Seminar Sensornetze Lokation. Andreas Diener Betreuerin Svetlana Domnitcheva

Transkript

1 Seminar Sensornetze Lokation Andreas Diener Betreuerin Svetlana Domnitcheva

2 Motivation Das Auto ist bei mir. Aber wo bin ich? Überwachungs-Anwendungen kontextsensitive Anwendungen Dienstleistungs-Protokoll Ziel: Sensorknoten mit einer gewissen Genauigkeit zu orten SS 2003 Lokation 2

3 Ziel Voraussetzungen Erreichbare Genauigkeit Existierende Methoden Probleme SS 2003 Lokation 3

4 GPS? Wieso nicht einfach jeden Knoten mit GPS ausrüsten? Kommunikation mit Satelliten hoher Energieverbrauch teuer SS 2003 Lokation 4

5 Techniken/Werkzeuge Radio Frequenz Signal Signalstärke akustische Signale Signalstärke Signallaufzeit optische Signale Laser Kamera SS 2003 Lokation 5

6 Überblick Lokation in Sensornetzen grob fein Nachbarschaft 2 Knoten können kommunizieren Distanz Richtung zentraler und verteilter Ansatz möglich SS 2003 Lokation 6

7 Grobe Positionierung: zentrale Berechnung bekannte Positionen unbekannte Positionen zentrale Berechnung globale Sicht Nachbarschaftsbeziehung bekannt Nebenbedingungen durch Nachbarschaft "Convex Position Estimation in Wireless Sensor Networks" Doherty, Pister, Ghaoui SS 2003 Lokation 7

8 Problem bekannte Positionen unbekannte Positionen Nachbarschaftsbeziehung bekannt Positionen mögliche Lösung SS 2003 Lokation 8

9 Kommunikations-Geometrie u v u v R (a)radial (b)winkel (c) Quadrant (d) Trapezoid Annahme: konvexe Nebenbedingungen SS 2003 Lokation 9

10 Mehrere Nebenbedingungen Zusätzliche Nebenbedingungen schränken die mögliche Resultatmenge nach und nach ein. SS 2003 Lokation 10

11 Verbesserung der Positionsabschätzung Mittelpunkt des möglichen Vierecks Zeit ungefähr * 4 SS 2003 Lokation 11

12 Simulationen Testnetzwerk: 10R Seitenlänge 200 Knoten zufällige Platzierung Definition des Fehlers: 10 R 10 R R e n 1 i i x est xreal i= m+ 1 = n m 2 n.. Anzahl Knoten m.. Anzahl Knoten bekannter Position SS 2003 Lokation 12

13 Fehler vs. Knotendichte SS 2003 Lokation 13

14 Intelligente Auswahl der Knoten mit bekannter Position Referenzknoten am Rande des Netzes wählen: 4 Knoten in den Ecken: mittlerer Fehler 2.4R -> 1.2R zusätzlich auch Mittelpunkte der Ränder: mittlerer Fehler 1.7R > 0.72R SS 2003 Lokation 14

15 Ergebnisse zentrale Berechnung abstrakte Methode Nachrichtenverkehr nicht in Betracht gezogen Energie-Aspekte nicht berücksichtigt skalierbar ( Knoten) Qualität der Lösung: Position der Referenzknoten ist wichtig! Knotendichte bringt signifikante Verbesserung SS 2003 Lokation 15

16 Grobe Positionierung: verteilte Berechnung Referenzknoten übermitteln periodisch ein Beacon-Signal Knoten bestimmen Ihre Position im Schwerpunkt der bekannten Nachbarschaft Berechnung der Position: X i X i Y... Y k i ik (X est,yext ) = (, k k Fehler: E = (X est X a ) 2 + (Y ext Y ( X est, Yest )... berechnete Position ( a, Y a )... Position k... Anzahl Knoten a ) 2 ) SS 2003 Lokation 16 y x

17 Eigenschaften RF-basierend (idealisiertes Modell) Empfänger berechnet seine Position -> skaliert gut -> braucht wenig Energie Ad-hoc, keine Infrastruktur "GPS-less Low Cost Outdoor Localization For Very Small Devices" Bulusu, Heidemann, Estrin SS 2003 Lokation 17

