Как работает триангуляция вайфая

Легенда о ‘триангуляции’ в сети GSM и ее разоблачение

“чисто теоретически, если можно стандартными средствами определить расстояние от БС до телефона, то по расстояниям от трех БС можно получить точные координаты аппарата, а во расстоянию от двух БС-2 точки, в одной из которых будет находиться телефон, так?”.

Действительно, подобное мнение широко распространено на просторах интернета. Так как часть этого утверждения — сущая правда (стандартными средствами иногда можно определить расстояние от телефона до БС (тсс! ни слова о точности измерения!)), кажется, что все утверждение целиком — тоже правда. Так ли это? Давайте разберем его на части и исследуем подробнее.

Сразу оговорюсь. Я в курсе, что существуют A-GPS, TOA, AOA, и другие страшные слова. Я в курсе, что для ряда практических задач достаточно знать местоположение телефона с точностью до location area. Я в курсе, что можно послать на телефон SMS или позвонить, и при этом обновится информация о camped cell, что тоже может быть приемлимым способом “засечь” местоположение конкретного телефона для каких-то конкретных применений. Данный пост не ставит своей целью показать, что все эти способы — чушь и не могут существовать, в конце-концов — я сам писал о способах определения географического положения абонентов. Данная статья посвящена одной вполне конкретной легенде: что, мол, базовые станции GSM-сети триангулируют местоположение телефона (вариант — всех телефонов в зоне покрытия) и эта возможность является стандартной функцией любой BS/любой GSM сети.

Начнем с аналогии (кто же из нас не любит начать с аналогии?). Рассмотрим такое утверждение: “поскольку при помощи ping-а можно определить расстояние от одного компьютера до другого, то по расстояниям от трех компьютеров (зная их координаты), можно получить точные координаты искомого компьютера”. Не торопитесь кричать: “Бред!”.

А что если мы возьмем четыре компьютера, соединим их проводами (если надо — с репитерами) по схеме “звезда” (один — в центре, три — соединены с ним), причем провода проложим строго по прямой, и обеспечим такую длину проводов, чтобы ошибка измерения времени пинга не влияла существенно на вычисление расстояния?

Сможем ли мы в таком случае определить координаты центрального компьютера, зная координаты периферийных и пользуясь только ping-ом? Сможем. Означает ли это, что подобный способ можно использовать всегда? Безусловно, нет. Во-первых, провода редко соединяют два компьютера строго по прямой, во-вторых — мы, как правило, не знаем точных координат тех машин, с которых мы пингуем, и т.п. Думаю, вы сами сможете продолжить этот список.

Теперь вернемся к исходному утверждению. Можно ли “стандартными средствами определить расстояние от БС до телефона?”. Короткий и ничего не объясняющий ответ — “можно”. Зададимся дополнительными вопросами:

1. Кто сказал, что это будет кратчайшее расстояние?
2. Кто занимается измерениями — базовая или телефон?
3. С какой точностью будет произведено измерение?

Ответы на эти вопросы будут такими: Действительно, базовая станция в процессе обслуживания разговора занимается расчетом величин т.н. timing advance и передает их телефону. Телефон использует их, чтобы корректировать ход своего clock timer-а так, чтобы у него и у базовой “часы тикали одинаково”. Действительно, базовая “замеряет” время прохождения сигнала от базовой до телефона, но ей абсолютно пофиг, сколько раз по пути следования сигнал отразился от зданий и т.п.

Итак, вот первая ложка дегтя: несмотря на то, что базовая измеряет время прохождения сигнала от себя до телефона, делает она это только в процессе обслуживания звонка и мы не можем использовать это значение для рассчета расстояния от базовой до телефона по прямой. Плюс ко всему, даже в идеальных условиях TA дает точность измерения до 500 метров.

Едем дальше. Знает ли базовая, сколько телефонов находятся в зоне ее покрытия в режиме ожидания и каково время прохождения сигнала до них? Нет и нет. При выборе в качестве camped cell любой соты в пределах текущей location area телефон не должен (и не будет) уведомлять сеть о своем решении (см. статью про location update).

Знает ли телефон, какие базовые находятся в “зоне слышимости” и каково время прохождения сигнала до них? Да и нет. Телефон может измерить уровень сигнала базовой (и занимается этим все время), но он не знает/не может измерить величину затухания сигнала.

Даже если телефон мог бы измерить уровень затухания и/или время прохождения сигнала до соседних базовых, мог бы он сам вычислить свои координаты? Нет, т.к. он не знает координат базовых.

О! Идея! Раз базовые (или BSC — не суть важно) “знают” свои координаты и “знают”, какова мощность их передатчиков, а телефон “знает”, насколько хорошо он их “слышит”, давайте каким-то образом сведем эти данные в одну точку, и там проведем расчет координат.

Допустим, в SIM-карте телефона будет специальный applet, которых по сигналу извне (или с какой-то периодичностью) будет передавать по RACH пакетик, в котором будут CellID и RxLevel соседних базовых, а BSC будет получать эти пакетики, и на их основании высчитывать координаты телефона и передавать их дальше, какому-то выделенному серверу (для простоты, назовем его LBS), который будет хранить координаты и при нужде отдавать другим системам. А если какой-то телефон надумает позвонить или принять звонок, BSC дополнительно скорректирует уже имеющиеся координаты с учетом TA.

Смотрите, мы построили систему, которая по запросу к LBS-серверу может отдать нам координаты произвольного телефона в этой GSM-сети (при условии наличия в его SIM-карте нужного нам applet-а). Казалось бы, победа?

А теперь давайте посчитаем, что нам пришлось (пусть и умозрительно) модифицировать в обычной GSM Phase 2+ сети, чтобы получить такой результат:

1. Добавить в SIM-карту applet
2. Модифицировать все BSC и/или BS
3. Добавить LBS-сервер и обеспечить его каналами (физическими или логическими) связи с BSC.

Другими словами — мы разработали и “внедрили” на сети GSM-оператора решение для предоставление location-based services.

А теперь вернемся к начальному утверждению. Как видно, понадобилось существенно модифицировать сеть для того, чтобы превратить теоретическую возможность в возможность практическую. Очевидно, что далеко не все GSM-операторы проделали такую (или подобную описаной) работу и обладают возможностью определять местоположение вашего телефона.

Соответственно, если не тыкать пальцем в конкретного оператора, а говорить о GSM как о технологии вообще, то лучше ограничится тем, что “стандартные возможности сети GSM допускают построение системы определения местоположения абонента на основании измерения параметров прохождения радиосигнала, но стандарта GSM Phase 2+ на такие системы/технологии — нет”. И не более того.

