Wireless Localization Systems: Statistical Modeling and Algorithm Design

Wireless localization systems are essential for emerging applications that rely on context-awareness, especially in civil, logistic, and security sectors. Accurate localization in indoor environments is still a challenge and triggers a fervent research activity worldwide. The performance of such systems relies on the quality of range measurements gathered by processing wireless signals within the sensors composing the localization system. Such range estimates serve as observations for the target position inference. The quality of range estimates depends on the network intrinsic properties and signal processing techniques. Therefore, the system design and analysis call for the statistical modeling of range information and the algorithm design for ranging, localization and tracking. The main objectives of this thesis are: (i) the derivation of statistical models and (ii) the design of algorithms for different wire- less localization systems, with particular regard to passive and semi-passive systems (i.e., active radar systems, passive radar systems, and radio frequency identification systems). Statistical models for the range information are derived, low-complexity algorithms with soft-decision and hard-decision are proposed, and several wideband localization systems have been analyzed. The research activity has been conducted also within the framework of different projects in collaboration with companies and other universities, and within a one-year-long research period at Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA. The analysis of system performance, the derived models, and the proposed algorithms are validated considering different case studies in realistic scenarios and also using the results obtained under the aforementioned projects

Bayesian Compressive Sensing Approach For Ultra-wideband Channel Estimation

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2013Ultra geniş bant dürtü radyosu, kablosuz haberleşme için yeni gelişen bir teknolojidir. Amerika Birleşik Devletleri’nde haberleşme alanında düzenleyici kuruluş olan Federal Haberleşme Komisyonu (FCC) tarafından ultra geniş bant teknolojisiyle ilgili düzenlemeler yapıldıktan sonra öncelikle IEEE 802.15.3 standardı görev grubu, ultra geniş bant dürtü radyolarıyla yüksek hızlı kablosuz kişisel alan ağı uygulamaları için yeni bir fiziksel katman yapısı oluşturulması amacıyla 802.15.3a çalışma grubunu kurmuştur. Ultra geniş bant veri iletiminde iletim uzaklığındaki artış, veri hızında düşüşe neden olur. Bu doğrultuda IEEE 802.15.4 standardı görev grubu, ultra geniş bant dürtü radyolarıyla düşük hızlı fakat iletim uzaklığı daha büyük olan kablosuz kişisel alan ağı uygulamaları için yeni bir fiziksel katman yapısı oluşturulması amacıyla 802.15.4a çalışma grubunu kurmuştur. Bu çalışma grubu, özellikle ortalama bir veri hızı fakat düşük güç tüketimi, karmaşıklık ve maliyet gerektiren sensör ağı uygulamaları gibi uygulamalar üzerinde çalışmalarını yoğunlaştırmıştır. Bu çalışmada IEEE 802.15.4a bünyesindeki çeşitli ultra geniş bant kanal modellerinin kestirimi üzerine odaklanılmıştır. Düşük iletim gücü, düşük maliyetli basit yapı, düz sönümlemeye karşı bağışıklık ve çokyollu bileşenleri iyi bir zaman çözünürlüğüyle ayrı ayrı çözme yeteneği gibi ayırt edici özelliklere sahip olması dolayısıyla ultra geniş bant dürtü radyoları, konumlama, uzaklık belirleme ve düşük veri hızlı uygulamalar için belirlenen kablosuz kişisel alan ağı IEEE 802.15.4a standardının fiziksel katman yapısı olarak seçilmiştir. Ultra geniş bant dürtü radyolarının gerçekleştiriminde karşılaşılan temel zorluklardan biri de kanal kestirimidir. Kanal karakteristikleri hakkında doğru bir bilgiye sahip olmak, haberleşme açısından etkin bir veri iletimi gerçekleştirmek ve sistem performansını artırmak için oldukça önemlidir. Bu nedenle kanal dürtü yanıtı hakkında bilgi edinmek için kanal kestirimi gereklidir. Ultra geniş bant dürtü radyolarının bantgenişliğinin