18 Genauigkeit Abstand zweier Referenzpunkte Reichweite des Signals Knotendichte erhöhen SS 2003 Lokation 18

19 Testbedingungen im Gebäude: Reflektion und Absorption unbrauchbar im Freien: Sender in Ecken eines leeren Parkplatzes 10 x 10 m Quadrat, unterteilt in x 1 m Quadrate SS 2003 Lokation 19

20 Testresultate 68 Punkte richtig (87%) 10 Fehler, alle am Rande Fehler nie grösser als 2m keine 'Löcher' SS 2003 Lokation 20

21 Testresultate Lokalisations-Fehler im Schwerpunkt gering steigt bei den Ecken an avg: 1.84 m min: 0 m max: 4.12 m SS 2003 Lokation 21

22 Offene Fragen Kollisionen Energie nicht uniformverteilte Referenzpunkte Fehlertoleranz Anpassung an störendes Rauschen Konfiguration der Referenzpunkte SS 2003 Lokation 22

23 Zusammenfassung Grobe Positionierung zentral zentrale Instanz notwendig drinnen und draussen verteilt keine Koordination und Konfiguration notwendig draussen RF-basierend kleine, billige Knoten einfache Prinzipien skalierbar SS 2003 Lokation 23

24 Überblick Lokation in Sensornetzen grob fein Nachbarschaft Distanz Richtung SS 2003 Lokation 24

25 Überblick Distanz Zeit Signalstärke ToA time-of-arrival TDoA time-differenceof-arrival RSSI received signal strength indicator SS 2003 Lokation 25

26 Feine Positionierung: verteilte & zentrale Berechnung AHLoS Methode (Ad-Hoc Localization System) feine Lokalisation (Distanz, ToA) Genauigkeit von wenigen cm funktioniert ähnlich wie GPS RF and Ultraschall keine Infrastruktur verteilt "Dynamic Fine-Grained Localization in Ad-Hoc Networks of Sensors" Savvides, Han, Strivastava SS 2003 Lokation 26

27 AHLoS - Methode Referenzknoten mit bekannter Position Protokoll: Phase 1: Distanzmessung Distanz zu Referenzpunkten wird ermittelt Phase 2: Kombination Aus Position der Referenzpunkte und Distanzen wird eigene Position berechnet Phase 3: Referenzknoten Der Knoten wir Referenzknoten SS 2003 Lokation 27

28 Phase 1: Distanzmessung Distanzmessung 2 Methoden wurden getestet: 1) RF-Radio 2) Ultraschall WINS Sensor Knoten MEDUSA Knoten SS 2003 Lokation 28

29 Phase 1: Distanzmessung Distanzmessung 2 Methoden wurden getestet: 1) RF-Radio Griechische Mythologie WINS Sensor Knoten MEDUSA Monster SS 2003 Lokation 29

30 Phase 1: Distanzmessung Distanzmessung 2 Methoden wurden getestet: 1) RF-Radio 2) Ultraschall WINS Sensor Knoten MEDUSA Knoten SS 2003 Lokation 30

31 Phase 1: Distanzmessung RF - Signalstärke Signalstärke Messwerte theoretische Werte RSSI - Dämpfung Genauigkeit von einigen Metern billige RF Radios -> ungenügend für Distanzmessung Distanz [m] SS 2003 Lokation 31

32 Phase 1: Distanzmessung Ultraschall TDoA: Zeitdifferenz zwischen RF und Ultraschall - Signal Medusa Knoten Reichweite 3 m SS 2003 Lokation 32

33 Phase 1: Distanzmessung Ultraschall Messwerte theoretische Werte + Genauigkeit von 2cm - Hindernisse - Reflektionen Zeit [MCU] -> Medusa ist der Gewinner!! zuverlässiger genauer robuster Distanz [cm] SS 2003 Lokation 33

34 Phase 1: Distanzmessung Schallgeschwindigkeit Schallgeschwindigkeit, m/s Temperatur, C relative Luftfeuchtigkeit, % SS 2003 Lokation 34