• Статья в Wikipedia о Timing advance (en)
• Методы позиционирования абонентов в GSM-сетях (ru)
• Статья с картинками, которые показывают точность работы разных методов определения местоположения

Контакты | RSS | Back to top
При перепечатке материалов ссылка на сайт обязательна.
Использование материалов сайта в коммерческих целях — только с письменного разрешения автора.
© 2006-2020 Дмитрий Астапов | Generated by Hakyll | Design derived from Pure.CSS

МЕТОДЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В СЕТЯХ WI-FI Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Аннотация научной статьи по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям, автор научной работы — Андреев Р.А., Остроумов С.И., Федоров А.С.

Целью статьи являлось исследование технологий позиционирования , проведение их сравнительного анализа для выделения наилучшего способа определения местоположения устройств в помещениях и реализация системы выбранной технологии. В результате работы был реализован метод позиционирования в сетях Wi-Fi на базе помещений НОЦ «БИС» и проведен анализ полученных данных.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по электротехнике, электронной технике, информационным технологиям , автор научной работы — Андреев Р.А., Остроумов С.И., Федоров А.С.

ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В СЕТЯХ IEEE 802.11 WI-FI
Оценка погрешности измерений местонахождения абонента в сети Wi-Fi
РЕЗУЛЬТАТЫ НАТУРНЫХ ИСПЫТАНИЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ МЕСТОПОЛОЖЕНИЯ В СЕТИ WI-FI
ПРИМЕНЕНИЕ ТОЧЕК ДОСТУПА WI-FI ДЛЯ РЕГИСТРАЦИИ ДВИЖЕНИЯ НА ОБЪЕКТЕ
Обзор алгоритмов локального позиционирования для мобильных устройств
i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

METHODS OF POSITIONG IN WI-FI NETWORKS

The purpose of the work was to investigate the positioning technologies, conduct their comparative analysis to identify the best way to determine the location of devices in the premises and implement the system of the chosen technology. Because of the work the method of positioning in Wi-Fi networks was implemented on the basis of the premises of the SEC « WIN » and the analysis of the results was carried out.

Текст научной работы на тему «МЕТОДЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В СЕТЯХ WI-FI»

ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫЕ СЕТИ И СИСТЕМЫ

МЕТОДЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В СЕТЯХ WI-FI

Р.А. Андреев, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, andreeffrom@mail.ru; С.И. Остроумов, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 0stroumov_semyon@mail.ru; А.С. Федоров, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, as.fdrv@bk.ru.

Аннотация. Целью статьи являлось исследование технологий позиционирования, проведение их сравнительного анализа для выделения наилучшего способа определения местоположения устройств в помещениях и реализация системы выбранной технологии. В результате работы был реализован метод позиционирования в сетях Wi-Fi на базе помещений НОЦ «БИС» и проведен анализ полученных данных.

Ключевые слова: Wi-Fi; позиционирование; точка доступа; трилатерация; расстояние; RSSI; местоположение; точность; уровень сигнала; методы.

METHODS OF POSITIONG IN WI-FI NETWORKS

Roman Andreev, St. Petersburg state university of telecommunications n/a prof. M.A. Bonch-Bruevich;

Semyon Ostroumov, St. Petersburg state university of telecommunications n/a prof. M.A. Bonch-Bruevich;

Andrey Fedorov, St. Petersburg state university of telecommunications n/a prof. M.A. Bonch-Bruevich;

Annotation. The purpose of the work was to investigate the positioning technologies, conduct their comparative analysis to identify the best way to determine the location of devices in the premises and implement the system of the chosen technology. Because of the work the method of positioning in Wi-Fi networks was implemented on the basis of the premises of the SEC «WIN» and the analysis of the results was carried out.

Keywords: Wi-Fi; positioning; access point; trilateration; distance; RSSI; location; accuracy; signal strength; methods.

В настоящее время существует большое количество технических решений задачи определения местоположения объектов в пространстве, которые объединяются единым термином — системы позиционирования. Все системы

позиционирования можно разделить на глобальные системы позиционирования и локальные, работающие на ограниченной территории.

За последнее время получили широкое распространение системы глобального позиционирования, такие как GSM, GPS и ГЛОНАСС. Их основные преимущества — это большая площадь позиционирования (определения местоположения на открытой местности) и относительно высокая точность (до 2 м — системы GPS и ГЛОНАСС, до 150 м системы GSM). К недостаткам можно отнести закрытость данных и слабый сигнал приема внутри помещений из-за низкого уровня помехоустойчивости. Из-за данных недостатков становится невозможным построение системы в произвольной локации.

Вышеперечисленные недостатки отсутствуют у локальных систем позиционирования, а преимущества становятся очевидными в случае необходимости построения систем на ограниченной территории (закрытые помещения с железобетонными перегородками, тоннели, подвалы), которые обладают высокой точностью измерения местоположения [1].

Под системой позиционирования в данной статье понимается система, обеспечивающая позиционирование устройства в локальной системе координат с отображением его местонахождения на плане помещений, оснащенных необходимой инфраструктурой.

В статье рассмотрены все актуальные технологии позиционирования, а также проведено сравнение их с технологией позиционирования в сетях Wi-Fi. Выполнен разбор всех методов определения местоположения устройств посредством Wi-Fi сетей и отобран оптимальный вариант для реализации системы в помещениях. На основе выбранного метода разработаны алгоритм и лабораторный стенд для тестирования реализованной системы, а также проведен анализ полученных результатов.

Система спутниковой навигации

Спутниковая навигация основана на методе беззапросных дальномерных измерений между устройством пользователя и спутником. Имеется в виду, что навигационный сигнал, который отправляется на устройство, включает геоданные о координатах местонахождения спутников. В это же время происходит измерение дальности до навигационных спутников.

Данный метод измерения дальности строится на основании вычисления временных задержек принятого сигнала от спутника по сравнению с сигналом, создаваемым пользовательским устройством. Схема определения местонахождения пользователя с координатами x, y, z на основании вышеизложенного метода приведена на рис. 1.

Спутники с помощью цветных линий изображены в окружностях, радиусы которых являются истинными дальностями, то есть расстоянием до устройства. Тусклыми цветными линиями показаны окружности, радиус которых соответствует измеренным дальностям. Истинная дальность не равна измеренной, так как она отлична на величину произведения скорости света на отклонение часов

пользователя Ь. Другими словами, эта величина равна смещению часов от системного времени. На рис. 1 показано как часы на устройстве спешат по сравнению со временем на навигационном спутнике, из-за этого измеренная дальность меньше истинной.

Если провести точное измерение с равным временем у пользователя и на навигационном спутнике, то будет достаточным провести измерения, используя всего три спутника. Но в реальных условиях показания часов на устройстве зачастую не совпадают со временем на борту спутника. Следовательно, при определении геопозиции нужно учитывать отклонение между пользовательскими часами и системным временем. Поэтому для нахождения координаты устройства в основном требуется попадание в зону действия не менее, чем четырех навигационных спутников.

Таким образом, из-за низкой точности нам не подходит этот тип позиционирования [2].