çok fazla olması dolayısıyla, kanal kestiriminde klasik en büyük olabilirlik kestirimcisinin kullanılmasının başlıca dezavantajı, hassas bir kanal kestirimi için Nyquist kriterine göre alıcıdaki örnekleme işleminde çok yüksek örnekleme oranlarına, bir başka ifadeyle çok yüksek hızlı analog-sayısal dönüştürücülere ihtiyaç duyulmasıdır. Bu durum alıcıda devre karmaşıklığının ve maliyetin artmasına neden olur. Yüksek örnekleme oranı gerektiren bu ultra geniş bant kanal kestirimi probleminin üstesinden gelmek için sıkıştırılmış algılama kullanılabilir. Sıkıştırılmış algılama yöntemi, Nyquist oranından önemli ölçüde daha düşük bir örnekleme oranıyla seyrek sinyallerin geri elde edilmesini mümkün kılmaktadır. Seyrek sinyal ifadesi en basit anlamda, bir çok bileşeni sıfır veya sıfıra yakın olan bir başka ifadeyle çok az bileşeni sıfırdan farklı olan sinyaller için kullanılan bir ifadedir. Alıcıda ard arda alınan ultra geniş bant sinyaller kayda değer bir zaman gecikmesiyle alıcıya ulaştığı ve alıcıda ayrı ayrı çözülebildiği için ultra geniş bant çokyollu kanallar için seyrek yapıya sahip olma varsayımı yaygın kabul görmüştür. Ultra geniş bant kanalların bu özelliği nedeniyle sıkıştırılmış algılama yöntemi, yüksek örnekleme oranı probleminin üstesinden gelmek için ultra geniş bant kanal kestiriminde kullanılabilir. Böylece sıkıştırılmış algılama ile alıcının yüksek maliyeti, karmaşıklığı ve güç tüketimi azaltılarak daha basit yapıda bir alıcı, ultra geniş bant sistemde kullanılabilir. Sıkıştırılmış algılama literatüründe, aynı zamanda basis pursuit (BP) olarak da bilinen ℓ1-norm enküçültme ve matching pursuit (MP) olmak üzere seyrek sinyal geri elde ediniminde kullanılan 2 temel algoritma vardır. Literatürde aynı zamanda bu algoritmaların basis pursuit de-noising (BPDN), orthogonal matching pursuit (OMP), stagewise orthogonal matching pursuit (StOMP) ve compressive sampling matching pursuit (CoSaMP) gibi çeşitli türevleri de bulunmaktadır. Son yıllarda Bayes yapının sıkıştırılmış algılama teorisine uygulanmasıyla birlikte, Bayes tabanlı çeşitli sıkıştırılmış algılama algoritmaları, sıkıştırılmış algılama literatürünün bir parçası olmaya başlamıştır. Bu tezde kullanılacak olan Bayes sıkıştırılmış algılama algoritması da bunlardan biridir. Sıkıştırılmış algılamanın bu çeşitli gerçekleştimlerinin arasında Bayes yapının katkısı, ilgili sinyalin istatistiksel özellikleri de göz önünde bulundurulduğundan sinyal geri elde ediniminin iyileştirilmesi açısından önemli bir potansiyel göstermiştir. Bu doğrultuda, Bayes sıkıştırılmış algılama yaklaşımının seyrek ultra geniş bant kanalların kestirimine uygulanması bu çalışma ile gerçekleştirilmiştir. Bu tezde gerçeğe uygun çeşitli ultra geniş bant kanal modelleri için Bayes sıkıştırılmış algılamanın kanal kestirim performansı incelenmiştir. Özellikle Bayes sıkıştırılmış algılama modelini doğrudan etkilediği için analiz açısından önemli olan (i) standartlaştırılmış IEEE 802.15.4a kanal modellerinin seyrek yapılarının, (ii) işaret-gürültü oranı seviyelerinin ve (iii) ölçüm sayısının çeşitli senaryolar için Bayes sıkıştırılmış algılama kanal kestirim performansı üzerindeki etkileri araştırılmış ve bu sonuçlar seyrek sinyal kestirimi için yaygın olarak kullanılan ℓ1-norm enküçültme tabanlı kestirim sonuçlarıyla karşılaştırılmıştır. Sıkıştırılmış algılama tabanlı ultra geniş bant kanal kestiriminde önemli rol oynayan ultra geniş bant kanalların seyrek yapıya sahip olma varsayımı, kanal ortamları incelenerek doğrulanmalıdır. Bu nedenle tezde, çeşitli kanal ortamlarını modelleyerek oluşturulmuş ve ultra geniş bant araştırma çalışmalarında yaygın olarak kullanılan IEEE 802.15.4a standardı bünyesindeki kanal modeli-1, kanal modeli-2, kanal modeli-5 ve kanal modeli-8 olmak üzere 4 farklı kanal modeli göz önünde bulundurulmuştur. Kısaca bu kanal modellerinin belirgin karakteristikleri özetlenecek olursa: Kanal modeli-1, alıcı verici arasında doğrudan görüşün (LOS) olduğu konut içi ortamı temsil eden ve IEEE 802.15.4a standardı bünyesindeki en