành 80% đến 90% thời gian để làm việc, sinh hoạt ở môi trường trong nhà; 70% điện thoại di động và 80% dữ liệu được sử dụng và truyền/nhận trong môi trường trong nhà. Đây chính là các lý do vì sao trong những năm gần đây, hệ thống định vị trong nhà (IPS: Indoor Positioning System) rất được quan tâm nghiên cứu, phát triển. Công nghệ định vị trong nhà đã có những bước phát triển rất nhanh. Ban đầu từ hệ thống RADAR được giới thiệu bởi Microsoft Research Asia [6]
2 năm 2000. Năm 2005, hệ thống Horus được xây dựng bởi đại học Maryland [58]. Những hệ thống được phát triển trong những năm gần đây (2015) có thể kể đến như: hệ thống LIFS của đại học Tsinghua [53]; hệ thống WHERE@UM của đại học Minho [41]. Theo thời gian, các hệ thống được phát triển sau có độ chính xác cao hơn, giá thành thấp hơn và nhiều kỹ thuật tiên tiến hơn được áp dụng so với các hệ thống được phát triển trước. IPS có thể hoạt động trong trong không gian hai chiều. (2D: 2 Dimension) và trong không gian ba chiều (3D: 2 Dimension). Hệ thống định vị 3D có giá thành cao hơn hệ thống định vị 2D do phải bổ sung các thiết bị phục vụ định vị [54]. Mặt khác đa số các nhu cầu về định vị trong nhà chỉ cần thực hiện trong không gian hai chiều, bởi vậy công nghệ định vị trong không gian hai chiều được quan tâm nghiên cứu phát triển nhiều hơn [46, 54]. IPS có thể định vị đối tượng bằng cách tham chiếu tới tín hiệu, vị trí của các thiết bị trong hạ tầng mạng có sẵn, ví dụ mạng nội bộ không dây (WLAN: Wireless Local Area Network), hoặc quán tính của đối tượng cần định vị (OB: Object) được xác định bằng các cảm biến, ví dụ con quay hồi chuyển, gia tốc kế. Sử dụng cảm biến trên chính đối tượng cần định vị, còn gọi là công nghệ định vị dự đoán (DR: Dead Reckoning), có độ chính xác cao trong khoảng thời gian ngắn. Tuy nhiên khi OB di chuyển xa, di chuyển trong một khoảng thời gian dài, sai số định vị được tích lũy, bởi vậy DR được dùng như một kỹ thuật hỗ trợ nhằm cải thiện độ chính xác trong IPS [20, 40]. IPS có thể sử dụng camera, bức xạ hồng ngoại (Infrared Radiation), sóng siêu âm (Ultrasound), nhận dạng qua tần số vô tuyến (Radio Frequency Identification), công nghệ mạng không dây băng rộng (Ultra Wideband) hoặc các tín hiệu vô tuyến có sẵn để định vị [17]. Ngoài ra, trong vài năm gần đây, một hướng nghiên cứu khác cũng được đề cập, đó là công nghệ định vị dựa trên đáp ứng xung của kênh truyền (CIR: Channel Impulse Response) [11,
3 59]. Đây là một công nghệ định vị mới, tuy nhiên cần bổ sung phần cứng cho các thiết bị thu, phát tín hiệu vô tuyến. Trong số các công nghệ định vị, công nghệ định vị sử dụng sóng vô tuyến được sử dụng rộng rãi nhất [17]. Các tín hiệu vô tuyến được sử dụng phổ biến trong IPS bao gồm: Zigbee [39], Bluetooth [36] và Wi-Fi [56]. Trong số này, tín hiệu Wi-Fi trong WLAN được quan tâm hơn cả bởi các lý do: WLAN có sẵn ở hầu hết các khu vực trong nhà; điện thoại thông minh, máy tính là đại đa số các thiết bị di động hoạt động trong môi trường trong nhà đều được trang bị bộ thu phát Wi-Fi, vì vậy việc triển khai IPS sẽ dễ dàng và ít tốn kém hơn [23]. Các kỹ thuật định vị sử dụng tín hiệu Wi-Fi trong WLAN có thể chia thành hai nhóm chính: - Nhóm các kỹ thuật định vị dựa trên thuộc tính về không gian và thời gian của tín hiệu nhận được (TSARS: Time and Space Attributes of Received Signal). TSARS có thể là thời gian tới (ToA: Time of Arrival), chênh lệch về thời gian tới (TDoA: Time Difference of Arrival) hoặc góc tới (AoA: Angle of Arrival). Để thu thập được TSARS phục vụ định vị thường phải bổ sung thêm phần cứng, ví dụ như ăng ten dải trên thiết bị thu (OB) để xác định AoA, thiết bị đồng bộ để xác định ToA, điều này làm cho giá thành của hệ thống tăng lên [20, 23]. Mặt khác TSARS sẽ bị sai số khi trạm phát, ví dụ các điểm truy cập Wi-Fi (AP: Access Point) và trạm thu không trực thị (NLoS: Non- Light of Sight) với nhau [56]. Vì những lý do này, các kỹ thuật định vị trong WLAN sử dụng TSARS ít được triển khai trong môi trường trong nhà [17]. - Nhóm các kỹ thuật định vị sử dụng chỉ số cường độ tín hiệu nhận được (RSSI: Received Signal Strength Indication). Các kỹ thuật này có thể thực hiện định vị cho đại đa số các thiết bị di động hoạt động trong WLAN, ví dụ điện thoại thông minh, máy tính bảng, máy tính xách tay..., mà không cần bổ sung phần cứng cho IPS do các thiết bị này đều có thể thu thập được RSSI.