Данная технология работает на основе передачи данных по технологии Bluetooth Low Energy (BLE). Передача данных BLE по сути является односторонней связью. Далее рассмотрим пример радиомаяков BLE, пытающихся установить связь с устройством в непосредственной близости — радиомаяк Bluetooth с низким энергопотреблением транслирует пакеты данных через равные промежутки времени. Эти пакеты данных обнаруживаются приложением, предварительно установленным на устройстве, находящимся вблизи. Это сообщение BLE запускает такие действия, как отправка ответа или реакция приложения.

К плюсам данной системы можно отнести низкую стоимость Bluetooth передатчиков, стоимость плат в среднем находится от 800 до 2500 руб. за ед. Данная система имеет следующие характеристики: низкая стоимость конечной

системы, простота установки, относительно высокая точность позиционирования и удобство использования конечным пользователем.

Данный способ базируется на ориентировании по магнитному полю и основывается на геомагнитных аномалиях как показателях для геомагнитного позиционирования.

Основная идея способа заключается в фиксации геомагнитных аномалий и нанесении их на карту объекта, на котором будет происходить позиционирование. В дальнейшем ориентирование производится по составленной карте устройством, в которое встроен магнитометр. Существующий пример реализации — система IndoorAtlas.

К недостаткам данного способа можно отнести высокую сложность реализации, а также невысокую точность. Поскольку в зданиях очень много динамически меняющихся магнитных полей, к которым, можно отнести, например, электропроводку самого здания, радиоэлектронные средства посетителей и сотрудников, то позиционирование, основанное на указанном способе, сильно усложняется [3].

Позиционирование посредством базовых станций операторов сотовой

Реализация системы определения местоположения абонента основана на двух технологиях:

• технологии, которые используют сеть базовых станций сети GSM и известные географические координаты на посту наблюдения;

• технологии, которые используют спутниковую навигацию (GPS, ГЛОНАСС)

Технологии позиционирования, использующиеся в GSM-сетях, работают на основании трех данных методах:

• Метод интеграции номера соты (CELLID) основан на определении координаты устройства по соте, в которой находится. Данная информация может быть передана с помощью SMS-сообщения. Точность данного метода позиционирования ограничивается — до 150 м в населенном пункте с тесно расставленными сотами и до 35 км загородом.

• Метод измерения времени прихода (TOA) реализован на измерении интервала времени, за который сигналы с устройства абонента достигают трех и более точек, оборудованных модулями, измеряющих положение LMU. Вычисление положения пользователя осуществляет центр расчетов положения MLC, который отправляет запрос ближайшему к абоненту LMU и производится измерение на основе времени приема сигналов в определенных пунктах. Точность определения координаты абонента равняется около 125 м. Минусами данного метода является высокая

стоимость дополнительного оборудования, затраты на обслуживание, а также для использования системы требуется высокая плотность сети.

• Метод измерения разности задержки сигнала до трех и более базовых станций (E-OTD). В его основе лежит измерение разницы времени прихода сигнала на базовую станцию, в состав которой входит LMU, а также в две соты с тем же оборудованием. Вычислением координаты пользователя занимается MLC. Метод обеспечивает точность позиционирования до 100 м.

Минусы — невысокая точность (БС может быть удалена на расстояние в 35 км от пользователя + некоторые БС являются мобильными и постоянно меняют свою дислокацию).

Геопозиционирование посредством Wi-Fi

Системы позиционирования Wi-Fi (WPS) используется в случаях, когда нет сигнала GPS или позиционирования сотовым оператором из-за блокировки сигнала или сильных помехах в помещении или под землей. Позиционирование Wi-Fi основывается на том, что сети Wi-Fi быстро растут в количестве, и поэтому инфраструктура Wi-Fi может использоваться как для доступа к сети, так и для позиционирования, что снижает потребность в инвестициях в инфраструктуру. Большим преимуществом по сравнению с GPS является то, что расположение Wi-Fi позволяет определять этаж здания.

Преимущество заключается в том, что пользователю необязательно подключаться к точкам доступа, достаточно включить Wi-Fi.

Точность Wi-Fi, используемого для внутреннего позиционирования, варьируется от 1 до 15 м — в зависимости от предварительных условий. Большим преимуществом по сравнению с GPS является то, что у большинства пользователей модуль Wi-Fi включен постоянно и не так сильно расходует заряд батареи [4].

Проанализировав вышеописанные технологии, можно сделать вывод, что Wi-Fi позиционирование обладает большей точностью по сравнению с остальными технологиями. Исключением может быть Bluetooth, но для реализации требуется дополнительное оборудование — радио-маячки, когда для системы позиционирования Wi-Fi необходимы только точки доступа. Спутниковая навигация и геомагнитное позиционирование уступают WPS в плане сложности в эксплуатации и большой погрешности при измерении координат устройства из-за непостоянных факторов, связанных со временем и магнитными аномалиями. GSM же сложна в реализации из-за возможно сильной отдаленности базовой станции.

Таким образом, позиционирование в сетях Wi-Fi — самое подходящее решение для проектирования системы определения местоположения устройств в помещениях.

Методы позиционирования сетей Wi-Fi

На данный момент существует несколько актуальных технологий, которые применяются в методах позиционирования сетей Wi-Fi [5]. Их разновидности представлены на рис. 2. На основании технических возможностей выбранного оборудования для реализации системы определения местоположения устройства используются следующие варианты или их сочетание для анализа позиционной информации:

• AOA (angle of arrival) — технология определения координат пользователя по углу падения сигналов на поверхность точек доступа.

• RSSI (received signal strength indicator) — технология позволяет определять расстояние до устройства, благодаря уровню (мощности) принимаемого сигнала.

• TOA (time of arrival) — технология измерения расстояния до пользователя за счет времени распространения сигнала от устройства до точки доступа.

• TDOA (time difference of arrival) — технология позволяет определить расстояние до пользователя, благодаря разности времени прихода сигнала на доступные точки доступа. Технология применяется в системе, в которой находятся три и более точек доступа [6].

Метод позиционирования по точке доступа, к которой подключен пользователь

В основе данного метода позиционирования лежит анализ сигналов от точек доступа, координаты которых уже известны. Суть в том, что устройство замеряет уровни сигналов с рядом стоящими Wi-Fi станциями и в зависимости от какого оборудования Wi-Fi сигнал поступает с наибольшей мощностью, то и является ближайшим. Когда же определена ближайшая точка доступа, ее координата присваивается устройству. Если же устройство принимает несколько сигналов, имеющих одинаковый уровень, то координатой пользователя является середина между этих Wi-Fi станций.

Плюсом данного метода является точность определения местоположения в помещении по сравнению с тем, что предлагает позиционирование в сотовой сети оператора связи или спутниковая навигация (GPS, ГЛОНАСС). Но если сравнивать точность с другими методами позиционирования сетей Wi-Fi, то здесь уже она будет считаться невысокой.