seyrek yapıya sahip olan kanal modelidir. Kanal modeli-2, alıcı verici arasında doğrudan görüşün olmadığı (NLOS) konut içi ortamı temsil eden kanal modelidir. Kanal modeli-2 de kanal modeli-1 gibi seyrek yapıya sahiptir fakat kanal modeli-1’e kıyasla daha fazla çokyollu bileşene sahiptir. Kanal modeli-1 ve kanal modeli-2’nin temsil ettikleri ortam, kısa mesafedeki güvenlik ve ölçüm sensörlerinin bulunduğu ev ağları için oldukça önemlidir. Kanal modeli-5, alıcı verici arasında doğrudan görüşün olduğu kapalı olmayan (açık alan) ortamı temsil eden kanal modelidir. Kanal modeli-1 ve kanal modeli-2’ye gore oldukça düşük seyrekliğe sahiptir. Bu kanal modelinde çokyollu bileşenler genellikle birkaç küme halindedir. Kanal modeli-8, alıcı verici arasında doğrudan görüşün olmadığı endüstriyel ortamı temsil eden kanal modelidir. Ortam birçok metal yansıtıcılarla dolu geniş fabrika holleri tarafından karakterize edilir. Böylesi bir ortam çok yoğun şekilde çokyollu bileşenlerin oluşmasına neden olur. Bu sebeple kanal modeli-8, seyrek kanal modeli olarak tanımlanamaz. Dolayısıyla bu 4 kanal modeli içinde en az seyrek yapıya sahip kanal modelidir. Kestirim problemleri analizinde, olabilecek en iyi kestirimci hata performansını belirlemek, performans analizi için önemlidir. Performans alt sınırları da bu en iyi kestirimcinin hata performansını gösterdiği için gerçeklenen kestirimcinin hata performansının değerlendirilmesi açısından önemli bir değerlendirme ölçütüdür. Cramér-Rao alt sınırı yanlı olmayan (unbiased) kestirimciler için yaygın olarak kullanılan bir performans sınırıdır. Gerçekte Cramér-Rao alt sınırı, yanlı olmayan kestirimcilerin toplam varyansı üzerindeki bir alt sınırdır. Bununla birlikte yanlı olmayan kestirimciler için ortalama karesel hata varyansa eşit olduğu için, Cramér-Rao alt sınırı aynı zamanda kestirim hatası üzerindeki bir alt sınırdır. Ancak, bu çalışmada ultra geniş bant kanal kestirimi için önerilen Bayes sıkıştırılmış algılama kestirimcisi, Bayes bir kestirimci olmasının yanı sıra aynı zamanda yanlı (biased) bir kestirimcidir. Dolayısıyla kestirim hatası üzerinde değerlendirme ölçütü olarak bir performans alt sınırı belirlemek, Bayes sıkıştırılmış algılama kestirimcisinin performans analizi açısından önemlidir. Literatürde var olan sonsal (Posterior) Cramér-Rao alt sınırı veya Bayes Cramér-Rao alt sınırı, yanlı olmayan Bayes kestirimcilerin kestirim hatası değil de varyansları üzerindeki bir alt sınırdır. Cramér-Rao alt sınırına ek olarak sonsal Cramér-Rao alt sınırı için Bayes yapıdan dolayı kestirilecek parametre vektörüne ilişkin önsel (prior) olasılık dağılımı da göz önünde bulundurulur. Bu nedenle, bu çalışmada doğrusal yanlılık vektörlerine sahip yanlı Bayes kestirimciler için parameter vektörüne ilişkin önsel olasılık dağılımına ek olarak yanlılık terimi de göz önünde bulundurularak ortalama karesel hata üzerinde bir alt sınır sağlanmış ve bu ortalama karesel hata alt sınırı, gerçeklenen Bayes sıkıştırılmış algılama kestirimcisinin kanal kestirim performansıyla karşılaştırılmıştır. Dahası Bayes sıkıştırılmış algılama ve ℓ1-norm enküçültme yöntemlerinin işlemsel verimliliği büyük-O notasyonundan faydalanılarak işlem sürelerine göre incelenmiştir. Çalışma sonucunda, Bayes sıkıştırılmış algılamanın yüksek işaret-gürültü oranı seviyelerinde yeterli sayıda ölçüm ve seyrek kanal modelleri (kanal modeli-1 ve kanal modeli-2) için ℓ1-norm enküçültme yöntemine kıyasla üstün bir performans sergilediği görülmüştür. Ayrıca ℓ1-norm enküçültme yöntemiyle karşılaştırıldığında, Bayes sıkıştırılmış algılama yönteminin işlemsel olarak daha verimli olduğu sonucu çıkarılmıştır. Bu tezin sonuçları göz önünde bulundurulduğunda, farklı sistem gerçekleştirim durumları için Bayes sıkıştırılmış algılama yöntemi veya ℓ1-norm enküçültme yöntemi diğerinin yerine tercih edilebilir.Ultra-Wideband (UWB) impulse radio (IR) is an emerging technology for wireless communications. Owing to distinguishing properties such as having low transmit power, low-cost simple structure, immunity