Fingerprinting base indoor positioning systems

In recent years, with the increase of the demand for location-based services (LBS), the scientific community is more and more interested in localization systems. While for outdoor environments the Global Positioning System (GPS) has been very successful, for indoor areas global solutions are still lacking. Many Indoor Positioning Systems (IPS) have been developed over the years, using various technologies (Radio Frequency Waves, Ultra-Sounds, Infrared, Magnetic Waves and Audible-Sounds) and several techniques. However, none of these methods meets completely the requirements of the market. One of the best compromises between low cost requirements and performance can be reached by systems that have their own dedicated wireless sensor network (WSN) and are based on a widely used low-cost technology such as Bluetooth. Systems that use technologies with a limited radio band have a limited number of measurable quantities for location purposes. The parameter mostly used is the Received Signal Strength (RSSI) since other parameters such as Time Of Arrivals (TOA), Differential Time of Arrivals (DTOA) or Angle Of Arrivals (AOA) are of very low quality or unavailable. So the localization technique that achieves the best performance with RSSI measures is the so-callled Fingerprinting technique.\par \vspace{.2cm} By looking for a system that repeats the success of GPS also in indoor environments, this thesis proposes some guidelines for the design of IPSs. An analysis model for the fingerprinting technique is proposed: this tool allows to make a prediction of performance and an assessment of the possible choices during the design step without extensive simulations. Different innovative solutions have been also proposed: these techniques, when integrated with fingerprinting, allow to achieve excellent system performance and to reduce considerably the costs. The proposed solutions are: • a technique that reduces the perceived variance of measures through the reduction of the RSSI quantization bits; • a new strategy which allows an optimal placement of the Base Stations (BSs or beacons) without the use of optimization algorithms; • the technique Adaptive Weighted K Nearest Neighbors (A-WKNN), which ensures a better performance with respect to the classical WKNN through a dynamic choice of the number of K neighbors to be used. The combination of these solutions can be exploited and optimized in order to reach, for example, an average error of about 1 meter. Finally, some measurements have been made in order to characterize the distribution of the received power in an indoor environment (an office room) with the use of two Bluetooth Low Energy (BLE) sensors. These measurements have been made in order to validate the proposed analysis model, which also has some innovative aspects w.r.t. similar works, to the best of my knowledge. This study suggests that BLE technology is an excellent candidate for wireless networks dedicated to localization applications.

Negli ultimi anni, con l'aumento della domanda per i servizi basati sulla posizione (LBS), vi è stata una forte attenzione da parte della comunità scientifica sui sistemi di localizzazione. Mentre per gli ambienti esterni il Global Positioning System (GPS) è largamente diffuso, per gli ambienti interni questo non è adatto ed inoltre non vi sono ancora soluzioni da implementare su larga scala. Molti sistemi di posizione per ambienti interni (Indoor Positioning System IPS) sono stati sviluppati negli anni, usando varie tecnologie (Onde a Radio frequenza, Ultra-Suoni, Infrarossi, Onde Magnetiche e Suoni Udibili) e diverse tecniche sono state adottate. Tuttavia nessuno di questi incontra completamente le esigenze dei mercati. Il miglior compromesso tra costi e prestazioni è raggiungibile con un sistema che abbia una propria rete locale di dispositivi o di sensori (WPAN o Wireless Sensor Network) e che si basi su una tecnologia a basso costo e largamente utilizzata, come ad esempio il Bluetooth. I sistemi che usano tecnologie con una banda radio limitata, hanno a disposizione un numero limitato di quantità misurabili ai fini della localizzazione. Il parametro che viene maggiormente usato è la potenza ricevuta o Received Signal Strength (RSSI). Con questo parametro la tecnica di localizzazione che garantisce la migliore prestazione è il Fingerprinting. Nella ricerca di un sistema che replichi il successo del GPS anche negli ambienti interni, questo lavoro propone delle linee guida per l'implementazione di un sistema di localizzazione per ambienti interni e inoltre è proposto uno strumento di analisi delle tecnica di fingerprinting. Tale strumento permette di fare una predizione delle prestazioni e una valutazione delle possibili scelte durante la fase di progetto senza simulazioni estese. Sono proposte inoltre diverse soluzioni innovative che, integrate con la tecnica di fingerprinting, permettono al sistema di raggiungere ottime prestazioni e di ridurre considerabilmente i costi. Questi contributi innovativi si possono riassumere nei punti seguenti: • una tecnica che permette di ridurre la varianza percepita delle misure attraverso la riduzione dei bit di quantizzazione del RSSI; • una nuova strategia che permette di allocare in maniera soddisfacente i Beacon (o stazioni base BS) senza l'utilizzo di algoritmi di ottimizzazione; • la tecnica Adaptive Weighted K Nearest Neighbors (A-WKNN), che garantisce prestazioni migliori della più classica WKNN attraverso una scelta dinamica del numero di K vicini da usare. Una combinazione di queste soluzioni può essere ottimizzata e dimensionata per raggiungere, ad esempio, un errore medio di circa 1 metro. Infine sono state fatte delle misure al fine di caratterizzare la distribuzione della potenza ricevuta in ambienti chiusi e con l'utilizzo di sensori Bluetooth Low Energy (BLE). Queste misure sono state fatte al fine di validare il modello di analisi proposto e non ci risultano lavori simili. Questo studio suggerisce che la tecnologia BLE è un ottimo candidato per le reti radio personali o di sensori dedicate alla localizzazione.