Недостатками метода является погрешность позиционирования устройств, которая в определенных случаях достигает дальности распределения сигналов от точек доступа, также для корректной работы метода потребуется большое число точек доступа.

Метод распознавания шаблона

Реализация данного метода состоит из четырех этапов:

• получение данных ЛЗД от точек доступа;

• анализ данных ЛЗД и данных точек калибровки;

Чтобы спроектировать шаблон необходимо нанести на карту радиообстановку помещения. Для этого потребуется произвести трудоемкое и длительное сканирование эфира помещении, в результате которого будут получены уникальные данные. Благодаря им составляется радиокарта помещения, разбитая на квадраты с собственными координатами.

Когда карта полностью спроектирована, создается шаблон в базе данных. Далее вносится пользовательское устройство в помещение, оно сканирует радиообстановку, в результате чего получает информацию о названиях точек доступа и уровень сигнала от них.

Эти данные сверяются с шаблоном в базе данных и, таким образом, определяются координаты устройства в пространстве [7].

Единственным плюсом данного метода является низкая стоимость оборудования. Минусами же является высокая стоимость владения данной системой, сложность в эксплуатации, вызванная постоянным внесением корректировок в шаблоны, которые обычно производятся специалистами, а также, невысокая точность определения местоположения устройства, связанная с влиянием множества факторов.

Метод триангуляции заключается в том, чтобы на основании принятого уровня сигнала от устройства на три точки доступа в области пересечения возможной координаты пользователя по отношению от каждой точки позиционирования пользователя.

Для корректной работы системы потребуется разместить точки доступа так, чтобы в каждой точке пространства в помещении пользовательское устройство находилось в области действия трех и более точек доступа, в результате чего будет получено точное позиционирование с минимальной погрешностью.

Существенное влияние на точность определения местоположения пользователя оказывают препятствия на пути распространения сигналов. Статичные объекты потребуется смоделировать и учесть их в алгоритме геопозиционирования, а динамичные непременно снизят точность в определении координаты устройства.

Плюсами данного метода являются высокая точность позиционирования устройств и средние затраты на эксплуатацию системы. Минусами же являются сложность в реализации системы, так как необходимо тщательно построить модель распространения сигнала, а также затраты на построение системы и реальные условия в помещениях (многолучевость, поглощение стенами и препятствиями).

Метод ангуляции или позиционирования с определением угла входящего сигнала основан на определении местоположения пользователя благодаря углу, при котором сигналы поступают на точку доступа. Данный метод — это революционная разработка компании Cisco, позволяющая добиться самой высокой точности позиционирования устройства в сетях Wi-Fi. Спроектировав систему на основе этого метода, можно достигнуть погрешности в 1 м при определении координаты пользователя. В основе лежат показания внешнего модуля точечного позиционирования Cisco Aironet.

Устройство представляет собой точку доступа Cisco, имеющую модуль точного позиционирования и специальную антенну. Антенна — это массив из 32 антенн, каждая из которых принимает сигнал иначе, чем соседняя [8]. Алгоритм предоставляет возможность из собранной информации рассчитать угол, под которым сигнал пришел на точки доступа и сузить сегмент возможного нахождения Wi-Fi пользователя до луча. Затем можно использовать геометрические расчеты для оценки местоположения устройства.

Достоинствами данного метода являются высокая точность позиционирования устройств и низкие затраты на эксплуатацию, а недостатками будут являться высокая стоимость развертывания системы и восприимчивость к пассивным помехам. Реализованная система хорошо работает в ситуациях с прямой видимостью, но при наличии препятствий страдает в точности, когда сталкивается с отражением сигнала от окружающих объектов.

В основе метода лежит определение местоположения устройства в помещении в виде координат точки пересечения трех сфер, в центре которых расположены точки доступа API, AP2 и AP3 с известными координатами. В качестве входных данных используются характеристика сети Wi-Fi, например, частота сигнала, мощность сигнала, используемый Wi-Fi канал, сетевой MAC-адрес и координата точки доступа. Для реализации данного метода должны использоваться, как минимум, три Wi-Fi точки, находящиеся на одном этаже. Нужно учитывать, что уровень сигнала от каждой точки доступа уменьшается в зависимости от коэффициента шума радиообстановки, а также расстояний между передатчиком и приемником, поэтому необходимо расставлять точки доступа как можно чаще.

Расчет координаты устройства может быть произведен решением системы уравнений трех сфер, с учетом приведенной системы координат:

гх2 = х2 + у2 + z2

r22 = (x — x2)2 + y2 + z2

Г32 = (x — X3)2 + (у — Уэ)2 + Z2

Исследуемый метод определяет расстояние по уровню сигнала на входе приемного устройства мобильного оборудования.

Достоинством данного метода является высокая точность позиционирования, относительно невысокая сложность реализации и стоимость развертывания. Недостатком же является вносимый шум в радиообстановку, который может повлиять на точность определения местоположения устройств.

Метод идентификации на основе искусственной нейронной сети

Метод идентификации на основе искусственной нейронной сети строится на измерении мощности сигналов от всех ближайших по уровню сигнала точек доступа в определенном массиве точек, названных опорными.

Устройство, местоположение которого нужно определить, собирает данные об окружающих его Wi-Fi точках путем анализа карты радиообстановки. Эти данные используются уже на обученной и протестированной заранее нейронной сети, предназначенной для определения текущего местоположения устройства клиента на основе данных радиосигнала. Специально разработанное настольное приложение подготавливает данные, «обучает» и тестирует нейронную сеть. Это можно реализовать различными способами, в некоторых научных трудах это реализуется на алгоритме под названием «Resilient Propagation» (Rprop) — алгоритм с обратным распространением ошибки.

Таким образом, метод позиционирования на основе искусственной нейронной сети имеет высокую точность и возможность обработки большого количества данных, но сложность реализации и эксплуатации обойдется дорого для предприятия. Дело в том, что при любом изменении статической обстановки помещения придется снова «обучать» искусственную нейронную сеть из-за того, что значения мощности сигнала имеют прямую зависимость от препятствия, встречающегося на пути сигнала к точке доступа. Так как этот процесс должен проводиться под контролем оператора, потребуются регулярные финансовые вложения со стороны предприятия. Кроме обучения, также нужно создать программное или аппаратное решение для самой нейронной сети, разработать алгоритм позиционирования, закупить оборудование и прочее. Поэтому проектирование и реализация системы на основе данного метода оправдано лишь при большой площади помещения с небольшим количеством инженерных конструкций, которые почти не будут передвигаться [9].

Метод позиционирования на основе Wi-Fi меток

Данный метод позиционирования основан на активных устройствах, которые могут представлять из себя браслет на запястье. Сейчас Wi-Fi метки наиболее востребованы в организациях со строгим контролем доступа на территорию, а точнее на предприятиях, у которых введен запрет на использование мобильных устройств на территории объекта. Позиционирование реализуется

любой из рассмотренных ранее технологий с единственным условием, что объектами необходимы быть устройства, предоставленные предприятием.