to flat fading and capability of resolving multipath components individually with good time resolution, UWB-IRs have been selected as the physical layer structure of Wireless Personal Area Network (WPAN) standard IEEE 802.15.4a for location and ranging, and low data rate applications. In the implementation of UWB-IRs, one of the main challenges is the channel estimation. Due to ultra-wide bandwidth of UWB-IRs, the main disadvantage of implementing the conventional maximum likelihood (ML) channel estimator is that very high sampling rates, i.e., very high speed analog-to-digital (A/D) converters are required for precise channel estimation. Reconstruction of sparse signals with a sampling rate significantly lower than Nyquist rate is possible with compressive sensing (CS). Due to the sparse structure of UWB channels, compressive sensing can be used for UWB channel estimation in order to overcome the high-rate sampling problem. Among various implementations of CS, the inclusion of Bayesian framework has shown potential to improve signal recovery as statistical information related to signal parameters is considered. Accordingly, the application of Bayesian CS (BCS) approach to the estimation of sparse UWB channels is considered in this study. In this thesis, the channel estimation performance of BCS is studied for various UWB channel models and noise conditions. Specifically, the effects of (i) sparse structure of standardized IEEE 802.15.4a channel models, (ii) signal-to-noise ratio (SNR) regions, and (iii) number of measurements on the BCS channel estimation performance are investigated, and they are compared to the results of ℓ1-norm minimization based estimation, which is widely used for sparse channel estimation. Furthermore, a lower bound on mean-square error (MSE) is provided for the biased BCS estimator and it is compared with the MSE performance of implemented BCS estimator. Moreover, the computation efficiencies of BCS and ℓ1-norm minimization are investigated in terms of computation time by making use of the big-O notation. The study shows that BCS exhibits superior performance at higher SNR regions for adequate number of measurements and sparser channel models (e.g., CM-1 and CM-2). Furthermore, BCS is found to be computationally more efficient compared to ℓ1-norm minimization. Based on the results of this thesis, the BCS method or the ℓ1-norm minimization method can be preferred over the other one for different system implementation conditions.Yüksek LisansM.Sc

Position estimation for IR-UWB systems using compressive sensing

Recently, a growing interest in precise indoor wireless locating systems has been observed. Indoor environments are typically complex wireless propagation channels with numerous multi-paths created by closely spaced scattering objects. The ability to resolve these multi-paths is very important for good ranging resolution and positioning accuracy. Impulse-Radio Ultra-Wideband (IRUWB) is a promising technology to fulfill these requirements in harsh indoor propagation environments due to its great time resolution and immunity to multipath fading. One of the major IRUWB signal processing challenges is the high sampling demands of IR-UWB digital receivers, which greatly elevates the cost and power consumption of IR-UWB systems . Compressive Sensing provides a solution by allowing them to sample IR-UWB signals at a lower rate than the Nyquist sampling limit. The CS approach relies on the fact sparse representations are possible in the localization context. Basically two sparsity patterns can be exploited: Firstly, transmitting an ultra-short pulse through a multipath UWB channel leads to a received UWB signal that can be approximated by a linear combination of a few atoms from a pre-defined dictionary, yielding thus a sparse representation of the received UWB signal. Secondly, the inherent spatial sparsity of scene can be introduced through the use of an overcomplete basis or dictionary that enables to jointly evaluate all multiple