Diplomarbeit. Aufbau einer Location Based Services Infrastruktur im Wireless Local Area Network des Chemnitzer Kulturkaufhauses.

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1 Diplomarbeit Aufbau einer Location Based Services Infrastruktur im Wireless Local Area Network des Chemnitzer Kulturkaufhauses. Vorgelegt am: 14. September 2009 Von: Patric Pfüller Viebigweg Leubsdorf Studiengang: Wirtschaftsinformatik Seminargruppe: WI06 Matrikelnummer: Praxispartner: NetConsult Dr. Franke GmbH Beckerstraße Chemnitz Gutachter: Michael Iffland (NetConsult Dr. Franke GmbH) Prof. Dr. R. Nindel (Staatliche Studienakademie Glauchau)

2 Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung Rahmenbedingungen für ein Location Based Service Begriff und Funktion eines Location Based Services Potentiale eines Location Based Services Verfahren zur Standorterfassung Funkbasierende Positionsbestimmung Allgemeiner Aufbau / GSM Angle of Arrival (AOA) Received Signal Strength (RSS) Time Based Method Cell of Origin (COO) Positionsbestimmung im WLAN Allgemeiner Aufbau (Vergleich zum GSM Netz) Umsetzbarkeit der GSM-Verfahren im WLAN Probleme der Mehrwegeausbreitung Vergleich der Verfahren Radio Frequency Fingerprinting Studie in der Testumgebung Kundenumgebung Versuchsaufbau Eingesetzte Technik Lokalität Arbeitsweise des Verfahrens Messmethoden und Ergebnisse Auswertung der Messreihen Design anhand der Kundenumgebung Verfahrensmodelle LBS mit zellbasierender Ortung (Cell of Origin) LBS mit Ortung per RF-Fingerprinting LBS mit Ortung mittels COO und RF-Fingerprinting Zusammenfassende Betrachtung der Verfahren Konzeption einer konkreten Lösung für Das Tietz I

3 5.1 Verfahrensweise Logik der Bewegungsmöglichkeiten Interaktivität des Nutzers Programmablaufplan der Lokalisierungslösung Fazit Literaturverzeichnis...V 8. Ehrenwörtliche Erlärung...VII II

4 Abbildungsverzeichnis Abbildung 01: Aufbau eines Location Based Services Abbildung 02: Funksysteme Abbildung 03: Aufbau eines GSM Abbildung 04: Angle of Arrival (AOA) Abbildung 05: Received Signal Strength (RSS) Abbildung 06: Time of Arrival (TOA) Abbildung 07: Round Trip Time of Flight (RTOF) Abbildung 08: Time Difference of Arrival (TDOA) Abbildung 09: Cell of Origin (COO) Abbildung 10: Aufbau eines WLAN Abbildung 11: Grundriss 1.OG Abbildung 12: Allgemeiner Versuchsaufbau Abbildung 13: Strategie Abbildung 14: Strategie Abbildung 15: Strategie Abbildung 16: Strategie Abbildung 17: Bewegungslogik Abbildung 18: Beispiel Bewegungslogik Tabellenverzeichnis Tabelle 1: LA Tabelle 2: Messung ohne Gleichschaltung Tabelle 3: Protokoll Tabelle 4: Protokoll Tabelle 5: Protokoll Tabelle 6: Protokoll Tabelle 7: Protokoll Tabelle 8: Protokoll Tabelle 9: Protokoll Tabelle 10: Protokoll III

5 Tabelle 11: Erkannte Lokale Tabelle 12: Fingerprints der Lokale Tabelle 13: Lokalwahrscheinlichkeit...44 IV

6 1. Einleitung Standortbezogene Dienste entwickeln sich immer mehr zum Schlüsselwort für Mobile Service -Anbieter. Ein stark wachsender Markt, ein rasanter Fortschritt der Technik und ständig neue Einsatzgebiete sind der Grund dafür. Location Based Services finden heutzutage schon vielfach ihre Anwendung in drahtlosen Netzen. Exemplarisch steht hierfür der Einsatz in Handynetzen. Zahlreiche Anwendungen, ob im Unterhaltungs-, Informations- oder Rettungsbereich, finden hier ihren Gebrauch. Durch Positionsortungsverfahren im GSM-Netz und Unterstützung durch GPS ist es möglich, Nutzer metergenau zu orten und ihnen spezifische Daten zu liefern. Dagegen steht der Einsatz im Nahfunkbereich, wie im WLAN, noch in den Kinderschuhen. Doch die Technologie zeigt in letzter Zeit eine fortschrittliche Entwicklung auf. WLAN-Systeme erfreuen sich aufgrund der Möglichkeit zur Mobilität immer größerer Beliebtheit und werden vielerorts eingesetzt. Informationen werden vom Standort des Clients unabhängig übermittelt und können nur vom Nutzer bzw. System speziell abgefragt werden. Die Möglichkeit der Lokalisierung des Endgerätes bietet die Verknüpfung von Position und Information und damit eine standortbezogene Bereitstellung von Inhalten. Die konkrete Machbarkeit des Einsatzes eines solchen Systems soll in dieser Arbeit anhand der Umgebung des Das Tietz in Chemnitz analysiert werden. Im Rahmen dessen soll erarbeitet werden, inwieweit die Umsetzung von Lokalisierungsverfahren, mit der heute verfügbaren Technik, realistisch ist und ob diese für die konkrete geplante Anwendung ausreichen. Durch Integration und Auswertung einer Teststellung im Umfeld des Das Tietz, sollen Schwächen der Technik aufgedeckt und explizite Messergebnisse geliefert werden, die für die Konzeption einer Lösung notwendig sind. 1

7 2. Rahmenbedingungen für ein Location Based Service 2.1 Begriff und Funktion eines Location Based Services Location Based Services (LBS) sind standortbezogene Dienste, die mit Hilfe von personen-, zeit- und positionsabhänigen Daten dem Nutzer Informationen selektiv zur Verfügung stellen oder Dienste anderer Art erbringen. Es wird unterschieden zwischen proaktiven und reaktiven Location Based Services. Reaktive standortbezogene Dienste handeln nur auf einen Anstoß von außen. Der Nutzer muss den Dienst ausdrücklich anfordern, erst dann wird dieser aktiv und reagiert auf die Anfrage. Ein solcher ist zum Beispiel die Filial-Suche der Deutschen Post (siehe [POS09]). Hier muss der Nutzer den Standort (in Form der PLZ oder des Ortes) eingeben und bekommt alle Filialen in seiner direkten Umgebung angezeigt. Eine weitere Anwendung eines reaktiven LBS ist der CityGuide von TeleAtlas ([TEL09]). Bei diesem werden städtespezifische Informationen zu Points of Interest (POI) angeboten. Dies können etwa Angaben zu Sehenswürdigkeiten, Kinos oder Firmen sein. Ein proaktiver LBS reagiert dagegen auf bestimmte Ereignisse ohne direkte Anforderung durch den Nutzer. Der Dienst handelt so zu sagen im Voraus (initiativ). Ein solches System ist beispielsweise der Mobilfunk-Anbieterwechsel beim Überschreiten der Landesgrenze. Das Überqueren wird erkannt und der Nutzer erhält meist eine SMS, in welcher er über den Wechsel informiert wird oder er die Aufforderung dazu erhält, soweit dies nötig ist. Auch in manchen Krankenhäusern kommen proaktive Dienste zum Einsatz. Mitunter werden die Standorte von Betten, Ärzten oder Patienten verfolgt um im Notfall schnellst möglich auf diese zugreifen zu können ([TRN09]). An einem Location Based Service sind mehrere Akteure beteiligt. Im Wesentlichen besteht er aus Dienstanbieter, Dienstnutzer, Ortsbestimmer, Positionsbestimmer und dem zu ortenden Endgerät. Ein Dienstnutzer stellt an den Dienstanbieter (Dienstbetreiber) eine Anfrage zur Ortung eines Endgerätes. Diese wird an den Ortsbestimmer weitergereicht. An dieser Stelle wird zwischen zwei Verfahren unterschieden: Zum einen dem netzbasierendem Ortungsverfahren, bei dem die Anfrage an einen Positionsbestimmer weiterge- 2

8 reicht und die Positionsermittlung mittels der Ortungsinfrastruktur des Dienstbetreibers durchgeführt wird und zum anderen das endgerätbasierende Ortungsverfahren, bei dem der Client selbst diese Aufgabe übernimmt. Je nach Verfahren schickt der Positionsermittler oder das Endgerät selbst seine rohen Positionsdaten an den Ortsbestimmer. Dieser bereitet die Daten so auf, dass sie an den Dienstanbieter übermittelt werden können und er diese dem Dienst entsprechend mit weiteren Informationen bestücken und mit den zeit- und personenspezifischen Daten des Dienstnutzers verknüpfen kann. Im Finitum erhält der Nutzer die aufbereiteten Informationen (siehe Abbildung 01: Aufbau eines Location Based Services). Endgerät können identisch sein = Dienstnutzer 2 1 rohe Positionsdaten Anfrage Info Positionsbestimmer Ortsbestimmer Dienstanbieter 1 Netzbasierende Ortung 2 Endgerätbasierende Ortung Abbildung 01: Aufbau eines Location Based Services Aufbereitete Daten Beispiel zum Funktionsprinzip Ein Nutzer sucht die nächstgelegene Post-Filiale in seiner Umgebung. Dazu ruft er via Handy einen webserverbasierenden POI-Dienst auf, bei dem er seine Handynummer angeben muss. Der Dienstanbieter reicht die Anfrage nun an einen Server weiter, der die Position des Handys ermitteln kann (Ortsbestimmer). Die Location- Abfrage wird mittels einer für den Nutzer unsichtbaren SMS über das Mobilfunknetz 3

