Positionierung mit Wireless-LAN und Bluetooth

In diesem Artikel wird ein Überblick über bestehende Wireless-LAN- und Bluetooth-basierte Positionierungssysteme gegeben. Eine detaillierte identifikation der Merkmale und Eigenschaften der unterschiedlichen Systeme soll helfen, Positionierungsverfahren anhand ihrer Eigenschaften einzuordnen

Kooperative Positionierung von Smartphones

Kontextsensitive und ortsbezogene Anwendungen spielen in der heutigen mobilisierten Welt eine bedeutende Rolle. Während die Positionierung mobiler Geräte in Außenbereichen mit GPS hohe Genauigkeiten erreicht, existiert für Innenbereiche bisher kein einheitlicher Standard, mit dem ein Smartphone seine Position festlegen kann. Die aktuelle Forschung zeigt jedoch, dass dies mit modernen Smartphones und verschiedenen Infrastrukturen bewältigt werden kann. Eine Möglichkeit der Innenraumpositionierung bietet die Fingerprintig-Methode. Fingerprintig erfordert allerdings eine zeitaufwändige Sammlung von Daten in der Offline-Phase. Inertialnavigationsverfahren sind eine weitere Möglichkeit für die Positionierung in Innenbereichen. Der Nachteil dieses Ansatzes ist jedoch die Angabe einer Startposition sowie die Notwendigkeit einer Synchronisierung. In dieser Diplomarbeit wird ein kooperatives Innenraumpositionierungssystem mit Smartphones entworfen und implementiert. Die Positionierung eines Smartphones erfolgt mittels der Lateration. Dazu werden die Positonsangaben sowie die Distanz zu seinen Wi-Fi Direct Kommunikationspartnern benötigt. Die Signalstärke einer Wi-Fi Direct Verbindung kann als ein Indikator für die Distanz zwischen zwei verbundenen Geräten verstanden werden. Aus diesem Grund wird sie in dem hier entwickelten Positionierungssystem zusammen mit einem Propagierungsmodell genutzt, um die Distanz zwischen zwei Smartphones zu berechnen. Die Positionierung mittels der Lateration wird zudem durch verschiedene kooperative Algorithmen optimiert. Die Ergebnisse zeigen, dass durch diese Optimierungen eine genauere Distanzberechnung sowie eine robuste Positionierung in Gebäuden erreicht werden kann