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Проектирование и реализация такой системы имеет высокие затраты из-за того, что организации требуется купить каждому сотруднику по одному экземпляру устройства, а также необходимо закупить комплекты для людей, которые не работают на объекте, но при определенных обстоятельствах потребуется получить доступ на территорию предприятия, например, разного рода комиссии. Еще одним недостатком метода является сложность в организационном аспекте, так как нужно будет провести обучение людей по работе с метками и развернуть пропускной пункт, который будет принимать, выдавать и настраивать их. Точность определения координаты устройств будет зависеть от выбранного алгоритма определения местоположения.

Проанализировав все актуальные методы позиционирования, можно сделать вывод, что метод трилатерации по сравнению с остальными обладает высокой точностью. Таких же и более лучших результатов можно добиться, используя методы ангуляции и идентификации на основе искусственной нейронной сети, но их реализация довольно сложна и затраты на эксплуатацию будут высоки. Трилатерация обладает относительно невысокой сложностью в проектировании и реализации системы, а также невысокой стоимостью в эксплуатации, этого можно добиться, используя методы распознавания шаблона и позиционирования по точке доступа, но тогда точность не будет такой высокой. По результатам анализа методы трилатерации и триангуляции имеют схожую оценку по критериям отбора, но точность их позиционирования составляет до 1 и 5-7 м соответственно. Можно сделать вывод, что оптимальным методом для реализации системы позиционирования в помещении на базе Санкт-Петербургского государственного университета телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича является трилатерация.

Реализация и тестирование системы позиционирования в сетях Wi-Fi

Применяемый в данной статье метод трилатерации использует сигнал беспроводной сети передачи данных. Основная проблема — это разработка способа определения расстояния между пользовательским устройством и точкой доступа. Исходными данными для данного метода являются такие, как используемый канал, уровень сигнала, частота Wi-Fi, сетевой MAC-адрес и координаты самой Wi-Fi станции. Благодаря принятому уровню сигнала можно оценить расстояние между пользователем и Wi-Fi оборудованием.

При реализации метода трилатерации пользователю необходимо находиться в зоне действия трех и более Wi-Fi станций, которые находятся на одном этаже здания. Уровень сигнала этих точек доступа снижается экспоненциально относительно расстояния между передатчиком и приемником, а также фактора шума. Поэтому, данную зависимость можно рассмотреть, как функцию от расстояния.

По оценке уровня сигнала, расстояние представляется в виде круга с радиусом в центре которого Wi-Fi станция. Пересечение окружностей трех точек доступа определяет точку или зону нахождения мобильного устройства. Эту модель можно представить в виде системы уравнений [10]:

d2 = (хх — Хо)2 + (У1 — Уо)2 d2 = (Х2 — Хо)2 + (У2 — Уо)2

^ = (*з — *о)2 + (Уз — Уо)2 где: хо, уо — координата позиционирующего устройства; х1, х2, х3, у1, у2, у3 -координаты Wi-Fi оборудования; d1, d2, d3 — оцененные расстояния от устройства до точек доступа.

Преобразовав систему уравнений, можно получить:

(xi — Хо)2 + (yi — Уо)2 — (Хз — Хо)2 + (Уз — Уо)2 = -(Х2 — Хо)2 + (У2 — Уо)2 — (Хз — Хо)2 + (Уз — Уо)2 = — dl Развернув два приведенных выше уравнения, можно получить: 2хо(Х1 — х3) — 2уо(у1 — у^ = d^ — d\ — ^ — х^ — (yi2 — у2) 2хо(Х2 — х^ — 2уо(у2 — у^ = ^ — ¿2 — (х2 — х^ — (у2 — у2) Решением системы уравнений является точка пересечения окружностей, в которой находится устройство. Модель работы метода показана на рис. 3.

Тем не менее для того, чтобы определить точку пересечения, потребуется определить расстояние между пользователем и Wi-Fi станцией на основе информации об уровне сигнала. На рис. 3 радиусы соответствуют уровням сигнала каждой точки доступа внутри окружностей. Эта задача решается благодаря созданию модели распространения сигнала внутри помещения. Отражение и поглощение сигнала препятствиями является главной причиной возникновения погрешностей при определении местоположения устройства. Затухание сигнала зависит от многих факторов, таких, как частота сигнала и расположение пользователя относительно отражающих поверхностей и препятствий. Применяемый в данной работе способ оценивания расстояния от устройства до Wi-Fi оборудования — это модель распространения сигнала в свободном пространства, имеющая формулу потери уровня сигнала в свободном пространстве [11]:

Pr(d) = Рг(^) — 10п/о#1о(^)

где: Рг(й) — уровень сигнала, принимаемый на расстоянии й; Рг(й0) -уровень сигнала, принимаемый на расстоянии й0 от точки доступа, равный -35 ёБш на расстоянии 1 м; п — коэффициент затухания, для внутренней среды равный от 2 до 6; й — расстояние от приемника до передатчика. На рис. 4 показаны результаты первого тестирования.

Для проведения тестирования был собран лабораторный стенд. В работе системы использовался диапазон частот — 2,4 ГГц. Для первого теста была выбрана аудитория, которая имеет большую площадь в 91 м2 и малое количество объектов, которые могли бы сильно повлиять на затухание сигнала. При первом тестировании системы было использовано три точки доступа.

В результате теста была получена высокая точность позиционирования с погрешностью измерений до 1 м. Это было достигнуто благодаря тому, что все Wi-Fi станции перекрывали друг друга, тем самым в каждой точке помещения можно было корректно рассчитать местоположение устройства. А также точность обусловлена тем, что сигналу не нужно было проходить через стены, которые внесли бы серьезное затухание сигнала. Система показала высокую эффективность и качество работы в открытом пространстве, что позволяет провести тестирование с несколькими помещениями для более точного анализа ее работы.

Для проведения второго тестирования выбраны помещения на базе НОЦ «БИС» и использованы четыре точки доступа. На рис. 5 показаны результаты второго тестирования.

В результате теста снизилась точность позиционирования, погрешность в определении местонахождения устройства составила до 3 м. На точность повлияло затухание сигнала, так как его мощность значительно снижается при прохождении через стены, а тем более несущие, что пагубно влияет на результаты. А также повлияло то, что точки доступа не перекрывают друг друга, поэтому вся площадь помещений не может быть покрыта, из-за чего в определенных местах программа и вовсе не сможет определить местоположение устройства.

В статье были рассмотрены применяемые в настоящее время технологии позиционирования. Их анализ показал, что для задачи позиционирования устройств в помещениях самой высокой точностью и меньшими затратами на развертывание системы и эксплуатацию обладает технология позиционирования на основе Wi-Fi сетей.