9 realisiert (Positionsbestimmer). Beim Senden der SMS werden die Standortdaten des Handys aktualisiert. Der Server erfährt so, welche Sendeantenne dem Mobilfunkgerät am nächsten ist. Bei einem zellgenauen Verfahren kann der Ortsbestimmer die Koordinaten der Sendeantenne mittels einer Tabelle ermitteln und die ungefähre Position des Handys feststellen. Diese Koordinaten werden dem Dienstbetreiber übermittelt und mit Daten aus seiner Datenbank ergänzt. In diesem Fall sind es die Adressen der Postfilialen in der Nähe des Nutzers, die als Tabelle oder auf einer geografischen Karte dem Dienstnutzer dargestellt werden. 2.2 Potentiale eines Location Based Services Die kommerzielle Vermarktung standortbezogener Dienste ist ein zurzeit stark wachsender Markt. Zu Rettungszwecken sind diese schon allgegenwärtig. Hilfesuchende, sowie Rettungskräfte werden per Handy geortet, um den Standort dieser auszumachen und so eine möglichst schnelle Hilfe organisieren zu können. In den letzten Jahren traten immer mehr Dienstleister in den Vordergrund, die Standortbezogene Dienste anbieten. Ein Wesentlicher ist beispielsweise das Informieren über Points Of Interest (Kinos, Autowerkstatt, Touristeninformation etc.) in unbekannten Umgebungen. Aber auch der Einsatz im Arbeitsumfeld ist denkbar. So kann die Information über den Standort von Mitarbeitern in einer non-territionalen Arbeitsumgebung über Location Based Services erbracht werden und eine Verknüpfung von flexibler Arbeitsumgebung und gezielten Zugriff auf Mitarbeiter realisiert werden. Diese Strategie wird momentan schon in einzelnen Krankenhäusern verfolgt. Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Informationsverbreitung in öffentlichen Einrichtungen oder in Museen. Dem Besucher könnten beispielsweise Informationen zu bestimmten Bereichen und Ausstellungstücken erbracht werden. Standortbezogene Dienste können vielseitig eingesetzt werden und besitzen damit ein enormes Potential für die Zukunft. 4

10 2.3 Verfahren zur Standorterfassung Die wichtigste Information für die Ausführung eines Location Based Services ist der Standort des Endgerätes beziehungsweise des Nutzers. Um diesen zu erfassen, gibt es drei Verfahrensweisen. Die nutzerbasierende Erfassung, die Ortung mit Hilfe von Funksystemen und die physikalische Erfassung. Bei der nutzerbasierenden Erfassung gibt der Anwender selbst seine Position an. Dies kann durch eine Positionsangabe auf einer Karte oder durch Eingabe der Positionsdaten (zum Beispiel die Postleitzahl oder die Postadresse) geschehen. Der Nachteil dieser Methode ist die mögliche Ungenauigkeit der Positionsangabe, die durch Unwissenheit oder Fehleingabe entstehen kann. Falls der Dienst ein informierender Dienst im Sinne eines POI-Services ist, liegt der Vorteil dieses Verfahrens darin, dass der Nutzer unabhängig von seiner aktuellen Position beliebige Daten angeben kann, um etwa Informationen über zukünftige Standorte abzufragen. Ein Client kann auch über physikalische Systeme erfasst werden. Eine typische Methode ist das Tracing und Tracking -Verfahren via Barcode (vergleiche [DHL09]). Es wird hauptsächlich im Logistikbereich zur Sendungsverfolgung (Pakete, Einschreiben etc.) eingesetzt und dient zur Feststellung des Zustandes einer Lieferung. Tracking steht hierbei für die Lokalisierung und Tracing für weiterführende Informationen, wie den Arbeitsgang, den die Lieferung passiert hat. Durch Kennzeichnung mit einem eindeutigen Barcode kann die Sendung an allen Umschlagsorten, bei allen Abholungen und Verschiebungen gescannt und somit lokalisiert werden. Der Dienstleister hat dadurch die Möglichkeit die Übergabe der Sendungen an andere Dienstleister zu überwachen und Zustellungsfehler zu vermeiden bzw. diese erleichtert beheben zu können. Auch der Service-Bereich kann seine Kunden besser und einfacher zufrieden stellen, indem er über die Position der Sendung Auskunft geben kann. Weitere Möglichkeiten der physikalischen Erfassung sind die Registrierung per Kamera (Nummernschilderfassung) oder die Verfolgung durch Induktionsschleifen, die jedoch nur zwischen den Zuständen Objekt hat passiert und Objekt hat nicht passiert unterscheiden kann. 5

11 Ein Teil der physikalischen Methoden, allerdings auf Grund seiner Eigenständigkeit als separates Verfahren betrachtet, ist die Möglichkeit der Ortung mittels Funksystemen. In der Abbildung 02: Funksysteme werden die unterschiedlichen Funksysteme dargestellt. Man unterscheidet zwischen Lokalen und Globalen. Zu den Lokalen (örtlich begrenzten) Systemen gehören Infrarot, Ultra Breitband (UWB), Bluetooth, nicht standardisierte Radio-Frequenzen und die Wireless-Local-Area-Network (WLAN) Technologie. Globale Funksysteme werden nochmals unterteilt in satellitengestützte (GPS, Galileo, Glonass) und telekommunikationsbasierende Systeme (2G e.g. GSM und 3G e.g. UMTS). Funksysteme Local Global WLAN Infrarot Ultrabreitband (UWB) Telekommunikations- basierend Satellitengestützt GPS Galileo 2G 3G nicht standard. (USA) (Europa) e.g. e.g. Radio Frequenzen Bluetooth GSM UMTS Ultraschall Glonass (RUS) Abbildung 02: Funksysteme 6

12 2.4 Funkbasierende Positionsbestimmung Allgemeiner Aufbau / GSM Die Information über den Standort des Nutzers / Endgerätes ist für einen Location Based Service von großer Bedeutung. Um diesen mittels eines funkgestützten Systems ausfindig zu machen, gibt es eine Vielzahl von Techniken. In den folgenden Abschnitten werden die Positionsbestimmungsmethoden in einem Mobilfunknetz näher erläutert. Es gibt vier Radio frequency (RF) -basierende Verfahren zur Standortbestimmung. Es handelt sich um die Methoden Angle Of Arrival (AOA), Received Signal Strength (RSS), Time Based Methode und Cell of Origin (COO). Allgemein liegt folgender Aufbau eines Global System for Mobile Communication (GSM) vor: Jedes Endgerät (Mobiltelefon) ist stets, sofern möglich (kein Funkloch ), an genau einer Basisstation ( Base Tranceiver Station, BTS) angeschlossen. Der Abdeckungsbereich einer BTS kann unterschiedlich sein, da die Antenne nur eine bestimmte Anzahl an Endgeräten versorgen kann. Im städtischen Bereich sind diese demzufolge kleiner (bis zu einem Radius von zwei bis drei Kilometern) und im ländlichen Sektor größer (bis zu 35 Kilometer). Jede Basisstation ist an einen Controller ( Base Station Controller, BSC) gekoppelt. Dieser stellt die wesentliche Logik, beispielsweise das Umschalten der BTS zwischen Senden und Empfangen oder einen Frequenzwechsel, bereit. Zusammen ergeben die Basisstation und der Controller das Base Station Subsystem (BSS). Das BSS ist mit dem Network Switching Subsystem verbunden, welches die Verbindung zu anderen Mobiltelefonen und die Schnittstelle zum Festnetz realisiert (Vergleiche Abbildung 03: Aufbau eines GSM). 7

13 Abbildung 03: Aufbau eines GSM Angle of Arrival (AOA) Die Messmethode Angle of Arrival basiert auf der Auswertung des Einfallwinkels des Signals an mehreren Basisstationen. Diese messen jeweils den Winkel zum Endgerät aus (siehe Abbildung 04: Angle of Arrival (AOA)). Für eine AOA-Messung werden mindestens zwei Antennen benötigt, die eine Winkelmessung unterstützen. Über den Winkel und der Phasenlage der eintreffenden Signale kann der Standort des Endgerätes berechnet werden. Nach [STA02] ist mit dieser Methode eine Eingrenzung des Endgerätes auf ca. 125m möglich. 8

14 Dieses Verfahren wird in der Praxis nur sehr wenig eingesetzt, da es zwei wesentliche Nachteile mit sich bringt. Zum Einen muss immer eine direkte Sichtverbindung ( Line of Sight, LOS) zu den Basisstationen vorhanden sein. Sobald diese behindert oder nicht vorhanden ist, versagt das Verfahren. Zum Anderen müssen die Antennen der Basisstation eine Winkelmessung des Signals unterstützen. Diese Funktionen sind meist nicht vorhanden und müssten kostenintensiv nachgerüstet werden. Abbildung 04: Angle of Arrival (AOA) Received Signal Strength (RSS) Das Received Signal Strength -Verfahren basiert auf der Messung der Feldstärke. Es stützt sich auf die Tatsache, dass die Feldstärke einer elektromagnetischen Welle mit dem Quadrat der Entfernung vom Sender abnimmt. Dabei wird von einer kugelförmigen, isotropen Ausbreitung ausgegangen (siehe Abbildung 05: Received Signal Strength (RSS)). Um eine Lokalisierung durchzuführen, muss die Feldstärke an verschiedenen Referenzpunkten gemessen werden. Diese sind fest installierte Knoten (Basisstationen), deren Standort bekannt ist. Ein Problem der Methode ist die Anfälligkeit auf Dämpfungs- und Mehrwegeausbreitungseffekte, die Verstärkungen oder Auslöschungen der Funkwellen hervorrufen können und somit die Ergebnisse verfälschen. 9

15 Der Vorteil der Methode ist, im Gegensatz zum AOA-Verfahren, die universelle Einsetzbarkeit. In fast jedem Funkempfänger ist eine Verstärkerstufe vorgeschalten, die die Feldstärke misst, um die Signalstärke anzupassen. Auf Grund dessen ist dieses Verfahren sehr verbreitet und liefert laut [ADU02] eine Genauigkeit von ca. 150m. Abbildung 05: Received Signal Strength (RSS) 10

