Vertieferseminar Geoinformation Positionsbestimmung mit Handys.

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1 Vertieferseminar Geoinformation Positionsbestimmung mit Handys

2 Inhalt zI. Motivation zII. Ortungslösungen zIII. Fehlerquellen zIV. UMTS/GSM zV. Handys und Navigation

3 I. Motivation zDie Nutzungsmöglichkeiten und die Verbreitung von Handys nimmt stark zu zOffensichtlich ist es aus verschiedensten Gründen (LBS) sehr praktisch, die Position eines Handys lokalisieren zu können zOrtungs- und Lokalisierungsaufgaben fallen in den Aufgabenbereich des Geodäten

4 Notrufe (E-911) zAnzahl der über Handy getätigten Notrufe steigt rapide (New Jersey: 43% aller Notrufe per Handy) zGenaue und sofortige Positionsbestimmung erleichtert Hilfsoperation (Koordination von Rettungsfahrzeugen etc.) zUSA: Projekt, bis Oktober 2002 soll System installiert sein, um jeden Notruf auf 125m genau orten zu können (auf Dekret der US Fedreal Communication Commission FCC)

5 II. Ortungslösungen zCell - Identification: ist die einfachste Möglichkeit den Standort eines Handys einzugrenzen z(festzustellen ist, in welche Zelle des Netzes das Handy momentan eingeloggt ist) zCell - Id ist auch die ungenaueste Lösung, da die Genauigkeit von der Größe der jeweiligen Zelle abhängig ist (von ca. 200m in Städten bis ca. 2km auf dem Land)

6 Signal level zWeitere genauere Lösungen bedienen sich der vom Handy ausgesandten Radiosignale zDas Signal wird in ein mathematisches Modell für die Beziehung zwischen Entfernung (zu Funkstationen) und (abnehmender) Signalstärke überführt zAnnahme: die mobile station MS (Handy) wird von mehreren Funkstationen umgeben

7 Signal level zDie Signalstärke wird nun an den base stations BS gemessen zGeometrisch liegt die MS auf einem Kreis um den entsprechenden Funkturm zDer Schnittpunkt mindestens dreier solcher Kreise liefert eindeutige 2D Koordinaten, 4 oder mehr Schnittkreise liefern statistische Redundanz

8 Angle of arrival (AOA) zEine weitere Verbesserung liefert die AOA - Methode zDie Richtungen aus denen die Signale der MS kommen werden mittels spezieller Antennen an der BS ermittelt zMit zwei BS reduziert sich das Problem auf den Schnitt zweier Geraden im Zweidimensionalen Raum

9 Time of arrival (TOA) zDie TOA Methode bedient sich des in der GPS - Navigationslösung bereits realisierten Systems zMöglichst exakt synchronisierte Uhren in MS und BS liefern Pseudoentfernungen (anhand der vom Signal benötigten Zeit zur Überbrückung der Strecke) zDie Position der MS wird wie gehabt mittels Kreisbogenschnittpunkten ermittelt

10 Time of arrival (TOA) zRechnerisch kommt hier eine kleinste Quadrate Schätzung zur Anwendung zEs wird davon ausgegangen, das die MS an der Position (x 0,y 0 ) ein Signal am Zeitpunkt t 0 aussendet zN BS an den Positionen (x 1,y 1 ), (x 2,y 2 ),..., (x N, y N ) empfangen dieses Signal an den Zeitpunkten t 1, t 2,..., t N.

11 Time of arrival (TOA) zAls Beobachtungsgleichung erhalten wir: f i (x) = c(t i - t) - ((x i - x) 2 + (y i - y) 2 ) ½ mit: c = Lichtgeschwindigkeit im Vakuum x = (x,y,t) T i = 1,...,N zMit den richtig geschätzten Unbekannten sollte f(x) = 0 werden

12 Time difference of arrival (TDOA) zTDOA ermittelt die Position der MS anhand von Hyperbeln zAn je 2 BS wird die Zeitdifferenz der eintreffenden Signale gemessen zAlle möglichen Lösungen, wo die Zeitdifferenz konstant ist, liegen auf einem Hyperbel - Ast