Позиционирование в сетях Wi-Fi осуществляется благодаря нескольким методам определения местоположения устройств в пространстве, в основе которых лежат технологии по расчету расстояния от точек доступа до пользователя. Все актуальные на данный момент технологии в работе были рассмотрены. Все применяемые методы в позиционировании были описаны и проанализированы по критериям с целью отбора лучшего для реализации в системе позиционирования сетей Wi-Fi.

По результатам анализа был отобран метод трилатерации, так как он обладает высокой точностью и относительно небольшими затратами на развертывание системы. На его основе разработан алгоритм для системы определения положения пользователя в помещении.

Для тестирования системы был спроектирован лабораторный стенд на базе помещений и оборудования НОЦ «БИС». Было проведено два теста: в одной аудитории и во всех помещениях была откалибрована и отлажена работа системы. В результате первого тестирования система показала высокую точность определения местоположения пользователя, погрешность составила до 1 м. В результате второго теста была получена точность с погрешностью измерений до 3 м. На снижение точности измерения местоположения устройства сильно повлияло затухание сигнала из-за стен. Для того, чтобы решить эту проблему потребуется

создание более совершенной модели распространения сигнала, которая учитывала бы все объекты на пути распространения сигнала.

Исследование выполнено в рамках выполнения ПНИ по государственному заданию СПбГУТ на 2021 г.

1. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 4-е изд. — СПб.: Питер, 2016. — 944 с.

2. Официальный сайт информационно-аналитического ценра КВНО ФГУП ЦНИИмаш [Электронный ресурс]. — URL: https://www.glonass-iac.ru/navfaq.php.

3. Ляшенко А.В. Гетеромагнитная микроэлектроника: сборник научных трудов. Теоретические и экспериментальные исследования, компьютерные технологии. Методические аспекты физического образования. Экономика в промышленности. — Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2016. — В. 20. — 148 с.

4. Wi-Fi Location-Based Services — Design and Deployment Considerations // Book Wi-Fi Location-Based Services — Design and Deployment Considerations / EditorCisco Systems, Inc., 2017.

5. Кучин И.Ю., Иксанов Ш.Ш., Рождественский С.К., Коряков А.Н. Разработка системы позиционирования и контроля с помощью беспроводной технологии Wi-Fi // Современные информационные технологии, 2016 — Т. 60. — № 3. — С. 131-136.

6. Брагин Д.С., Поспелова И.В., Черепанова И.В., Серебрякова В.Н. Радиочастотные технологии локального позиционирования в здравоохранении // Известия вузов России. Радиоэлектроника, 2020. — Т. 23. — № 3. — С. 64-66.

7. Андреев Р.А., Бабаев Н.В. Исследование эффективности позиционирования в сетях IEEE 802.11 Wi-Fi // Экономика и качество систем связи, 2020. — № 4. — С. 1720.

8. Рева И.Л., Богданов А.А., Малахова Е. А. Применение точек доступа Wi-Fi для регистрации движения на объекте // Обработка информации, 2017. — Т. 68. — № 3. -C. 105-117.

9. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект // Лаборатория знаний, 2017. — 362 с.

10. Нгуен Дык Ань. Техника позиционирования радиосигнала и алгоритмы позиционирования трилатерации / мультилатерации // Наука и современное общество, 2021. — С. 47-49.

11. Малодушев С.В., Рогов А.А. Определение локации в корпоративных Wi-Fi сетях // Математическое моделирование и программирование, 2016. — Т. 9. — № 1. -С. 96-98.

Wi-Fi следит за тобой, или Wi-Fi как система мониторинга

Люди, живущие в городах, сами того не осознавая, весь день находятся в зоне действия сетей Wi-Fi: домашних и городских, на работе и в метро, в торговом центре и в ресторане — они везде. Вывод один: если вы живете в мегаполисе, от Wi-Fi вам не скрыться.

Только московская городская сеть Wi-Fi охватывает 24 открытые территории: Московский зоопарк, ВДНХ, парки и пешеходные улицы, 14 общественных пространств (библиотеки и культурные центры), 150 зданий студенческих общежитий. Всего в столице действует более 8,5 тыс. точек доступа (хот-спотов). Бесплатный Wi-Fi доступен в метро и наземном общественном транспорте(1).

Глобальная база местоположения всех точек доступа Wi-Fi

Производители персональных портативных устройств (смартфонов, планшетов) уже давно научились использовать широкое распространение Wi-Fi в своих целях как вспомогательный инструмент в помощь сервису геолокации для определения местоположения устройства.

Изначально служба геолокации смартфонов применяет для определения местоположения модуль GPS, технологию A-GPS, которая ускоряет «холодный старт» GPS-приемника посредством получения альманаха и эфемерид через сеть Интернет (то есть через 3G/LTE/Wi-Fi), а также трилатерацию по сотовым вышкам GSM. Если позиция успешно вычислена, устройство сканирует Wi-Fi-эфир и отправляет через тот же Интернет данные о географическом положении близлежащих точек доступа Wi-Fi, которые собираются в общую базу данных производителя системы геолокации операционной системы (ОС):

— для смартфонов Android — в базу данных Google;
— для смартфонов iPhone — в базу данных Apple2 (2).

Эта информация используется как приложениями Google и Apple, так и другими, установленными на смартфоне (фитнес-трекерами и др.).

Зачем службе геолокации с модулем GPS нужен Wi-Fi-модуль?

У производителя ОС смартфона формируется и поддерживается в актуальном состоянии глобальная база данных о месторасположении всех точек доступа Wi-Fi. Она помогает определять местоположение персонального портативного устройства в случае, когда рядом есть Wi-Fi, но нет GPS-сигнала. Смартфон отправляет через Интернет данные о близлежащих точках доступа Wi-Fi и получает в ответ данные о своем местоположении. Польза для владельца смартфона в этом случае очевидна: смартфон быстро и точно определяет местоположение в любой точке Земли.

Могут ли Google и Apple сохранять историю перемещения?

Производитель ОС собирает и хранит историю перемещения каждого устройства. Сохраняются не только географические точки, но и детализированные маршруты. Передачу данных о местоположении можно отключить, но в этом случае маршруты перестанут сохраняться, а вот географические точки все равно отображаются. Можно зайти на сайт производителя ОС и посмотреть(3)

Идентификация личности по номеру телефона

История перемещения не является обезличенной, а может быть привязана к номеру телефона, которого достаточно для идентификации личности. Потенциально к истории перемещения имеет доступ оператор GSM на основе трилатерации по сотовым вышкам (независимо от типа телефона), а также производители ОС смартфона, служба геолокации которого максимально детально отслеживает местоположение и сохраняет в базе данных.

Геолокация внутри зданий и метро

Внутри зданий и на метрополитенах недоступен GPS, но трилатерация по GSM будет отрабатывать, пусть и не с такой высокой точностью (ведь сигнал сотового оператора есть как в зданиях, так и в метро). Информация о точках Wi-Fi будет собираться в базу данных производителей ОС.