16 2.4.4 Time Based Method Die zeitbasierenden Methoden nutzen die endliche Ausbreitungsgeschwindigkeit der Funkwellen, um die Position des Endnutzers zu bestimmen. In einer Nanosekunde legen die Wellen ca. drei Meter zurück. Es existieren die Ansätze Time of Arrival, Round Trip Time of Flight und Time Difference of Arrival. Time of Arrival (TOA) Bei der Positionsortungstechnik Time of Arrival wird die Zeit gemessen, die das Signal benötigt, um von der Basisstation zum Client zu gelangen. Anhand der Signalausbreitungsgeschwindigkeit (nahezu Lichtgeschwindigkeit) kann die Distanz zwischen Basisstation und Client berechnet werden. Für ein eindeutiges Ergebnis sind mindestens drei Basisstationen notwendig (siehe Abbildung 06: Time of Arrival (TOA)) Nach [STA02] ist mit diesem Verfahren eine Genauigkeit von ca. 125 Meter zu erreichen. Der Vorteil der Technik ist, dass clientseitig keine Hard- oder Softwareerweiterung notwendig ist. Jedoch brauchen die Basisstationen sehr genaue Messtechnik, um die kurzen Zeitintervalle beziehungsweise Zeitunterschiede erfassen zu können. Auch die Synchronisation von Sender und Empfänger muss sehr genau sein, da durch die hohe Signalausbreitungsgeschwindigkeit schon kleinste Abweichungen enorme Fehler in der Standortbestimmung zur Folge haben. Weicht diese auch nur um eine Mikrosekunde ab, so bedeutet dies einen Fehler von ca. 300 Metern. Dieser Zeitabgleich ist aber sehr schwierig und kostenintensiv. Die Basisstation kann nicht einfach den Zeitstempel des Endgerätes übernehmen, da so eine Abweichung um die Dauer entstehen würde, die er für die Übertragung benötigt. Diese Time of Flight ist jedoch auch genau die Zeit, die zur Positionsortung genutzt wird. Algorithmen wie der Berkeley-Algorithmus oder der Christians-Algorithmus umgehen das Problem rechnerisch. 11

17 Abbildung 06: Time of Arrival (TOA) Round Trip Time of Flight (RTOF) Bei der Round Trip Time of Flight -Methode wird die kostenintensive Zeitsynchronisation der Time of Arrival -Technik nicht mehr benötigt. Hier wird die Zeit gemessen, die das Funksignal benötigt, um von der Basisstation zum Endgerät und zurück zu gelangen (siehe Abbildung 07: Round Trip Time of Flight (RTOF)). Die Basisstation ist Sender und Empfänger zugleich, und es wird nur eine Uhr benötig. Eine Synchronisation ist in diesem Fall überflüssig. Jedoch ist es problematisch, dass das Endgerät der Basisstation nach einer festgelegten Zeit antworten muss. Dies kann allerdings nie hundertprozentig gewährleistet werden. Diese Methode ist gegenüber der Time of Arrival -Technik zwar günstiger, die Genauigkeit der Positionsangabe sinkt jedoch. 12

18 Abbildung 07: Round Trip Time of Flight (RTOF) Time Difference of Arrival (TDOA) Das Time Difference of Arrival -Verfahren berechnet den Standort über die Zeitunterschiede zwischen dem Eintreffen des Signals an verschiedenen Base Tranceiver Stations. Das Endgerät sendet gleichzeitig ein Signal an alle erreichbaren Basisstationen, welches beim Eintreffen einen Zeitstempel auslöst. Die so gewonnenen Timestamps werden verglichen. Es gilt der Grundsatz: Je näher sich ein Endgerät an einer Basisstation befindet, desto geringer ist die Zeit, die das Signal von Sender zu Empfänger benötigt und so kleiner ist auch der Zeitstempel. Mit Hilfe dieser Daten wird der Standort berechnet (siehe Abbildung 08: Time Difference of Arrival (TDOA)). Da lediglich die Basisstationen die Zeitstempel vergleichen, müssen auch nur diese die Zeit synchronisieren. Das Endgerät ist dabei nicht von Bedeutung und benötigt keine zusätzliche Technik zur Zeitsynchronisation. Auch hier ist eine Positionierung auf ca. 150 Meter möglich. 13

19 Abbildung 08: Time Difference of Arrival (TDOA) Cell of Origin (COO) Die technisch Einfachste, jedoch auch ungenaueste Methode zur Ortung ist Cell of Origin. Es wird festgestellt, über welche Basisstation sich das Endgerät eingelockt und eine Verbindung aufgebaut hat. Über die Position der Basisstation kann so der ungefähren Ort des Endgerätes bestimmt werden (Funkzelle). Die Genauigkeit dieser Methode ist sehr infrastrukturabhängig. Dies wird am Beispiel des Handynetzes deutlich, welches in Funkzellen unterteilt ist (siehe Abbildung 09: Cell of Origin (COO)). Je kleiner die Zellen sind, umso genauer kann eine Positionsangabe geliefert werden. In Städten ist eine Genauigkeit von ca. 100 bis 300 Metern möglich. In ländlichen Gebieten können die Zellen über mehrere Kilometer erstreckt sein und liefern somit nur einen sehr ungenauen Rückschluss auf den Standort. Durch einfaches Auslesen der momentanen Funkzelle wird bei diesem Verfahren keine zusätzliche kostenintensive Technik benötigt. Jedoch sind die Positionsangaben, wie oben dargestellt, teilweise sehr ungenau. 14

20 Abbildung 09: Cell of Origin (COO) 2.5 Positionsbestimmung im WLAN Allgemeiner Aufbau (Vergleich zum GSM Netz) Im Rahmen der Arbeit soll der Aufbau eines Location Based Services in einem Wireless Local Area Network dargestellt werden. Aus diesem Grunde wird in diesem Kapitel die - für ein LBS sehr wichtige - Positionsortung in einem WLAN betrachtet. 15

21 Ein WLAN gestaltet sich vom Aufbau ähnlich wie ein GSM-Netz. Um die Gemeinsamkeiten aufzuzeigen, werden die zwei Funknetze kurz verglichen. Ein GSM-Netz besteht aus Endgerät (Client), Base Station Subsystem (BSS), welches sich aus Basisstation (BTS) und Controller (BSC) zusammensetzt, und Network Switching Subsystem (NSS), das den Zugang zum Festnetz, Internet und anderen BSS realisiert (siehe Allgemeiner Aufbau). Ein Wireless Local Area Network besteht aus Client, Access-Point, Access Point Controller und einem Gateway für die Verbindung nach außen (siehe Abbildung 10: Aufbau eines WLAN). Abbildung 10: Aufbau eines WLAN 16

22 Ein WLAN-fähiges Gerät (Client) verbindet sich mit genau einem Access-Point (AP). Es ist möglich, dass sich mehrere Clients mit Einem verbinden. Mit zunehmender Teilnehmerzahl schrumpft jedoch der Abdeckungsbereich des APs. Sobald die Teilnehmerzahl sinkt, wird der Abdeckungsbereich wieder größer. Dieses Phänomen wird als Zellatmung bezeichnet. Jeder AP ist über LAN-Verkabelung mit dem Access-Point-Controller (APC) verbunden. Dieser organisiert die Steuerung der APs. Er regelt beispielsweise das Umschalten zwischen Senden und Empfangen und ist für das Handover zuständig. Als Handover wird der Übergang von Clients zwischen den Abdeckungsbereichen der Access-Points bezeichnet. Dieser Controller stellt aber auch die Verbindung zum Gateway her, welches die Verbindung in das fest installierte Hausnetzwerk (Local Area Network, LAN) und Internet realisiert (siehe Abbildung 10: Aufbau eines WLAN). Beim Vergleich des Aufbaus eines WLAN und eines GSM (siehe Allgemeiner Aufbau) fällt deren Ähnlichkeit auf. Bei beiden verbinden sich die Clients über eine Antenne, welche im GSM die Basisstation und im WLAN der Access-Point darstellt. Diese Antennen werden über einen Controller (BSC und APC) gesteuert. Über ein Gateway wird die Verbindung zu externen Netzen hergestellt. Auf Grund dieser Ähnlichkeit im Aufbau ist zu vermuten, dass die Positionsbestimmungsmethoden eines GSM auch in einem WLAN einsetzbar sind. Diese Methoden werden nun auf ihre Umsetzbarkeit untersucht Umsetzbarkeit der GSM-Verfahren im WLAN Um die Verfahren auf deren Umsetzbarkeit zu analysieren, werden diese auf ihre technische Einsetzbarkeit, entstehende Kosten, Genauigkeit und auf Probleme bei der Messung untersucht. Das Verfahren Angle of Arrival (AOA) beruht auf der Winkelmessung des einfallenden Signals. Diese Methode zur Positionsbestimmung kann auch in einem WLAN angewendet werden. Die Access Points müssen dazu die Winkelmessung der eintreffenden Signale unterstützen. Diese Technik ist jedoch nicht standardmäßig in APs enthalten und um diese anwenden zu können, müssen spezielle Access-Points 17

23 gekauft oder Altgeräte nachgerüstet werden und ist daher mit Kosten verbunden. Aber auch der Kauf neuer spezieller Geräte, die die Fähigkeit zur Signal- Winkelmessung besitzen, gestaltet sich schwierig und kostenintensiv, da diese kaum zur Verfügung stehen. Laut einer Studie von [WON08] ist mit diesem Verfahren eine Genauigkeit mit bis zu ca. zwei Metern zu erreichen. Auch das Received Signal Strength -Verfahren kann in einem Wireless Network zur Lokalisierung eingesetzt werden. Hierbei wird die vom Client ausgehende Stärke des Signals gemessen. Diese nimmt mit der Entfernung zum Sender quadratisch ab. Die so ermittelte Signalstärke wird mit der bekannten Ausgangsleistung des Senders verglichen und der Abstand zum Empfänger mit Hilfe von Algorithmen ermittelt. Um den Standort des Senders zu orten, müssen sich mehrere Access-Points in der Reichweite des Clients befinden. Die Genauigkeit der Messung ist in einem WLAN größer als im GSM-Netz, da der Abdeckungsbereich eines Access-Points mit bis zu 100 Metern wesentlich kleiner, als der einer Basisstation ist. Die Signalstärke vermindert sich auf Grund der nicht linearen Ausbreitung in einem kleinen Bereich schneller, als in einem Großen. Unterschiede werden so schneller deutlich. Ein wesentlicher Vorteil der Technik ist, dass standardmäßige Access-Points eingesetzt werden können, da keine zusätzliche Hardware erforderlich ist. In den meisten APs ist eine Verstärkerstufe integriert, die die Stärke des eintreffenden Signals misst und anpasst. Lediglich eine Schnittstelle zum Auslesen der empfangenen Signalstärken wird benötigt. Dies wirkt sich auch positiv auf die Kosten aus. Ein Client kann laut [PAV03] mit der RSS-Methode auf ca. vier Meter geortet werden. Die zeitbasierenden Methoden Time of Arrival (TOA), Round Trip Time of Flight (RTOF) und Time Difference of Arrival (TDOA) sind prinzipiell in einem WLAN durchführbar, allerdings werden die Messergebnisse sehr ungenau. Dies ist der Tatsache zu schulden, dass die Signalausbreitungsgeschwindigkeit im WLAN, analog der im GSM-Netz, der Lichtgeschwindigkeit ( km/s) entspricht. Es werden dadurch sehr genaue Uhren zur Zeitmessung benötigt. Bei GSM waren Abweichung von bis zu hundert Metern noch akzeptabel, im Nahfunkbereich - wie im WLAN - sind jedoch erst Angaben von unter zwanzig Metern verwertbar. Das Signal passiert zehn Meter in 33,4 Nanosekunden. Uhren, die solche genaue Messungen durchführen 18