location hypothesis. In this degree thesis, three novel data-acquisition and positioning methods exploiting different sparse representations for IR-UWB signals under challenging indoor environments are presented. Essentially, through the formulation of sparsity-based reconstruction techniques it is viable to localize targets while reducing the computational load and sampling requirements. Their performance is assessed and compared under the framework of the IEE.802.15.14a channel models, which is a standard developed specifically for UWB wireless positioning.Recientemente, se ha observado un interés creciente en los sistemas de localización pasiva inalámbrica para edificios interiores como oficinas o naves industriales. Típicamente, los ambientes de interiores son canales de propagación inalámbricos complejos con numerosas reflexiones creadas por objetos dispersivos muy próximos entre sí. La capacidad de resolver estos múltiples caminos es muy importante para una buena resolución de alcance y precisión de posicionamiento. Impulso-radio de banda ultra-ancha (UWB-IR) es una tecnología prometedora para cumplir con estos requisitos en entornos de propagación interiores debido a su gran resolución temporal y la inmunidad al desvanecimiento por múltiples caminos. Uno de los principales retos de procesamiento de señales IR-UWB es la alta demanda de muestreo de receptores digitales IRUWB, lo que eleva considerablemente el costo y el consumo de energía de los sistemas IR-UWB. Compressive Sensing proporciona una solución que permite muestrear señales IR-UWB a un ritmo menor que el límite de muestreo propuesto por Nyquist. El enfoque de este problema con Compressive Sensing se basa en el hecho de que representaciones dispersas son posibles en el contexto de la localización. Básicamente dos patrones de dispersión pueden ser explotados: En primer lugar, la transmisión de un pulso ultra corto, través de un canal de banda ancha donde la señal experimenta trayectos múltiples, conduce a una señal de UltraWideband recibida que puede ser aproximada por una combinación lineal de unos pocos átomos de un diccionario predefinido, obteniéndose así una representación dispersa de la señal de UWB recibida. En segundo lugar, la escasez de objetivos a localizar de la escena se puede utilizar mediante el uso de un diccionario sobre-completo que permita evaluar conjuntamente las múltiples hipótesis de ubicación en un escenario bidimensional, adquiriendo así una representación dispersa, con pocos elementos. En este proyecto final de carrera, se presentan tres nuevos métodos de adquisición de datos y posicionamiento que explotan diferentes representaciones dispersas para señales IR-UWB bajo ambientes interiores. En esencia se plantea, mediante la formulación de técnicas de reconstrucción de Compressive Sensing, que es viable localizar objetivos y al mismo tiempo reducir los requisitos de carga computacional y altos ritmos de muestreo. El rendimiento de los algoritmos propuestos se evalúa y se compara en el marco de los modelos de canal IEE.802.15.14a, que es un estándar desarrollado específicamente para el posicionamiento inalámbrico en sistemas UltraWideband.Recentment, s'ha observat un interès creixent en els sistemes de localització passiva sense fil per a edificis interiors com oficines o naus industrials. Típicament, els ambients d'interiors són canals de propagació complexos amb nombroses reflexions creades per objectes dispersius molt pròxims entre si. La capacitat de resoldre aquests múltiples camins és molt important per a una bona resolució d'abast i precisió de posicionament. Impuls-ràdio de banda ultra-ampla (UWB-IR) és una tecnologia prometedora per complir amb aquests requisits en entorns de propagació interiors a causa de la seva gran resolució temporal i la immunitat al esvaniment per múltiples camins. Un dels principals reptes de processament de senyals IR-UWB és l'alta demanda de mostreig dels receptors digitals IR-UWB, el que eleva considerablement el cost i el consum d'energia