Wi-Fi-позиционирование

Во многих зданиях полноценно функционируют корпоративные и общественные Wi-Fi-сети. Производители Wi-Fi-инфраструктуры и провайдеры Wi-Fi-услуг уже давно научились позиционировать персональные Wi-Fi-устройства в реальном времени с точностью вплоть до 1 м.
Системы Wi-Fi-позиционирования используются владельцами торговый центров, аэропортов, стадионов и метрополитенов для сбора и анализа. Эта информация может применяться городскими Wi-Fi-сетями, которые в Москве, к примеру, охватывают почти все общественное пространство города.

Стоит один раз подключиться, и вас уже не забудут

Если человек один-единственный раз аутентифицировался в Wi-Fi-сети, а это чаще всего происходит посредством получения пароля по SMS, с этого момента появляется привязка адреса его Wi-Fi-адаптера к номеру телефона, то есть происходит идентификация личности. Даже если он больше никогда не подключался к сети, информация о его перемещении все равно будет собираться, так как привязка остается, а Wi-Fi-адаптер даже в спящем режиме с определенной периодичностью выполняет активное сканирование, при котором передает свой адрес. Тут стоит упомянуть, что в последних версиях iPhone при активном сканировании указывается случайный адрес Wi-Fi-адаптера, что усложняет задачу отслеживания перемещения определенного устройства.

Примеры Wi-Fi-аналитики

Хорошим примером, демонстрирующим возможности Wi-Fi-аналитики, служит интерактивная карта(4) перемещения Wi-Fi-пользователей в Московском метрополитене (рис. 1). Эту Wi-Fi-сеть построила компания «МаксимаТелеком».

Рис. 1. Интерактивная карта перемещения Wi-Fi-пользователей в Московском метрополитене

В целом можно говорить об очень широких возможностях со стороны сотовых операторов, производителей ОС смартфонов и провайдеров Wi-Fi-услуг по сбору и анализу истории перемещения пользователей с возможностью идентификации личности.

Сбор истории перемещения человека в реальном времени может рассматриваться не только как цель, но и средство для других инструментов аналитики.

W-Fi работает в диапазоне 2,4 и 5 ГГц, волны с такой частотой очень хорошо поглощаются человеческим телом, которое на 70% состоит из воды. Это создает существенные проблемы с точки зрения передачи информации, но открывает обширные возможности для мониторинга перемещений человека(5).

Идентификация личности по Wi-Fi

В августе 2016 г. группа исследователей из Северо-Западного политехнического университета Китая разместила в архиве научных исследований(6) статью(7) с описанием системы FreeSense, которая может идентифицировать человека (в группе из 6 людей), проходящего через воображаемую линию между Wi-Fi-точкой и Wi-Fi-клиентом с точностью 89% (рис. 2).

Рис. 2. Схема китайской системы FreeSense для идентификации человека

Система должна быть предварительно обучена: она должна изучить форму человеческого тела и составить Wi-Fi-шаблон, чтобы идентифицировать его в дальнейшем.

Другая группа исследователей из Австралии и Великобритании в марте 2016 г. презентовала схожую систему под названием Wi-Fi ID(8). Wi-Fi ID использует ту же закономерность: каждый человек имеет как индивидуальную походку, так и индивидуальный Wi-Fi-шаблон. Эта система с точностью 93% идентифицирует человека в группе из 2 людей и с точностью 77% — в группы из 6 людей.

Системы идентификации по Wi-Fi требуют предварительного обучения, и тут как раз могут помочь данные о перемещении человека в реальном времени. Идентифицируя человека при пересечении воображаемой линии, потенциально можно сформировать для него уникальный Wi-Fi-шаблон в автоматическом режиме. В дальнейшем для определения его местоположения не понадобится наличие у него работающего смартфона. Таким образом, идентификация по Wi-Fi начинает походить на систему видеонаблюдения.

Распознавание жестов, отслеживание дыхания и сердцебиения по Wi-Fi

Пара исследователей из Массачусетского технологического института в 2013 г. опубликовали работу(9), где они используют обычный Wi-Fi-роутер, находящийся за стеной, для определения числа людей в комнате, детектирования некоторых основных жестов и даже распознавания текста, написанного в воздухе рукой.

Используя более чувствительные сенсоры, те же исследователи разработали систему, которая может различать между собой двух людей, стоящих за стеной(10), и удаленно отслеживать дыхание и сердцебиение человека с точностью 99%(11).

Рис. 3. Определения числа людей в комнате, распознавание жестов, отслеживание дыхания и сердцебиения по Wi-Fi

Распознавание падения по Wi-Fi

Устройство Emerald(12) ориентировано на пожилых людей, оно устанавливается в центре квартиры или дома и, изучая физическую активность человека, может определить его падение. Прибор не только распознает, но и пытается предсказать падение до того, как оно произошло, исследуя модель движения.

Рис. 4. Устройство Emerald, распознающее падение человека

Различение мелких движений

Wi-Fi сигнал может использоваться, чтобы различать гораздо более мелкие движения.

Распознавание написанного текста

Система WiKey(13) определяет, какие клавиши пользователь нажимает на клавиатуре, и отслеживает движения пальцев. Обучившись, эта система распознает написанный текст с точностью 93,5%, используя исключительно общедоступный Wi-Fi-роутер и специальный программный код.

Распознавание речи

Группа исследователей из Шэньчжэньского университета Китая в 2014 г. представила технологию(14), которая «слышит», что говорят люди, анализируя искажения в Wi-Fi-сигнале, создаваемые движением рта. Система определяет слова из словаря распознаваемых слов с точностью 91%, если говорит один человек, и с точностью 74%, если говорящих двое.

Рис. 5. Технология, распознающая речь по Wi-Fi

Wi-Fi как система мониторинга

Все эти исследования переворачивают представление о Wi-Fi как исключительно о транспорте для передачи информации. Данные системы работают пока только при предварительном обучении, но если удастся его автоматизировать, используя, к примеру, информацию, полученную по GPS/GSM/Wi-Fi, то открываются очень серьезные возможности по мониторингу действий человека.
Можно начать с добавления к данным о человеке его персонального Wi-Fi-шаблона. Потом перейти к обучению распознавания его жестов, дыхания, сердцебиения и позы. Далее — к обучению движения пальцев и рта для различения написанного текста и произносимых слов.

Прелесть данной технологии заключается в том, что все это потенциально возможно при использовании обычного домашнего Wi-Fi-роутера. Такие методы, вероятно, принесут большую пользу: обеспечат дополнительную безопасность детей и пожилых людей, сделают умный дом еще более умным, а возможно, в будущем системы видеонаблюдения будут построены на Wi-Fi-роутерах.

Однако если данный инструмент попадет в руки злоумышленников, то они получат доступ к колоссальному объему информации. Будет достаточно незаметно установить вредоносный код на домашнем Wi-Fi-роутере и отправлять собранные данные через Интернет, и владелец об этом никогда не узнает.