24 können, sind sehr teuer und ziehen hohe Investitionen mit sich. Nach [HAL07] kann mit Hilfe dieser Technik eine Genauigkeit von bis zu ca. zwei Metern erzielt werden. Ebenso kann die Cell of Origin -Methode eingesetzt werden. Hier wird mittels der Information, mit welchem Access-Point der Client verbunden ist, der Standort abgleitet. Da die Abdeckungsbereiche der Antennen im WLAN wesentlich kleiner sind (bis zu 100 Metern) als die der Basisstationen im GSM Netz (bis zu 35km), nimmt die Genauigkeit der Technik im WLAN gegenüber GSM zu. Die Position kann so exakter angegeben werden. Jedoch sind die laut [DOR02] erzielten Messergebnisse, die zwischen 20 und 25 Metern liegen, für eine exakte Standortbestimmung zu ungenau. Da es für dieses Verfahren bedeutend ist, in welcher Zelle sich der Client befindet, ist das Handover, die Übergabe des Clients zwischen den Zellen, besonders wichtig. Ein Handover wird je nach Hersteller und Konfiguration des Access-Point-Controllers eingeleitet. Die bekanntesten Strategien zum Wechsel zwischen den APs erfolgen aufgrund der relativen Signalstärke (mit / ohne Schranke) und der relativen Signalstärke mit Hysterese (mit / ohne Schranke) (siehe auch LBS mit zellbasierender Ortung (Cell of Origin)). Für eine Ortung ist es wichtig klar abgegrenzte Zellen zur Verfügung zu haben, die Konfiguration kann sich so positiv aber auch negativ auf die Genauigkeit des Verfahrens auswirken. Eine dynamischen Anordnung hat zur Folge, dass Bereiche nicht mehr klar abgegrenzt werden können. Auch das Problem der Zellatmung erschwert eine genaue Ortung. Als Zellatmung bezeichnet man den Effekt, der bei großen Benutzerschwankungen auftritt. Sind viele Benutzer über einen Access-Point verbunden, wird dessen Abdeckungsbereich kleiner. Verkleinert sich die Anzahl, so wird der Abdeckungsbereich wieder größer Probleme der Mehrwegeausbreitung Bei Messungen in einem WLAN tritt das Problem der Mehrwegeausbreitung auf. Diese bewirkt, dass ein Signal auf verschiedenen Wegen seinen Empfänger erreicht oder durch Refraktion (Brechung) und Beugung verfälscht wird. So kann beispielsweise ein gleiches Signal in unterschiedlichen Signalstärken und auf verschiedenem Wege beim Empfänger eintreffen. Damit ergibt sich ein Problem für die Received Signal Strength -Methode, die nun den einen echten Messwert von den anderen 19

25 Verfälschten unterscheiden muss. Eine Lösung ist zum Beispiel den Messwert mit der größten Signalstärke weiter zu verarbeiten. Ein ähnliches Problem ruft die Mehrwegeausbreitung bei den zeitbasierten Verfahren hervor. Hier muss auch von echten und unechten Werten unterschieden werden, da die eintreffenden Signale unterschiedliche Laufzeiten aufweisen. Ein Lösungsansatz ist, dass das zu erst eintreffende Signal genommen wird. Denn das Signal, welches die geringste Zeit benötigt, hat den direktesten Weg genommen und wurde wahrscheinlich nicht abgelenkt oder verfremdet Vergleich der Verfahren Von den aufgezeigten Verfahren sind zum heutigen Stand der Technik nur die Cell of Origin - und die Received Signal Strength -Methode fassbar zu implementieren. Die Angel of Arrival -Methode benötigt Antennen, die eine Winkelmessung unterstützen. Die Messungen sind sehr umständlich und anfällig auf die Mehrwegeausbreitung. Die Time Based -Verfahren sind mit der Hürde belegt, dass sie genaueste Zeitmessungen benötigen, was aufgrund der Anforderung einer metergenauen Ortung unrealistisch wirkt. Fassbar sind nur die Verfahren COO und RSS. Das COO- Verfahren hat jedoch den Nachteil, dass es eine begrenzte Genauigkeit (ca. 25 Meter) aufweist. Für eine möglichst genaue Standorterfassung in einem WLAN bleibt somit nur das auf der Signalstärke basierende Verfahren Received Signal Strength übrig. Durch die Mehrwegeausbreitung ergibt sich allerdings auch bei diesem ein Problem. Bei direktem Sichtkontakt zwischen Client und Access-Point (Line of Sight, LOS) breiten sich die Signalwellen gleichmäßig aus und es kann die Entfernung des Clients exakt berechnet werden. Befinden sich jedoch Hindernisse (Wände, Regale, Störfrequenzen etc.) zwischen Client und AP, wird die Signalstärke durch diese verfälscht. In den meisten Fällen kommt es durch Reflexion und Dämpfung der Wellen zu einem frühzeitigen Abschwächen der Signalstärke. Damit ergibt sich auch ein Problem für die Berechnung des Abstandes des Endgerätes zum Access-Point, da sich die Signalstärke unkontrolliert und von jedem Standort unterschiedlich stark ausbreitet. 20

26 Diesen kritischen Punkt umgeht das Radio Frequency Fingerprinting -Verfahren, das auf die RSS-Methode aufbaut und sich Reflexion und Dämpfung, im Gegensatz zu den anderen Verfahren, zu Nutze macht Radio Frequency Fingerprinting Das Radio Frequency (RF) Fingerprinting -Verfahren ist eine tabellenbasierte Standortbestimmungsmethode. Im Gegensatz zu den anderen Ortungsverfahren, die mit allgemeinen Formeln rechnen, wird die Position mit Hilfe von Referenzdaten und aktuellen Daten ermittelt. In der sogenannten Offline Phase werden an bestimmten Referenzpunkten die Signalstärken der sichtbaren Access-Points gemessen und als Fingerabdruck (Fingerprint) in einer Tabelle gespeichert. Reflektion und Dämpfung, die durch Hindernisse (Wände, Möbel etc.) entstehen, werden so in die Messung mit einbezogen. In der Online Phase werden die aktuellen sichtbaren Signalstärken mit denen der Referenzpunkte verglichen. Der ähnlichste Referenzpunkt wird als Standort des Endgerätes angeben. Eine nähere Erläuterung des Verfahrens erfolgt im nächsten Abschnitt. 21

27 3. Studie in der Testumgebung 3.1 Kundenumgebung Das Tietz ist ein ehemaliges Kaufhaus im Zentrum von Chemnitz. Seit der Sanierung sind viele kulturelle und innovative Einrichtungen in diesem Haus untergebracht. Zu diesen gehören das Naturkundemuseum, die Stadtbibliothek und die Volkshochschule. Das Tietz ist offen für innovative Ideen und Lösungen. So ist ein informationsbringender Location Based Service mittels mobiler Geräte im Naturkundemuseum denkbar. Mit diesen wäre es möglich dem Besucher Details zu den Exponaten auf ein mobiles Gerät (z.b. PDA) zu liefern, wenn er sich in der Nähe dieser befindet. Die Umsetzung eines solchen Dienstes und die Lokalisierungsverfahren sollen in den folgenden Punkten näher betrachtet werden. Das Naturkundemuseum ist im ersten Obergeschoss angesiedelt. Da Das Tietz - wie bereits erwähnt - einmal ein Kaufhaus war, ist es geprägt durch einen Lichthof und großen Freiflächen die nur durch Säulen unterbrochen sind. Es gibt einzelne Projektor- und Verwaltungsräume (siehe Abbildung 11: Grundriss 1.OG). Abbildung 11: Grundriss 1.OG 22

28 3.2 Versuchsaufbau Durch die zum gegenwärtigen Zeitpunkt verfügbare Gerätetechnik sind die technischen Parameter vorgegeben. Im Rahmen dieser Arbeit soll darauf aufbauend eine Strategie für den Einsatz entwickelt beziehungsweise Aussagen über die Qualifizierung in technischer und wirtschaftlicher Sicht einer solchen Lösung getroffen werden. Als Basis dafür wurden im Bibliotheksbereich des Das Tietz Messungen mit dem Radio Frequency Fingerprint -Verfahren durchgeführt. Folgender Versuchsaufbau lag den Tests zu Grunde: Ein Client befindet sich in Reichweite eines WLAN Netzes. Dieses besteht aus mehreren Access-Points, einen Access-Point-Controller, Gateway zum Ethernet und Internet und einer Location-Appliance, zum errechnen des Standortes des Clients. Die Location-Appliance ermittelt den Standort des Endgerätes mittels der Radio Frequency Fingerprint -Methode. Wenn ein Client in die Reichweite des WLAN- Netzes kommt, empfängt er die Signalstärken der APs je nach Entfernung und Umgebung unterschiedlich stark. Anhand vorher gemessener Referenzpunkte, sogenannte Fingerprints, wird nun ermittelt, an welchem Standort der Client sich wahrscheinlich befindet (siehe Abbildung 12: Allgemeiner Versuchsaufbau). Abbildung 12: Allgemeiner Versuchsaufbau 23

