RADAR 情報工学専攻 中村 遼 目次 RADAR オフラインフェーズ リアルタイムフェーズ 経験的方法による解析 無線伝播モデルによる解析 RADAR 位置が既知である複数のAPを利用してユーザの持つ端末 からの受信電波強度を計測する.その計測値と各位置にお ける理論値との違いを最小とする位置をユーザの位置として 推定する 距離を計測するやり方として、(1)経験から求める方法と (2)理論的な無線伝播モデルから求める方法がある (1)のほうが精度は高いが、APの位置を変更する場合の柔 軟性は(2)が勝っている テストベッドでの実験 テストベッドは3階建てビルの2階に位置する 43.5m × 22.5m の約980平方メートルで、 部屋数は50以上ある 基地局(BS : Base Station) ペンティアムベースのPCでFreeBSD 3.0を起動している 無線アダプタを備えている モバイルホストの情報を記録している モバイルホスト ペンティアムベースのノートPCでMS Win95を起動している 定期的にパケットを放っている BSもモバイルホストもDigital RoamAbout NICを備えている 基盤となる理論 オフラインフェーズ 特定の位置での信号強度を見つける又は計算する 集めたデータを処理し解析する ⇒解析には2つの方法を用いる ①Empirical method(経験的方法) ②Radio propagation model(無線伝播モデル) リアルタイムフェーズ ランダムな場所での信号強度を見つける 最も適合する場所を探すためにNNSSアルゴリズムを行う 補足 NSSSとGPS NNSS(Navy Navigation Satellite System) 高度:約1000km 極・円軌道 周期:約100分 衛星数:6個 周波数:400MHz, 150MHz 位置決定:ドップラー測位(精度:数百m) GPS (Global Positioning System) 高度:約20000km 円軌道 周期:12時間 衛星数:18個 周波数1575.42MHz, 1227.6MHz 位置決定:TDOA(精度:30m{C/Aコード}, 3m{Pコード}) 経験的方法 最初、時刻を同期させる モバイルホストは4秒間隔でUDPパケットを放送する 各々のBSは組(t, bs, ss)と組(t, x, y, d)を記録する 前者はリアルタイムフェーズのときの記録でもある タイムスタンプ t を用いて2つの組を合併する (x, y, d, ssi) i=1,2,3,・・・ 70の場所で少なくとも20回サンプリングを行う 実際の値ではなく、それらの平均値を用いる 無線伝播モデル 動機 ⇒経験的なデータによる依存を減らす 無線の反射、回折、散乱を考慮した屋内無線伝播の数学的 モデルを用いる Rayleigh fading model(レイリーフェージングモデル) :受信側に届く信号が全て等しい強度を持つという仮定⇒非現実的 Rician distribution model(ライス分散モデル) ⇒パラメータを決定するのが難しい Floor Attenuation Factor propagation model(FAF伝播モデル) FAF伝播モデル P(d) : 距離dにおける信号強度 n : 距離で伝送損失が増える比率 d0 : 参照点の距離 C :減衰要因が違いを生む障害(壁)の最大数 nW : 送信者と受信者の間の壁 WAF : 壁減衰要因 リアルタイムフェーズ 最初、時刻を同期させる モバイルホストは4秒間隔でUDPパケットを放送する 各々のBSは組(t, bs, ss)を記録する 最も適合する場所を探すためにNNSSサーチを行う ユークリッド距離sqrt((ss1-ss’1)2+(ss2-ss’2)2+(ss3-ss’3)2)を最小にす るような(ss’1, ss’2, ss’3)をユーザの場所と決める 経験的方法による解析 70*4の計280の組合わせを用いる 無作為に場所と方位のうちの一つを選ぶ 残りの69地点*4方位のNNSSサーチを行う ⇒最も悪い測定精度を得る 以下のものと比較する 最も強いBS選択 ユーザの場所が最も強い信号強度を記録するBSの位置と同じだと考え る ランダムな選択 経験的方法による解析 累積分布関数(CDF: cumulative distribution function) 無線伝播モデルによる解析 壁減衰要因(WAF)を決定する 既知数の壁を挟んで受信信号強度を測定する それらの平均値と壁が無い場合の強度の違いからWAFを計算する 間の壁nWの数を計算する Cohen-Sutherlandアルゴリズムを使用 Cはモデル上で最も壁が多い場所から読み取る 伝送減衰比率nと参照信号強度Pd0を決定する 無線伝播モデルによる解析 無線伝播モデルによる解析 無線伝播モデルによる解析 今後の課題 現在RADARで使われている技術について調べる NNSSやフェージングなどについて詳しくみる RADAR以外の検出技法(EkahauやWiPS)についても調べ る 現状で何ができるかを具体的に 参考文献 Paramvir Bahl, and Venkata N. Padmanabhan, “RADAR: An In-Building RF-based User Location and Tracking System”, ssdIEEE Infocom 2000, pp.775–784, (2000).
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