dels sistemes IR-UWB. Compressive Sensing proporciona una solució en la qual permet mostrejar senyals IR-UWB a un ritme menor que el límit de mostreig proposat per Nyquist. L'enfocament d'aquest problema amb Compressive Sensing es basa en el fet que representacions disperses són possibles en el context de la localització. Bàsicament dos patrons de dispersió poden ser explotats: En primer lloc, la transmissió d'un pols de molt poca duració a través d'un canal de banda ample on la senyal experimenta múltiples trajectes, això condueix a una senyal de UltraWideband rebuda que pot ser aproximada per una combinació lineal d'uns pocs àtoms d'un diccionari predefinit, obtenint-se així una representació dispersa. En segon lloc, l'escassetat de objectius a localitzar en l?escena es pot utilitzar mitjançant l'ús d'un diccionari sobre-complet que permeti avaluar conjuntament les múltiples hipòtesis d'ubicació en un escenari bidimensional, adquirint així una representació dispersa. En aquest projecte final de carrera, es presenten tres nous mètodes d'adquisició de dades i posicionament que exploten diferents representacions disperses per senyals IR-UWB sota ambients interiors. En essència es planteja, mitjançant la formulació de tècniques de reconstrucció de Compressive Sensing, que és viable localitzar objectius i al mateix temps reduir els requisits de càrrega computacional i alts ritmes de mostreig. El rendiment dels algoritmes proposats s'avalua i es comparen en el marc dels models de canal IEE.802.15.14a, que és un estàndard desenvolupat específicament per al posicionament sense fil en sistemes UltraWideband

Research on port AGV composite positioning based on UWB/RFID

In recent years, ports in various countries have successively carried out research and application of fully automated terminal. The terminal adopts the "Double car shore bridge + AGV + ARMG" automation process, which is the most widely used and relatively mature fully automated solution. At present, the AGV navigation of the terminal is based on RFID magnetic nail positioning and the accuracy is good. However, nowadays UWB technology has become the most popular technology in ranging and positioning. The research in this work is based on UWB/RFID composite positioning, which is mainly used for the specific localization tasks in the port and it can accurately locate the position of the AGV. This MSc work studies the UWB positioning system first and then researches the traditional 3D positioning algorithm. Importance contribution expressed by 3D TOA localization algorithm. For RFID system, this connection between the reader and the carrier is designed, and the reference tag is buried. At last, data-based on RFID localization algorithm in scene analysis method is adopted for positioning. Secondly, the basis of the composite positioning system is data fusion technology. The most widely used and mature fusion algorithm is the Kalman filter algorithm and Particle filter. Finally, the experimental analysis of UWB and RFID composite positioning system is implemented. The results indicate that UWB and RFID composite positioning system can reduce the cost of the positioning system. Higher positioning accuracy and robustness are characterizing the developed system.Nos últimos anos, portos de vários países realizaram sucessivamente pesquisas e aplicações de terminais totalmente automatizados. O terminal adota o processo de automação "Double car shore bridge + AGV + ARMG", que é a solução totalmente automatizada mais amplamente utilizada e relativamente madura. Atualmente, a navegação AGV do terminal é baseada no posicionamento da etiqueta RFID e a precisão é boa. No entanto, hoje em dia, a tecnologia UWB tornou-se na tecnologia mais popular relativamente ao alcance e posicionamento. A pesquisa neste trabalho é baseada no posicionamento composto por UWB / RFID, usado principalmente para tarefas de localização específicas nos portos, podendo desta forma localizar-se com precisão a posição do AGV. Este projeto de