29 3.2.1 Eingesetzte Technik ÄDas TietzÅ verfçgt Çber ein WLAN-System, in der nachstehende Technik im Einsatz ist: Ca. 24 im gesamten Haus verteilte ÄMP-372Å (mit b betriebene) Access-Points von ÄTrapeze NetworksÉÅ (im folgendem ÄTrapezeÅ genannt), welche folgende Parameter besitzen (vergleiche [TRA07]): Ä Dual-radio a und b/g Access Point mit Dual-Ethernet, Ä Interne Dualband Antennen und weibliche SMA AnschlÇsse fçr a (5 GHz) und b/g (2.4 GHz) externe Antennen Als WLAN-Controller fungiert der ÄMobility Exchange MX-200RÅ von Trapeze. Dieser ist fçr das Management der Access-Points, die Sicherheit (VerschlÇsselung des WLANs) und den Zugang der Nutzer verantwortlich. Weiterhin stellt er Services und die Verbindung zum Gateway bereit und somit zum Ethernet und Internet her. Zur besseren Bedienung des komplexen GerÑtes ist die ÄRingmaster Tool SuiteÅ, ebenfalls von Trapeze, im Einsatz. Diese erleichtert die Planung, Konfiguration und das Monitoring des Wireless LANs. Da die WLAN-Umgebung ausschlieölich mit Technik des Markenherstellers ÄTrapezeÅ realisiert wurde, bietet es sich an, auch die Tracking-Hard- und Software dieses Herstellers zu verwenden. Dadurch sollen Probleme beim Zusammenspiel unterschiedlicher Hardware verschiedener Hersteller ausgeschlossen werden und ein müglichst genaues und reprñsentatives Ergebnis erlangt werden. In diesem Sinne soll die ÄLocation-Appliance LA-200Å von Trapeze in das System integriert werden. Mit Hilfe der ÄLA-200Å soll ein serverseitiges Tracking mittels dem ÄRF FingerprintÅ-Verfahren verwirklicht werden. Der Hersteller beschreibt das GerÑt wie folgt (vergleiche [TRA09]): Ä[á] The Trapeze NetworksÉ Location Appliance allows enterprises to ànd and track valuable assets and people in real time over their existing Wi-Fiâ networks quickly and accurately. The LA-200 provides extremely precise location tracking for thousands of devices over a wireless LAN (WLAN) and enables a host of mobile enterpri- 24

30 se applications such as asset tracking, locationsensitive content delivery, locationaware security as well as a wealth of custom applications that integrate voice and data with location-aware identity-based networking. [ ] Über die Geschwindigkeit und Genauigkeit des Trackings werden folgende Angaben in [TRA09] gemacht (siehe Tabelle 1: LA-200): Tabelle 1: LA-200 LA-200 Genauigkeit auf 10 Meter: 99 % Genauigkeit auf 5 Meter: 97 % Genauigkeit auf 3 Meter: 95 % Mittlere Tracking-Geschwindigkeit: 30 Sekunden Schnellste Tracking-Geschwindigkeit: 10 Sekunden Anzahl verfolgbarer Clients 4000 Stück Der Hersteller Trapeze gibt für eine Positionsbestimmung eine Genauigkeit auf zehn Meter mit 99% an. Fünf Meter werden noch mit 97% erkannt und auf drei Meter genau mit 95%. Allerdings werden keine Angaben zur Testumgebung gemacht. Demnach lässt sich nicht erkennen, ob die Angaben nur für eine bestimmte Umgebung oder generell für WLANs gelten Lokalität Die Testumgebung befindet sich in der dritten Etage des Kulturkaufhauses Das Tietz in Chemnitz. Die Stadtbibliothek Chemnitz ist dort ansässig. Das Tietz ist wie bereits erwähnt ein ehemaliges Kaufhaus, indem es viele Freiflächen und einen Lichthof gibt. In den Freiflächen stehen in der Bibliothek circa aller fünf Meter Stützsäulen. Bücherregale, Tische und Möbel sind im Abstand von etwa zwei Metern und in der gesamten Etage verteilt. 25

31 3.2.3 Arbeitsweise des Verfahrens Die Standortbestimmung der LA-200 basiert auf dem RF Fingerprint -Verfahren (siehe auch Radio Frequency Fingerprinting). Die Standorte der Clients werden hierbei mit Hilfe von Referenzdaten, sogenannte Fingerprints, ermittelt. Bei dieser Methode gibt es zwei grundlegende Phasen. Zum einen die Offline Phase, in der die Referenzpunkte gesetzt werden und zum anderen die Online Phase, welche der Lokalisierung der Endgeräte dient. Offline Phase Um verwertbare Referenzdaten zu schaffen, müssen drei Schritte durchgeführt werden: Die Zuordnung von Lokalen, die Erstellung der Fingerprints und eine anschließende Fehlerauswertung und Evaluierung der Messdaten. Als Erstes muss die Lokalität, in der eine Standortbestimmung durchgeführt werden soll, in Bereiche unterteilt werden. Diese stellen die Standorte der zu lokalisierenden Geräte dar. Die Größe der Lokale hängt nach Herstellerangaben von der jeweiligen Einsatzumgebung ab. Access-Point-Dichte, bauliche Gegebenheiten und Umwelteinflüsse beeinflussen die Genauigkeit maßgeblich (siehe auch Tabelle 1: LA-200). Als Richtgrößen wurden Lokalgrößen zwischen 9 und 50 m² vom Hersteller genannt. Wenn die Lokale eingeteilt sind, müssen Referenzpunkte erstellt und gemessen werden. Diese sollten im Abstand von zwei bis vier Metern gesetzt und gleichmäßig verteilt werden. So wird eine Abdeckung des gesamten Lokales garantiert. An den einzelnen Punkten werden nun Signalstärkemessungen durchgeführt. Dazu muss sich ein WLAN-fähiger Client an diesem Punkt befinden. Mittels MAC Adresse wird dieser von der LA-200 eindeutig identifiziert. Die Location-Appliance erfasst die Signalstärke des Clients an den Access-Points und erstellt daraus einen für den Referenzpunkt typischen Fingerabdruck. Zu diesem Zweck sollten alle Access-Points auf einen gleichen Kanal geschalten werden (nach Angaben von Trapeze). Ohne diese sind nur kaum verwertbare Ergebnisse zu erreichen (vergleiche Tabelle 2: Messung ohne Gleichschaltung, Strategie 4, siehe 3.3). Durch langsame Rotation des Clients werden verschiedene Sendestellungen der Antenne in den Fingerprint mit einbezogen und ein repräsentativeres Ergebnis erreicht. Ein solcher Fingerprint wird an allen Referenzpunkten erstellt und dem jeweili- 26

32 gen Lokal zugeordnet. In den Messungen sollten laut Trapeze mindestens sechs bis acht Access-Points einbezogen sein. Tabelle 2: Messung ohne Gleichschaltung Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 1 A EW 1 bis 2 B A 2 bis 3 C A 3 bis 4 B B 4 bis 5 A C 5 bis 6 B EW 6 bis 7 A A 7 bis 8 B C 8 bis 9 C EW 9 bis 10 B B Übereinstimmung in % 30 Wenn alle Fingerprints erzeugt wurden, können diese einer Evaluierung unterzogen werden. Die LA-200 vergleicht die Punkte und untersucht sie auf Ähnlichkeit und Fehler. Haben Referenzpunkte in unterschiedlichen Lokalen zu große Übereinstimmungen (über zehn Prozent), wird empfohlen diese zu löschen und gegebenenfalls noch einmal neu einzumessen. Je unterschiedlicher sie zueinander sind, umso eindeutiger kann in der Online Phase ein Client einem bestimmten Lokal zugeordnet werden. Online Phase Nachdem alle Referenzpunkte der Lokale korrekt erstellt und evaluiert sind, ist das System bereit für die Online Phase, in der nun die Standortbestimmung der Endgeräte erfolgt. Die LA-200 erstellt zu diesem Zweck Fingerprints von Clients, die sich im Sichtbereich der Access-Points befinden und vergleicht diese mit denen der Referenzpunkte. Der Client wird dann dem Lokal zugeordnet, in dem die höchste Ähnlichkeit aufgetreten ist. Falls keine Übereinstimmung mit den vorhandenen Punkten gefunden werden kann, wird er dem Elsewhere zugeordnet. In diesen fallen alle Engeräte, die keinem Bereich zugeordnet werden können, da sie sich beispielsweise außerhalb der eingemessenen Lokale befinden. Das Tracking erfolgt mit einer mittleren Geschwindigkeit von 30 Sekunden (siehe Tabelle 1: LA-200). Die Position des Endgerätes wird in Form des Lokales ausgegeben. Das Verfahren ist also immer nur so genau wie die Einteilung der Lokale. 27

33 3.3 Messmethoden und Ergebnisse Im Laufe der Tests mit der LA-200 wurden vier verschiedene Messstrategien angewandt. Es wurden kleine und große Lokale mit jeweils wenigen und vielen Referenzpunkten ausgemessen. Ein kleines Lokal bewegt sich dabei um eine Größe von zehn bis fünfzehn Quadratmetern, ein Großes zwischen 40 m² und 50 m². Die Tests wurden an verschiedenen Standorten im Haus durchgeführt und erbrachten alle ein ähnliches Ergebnis. Die folgenden Messungen sollen diese veranschaulichen. Strategie 1: Kleine Lokale mit wenig Referenzpunkten Als Erstes sollen fünf kleine Lokale, mit einer Größe von ca. 10 bis 15 m² betrachtet werden. In diesen werden nur ein bis zwei Referenzpunkte gesetzt (siehe Abbildung 13: Strategie 1). Abbildung 13: Strategie 1 Um die Genauigkeit zu betrachten, wurde in bestimmten Zeitintervallen von einem zum anderen Lokal gewechselt. Dies geschah in der Reihenfolge A-B-D-E-D-C-A-B- A-C. Es wurden zwei Messungen mit jeweils Ein- und Zwei-Minuten-Intervallen durchgeführt, um den Einfluss der Trackingzeit ersichtlich zu machen. Folgende Tabellen zeigen deren Protokollierung auf. Anhand der Übereinstimmung von Sollund Ist-Daten kann eine Genauigkeit der Positionserkennung in Prozent angegeben werden (siehe Tabelle 3 und Tabelle 4). EW in der Spalte Lokal Ist stellt den Wert Elsewhere dar. 28

