Binary differential fingerprinting techniques

Location based services based on Global Positioning System (GPS) created a revolution in the world. Today, localization plays a fundamental role in everyday activities. As the demand of localization applications rises, the localization methods improved and got customized to be applied to various environments and scenarios. GPS is actually the most commonly used technology to achieve localization in outdoor environments. However, it cannot typically provide a good localization in indoor environments. Indoor localization has recently become of great interest in the scientific community, there are many environments in which the indoor navigation will be increasingly deployed such as school campus, hypermarkets, shopping malls, airports, stations, hospitals, hotels, museums, parking lots, warehouses and so many others. There are no fixed standards for indoor positioning systems (IPS) and so a great variety of different technologies have been developed, such as Radio Frequency Waves, Ultra-Sounds, Magnetic Waves or Audible Sounds. 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 or Wi-Fi. 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. The localization technique that achieves the best performance with RSSI measures is the so-called Fingerprinting technique. This thesis proposes an optimization of a specific scheme using the fingerprinting technique in combination with a binary quantization scheme. The proposed method consists in the usage of the differential RSSI instead of the absolute value of the RSSI in the computation of the radio map. With respect to the original case, this technique permits to improve the robustness against device diversity and to simplify the construction of the binary map (used for the localization), derived from the radio map. We will see that, not only the performance of the differential RSSI technique overcome the original binary case and in some configurations also the ideal infinite bit case, but we will also discover some new dispositions for the beacons (BLE hardware transmitters used for the RSSI measurements) and we will be able also to increase the minimum Hamming distances between different fingerprints without changing the configurations implemented with the minimum number of devices (beacons) used. For this purpose, a simulator has been adapted from the original case that used the binary technique, to show the improvements of the performance with respect to the original case.

I servizi di localizzazione basati sul GPS hanno creato una vera e propria rivoluzione nel mondo contemporaneo. Oggi, la localizzazione risulta fondamentale in numerosi campi. Con la crescita delle applicazioni che utilizzano la localizzazione, quest’ultima si è ampiamente sviluppata per essere applicata a vari scenari. Il GPS è attualmente la tecnologia migliore e la più utilizzata per la localizzazione outdoor, tuttavia per quanto riguarda la localizzazione indoor è estremamente impreciso. La localizzazione indoor, infatti, è diventata ultimamente un campo di grande interesse per la comunità scientifica. Esistono molti scenari nei quali la navigazione indoor sta diventando e diventerà sempre più utilizzata, come ad esempio in campus, ipermercati, centri commerciali, aeroporti, stazioni, ospedali, alberghi, musei, parcheggi, depositi e molto altro. Non esistono standard precisi per la localizzazione indoor, motivo per il quale una grande varietà di tecnologie sono state sviluppate come Onde a Radio frequenza, Ultra-Suoni, Infrarossi, Onde Magnetiche e Suoni Udibili. Tuttavia, nessuno di questi metodi incontra completamente le richieste di mercato. 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 o il Wi-Fi. Il parametro che viene maggiormente usato è la potenza ricevuta o Received Signal Strength (RSSI), dato che altri parametri come Time of Arrivals (TOA), Differential Time of Arrivals (DTOA) or Angle of Arrivals (AOA) hanno delle prestazioni peggiori. Con questo parametro la tecnica di localizzazione che garantisce la migliore prestazione è il Fingerprinting. Questa tesi propone un’ottimizzazione di uno specifico sistema che unisce la tecnica del Fingerprinting con una quantizzazione binaria dell’RSSI. Il metodo proposto consiste nell’utilizzo dell’RSSI differenziale invece che del valore assoluto dell’RSSI per la creazione della mappa radio dell’ambiente analizzato. Rispetto al caso originale, vedremo che questa tecnica permette un miglioramento delle prestazioni in caso di eterogeneità dei dispositivi e inoltre permette una semplificazione nella costruzione della mappa binaria (usata per la localizzazione e costruita a partire dalla mappa radio) rispetto al caso originale. Vedremo che, non solo le prestazioni della tecnica dell’ RSSI differenziale sono migliori del case binario originale e in alcune configurazioni anche del caso ideale (numero infinito di bit), ma scopriremo anche delle nuove disposizioni dei beacons (trasmettitori Bluetoooh utilizzate per le misure dell’RSSI) e saremo in grado anche di aumentare la minima distanza di Hamming tra le diverse fingerprint senza modificare la configurazione che prevede l’utilizzo del minimo numero di dispositivi (beacons). Per questo scopo il simulatore del caso originale è stato modificato e adattato a questo nuovo caso, per mostrare l’effettivo miglioramento delle prestazioni rispetto al caso originale.