13 Time difference of arrival (TDOA) zWird die Zeitdifferenz jeweils zu einer weiteren BS gemessen, liefert der Schnittpunkt von min. 2 Hyperbeln die Position der MS zVorteil (gegenüber TOA): die Uhrenungenauigkeit ist in beiden Messungen gleich groß und fällt daher bei der Differenzbildung heraus zFolglich können höhere Genauigkeiten erreicht werden

14 Enhanced observed time difference (E - OTD) zE - OTD ist ebenfalls eine hyperbolische Lokalisierungssmethode (siehe TDOA) zDie Zeitdifferenz wird durch Korrelation eines gesendeten Signals von einer BS zur MS und einer koordinatenmäßig bekannten Referenzstation bestimmt zDiese Differenz enthält jedoch noch die Uhrenungenauigkeit, so das min. 3 BS benötigt werden

15 Typen von Ortungslösungen zAllen Vorgestellten Lösungen ist gemein, das sie Modifikationen an MS oder BS benötigen zDrei Möglichkeiten stehen zur Verfügung: yNetzwerkbasierende Positionsbestimmung (Funktürme werden technisch modifiziert) yHandsetbasierende Positionsbestimmung (Handy wird technisch modifiziert) yHybride Positionsbestimmung

16 Typen von Ortungslösungen zTypische Beispiele: yNetzwerkbasierend: AOA und Signal level. Funktürme müssen mit entsprechenden Meßsystemen ausgestattet werden yHandsetbasierend: Ausstattung des Handys mit GPS. Keine Netzanbindung ist notwendig yHybride Methoden: Zeitbasierende Verfahren benötigen hochgenaue Uhren in beiden Komponenten und die Fähigkeit Uhreninformationen zu übermitteln

17 III. Fehlerquellen: Troposphäre zAusgesandte Signale (Wellen) verhalten sich witterungsabhängig (Temperatur, Luftdruck etc.) zFehler ist kaum zu korrigieren, da sich troposphärische Einflüsse lokal stark verändern können zFehler hat jedoch einen Verhältnismäßig geringen Einfluß auf das Ergebnis

18 Multipath zNur selten wird es eine direkte quasioptische Verbindung (line of sight - LOS) zwischen sendender MS und empfangender BS gegeben sein zEmpfangene Signale werden von Hindernissen (z.B. Gebäuden) reflektiert und treffen auf verschiedenen Wegen bei der BS ein

19 Multipath zDaraus resultieren längere Wege und verfälschte Richtungsmessungen die erhebliche Abweichungen verursachen können zMultipath ist die Hauptsächliche Fehlerquelle der zuvor beschriebenen Verfahren zVerschiedene Systeme zur Vermeidung bzw. Minimierung von Multipatheffekten sind denkbar

20 Multipath za) Unterscheidung zwischen LOS (line of sight gegeben) und NLOS (LOS nicht gegeben) zStandardabweichungen der Entfernungsmessungen (TOA) im Falle von NLOS sind deutlich höher zMessungen mit hohen Standardabw. werden in der nun folgenden kleinste Quadrate Schätzung deutlich geringer gewichtet

21 Multipath zb) Veränderung des Algorithmus zFehler durch Multipath sind immer positiv, da die Strecke durch Reflektionen nur verlängert werden kann zDie wahre Position muß sich also innerhalb von Kreisen mit Radius r i = c(t i - t), i = 1,...,N um N BS befinden zDie Position der MS muß also innerhalb der von den Kreisen gebildeten (gelben) Fläche liegen

22 Multipath zOffensichtlich gilt: r i = c(t i - t) > ((x i -x) 2 + (y i - y) 2 ) ½ zDer entstehende Fehler ist also immer positiv zWird der kleinste Quadrate Algorithmus an diese Tatsache angepaßt, lassen sich deutlich bessere Resultate erzielen

23 Location pattern matching process zAlle bisher beschriebenen Methoden benötigen mindestens zwei BS zVorteil dieses Verfahrens ist, das eine Transmitterstation genügt