34 Tabelle 3: Protokoll 1-1 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 1 A A 1 bis 2 B A 2 bis 3 D EW 3 bis 4 E D 4 bis 5 D D 5 bis 6 C D 6 bis 7 A B 7 bis 8 B A 8 bis 9 A B 9 bis 10 C B Übereinstimmung in % 20 Tabelle 4: Protokoll 1-2 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 2 A EW 2 bis 4 B A 4 bis 6 D D 6 bis 8 E D 8 bis 10 D D 10 bis 12 C D 12 bis 14 A A 14 bis 16 B B 16 bis 18 A B 18 bis 20 C B Übereinstimmung in % 40 Die Übereinstimmung mit den Soll-Daten fällt in beiden Messungen mit 20% und 40% sehr gering aus. Aus der höheren Übereinstimmung bei den Zwei-Minuten- Intervallen lässt sich vermuten, dass die Trackingzeiten bis zur korrekten Erfassung teilweise über einer Minute liegen. Strategie 2: Kleine Lokale mit vielen Referenzpunkten Es wurden die gleichen Lokale wie in Strategie 1 betrachtet und zwei verschiedene Intervalle gemessen. Die Anzahl an Referenzpunkten wurde auf drei bis vier pro Lokal erhöht (siehe Tabelle 5, Tabelle 6 und Abbildung 14: Strategie 2). Abbildung 14: Strategie 2 29

35 Tabelle 5: Protokoll 2-1 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 1 A A 1 bis 2 B A 2 bis 3 D B 3 bis 4 E D 4 bis 5 D C 5 bis 6 C D 6 bis 7 A A 7 bis 8 B B 8 bis 9 A B 9 bis 10 C B Übereinstimmung in % 30 Tabelle 6: Protokoll 2-2 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 2 A A 2 bis 4 B B 4 bis 6 D A 6 bis 8 E D 8 bis 10 D D 10 bis 12 C D 12 bis 14 A B 14 bis 16 B A 16 bis 18 A A 18 bis 20 C EW Übereinstimmung in % 40 Gegenüber der Strategie 1 tritt nur eine leichte Verbesserung des Ergebnisses auf. Auch hier wird eine höhere Genauigkeit mit längeren Messintervallen erreicht. Aus Strategie 1 und 2 wird ersichtlich, dass kleine Lokale nicht mit der nötigen Genauigkeit und einer wünschenswerten schnellen Trackingzeit (kleiner als 30 Sekunden) korrekt erkannt werden. Aus diesem Grund sollen nun Messreihen mit größeren Lokalen (ca. 50m²) durchgeführt werden. Strategie 3: Große Lokale mit wenig Referenzpunkten Es sollen nun drei circa 50 Quadratmeter große Lokale betrachtet werden. Zuerst wird mit drei bis vier Referenzpunkten pro Lokal gemessen (siehe Abbildung 15: Strategie 3). Dies sind relativ wenige Punkte im Bezug zur Fläche. Mit Hilfe unterschiedlicher Intervalle soll die Trackingzeit bewertet werden (siehe Tabelle 7 und Tabelle 8). Die Abfolge der Lokale ist A-B-C-B-A-B-A-B-C-B. 30

36 Abbildung 15: Strategie 3 Tabelle 7: Protokoll 3-1 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 1 A B 1 bis 2 B A 2 bis 3 C EW 3 bis 4 B B 4 bis 5 A C 5 bis 6 B A 6 bis 7 A B 7 bis 8 B B 8 bis 9 C C 9 bis 10 B B Übereinstimmung in % 40 Tabelle 8: Protokoll 3-2 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 2 A A 2 bis 4 B A 4 bis 6 C D 6 bis 8 B D 8 bis 10 A D 10 bis 12 B D 12 bis 14 A A 14 bis 16 B B 16 bis 18 C B 18 bis 20 B B Übereinstimmung in % 40 Durch die Messungen ergibt sich eine Übereinstimmung der Soll- und Ist-Werte von 40%. Die unterschiedlichen Lokalwechsel-Intervalle haben bei dieser Messreihe keine Auswirkung auf das Ergebnis. Auffallend ist, dass vermehrt Übereinstimmungen bei dem Lokal B auftreten. Dies könnte mit qualitativ guten Fingerprints der Referenzpunkte zusammenhängen. Strategie 4: Große Lokale mit vielen Referenzpunkten Es wurden wieder die drei ca. 50 m² großen Lokale aus der Strategie 3 betrachtet und in zwei unterschiedlichen Zeitintervallen gemessen. Die Anzahl der Referenz- 31

37 punkte wurde auf sechs bis acht Stück pro Lokal erhöht (siehe Tabelle 9, Tabelle 10, Tabelle 7 und Abbildung 16: Strategie 4). Abbildung 16: Strategie 4 Tabelle 9: Protokoll 4-1 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 1 A EW 1 bis 2 B A 2 bis 3 C C 3 bis 4 B B 4 bis 5 A C 5 bis 6 B A 6 bis 7 A B 7 bis 8 B B 8 bis 9 C C 9 bis 10 B B Übereinstimmung in % 50 Tabelle 10: Protokoll 4-2 Zeit in min Lokal Soll Lokal Ist 0 bis 2 A A 2 bis 4 B B 4 bis 6 C EW 6 bis 8 B B 8 bis 10 A D 10 bis 12 B B 12 bis 14 A A 14 bis 16 B B 16 bis 18 C A 18 bis 20 B A Übereinstimmung in % 60 Im Vergleich zu den Messungen der anderen Strategien, hat sich die Quote der Übereinstimmungen um zehn bis zwanzig Prozent erhöht. Die Übereinstimmung bei einem Wechsel der Lokale im Intervall von einer Minute beträgt 50% und bei einem Intervall von zwei Minuten 60%. Auch wurde, wie in der Strategie 3, verstärkt der Bereich B richtig ermittelt. 32

38 3.4 Auswertung der Messreihen Aus den Messungen wird ersichtlich, dass die eingesetzte Technik in der Testumgebung nicht die nötige Genauigkeit bringt, die gefordert ist. Je kleiner und damit präziser die Einteilung der Lokale vorgenommen wurde, umso ungenauer war die Erfassung der Standorte des Clients (siehe Tabelle 3 und Tabelle 4). In Strategie 1 und 2, welche beide mit kleinen Lokalen von ca. 10 bis 15 m² arbeiteten, lag die korrekte Zuordnung dieser zwischen 20% und 40%. Mit größer Eingeteilten, ca. 50 m² großen Bereichen, konnte ein besseres Ergebnis mit 40% bis 60% erreicht werden. Dies war in Strategie 3 und 4 der Fall. Mit der Zunahme der Dichte der Referenzpunkte, erhöhte sich auch die Übereinstimmung der Soll- und Ist-Werte. In Strategie 4 wurde so eine 60%-ige korrekte Erfassung erreicht. Nach Herstellerangaben sind Erfassungen in dieser Lokalgröße mit über 97%-iger Korrektheit möglich. Doch je grober die Einteilung der Lokale, umso ungenauer ist die Standorterfassung, da Endgeräte in der Onlinephase lediglich den Lokalen zugeordnet werden. Auffallend ist, dass mit dem Lokal-Wechsel-Intervall von zwei Minuten (siehe Tabelle 4, Tabelle 6 und Tabelle 10), außer bei der Strategie 3, immer ein besseres Ergebnis erzielt wurde, als bei den Messungen mit Ein-Minuten-Intervallen. Daraus geht hervor, dass die Trackingzeit bis zur korrekten Erfassung des Lokales häufig über einer Minute liegt. Laut Herstellerangaben sind jedoch Zeiten von dreißig Sekunden Mittelmaß. Ebenfalls auffällig ist die Tatsache, dass der Bereich B, in den Messungen mit großen Lokalen (Strategie 3 und 4), besonders zuverlässig erkannt wurde. Der Bereich B wurde zwanzigmal gemessen und wurde in zwölf Fällen korrekt erkannt. Das Lokal A und C dagegen nur zu 33% bzw. 37,5% (siehe Tabelle 11). Tabelle 11: Erkannte Lokale Lokal Anzahl Messungen Anzahl Korrekt erkannter Lokale Korrekt Erkannt in % A B C ,5 33

39 Da alle Bereiche in den Messungen gleich behandelt wurden, kann die zuverlässigere Erkennung des Bereiches B nur an den erstellten Fingerprints der Referenzpunkte liegen. Diese sollen nun betrachtet und ausgewertet werden. Die Location-Appliance LA-200 bietet keine direkte numerische Auswertung der Fingerprints. Diese werden lediglich als Balkendiagramm mit den jeweiligen Access- Points dargestellt. Aus dieser Darstellung wurde folgende Tabelle (Tabelle 12: Fingerprints der Lokale) erstellt und soll einen Überblick über die Fingerprint-Messungen in den Lokalen A, B und C der Strategie 3 und 4 bieten. Tabelle 12: Fingerprints der Lokale Lokal FP/AP Anzahl AP A R1_ R1_ R1_ R1_ R1_ R1_ R1_ R1_ B R2_ R2_ R2_ R2_ R2_ R2_ C R3_ R3_ R3_ R3_ R3_ R3_ R3_ R3_

40 In der Tabelle ist deutlich zu erkennen, dass sich die Fingerprints des Lokales B von den anderen unterscheiden. In fünf von sechs Fingerprints sind fünf bis acht Access- Points einbezogen. In den Lokalen A und C pendelt die Anzahl mehrheitlich zwischen einem und vier APs. In einen guten Fingerprint sollten jedoch mindestens acht Access-Points einbezogen werden (Quelle: Trapeze). Diese Anzahl ist durch die gering ausgebaute Antennenstruktur im Das Tietz nicht in allen Bereichen umsetzbar. Im Lokal B wird diese Vorgabe jedoch ansatzweise erreicht und weist auch eine bessere Einordnung als die anderen Lokale auf. Zusammenfassend ergeben sich folgende drei Probleme: Die Genauigkeit ist nicht ausreichend, die Trackingzeiten sind mit teilweise über einer Minute zu lang und eine Auswertung der Ergebnisse der LA-200 gestaltet sich durch fehlende detaillierte Auswertungsmöglichkeiten schwierig. Die Ursachen für die nicht ausreichende Genauigkeit könnte in der Gebäudestruktur des Das Tietz liegen. Große Freiflächen und eine geringe Anzahl von Access- Points machen es schwierig Fingerprints zu erstellen, die die geforderten Eigenschaften besitzen. Um bessere Ergebnisse erzielen zu können, müssten weitere Access-Points installiert werden. Vom Hersteller leider nicht dokumentiert ist die Logik mit der die LA-200 die Fingerprints der Clients und die der Referenzpunkte vergleicht. Das Verfahren des Fingerprinting beruht auf der Eindeutigkeit der Referenzpunkte. Innerhalb eines Lokales besteht kein Problem, wenn diese sich ähneln. Fingerprints mit weniger als acht Access-Points sollten ebenfalls kein Problem darstellen, solange diese sich nicht lokalübergreifend ähnlich sind. Ob nun die Signalstärke von nur einem oder von mehr als acht Access-Points einbezogen wird dürfte weniger von Bedeutung sein, wenn diese sich eindeutig von anderen unterscheiden. Um ein zuverlässiges System zu schaffen ist der alleinige Einsatz der RF Fingerprinting -Methode in der getesteten Umgebung und Technik nicht geeignet. Durch eine Kombination mit anderen Verfahren und einer Logikverbesserung bzw. -erweiterung kann die Präzision weiter erhöht werden. Mit diesem Thema wird sich mitunter im nächsten Kapitel Design anhand der Kundenumgebung beschäftigt. 35