mestrado estuda em primeiro lugar o sistema de posicionamento UWB, e depois um algoritmo tradicional de posicionamento 3D. A contribuição da importância expressa pelo algoritmo de posicionamento “time of arrival” (TOA) 3D foi proposta. Para o sistema de posicionamento RFID, a conexão entre o leitor e a transportadora é projetada e a etiqueta de referência é ocultada. Por fim, o algoritmo de “k-nearest neighbor” baseado numa base de dados e no método de análise de cena é adotado para realizar o posicionamento. Em segundo lugar, a base do sistema de posicionamento composto é a tecnologia de fusão de dados. O algoritmo de fusão mais amplamente utilizado e maduro é o algoritmo de filtro Kalman e o filtro de partículas. Finalmente, é realizada a análise experimental do sistema de posicionamento composto UWB e RFID. Os resultados experimentais mostram que o sistema de posicionamento composto UWB e RFID pode reduzir o custo do sistema de posicionamento. O sistema desenvolvido é caracterizado por uma maior precisão de posicionamento e robustez

A Markov Model for Dynamic Behavior of Toa-Based Ranging in Indoor Localization

The existence of undetected direct path ( UDP) conditions causes occurrence of unexpected large random ranging errors which pose a serious challenge to precise indoor localization using time of arrival ( ToA). Therefore, analysis of the behavior of the ranging error is essential for the design of precise ToA-based indoor localization systems. In this paper, we propose a novel analytical framework for the analysis of the dynamic spatial variations of ranging error observed by a mobile user based on an application of Markov chain. the model relegates the behavior of ranging error into four main categories associated with four states of the Markov process. the parameters of distributions of ranging error in each Markov state are extracted from empirical data collected from a measurement calibrated ray tracing ( RT) algorithm simulating a typical office environment. the analytical derivation of parameters of the Markov model employs the existing path loss models for the first detected path and total multipath received power in the same office environment. Results of simulated errors from the Markov model and actual errors from empirical data show close agreement

Localisation and tracking of people using distributed UWB sensors

In vielen Überwachungs- und Rettungsszenarien ist die Lokalisierung und Verfolgung von Personen in Innenräumen auf nichtkooperative Weise erforderlich. Für die Erkennung von Objekten durch Wände in kurzer bis mittlerer Entfernung, ist die Ultrabreitband (UWB) Radartechnologie aufgrund ihrer hohen zeitlichen Auflösung und Durchdringungsfähigkeit Erfolg versprechend. In dieser Arbeit wird ein Prozess vorgestellt, mit dem Personen in Innenräumen mittels UWB-Sensoren lokalisiert werden können. Er umfasst neben der Erfassung von Messdaten, Abstandschätzungen und dem Erkennen von Mehrfachzielen auch deren Ortung und Verfolgung. Aufgrund der schwachen Reflektion von Personen im Vergleich zum Rest der Umgebung, wird zur Personenerkennung zuerst eine Hintergrundsubtraktionsmethode verwendet. Danach wird eine konstante Falschalarmrate Methode zur Detektion und Abstandschätzung von Personen angewendet. Für Mehrfachziellokalisierung mit einem UWB-Sensor wird eine Assoziationsmethode entwickelt, um die Schätzungen des Zielabstandes den richtigen Zielen zuzuordnen. In Szenarien mit mehreren Zielen kann es vorkommen, dass ein näher zum Sensor positioniertes Ziel ein anderes abschattet. Ein Konzept für ein verteiltes UWB-Sensornetzwerk wird vorgestellt, in dem sich das Sichtfeld des Systems durch die Verwendung mehrerer Sensoren mit unterschiedlichen Blickfeldern erweitert lässt. Hierbei wurde ein Prototyp entwickelt, der durch Fusion von Sensordaten die Verfolgung von Mehrfachzielen in Echtzeit ermöglicht. Dabei spielen insbesondere auch Synchronisierungs- und Kooperationsaspekte eine entscheidende Rolle. Sensordaten können durch Zeitversatz und