Extraktion von Kontextinformationen zur Analyse von Nutzerströmen

Kontextadaptive Dienste ermitteln auf Basis von Sensordaten die aktuelle Situation des Nutzers. Dabei zählt neben Zeit, Identität und Aktivität vor allem der Aufenthaltsort zu den primären Kontextinformationen. Gerade Gebäude- und Infrastrukturbetreiber haben höchstes Interesse an solchen Daten, bekommen jedoch nur selten Zugriff darauf. Eine vielversprechende Alternative stellt das Aufzeichnen und Analysieren von Bluetooth- bzw. WLAN-Signalen dar, welches sich auch ohne Einverständnis der Nutzer realisieren lässt. Einige Startup-Unternehmen bieten mit dieser Strategie bereits Kundenanalysen an, jedoch fehlen wissenschaftliche Studien über die tatsächliche Güte solcher Verfahren. Zudem stellt die Extraktion primärer Kontextinformationen eine bisher ungelöste Herausforderung dar, da die aufgezeichneten Daten ein hohes Rauschen und eine geringe Frequenz aufweisen. Die vorliegende Arbeit geht dieses Problem der Datenunsicherheit an. So wird im ersten Teil untersucht, wie und welche Informationen aus Kommunikationsdaten gewonnen werden können. Diese werden anschließend zur Berechnung von Nutzerströmen in einem realen Szenario verwendet. Mithilfe einer bekannten Grundwahrheit können erstmals belastbare Aussagen über die Güte der evaluierten Verfahren getroffen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass sich gerade WLAN-Daten zur Nutzerstromanalyse eignen, weshalb anschließend Simulationsmodelle von WLAN-Beobachtungen entwickelt werden. Dabei wird erstmals neben der Zeit auch die Aktivität und das Endgerät berücksichtigt. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Extraktion der Ortsinformation aus WLAN-Daten, die von mehreren Messknoten aufgezeichnet werden. Hierbei werden zunächst geometrische Ansätze zur Platzierung solcher Knoten vorgestellt. Auf Basis der Ergebnisse werden Messknoten installiert, um Bewegungspfade mobiler Nutzer im Gebäude zu ermitteln. Es zeigt sich, dass deterministische Methoden nicht die nötige Genauigkeit liefern und probabilistische Verfahren andere Nachteile aufweisen. Deshalb wird der State-Partikel-Filter als neuartige hybride Variante vorgestellt, die im Rahmen der Evaluation bessere Ergebnisse in Bezug auf anerkannte Metriken erreicht. Im dritten Teil wird die Extraktion von Aktivitäts- und Identitätsinformationen untersucht. Hierzu wird ein modifiziertes Verfahren zur Bestimmung von Ruhe- und Bewegungsphasen vorgestellt, das im Vergleich zu verwandten Arbeiten genauer ist. Auf Basis aller verfügbaren Informationen wird schließlich zur Identitätserkennung eine Klassifizierung von Nutzerrollen durchgeführt. Anders als in bisherigen Arbeiten findet so eine komplette Extraktion primärer Kontextinformationen aus aufgezeichneten Kommunikationsdaten statt.Context-aware services mainly estimate a user's current situation using sensor data. The well-known primary types of context information are time, identity, activity, and above all, location. Building managers and infrastructure providers are particularly interested in such data. However, they hardly get access to it. A promising alternative way without requiring users' permission for data access is to observe and analyse Bluetooth as well as Wi-Fi signals. Some start-ups already apply this technique in order to offer retail analytics. However, scientific studies providing information about the real performance of such approaches are still missing. Furthermore, extracting all of the primary types of context information is still challenging, due to the fact that the recorded data suffers from high noise and low sampling rates. This work deals with the afore-mentioned problems. Hence, the first chapter investigates, how and which kind of information can be inferred from captured communication data. Subsequently, this information is used to estimate user flows in a realistic scenario. With access to a known ground truth it becomes possible for the first time to reveal the real performance of the evaluated approaches. The results indicate that Wi-Fi captures are suitable for user flow analysis. Hence, models for simulating Wi-Fi based observations are developed considering time and novel aspects such as the user's activity and the device. The second chapter deals with the extraction of location information from Wi-Fi data which is captured by several distributed monitoring units. As a first step, geometric approaches for the placement of such units are presented. Based on the achieved results, Wi-Fi monitors are deployed in order to track and estimate trajectories of mobile users. In this connection, it is shown that deterministic methods do not reach the required accuracy and probabilistic approaches suffer from different drawbacks. Therefore, the so-called State-Particle-Filter is introduced as a novel hybrid variant returning better results in terms of well-adopted metrics within the performed evaluation. In the third chapter, the extraction of activity and identity information is investigated. Therefore, a modified approach for recognition of dwell times and motion periods is introduced which is shown to be more accurate than existing techniques. Finally, on the basis of all the available information, a user role classification task is performed for identity discovery. Thus, in contrast to other works, a complete extraction of the well-known primary types of context information is realized using captured communication data and the proposed methods