41 4. Design anhand der Kundenumgebung 4.1 Verfahrensmodelle LBS mit zellbasierender Ortung (Cell of Origin) Die wichtigste Information für einen standortbezogenen Dienst ist die Position des Clients. Um diese zu ermitteln ist das Einfachste, jedoch auch Ungenaueste, das Cell of Origin -Verfahren. Es wird ermittelt, über welchen Access-Point der Client eingeloggt und mit dem System verbunden ist. Über den Standort des APs, welcher bekannt ist, kann auf die ungefähre Position des Clients geschlussfolgert werden. Der Einsatz dieser Methode ist eine einfache Lösung zur Positionsortung der Clients. Mittels der IP- oder MAC-Adresse kann der Access-Point identifiziert werden, von dem aus eine Anfrage an den Dienst gestellt wurde. Die Daten können direkt vom Dienst verarbeitet werden. Der Umstand, dass die Positionsdaten nicht berechnet werden müssen, sondern durch simplen Datenbankabgleich ermittelt werden können, führt dazu, dass keine Technik mit enormer Rechenleistung zur Ermittlung des Standortes zum Einsatz kommen muss. Die Verarbeitung der Daten wird serverseitig realisiert. Die Clients müssen lediglich den Dienst aufrufen und erhalten dann die passenden Informationen zu ihrem Standort zurück. Dies hat den Vorteil, dass ein Server alle Lokalisierungen zentral durchführen kann und die Rechenleistung effektiver ausgenutzt wird. Teure leistungsfähige Client-Hardware ist damit nicht nötig. Der Nachteil des Cell of Origin -Verfahren ist jedoch seine Ungenauigkeit. Mit dieser Lösung ist eine Lokalisierung auf circa 20 Meter und damit nur eine grobe Einordnung des Clients möglich. Das Access-Point-Netz muss möglicherweise aufgestockt beziehungsweise ergänzt werden um eine gleichmäßige Verteilung der APs zu erreichen. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Handover-Strategie des WLAN-Controllers. Dies ist nicht standardisiert und ist je nach Hersteller unterschiedlich. Zu den weit verbreitetsten gehören Folgende: 36

42 Wechsel aufgrund der relativen Signalstärke Ein Handover erfolgt immer dann, wenn ein anderer Access-Point eine höhere Signalstärke aufweist. Relative Signalstärke mit Schranke Ein Wechsel wird erst dann ausgeführt, wenn die Signalstärke des neuen Access- Points stärker ist und die des Alten unter einer bestimmten Grenze liegt. So werden frühzeitige Wechsel verhindert. Wechsel aufgrund relativer Signalstärke mit Hysterese Ein Handover wird nur dann ausgelöst, wenn das neue Signal um einen bestimmten Betrag höher ist, als das Alte. Vermieden wird damit ein Pingpong-Effekt, der durch etwa gleichstarke Signale zweier Access-Points entstehen kann. Überflüssige Wechsel werden dadurch minimiert. Wechsel aufgrund von relativer Signalstärke mit Schranke und Hysterese In diesem Handover-Verfahren werden die beiden letzten Verfahren kombiniert. Für das zellgenaue Verfahren tritt mit den Handover-Strategien das Problem auf, dass die Zellen nicht genau abgegrenzt sind, sondern ineinander verschwimmen. Im Gegensatz zur normalen Funktion der Datenübermittlung im WLAN soll im Cell of Origin -Verfahren idealer Weise immer der am nächst gelegene Access-Point verwendet werden. Der Wahrscheinlichkeit nach ist der mit der größten Signalstärke auch der am nächst Gelegene. Aus diesem Grund wir die Handover-Strategie Wechsel aufgrund der Signalstärke bevorzugt. Dies kann jedoch Nachteile wie den frühzeitigen Wechsel zwischen APs für den normalen Betrieb des WLANs mit sich bringen. Ein grober Ablauf eines informierenden LBS mit einer Cell of Origin -Ortung sieht wie folgt aus: Ä Ein Client ist über den Access-Point AP-X mit dem WLAN verbunden. Er stellt eine Anfrage an den LBS-Dienst. Ä Der LBS-Dienst ermittelt mittels MAC-Adresse, über welchen Access-Point die Anfrage gestellt wurde. 37

43 Ä Ä Der LBS-Dienst vergleicht die ermittelte MAC-Adresse mit einer Datenbank. Falls der AP erfasst wurde sendet der Dienst, die mit dem AP verknüpften Informationen zum Standort an den Client zurück. Anderen Falls wird dem Client die Meldung gesendet, dass keine Informationen zum Standort vorliegen. Der Client erhält die Informationen zum Standort LBS mit Ortung per RF-Fingerprinting Ein LBS mit einer Positionsbestimmung mittels der Radio Frequency Fingerprint - Methode ist im Gegensatz zur zellbasierenden Variante aufwändiger in der Umsetzung, bringt jedoch auch ein genaueres Ergebnis. In einer Offline Phase wir der Bereich in Lokale aufgeteilt. Für die Lokale werden sogenannten Fingerprints der Referenzpunkte erstellt und in der Online Phase mit denen der Clients verglichen. Der Ähnlichste wird als Standort des Clients ausgegeben. Die Lokalisierung ist dabei nur so genau, wie die Einteilung der Lokale (siehe Radio Frequency Fingerprinting). Auch dieses Verfahren ist serverbasierend. Im Gegensatz zu Cell of Origin, wird eine große Rechenleistung benötigt, um die komplexen Vergleichsvorgänge durchführen zu können. Für die Erstellung der Fingerprints und der Lokalbestimmung wird eine Location-Appliance, wie zum Beispiel die LA-200 von Trapeze, benötigt. Dagegen werden an die Clients keine großen Anforderungen gestellt und es wird auch hier keine teure leistungsfähige Technik benötigt. Durch die zusätzliche Location- Appliance und aufwändige Einmessungen der Fingerprints verursacht die Methode erheblich mehr Kosten, als eine Lösung mit Cell of Origin. Ein Nachteil dieser Lösung ist die Anfälligkeit auf Veränderungen im Raum bzw. im Gebäude. Das RF Fingerprint -Verfahren macht sich im Gegensatz zu Anderen die Mehrwegeausbreitung, die Abschwächung und Verstärkung der Funksignale zu Nutze. Anhand der Signalstärke werden diese Faktoren, die für jeden Raum durch die baulichen Gegebenheiten individuell sind, in die Fingerprints der Referenzpunkte einbezogen. Auch Möbeln, große Pflanzen oder sonstige Einrichtungsgegenstände können die Signalstärke und somit auch die Referenzdaten beeinflussen. 38

44 Wenn diese Gegebenheiten nun geändert werden, beispielsweise durch Umräumen von Möbel, besteht die Gefahr, dass die eingemessenen Punkte nicht mehr repräsentativ sind und Fehler in der Ortung der Clients entstehen. Dies hätte die Notwendigkeit der Neueinmessung der Referenzpunkte bzw. der Fingerprints zur Folge. Im Falle des Naturkundemuseums könnten solche Probleme bei einer Neuanordnung oder Umdekoration von Ausstellungstücken auftreten. Auch große Menschenansammlungen könnten sich negativ auf die Ortung auswirken. Ein weiterer Nachteil ist die, aufgrund des komplexen Vergleichvorganges der Fingerprints der Clients mit denen der Referenzpunkte, auftretende Trackingzeit von über 30 Sekunden. Wartezeiten einer solchen Dauer erscheinen für ein kundenfreundliches System zu lang. Die Genauigkeit des Verfahrens ist stark von der Lokalität abhängig, in der sie eingesetzt werden soll. In der Umgebung des Das Tietz ist eine auf zwölf Meter genaue Messung realistisch. Ein informierendes LBS mit einer auf das RF Fingerprint -Verfahren basierenden Ortung läuft wie folgt ab: Ä Ein Client ist über den Access-Point AP-X mit dem WLAN verbunden. Er stellt eine Anfrage an den LBS-Dienst. Ä Der Dienst ermittelt die MAC-Adresse des Clients, von dem die Anfrage gestellt wurde. Ä Der Dienst stellt eine Ortungsanfrage an die Location-Appliance für den Client und übermittelt die dessen MAC-Adresse. Ä Die LA identifiziert den Client mittels der MAC-Adresse, erstellt von ihm einen Fingerprint und vergleicht diesen mit den Referenzpunkten. Wird ein entsprechend ähnlicher gefunden, übermittelt die LA dem Dienst den aktuellen Standort (Lokal) des Clients. Anderenfalls wird dem Dienst mitgeteilt, dass sich der Client im Elsewhere befindet. Ä Der Dienst ermittelt nun die zum Lokal passenden Informationen aus einer Datenbank und sendet sie dem Client. Ä Der Client erhält die Informationen zum Standort. 39