systematische Fehler gestört sein. Falschmessungen und Rauschen in den Messungen beeinflussen die Genauigkeit der Schätzergebnisse. Weitere Erkenntnisse über die Zielzustände können durch die Nutzung zeitlicher Informationen gewonnen werden. Ein Mehrfachzielverfolgungssystem wird auf der Grundlage des Wahrscheinlichkeitshypothesenfilters (Probability Hypothesis Density Filter) entwickelt, und die Unterschiede in der Systemleistung werden bezüglich der von den Sensoren ausgegebene Informationen, d.h. die Fusion von Ortungsinformationen und die Fusion von Abstandsinformationen, untersucht. Die Information, dass ein Ziel detektiert werden sollte, wenn es aufgrund von Abschattungen durch andere Ziele im Szenario nicht erkannt wurde, wird als dynamische Überdeckungswahrscheinlichkeit beschrieben. Die dynamische Überdeckungswahrscheinlichkeit wird in das Verfolgungssystem integriert, wodurch weniger Sensoren verwendet werden können, während gleichzeitig die Performanz des Schätzers in diesem Szenario verbessert wird. Bei der Methodenauswahl und -entwicklung wurde die Anforderung einer Echtzeitanwendung bei unbekannten Szenarien berücksichtigt. Jeder untersuchte Aspekt der Mehrpersonenlokalisierung wurde im Rahmen dieser Arbeit mit Hilfe von Simulationen und Messungen in einer realistischen Umgebung mit UWB Sensoren verifiziert.Indoor localisation and tracking of people in non-cooperative manner is important in many surveillance and rescue applications. Ultra wideband (UWB) radar technology is promising for through-wall detection of objects in short to medium distances due to its high temporal resolution and penetration capability. This thesis tackles the problem of localisation of people in indoor scenarios using UWB sensors. It follows the process from measurement acquisition, multiple target detection and range estimation to multiple target localisation and tracking. Due to the weak reflection of people compared to the rest of the environment, a background subtraction method is initially used for the detection of people. Subsequently, a constant false alarm rate method is applied for detection and range estimation of multiple persons. For multiple target localisation using a single UWB sensor, an association method is developed to assign target range estimates to the correct targets. In the presence of multiple targets it can happen that targets closer to the sensor induce shadowing over the environment hindering the detection of other targets. A concept for a distributed UWB sensor network is presented aiming at extending the field of view of the system by using several sensors with different fields of view. A real-time operational prototype has been developed taking into consideration sensor cooperation and synchronisation aspects, as well as fusion of the information provided by all sensors. Sensor data may be erroneous due to sensor bias and time offset. Incorrect measurements and measurement noise influence the accuracy of the estimation results. Additional insight of the targets states can be gained by exploiting temporal information. A multiple person tracking framework is developed based on the probability hypothesis density filter, and the differences in system performance are highlighted with respect to the information provided by the sensors i.e. location information fusion vs range information fusion. The information that a target should have been detected when it is not due to shadowing induced by other targets is described as dynamic occlusion probability. The dynamic occlusion probability is incorporated into the tracking framework, allowing fewer sensors to be used while improving the tracker performance in the scenario. The method selection and development has taken into consideration real-time application requirements for unknown scenarios at every step. Each investigated aspect of multiple person localization within the scope of this thesis has been verified using simulations and measurements in a realistic environment using M-sequence UWB sensors