24 Location pattern matching process zDie vom Handy ausgesandten Signale ergeben für jeden möglichen Standort eine typische Multipathcharakteristik zDie über die Multipathwege empfangenen Signalen liefert also eine eindeutige Signatur des Standortes zMittels „map matching“ wird diese Signatur mit einer digitalen Karte verglichen, in welcher die Multipathchrakteristiken der Umgebung dargestellt sind

25 Location pattern matching process zMittels dieses Vergleiches wird die Position der MS in der Karte ermittelt

26 Multiple access interference zIn Mobilfunknetzen teilen sich die Teilnehmer das gleiche Frequenzband mit verschiedenen Codes zProblem: von verschiedenen MS werden verschieden starke Signale empfangen (near - far - effect) zDies führt in der Regel dazu, daß schwächere Signale schwieriger zu entdecken sind zPower control: nennt sich ein System, das sicher stellt, daß jedes Signal von einer BS gleich stark empfangen wird

27 Near - far - effect zBsp.: gesuchte MS wird (zur Kommunikation) von BS 0 bedient (unter power control, so das alle Signale in Zelle 0 als gleich stark angesehen werden können) zZur Positionsbestimmung werden jedoch BS 0, BS 1 und BS 2 benötigt zAn BS1 und BS2 (keine power control für die MS in Zelle 0) kann das Signal jedoch von Störsignalen überlagert werden

28 Near - far - effect zDiese Interferenzen beeinträchtigen die Möglichkeit des Empfängers TOA und TDOA Informationen richtig zu erkennen zIn Notfallsituationen könnte hier automatisch mit maximaler Leistung (der MS) gesendet werden, um den near - far - effect zu minimieren

29 Problem: Gebäude zFür indoor scenarios ist die Fähigkeit der Signale Wände zu durchdringen wichtig zTrifft ein Signal auf eine Wand, wird es nicht voll- kommen davon reflektiert zStattdessen wird es abgelenkt, durchdringt jedoch die Wand

30 Problem: Gebäude zDadurch ist Netzempfang innerhalb von Gebäuden (bis auf wenige Ausnahmen) möglich zFür Positionierungsaufgaben entwickelt sich eine starke Multipath Interferenz die eine Lokalisierung fast unmöglich macht z(Dies gilt vor allem in mehrstöckigen Gebäuden. Jede Welle die reflektiert wird, durchdringt die Wand und ist neue Quelle für weitere Wellen)

31 IV. UMTS vs. GSM zDer neue Mobilfunkstandard UMTS (Universal Mobile Telecommunication Service) wird mit einer deutlich höheren Trägerfrequenz (2 GHz statt 0.9 GHz) arbeiten zVorteil: Genauere Ortung möglich, da sich die Signalstruktur der bereits in GPS realisierten Signale annähert

32 UMTS vs. GSM zVergleich von GSM und UTMS Standards (Positionsgenauigkeit 67% Wahrscheinlichkeit): zUm die dargestellten Genauigkeiten zu erreichen, ist für zeitbasierende Verfahren (TOA, TDOA, E-OTD) sehr genaue Uhrsynchronisation (im Nanosekundenbereich nötig)

33 UMTS vs. GSM zWeiterhin gilt: je höher die Frequenz, desto schlechter durchdringt das Signal Hindernisse zFür UMTS wird also eine Verdichtung des Funknetzes nötig sein, um vollständige Abdeckung zu gewährleisten zMehr BS werden auch zur Verbesserung der Genauigkeit beitragen, da häufiger hohe Redundanzen erreichbar sind

34 Handys und Navigation zDie heute mittels GSM Standard erreichbaren Genauigkeiten (im Durchschnitt ca. 125m) reichen für Navigationsaufgaben jedoch kaum aus zSchließlich können 125m Ungenauigkeit z.B. für Fußgänger ganze Häuserblocks betragen zSinnvoll wird diese Anwendung wohl erst mit Einführung des UMTS Standards und verbesserter Genauigkeit

35 Handys und Navigation zSinnvoll wäre Unterstützungdurch DR, vorallem in urbanen Gebieten, wo mit starken Interferenzen zu rechnen ist zPräzise Ortung würde dann eine solide Basis für den Einsatz von location based services (LBS) darstellen

36 Vielen Dank für die Aufmerksamkeit - Fragen ? -