45 4.1.3 LBS mit Ortung mittels COO und RF-Fingerprinting Eine weitere Lösungsmöglichkeit für die Positionsbestimmung in einem LBS ist die Kombination der beiden Verfahren Cell of Origin und RF-Fingerprinting. Bei dieser Variante wird durch das COO-Verfahren zunächst der grobe Standort des Clients eingeschränkt. Mit Hilfe des Fingerprint-Verfahren wird die Position genauer bestimmt. Aufgrund der Einschränkung auf eine Access-Point-Zelle können einige Lokale ausgeschlossen und somit Fehler bei der Bestimmung des Lokales, in der sich der Client befindet, eingeschränkt werden. Um eine Einschränkung der Fingerprints der Referenzpunkte vornehmen zu können, muss für jeden einzelnen Access-Point erfasst werden, welche Lokale in der Funkzelle des APs liegen oder an sie angrenzen. Diese Daten könnten mittels einer Datenbank gespeichert und abgerufen werden. Mit dem Einsatz der RF Fingerprint"-Methode tritt auch bei dieser Lösung das Problem der Anfälligkeit auf Veränderung der Struktur des Raumes auf. Durch die Einschränkung der Lokale müssen nicht mehr alle Datensätze miteinander verglichen werden und es ist mit einem Performancegewinn zu rechnen. Die Genauigkeit der Lokalbestimmung wird nicht verbessert, jedoch wird die Fehlerhäufigkeit bei dieser verringert. Der Ablauf eines LBS mit einem kombinierten Verfahren sieht wie folgt aus: Ä Ein Client ist über den Access-Point AP-X mit dem WLAN verbunden. Er stellt eine Anfrage an den LBS-Dienst. Ä Der LBS-Dienst ermittelt mittels MAC-Adresse über welchen Access-Point die Anfrage gestellt wurde und vergleicht die ermittelte MAC-Adresse mit einer Datenbank. Ä Falls der AP erfasst wurde, sucht der Dienst aus einer Datenbank alle Lokale, die in der Funkzelle des APs liegen oder an sie angrenzen und ermittelt die MAC-Adresse des Clients, von dem die Anfrage gestellt wurde. Anderenfalls wird dem Client die Meldung gesendet, dass keine Informationen zum Standort vorliegen. Ä Der Dienst stellt nun eine Anfrage an die Location-Appliance mit der Einschränkung an Lokalen. 40

46 Ä Ä Ä Die LA identifiziert den Client mittels der MAC-Adresse, erstellt von ihm einen Fingerprint und vergleicht diesen mit den Referenzpunkten. Wird ein entsprechend ähnlicher gefunden, übermittelt die LA dem Dienst den aktuellen Standort (Lokal) des Clients. Anderenfalls wird dem Dienst mitgeteilt, dass sich der Client im Elsewhere befindet. Der Dienst ermittelt nun die zum Lokal passenden Informationen aus einer Datenbank und sendet sie dem Client. Der Client erhält die Informationen zum Standort. 4.2 Zusammenfassende Betrachtung der Verfahren Mit Hilfe der vorgestellten Verfahren ist es möglich ein Location Based Service für die Besucher des Naturkundemuseums anzubieten. Jedoch reicht der alleinige Einsatz der momentan verfügbaren technischen Methoden nicht aus, um dies kundenfreundlich zu gestalten. Die Lösung mittels COO bietet nur eine Genauigkeit von ca. 20 Metern. Damit ist der Standort des Clients zu grob und es können keine spezifischen Informationen erbracht werden. Mit der Fingerprint-Methode ist zwar eine genauere Positionierung möglich, jedoch entstehen durch hohe Vergleichsarbeit der Fingerprints lange Trackingzeiten von über 30 Sekunden. Die Kunden müssten über diese Dauer auf die angeforderten Informationen warten. Auch die Fehlerquote bei der Erkennung der Lokale in einer nicht optimalen IT-Infrastruktur ist mit 40% noch recht hoch (siehe 3. Studie in der Testumgebung). Aus diesen Gründen wird eine Optimierung der Verfahren als dringend erforderlich angesehen. Eine Verbesserung der Tracking-Geschwindigkeit kann über eine Kombination der beiden Verfahren erreicht werden. Durch die Einschränkung der Lokale müssen nicht alle Daten miteinander verglichen werden. Zusätzlich wird dann jedoch die Zeit zur Ermittlung der Funkzelle benötigt. Eine Performancesteigerung sollte trotzdem möglich sein. Durch Integration einer dienstseitigen Logik und einer Interaktivität des Nutzers könnten Trackingzeit und Genauigkeit weiter optimiert werden. Diese Punkte sind speziell für die Kundenumgebung zu betrachten und sollen im folgenden Abschnitt analysiert werden. 41

47 5. Konzeption einer konkreten Lösung für Das Tietz 5.1 Verfahrensweise Im Punkt 4 Design anhand der Kundenumgebung wurden drei Möglichkeiten einer Umsetzung eines Location Based Services aufgezeigt. In einer konkreten Lösungsgestaltung für das Naturkundemuseum im Das Tietz sollen zusätzlich zu den eingesetzten Verfahren auch die Interaktivität des Nutzers und eine dienstseitig hinterlegte Logik der Bewegungsmöglichkeiten im Raum nutzerorientiert betrachtet werden. Im Naturkundemuseum des Das Tietz soll es ermöglicht werden, Besuchern über ein mobiles Gerät Informationen zu den Ausstellungstücken zu erbringen. Das Vorhaben soll durch den Einsatz eines LBS realisiert werden, welches den Standort des Besuchers mit Hilfe des vorhandenen WLAN lokalisiert und so standortspezifische Informationen übermitteln kann. Von denen im vorhergehenden Punkt besprochenen Umsetzungsmöglichkeiten der Positionsortung in einem LBS erscheint die Kombination der beiden Verfahren Cell of Origin und RF Fingerprint, aus den in Punkt 4 betrachteten Gründen der Genauigkeit und der Erfassungsdauer, für die Umgebung am geeignetsten. Unter Verwendung dieser Verfahren ist in der Umgebung des Das Tietz, mit dem heutigen Stand der Technik eine Standorterfassung auf circa zehn Meter mit einer Erfassungsdauer zwischen 30 und 60 Sekunden umsetzbar. Um ein solches System zu integrieren ist eine Erweiterung der EDV-Landschaft nötig. Eine Location-Appliance oder ein Location-Server wird zur Bestimmung der Standorte der Clients benötigt und ein weiterer Server zum Betreiben des LBS- Dienstes und einer Datenbank mit Informationen zu den Ausstellungstücken. Auch ist die Notwendigkeit eines Ausbaus des Access-Point-Netzes zu überprüfen, um möglichst genaue und fehlerarme Lokalisierungen durchführen zu können. Um grobe Fehler bei der Standortbestimmung der Besucher weiter einschränken zu können, ist der Einsatz einer dienstseitig hinterlegten Logik der Bewegungsmöglichkeiten im Raum empfehlenswert. Da mit den Lokalisierungsverfahren lediglich die Clients auf zehn Meter erfassbar sind und zudem nicht die Blickrichtung des Besuchers ermittelt werden kann, ist eine 42

48 konkrete Zuordnung zu einzelnen Ausstellungsstücken im Museum nicht erreichbar. Durch Bereitstellung einer interaktiven Darstellung, ist es jedoch möglich dem Besucher gezielte Informationen zu bieten. 5.2 Logik der Bewegungsmöglichkeiten Um die Fehlerhäufigkeit bei der Lokalisierung der Endgeräte zu verringern, bietet es sich an, eine Bewegungslogik zu hinterlegen. Diese beruht auf der Wahrscheinlichkeit eines Lokalwechsels. Wenn ein Besucher sich im Lokal A befindet, ist es unwahrscheinlich, dass er sich innerhalb einer bestimmten Zeitgrenze (z.b. 30 Sekunden) zu dem Lokal K bewegt, welches sich am anderen Ende des Gebäudes befindet. So kann in wahrscheinliche und unwahrscheinliche Aufenthaltsbereiche eines Besuchers unterschieden werden und zusammen mit der Eingrenzung der Lokale durch die Cell of Origin -Methode eine fehlerhafte Lokalisierung vermindert werden. Abbildung 17: Bewegungslogik 43

49 Der zu erfassende Bereich ist in Lokale eingeteilt (Lokal A K). Im Modell befinden sich sechs Access-Points auf der Etage (siehe Abbildung 17: Bewegungslogik). Mit Hilfe der letzten Position des Clients können nun einige Lokale als unwahrscheinlich betrachtet werden. Als wahrscheinlich können die angrenzenden und deren Nachbarn angenommen werden. Alle anderen sind unwahrscheinliche Lokale. Die folgende Tabelle (Tabelle 13: Lokalwahrscheinlichkeit) soll dies anhand der Abbildung 17: Bewegungslogik verdeutlichen. Tabelle 13: Lokalwahrscheinlichkeit Letztes Lokal Unwahrscheinliche Lokale Wahrscheinliche Lokale A H,I,J,K A,B,C,D,E,F,G B I,J,K A,B,C,D,E,F,G,H C I,J,K A,B,C,D,E,F,G,H D H,I,J,K A,B,C,D,E,F,G E J,K A,B,C,D,E,F,G,H,I F I,J,K A,B,C,D,E,F,G,H G H,I,J,K A,B,C,D,E,F,G H A,D,G,K B,C,E,F,H,I,J I A,B,C,D,F,G E,H,I,J,K J A,B,C,D,E,F,G H,I,J,K K A,B,C,D,E,F,G,H I,J,K Nachdem die wahrscheinlichen Lokale ermittelt sind, wird die grobe Ortung mittels der COO-Methode durchgeführt. Das Endgerät kann nun in eine Funkzelle eingeordnet werden, die nur in einigen Bereichen verwendet wird. Mit der Schnittmenge der ermittelten Lokale, ist der Standort des Besuchers auf wenige Lokale begrenzt. Die konkrete Position wird mit Hilfe der Fingerprint-Methode festgestellt. Durch die Einschränkung der Lokale ist zudem mit einer Performancesteigerung der Tracking-Zeit zu rechnen. 44

50 Beispiel zur Erfassung der Position (siehe Abbildung 18: Beispiel Bewegungslogik) Ä Der Besucher befand sich zuletzt im Lokal C und wechselt nun zu E. Ä Die Bewegungslogik schließt die Bereiche I, J und K aus. Ä Das COO Verfahren ermittelt den Access-Point AP 3. Dieser ist in den Lokalen B, C, E, F, H, K und J erreichbar. Ä Durch die Schnittmenge der ermittelten Lokale beider Verfahren, ist es wahrscheinlich, dass der Besucher sich in B, C, E, F oder H befindet. Ä Mittels der Fingerprint-Methode wird der ähnlichste Referenzpunkt in den eingeschränkten Lokalen ermittelt. Abbildung 18: Beispiel Bewegungslogik 45