Источники

Статья опубликована в журнале «Системы безопасности» № 5/2016 компании «Гротек»
secuteck.ru/imag/ss-5-2016

Как работает триангуляция Wi-Fi-сетей

Wi-Fi – это технология, позволяющая передавать и получать данные по беспроводным сетям. Однако, насколько точно можно определить местонахождение устройства, используя только Wi-Fi сигнал? Это вопрос, на который отвечает технология триангуляции. В данной статье мы рассмотрим принципы и особенности работы триангуляции Wi-Fi.

Триангуляция – это метод определения местоположения объекта путем измерения углов или расстояний между несколькими известными точками. В случае триангуляции Wi-Fi, в качестве известных точек выступают беспроводные точки доступа (роутеры), которые рассредоточены по всей территории.

Принцип работы триангуляции Wi-Fi заключается в измерении силы и времени задержки сигнала Wi-Fi от нескольких точек доступа до устройства. При этом, для более точного определения местоположения используются несколько методов, таких как временная маркировка пакетов, фазовое сравнение и измерение времени полета сигнала.

Особенностью триангуляции Wi-Fi является то, что она может работать даже в помещениях, где GPS-сигнал не доступен или имеет низкую точность. Однако, точность определения местоположения с помощью триангуляции Wi-Fi зависит от различных факторов, таких как плотность точек доступа, наличие преград, помехи и другие окружающие условия.

Принципы работы

Триангуляция Wi-Fi — это метод определения местоположения устройства, основанный на измерении сигнала Wi-Fi от нескольких точек доступа. Принцип работы триангуляции Wi-Fi состоит в следующем:

1. Устройство, которое нужно определить, отправляет запрос к точкам доступа вокруг него.
2. Каждая точка доступа измеряет силу сигнала, с которой принимается запрос.
3. Точки доступа передают эти измерения на специальный сервер для анализа.
4. Сервер сравнивает измерения сигнала с предварительно известными данными о расположении точек доступа и строит треугольник, который определяет приблизительное местоположение устройства.
5. Чем больше точек доступа задействовано в процессе, тем точнее может быть определено местоположение устройства.

Триангуляция Wi-Fi имеет ряд особенностей:

• Точность определения местоположения зависит от плотности точек доступа в окружающей среде устройства.
• Сигнал Wi-Fi подвержен влиянию помех, таких как стены или другие предметы, что может снизить точность определения местоположения.
• Точки доступа должны иметь информацию о своем местоположении, чтобы сервер мог корректно провести триангуляцию.
• Триангуляция Wi-Fi используется в различных сферах, включая навигацию внутри помещений, управление складами и определение местоположения в автомобилях.

В целом, принцип работы триангуляции Wi-Fi основан на измерении сигнала от нескольких точек доступа и построении треугольника для определения местоположения устройства. Точность определения зависит от плотности точек доступа и влияния помех на сигнал.

Особенности триангуляции Wi-Fi

1. Необходимость в трех точках: Для проведения триангуляции Wi-Fi необходимо наличие как минимум трех точек доступа Wi-Fi или устройств, которые могут быть использованы для определения расстояний. Такие точки могут быть реализованы в виде Wi-Fi роутеров, точек доступа или даже смартфонов, подключенных к Wi-Fi.

2. Расстояние и сигнал: Для определения координат устройства на основе сигнала Wi-Fi необходимо знать расстояния от устройства до каждой из точек доступа. Чем точнее известно расстояние, тем точнее будет результат триангуляции. Однако, сигнал Wi-Fi может подвергаться влиянию различных препятствий, таких как стены, мебель или другие электронные устройства, что может снизить точность определения расстояний.

3. Сила сигнала: Для проведения триангуляции Wi-Fi необходимо иметь информацию о силе сигнала Wi-Fi от устройства до каждой из точек доступа. Чем сильнее сигнал, тем ближе устройство к точке доступа. Однако, сила сигнала Wi-Fi может быть подвержена влиянию различных факторов, включая удаленность от точки доступа, помехи и препятствия на пути сигнала.

4. Обработка данных: Для определения координат устройства на основе данных о силе и расстоянии Wi-Fi сигнала необходимы алгоритмы обработки данных. Чаще всего используются алгоритмы трилатерации или многопоточной триангуляции для определения координат устройства на основе полученных данных о сигнале Wi-Fi.

5. Точность и погрешность: Точность триангуляции Wi-Fi зависит от множества факторов, включая качество сигнала, удаленность от точек доступа, препятствия на пути сигнала и используемые алгоритмы обработки данных. В идеальных условиях, точность триангуляции Wi-Fi может достигать нескольких метров, однако на практике она может быть менее точной из-за различных факторов влияния.

6. Время и задержки: Триангуляция Wi-Fi может потребовать определенного времени для получения результатов, особенно если в системе участвуют многочисленные точки доступа. Задержки в передаче данных или нестабильность сигнала Wi-Fi могут также повлиять на время выполнения триангуляции и точность ее результатов.

Таким образом, триангуляция Wi-Fi является сложным и многофакторным процессом, требующим точности в определении расстояний и силы сигнала Wi-Fi от устройства до точек доступа. При правильной настройке и использовании алгоритмов обработки данных, триангуляция Wi-Fi может быть эффективной и точной методикой определения координат устройства.

Вопрос-ответ

Что такое триангуляция Wi-Fi?

Триангуляция Wi-Fi — это метод определения местоположения устройства на основе сигнала Wi-Fi. Он основывается на анализе сигнала Wi-Fi от трех или более ближайших точек доступа и использует принципы триангуляции для определения координат устройства.

Как работает триангуляция Wi-Fi?

Триангуляция Wi-Fi работает на основе измерения сигнала Wi-Fi от нескольких точек доступа в окружающей среде. Каждая точка доступа имеет свою известную географическую позицию и измеряет мощность сигнала, полученного от устройства. Используя методы триангуляции, система определяет расстояние от устройства до каждой точки доступа и на основе этой информации вычисляет координаты устройства.

Каковы преимущества использования триангуляции Wi-Fi?

Использование триангуляции Wi-Fi имеет несколько преимуществ. Во-первых, она не требует дополнительного оборудования, так как она использует уже существующие точки доступа Wi-Fi. Во-вторых, она достаточно точна и позволяет определить местоположение с точностью до нескольких метров. Кроме того, триангуляция Wi-Fi может использоваться внутри помещений, где GPS может быть недоступен или иметь низкую точность.

Есть ли ограничения использования триангуляции Wi-Fi?

Да, триангуляция Wi-Fi имеет свои ограничения. Во-первых, для точного определения местоположения требуется наличие нескольких точек доступа с известной географической позицией. Если точек доступа недостаточно, то точность определения местоположения может быть низкой. Кроме того, триангуляция Wi-Fi не работает в ситуациях, когда нет доступа к сети Wi-Fi или сигнал от точек доступа слишком слабый.