Extraktion von Kontextinformationen zur Analyse von Nutzerströmen

Kontextadaptive Dienste ermitteln auf Basis von Sensordaten die aktuelle Situation des Nutzers. Dabei zählt neben Zeit, Identität und Aktivität vor allem der Aufenthaltsort zu den primären Kontextinformationen. Gerade Gebäude- und Infrastrukturbetreiber haben höchstes Interesse an solchen Daten, bekommen jedoch nur selten Zugriff darauf. Eine vielversprechende Alternative stellt das Aufzeichnen und Analysieren von Bluetooth- bzw. WLAN-Signalen dar, welches sich auch ohne Einverständnis der Nutzer realisieren lässt. Einige Startup-Unternehmen bieten mit dieser Strategie bereits Kundenanalysen an, jedoch fehlen wissenschaftliche Studien über die tatsächliche Güte solcher Verfahren. Zudem stellt die Extraktion primärer Kontextinformationen eine bisher ungelöste Herausforderung dar, da die aufgezeichneten Daten ein hohes Rauschen und eine geringe Frequenz aufweisen. Die vorliegende Arbeit geht dieses Problem der Datenunsicherheit an. So wird im ersten Teil untersucht, wie und welche Informationen aus Kommunikationsdaten gewonnen werden können. Diese werden anschließend zur Berechnung von Nutzerströmen in einem realen Szenario verwendet. Mithilfe einer bekannten Grundwahrheit können erstmals belastbare Aussagen über die Güte der evaluierten Verfahren getroffen werden. Die Ergebnisse zeigen, dass sich gerade WLAN-Daten zur Nutzerstromanalyse eignen, weshalb anschließend Simulationsmodelle von WLAN-Beobachtungen entwickelt werden. Dabei wird erstmals neben der Zeit auch die Aktivität und das Endgerät berücksichtigt. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Extraktion der Ortsinformation aus WLAN-Daten, die von mehreren Messknoten aufgezeichnet werden. Hierbei werden zunächst geometrische Ansätze zur Platzierung solcher Knoten vorgestellt. Auf Basis der Ergebnisse werden Messknoten installiert, um Bewegungspfade mobiler Nutzer im Gebäude zu ermitteln. Es zeigt sich, dass deterministische Methoden nicht die nötige Genauigkeit liefern und probabilistische Verfahren andere Nachteile aufweisen. Deshalb wird der State-Partikel-Filter als neuartige hybride Variante vorgestellt, die im Rahmen der Evaluation bessere Ergebnisse in Bezug auf anerkannte Metriken erreicht. Im dritten Teil wird die Extraktion von Aktivitäts- und Identitätsinformationen untersucht. Hierzu wird ein modifiziertes Verfahren zur Bestimmung von Ruhe- und Bewegungsphasen vorgestellt, das im Vergleich zu verwandten Arbeiten genauer ist. Auf Basis aller verfügbaren Informationen wird schließlich zur Identitätserkennung eine Klassifizierung von Nutzerrollen durchgeführt. Anders als in bisherigen Arbeiten findet so eine komplette Extraktion primärer Kontextinformationen aus aufgezeichneten Kommunikationsdaten statt.Context-aware services mainly estimate a user's current situation using sensor data. The well-known primary types of context information are time, identity, activity, and above all, location. Building managers and infrastructure providers are particularly interested in such data. However, they hardly get access to it. A promising alternative way without requiring users' permission for data access is to observe and analyse Bluetooth as well as Wi-Fi signals. Some start-ups already apply this technique in order to offer retail analytics. However, scientific studies providing information about the real performance of such approaches are still missing. Furthermore, extracting all of the primary types of context information is still challenging, due to the fact that the recorded data suffers from high noise and low sampling rates. This work deals with the afore-mentioned problems. Hence, the first chapter investigates, how and which kind of information can be inferred from captured communication data. Subsequently, this information is used to estimate user flows in a realistic scenario. With access to a known ground truth it becomes possible for the first time to reveal the real performance of the evaluated approaches. The results indicate that Wi-Fi captures are suitable for user flow analysis. Hence, models for simulating Wi-Fi based observations are developed considering time and novel aspects such as the user's activity and the device. The second chapter deals with the extraction of location information from Wi-Fi data which is captured by several distributed monitoring units. As a first step, geometric approaches for the placement of such units are presented. Based on the achieved results, Wi-Fi monitors are deployed in order to track and estimate trajectories of mobile users. In this connection, it is shown that deterministic methods do not reach the required accuracy and probabilistic approaches suffer from different drawbacks. Therefore, the so-called State-Particle-Filter is introduced as a novel hybrid variant returning better results in terms of well-adopted metrics within the performed evaluation. In the third chapter, the extraction of activity and identity information is investigated. Therefore, a modified approach for recognition of dwell times and motion periods is introduced which is shown to be more accurate than existing techniques. Finally, on the basis of all the available information, a user role classification task is performed for identity discovery. Thus, in contrast to other works, a complete extraction of the well-known primary types of context information is realized using captured communication data and the proposed methods

Entwicklung und Erprobung eines multifunktionalen Geo-Sensornetzwerkes für ingenieurgeodätische Überwachungsmessungen

Ziel dieser Arbeit ist es zunächst den Fachterminus des drahtlosen Sensornetzwerke zu erläutern und bereits bestehende Verknüpfungen zur Geodäsie zu betrachten und zu bewerten. Anschließend soll die Thematik auf die ingenieurgeodätische Überwachungsmessung übertragen werden. Es werden dabei die wesentlichen Gemeinsamkeiten, aber auch die signifikanten Unterschiede zu bisherigen Ausprägungen von Überwachungsmesssystemen herausgestellt

Edge Computing und Industrie 4.0. Anwendungsbereiche in der Schweizer Fertigungsindustrie