35 Phase 2: Kombination Atomare Multilateration Gleichungssystem aufstellen mit Maximum Likelihood Methode Position bestimmen -> minimaler Fehler Für die atomare Multilateration muss der Knoten in der Nachbarschaft von min. 3 Referenzknoten sein. SS 2003 Lokation 35

36 Phase 2: Kombination Kollaborative Multilateration Gleichungssystem aufstellen: eine Gleichung für jede Kante -> 5 Gleichungen lösen mit einer Optimierungsmethode wie simulated annealing SS 2003 Lokation 36

37 Phase 2: Kombination Problem in diesem Fall gibt es mehrere möglich Lösungen Ein Knoten kann an einer kollaborativen Multilateration teilnehmen, wenn er Referenzknoten ist oder wenn er mindestens drei Nachbarn hat, die entweder Referenzknoten sind oder mindestens drei teilnehmende Nachbarn haben. SS 2003 Lokation 37

38 Phase 2: Kombination Iterative Multilateration Bausteine: Atomare Multilateration (prioritär) Kollaborative Multilateration Berechnung: völlig verteilt teilweise verteilt (Cluster) zentral SS 2003 Lokation 38

39 Iterative Multilateration zentrale vs. verteilte Berechnung + Algorithmus recht aufwendig - Routing zu zentralem Knoten - Änderungen werden nicht sofort beachtet - erhöhter Energieverbrauch um das Zentrum - anfällig SS 2003 Lokation 39

40 Iterative Multilateration zentrale vs. verteilte Berechnung SS 2003 Lokation 40

41 Zusammenfassung AHLoS - Methode wenige Zentimeter Genauigkeit Ultraschall besser als RF verteilte Berechnung besser als zentrale Berechnung Berechnung aufwendig Positionsschätzungen sind fehlerhaft -> Fehler dürfen sich nicht durchs Netz propagieren SS 2003 Lokation 41

42 Rückblick Lokation in Sensornetzen grob fein 1) grob, zentral Nachbarschaft Distanz Richtung Zeit Signalstärke ToA TDoA RSSI SS 2003 Lokation 42

43 Rückblick Lokation in Sensornetzen grob fein 1) grob, zentral 2) grob, verteilt Nachbarschaft Distanz Richtung Zeit Signalstärke ToA TDoA RSSI SS 2003 Lokation 43

44 Rückblick Lokation in Sensornetzen 1) grob, zentral 2) grob, verteilt 3) fein, verteilt und zentral AHLoS -WINS grob Nachbarschaft ToA Zeit fein Distanz Richtung Signalstärke TDoA RSSI SS 2003 Lokation 44

45 Rückblick Lokation in Sensornetzen 1) grob, zentral 2) grob, verteilt 3) fein, verteilt und zentral AHLoS -WINS -Medusa grob Nachbarschaft ToA Zeit fein Distanz Richtung Signalstärke TDoA RSSI SS 2003 Lokation 45

46 Ziel erreicht? Voraussetzungen Referenzknoten Kommunikation Berechnung Erreichbare Genauigkeit mehrere Meter bis wenige Zentimeter Existierende Methoden feine und grobe Positionierungsmethoden Beispiel AHLoS Probleme aufwendig Trade-off: Aufwand vs. Genauigkeit SS 2003 Lokation 46

47 Ziel erreicht!!! Das Auto ist bei mir. Position: x=45.56 y=14.02 SS 2003 Lokation 47

48 Quellen N. Bulusu, J. Heidemann, D. Estrin, "GPS-less Low Cost Outdoor Localization For Very Small Devices", Department of Computer Science, University of Southern California, Apr A. Savvides, C. Han, M. B. Strivastava, "Dynamic Fine-Grained Localization in Ad-Hoc Networks of Sensors", Department of Electrical Engineering, University of California, Los Angeles, Jan L. Doherty, K. S. J. Pister, L. El Ghaoui, "Convex Position Estimation in Wireless Sensor Networks", Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of California, Berkeley, Apr L. Girod, D. Estrin, "Robust Range Estimation Using Acoustic and Multimodal Sensing", Department of Electrical Engineering, University of California, Los Angeles, Mar SS 2003 Lokation 48