An improved ubiquitous positioning system based on IEEE 802.15.4 radio signals

Wireless localization systems have been increasingly prospering in the last years. In this thesis work a series of methods and strategies are proposed in order to improve the position accuracy of a localization system based on IEEE 802.15.4 radio signals, trying to make it comparable with good GPS values. Their evaluation is performed using both real-world tests and numerical simulations. The proposed optimal configuration is based on a complementary use of Received Signal Strength Indicator (RSSI) and Time Of Flight (TOF) measures, and the selection of the deterministic optimization approach as the localization algorithm. Real-world positioning tests confirm that these methods, combined with the exploiting of anchors’ redundancy, outperform the simple multilateration and the use of only TOF measures. However, position accuracy is still poor in the scenarios with the highest range errors (for example indoor). Thus a new weighting algorithm is proposed. The algorithm is based on the combined use of the classical residual criterion and a novel range errors’ indicator: the mismatch between the position estimated by the worst algorithm (multilateration) and by the best one (optimization). Real-world positioning tests and numerical simulations show that this algorithm can provide significant improvements into position accuracy. In particular simulations show a high percentage (from 70 % to near 100 %) of correct identification of high range errors; these values are well comparable with the performances of the best existing weighting algorithms.

Negli ultimi anni i sistemi di localizzazione wireless si stanno sempre più sviluppando. In questa tesi vengono proposti una serie di metodi e strategie per migliorare l’accuratezza di posizionamento di un sistema di localizzazione basato su segnali radio in standard IEEE 802.15.4, cercando di renderla comparabile ai valori di un buon ricevitore GPS. La loro valutazione è eseguita sia con prove sperimentali che simulazioni numeriche. La configurazione ottima proposta si basa su un utilizzo complementare di misure di Received Signal Strength Indicator (RSSI) e Time Of Flight (TOF), e sulla selezione dell’ottimizzazione deterministica come miglior algoritmo di localizzazione. I test di localizzazione sperimentali confermano che tali metodi, abbinati alla ridondanza dei nodi ancore, forniscono risultati migliori rispetto alla semplice multilaterazione e all’uso di sole misure di TOF. Tuttavia l’accuratezza è ancora scarsa negli scenari con gli errori più alti (come in indoor). Un nuovo algoritmo di weighting viene quindi proposto. L’ algoritmo si basa sull’utilizzo combinato del classico criterio dei residui e di un nuovo indicatore degli errori di distanza: la differenza tra la posizione stimata dal peggior algoritmo di localizzazione (multilaterazione) e quella fornita dal migliore (ottimizzazione). I test sperimentali e le simulazioni mostrano che tale algoritmo è in grado di migliorare in modo significativo l’accuratezza di posizionamento. In particolare le simulazioni evidenziano un’alta percentuale di identificazione delle misure con errori alti (tra il 70 % e quasi il 100 %); tali risultati sono ben confrontabili con quelli dei migliori algoritmi attualmente disponibili.