Durch die industrielle, digitale Transformation, insbesondere durch die Vernetzung von Fertigungsanlagen, wird zusehends eine sehr große Datenmenge in der Schweizer Fertigungsindustrie generiert. Viele Daten bleiben dabei lokal (oft) ungenutzt oder werden über weite Transportwege an zentrale Rechenzentren zur Analyse gesendet. Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage, wie Daten so genutzt werden können, dass lange Transportwege entfallen und zeitgleich, durch die Verarbeitung dieser Daten, Wissen generiert werden kann. Dieser Beitrag liefert erste Antworten auf der Basis von empirischen Erkenntnissen, welche durch Befragungen von Anbietern, Beratungsunternehmen und Fertigungsunternehmen im Bereich Edge Computing durchgeführt wurden. Dabei liefert die vorliegende Studie Erkenntnisse in den Bereichen technisches Verständnis, Geschäftsmodelle und Anwendungsszenarien sowie praktische Umsetzungen im Sinne von Pilotierungen und Rollouts als Proof of Concept

Verkehrsdatenerfassung mit Bluetooth-Detektion: Möglichkeiten und Grenzen

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz der Bluetooth‐Technologie als Verkehrsdetektor zur Erfassung von Verkehrsströmen. Sie legt die Eigenschaften und Charakteristiken dieser Technik dar und stellt diese in den Kontext gängiger Detektionsverfahren. Anhand der Betrachtung qualitativer Anforderungsaspekte sowie potentieller Einsatzbereiche werden Stärken und Schwächen der Technologie und somit die Eignung für die Verkehrserfassung auf theoretischer Ebene analysiert. Der Vergleich zu anderen Detektoren ermöglicht die Einordnung in den Gesamtkomplex der Verkehrserfassungssysteme. Eine praktische Umsetzung ermöglicht schließlich die empirisch gestützte Validierung der theoretischen Erkenntnisse und kennzeichnet die Möglichkeiten und Grenzen der Bluetooth‐Technologie im Praxiseinsatz. Mit Hilfe der theoretisch und praktisch gewonnenen Erkenntnisse dieser Arbeit wird die Eignung der Bluetooth‐Detektion für Anwendungen im Straßenverkehrsmanagement verdeutlicht

Erfassung von Innenraummodellen mittels Smartphones

Unter Verwendung von aufgezeichneten Bewegungsspuren eines Inertialsensors ist es möglich, ein Innenraummodell eines Gebäudes zu generieren. Das Innenraummodell unterscheidet hierbei Räume und Korridore. Die Bewegungsspuren werden durch auf dem Fuß platzierte Inertialsensoren per ZUPT erfasst. Es wird von einer Vielzahl an Benutzern ausgegangen, welche sich in alltäglichen Situationen durch Gebäude bewegen und mit den Sensoren ihres Smartphones opportunistisch Daten erfassen. Bewegungsspuren werden in gerade Segmente unterteilt. Durch eine Äquivalenzrelation wird festgestellt, ob sich der Benutzer beim Erfassen der Spuren auf demselben Korridor befunden hatte. Die Geometrie von Korridoren wird durch Quantile und die empirische Verteilungsfunktion bestimmt. Durch die Ausrichtung der Spuren anhand der Geometrie der Korridore, können überstehende Abschnitte durch geeignete Kriterien als Räume erkannt werden. Für die Evaluation wurden von vier Testpersonen über 200 Spuren in alltäglichen Szenarien aufgenommen. Wählt man aus diesen Spuren 90 aus, so werden im Durchschnitt über 90% aller Korridore des Stockwerks erkannt. In 65% der so generierten Innenraummodelle war die durchschnittliche Verschiebung der Korridore kleiner als 1,5m.It is possible to generate indoor models by using traces recorded by inertial measurement units. The generated indoor model distinguishes between rooms and corridors. Traces will be collected by foot-mounted inertial measurement units via ZUPT. The data will be collected in a crowd based approach via Smartphones and sensor units carried by users. Users will walk inside the building in all-day situations, collecting data opportunistically. The collected traces will be segmented into parts where the user walked straight. Using a equivalence relation, segments collected from the same corridor can be combined. Reconstructing the geometry of corridors will use quantiles and the empirical distribution function. Using a method to correct traces via the constructed corridor geometry, rooms can be found by protruding parts of traces. To evaluate the system, four volunteers collected over 200 traces in everyday scenarios. Choosing 90 out of them, in average 90% of all corridors will be found. In 65% of this constructed indoor models, the average shift of corridors was less than 1.5 m