Infrastructure Wi-Fi for connected autonomous vehicle positioning : a review of the state-of-the-art

In order to realize intelligent vehicular transport networks and self driving cars, connected autonomous vehicles (CAVs) are required to be able to estimate their position to the nearest centimeter. Traditional positioning in CAVs is realized by using a global navigation satellite system (GNSS) such as global positioning system (GPS) or by fusing weighted location parameters from a GNSS with an inertial navigation systems (INSs). In urban environments where Wi-Fi coverage is ubiquitous and GNSS signals experience signal blockage, multipath or non line-of-sight (NLOS) propagation, enterprise or carrier-grade Wi-Fi networks can be opportunistically used for localization or “fused” with GNSS to improve the localization accuracy and precision. While GNSS-free localization systems are in the literature, a survey of vehicle localization from the perspective of a Wi-Fi anchor/infrastructure is limited. Consequently, this review seeks to investigate recent technological advances relating to positioning techniques between an ego vehicle and a vehicular network infrastructure. Also discussed in this paper is an analysis of the location accuracy, complexity and applicability of surveyed literature with respect to intelligent transportation system requirements for CAVs. It is envisaged that hybrid vehicular localization systems will enable pervasive localization services for CAVs as they travel through urban canyons, dense foliage or multi-story car parks

A Review of Radio Frequency Based Localization for Aerial and Ground Robots with 5G Future Perspectives

Efficient localization plays a vital role in many modern applications of Unmanned Ground Vehicles (UGV) and Unmanned aerial vehicles (UAVs), which would contribute to improved control, safety, power economy, etc. The ubiquitous 5G NR (New Radio) cellular network will provide new opportunities for enhancing localization of UAVs and UGVs. In this paper, we review the radio frequency (RF) based approaches for localization. We review the RF features that can be utilized for localization and investigate the current methods suitable for Unmanned vehicles under two general categories: range-based and fingerprinting. The existing state-of-the-art literature on RF-based localization for both UAVs and UGVs is examined, and the envisioned 5G NR for localization enhancement, and the future research direction are explored

Sistemas de posicionamento baseados em comunicação por luz para ambientes interiores

The demand for highly precise indoor positioning systems (IPSs) is growing rapidly due to its potential in the increasingly popular techniques of the Internet of Things, smart mobile devices, and artificial intelligence. IPS becomes a promising research domain that is getting wide attention due to its benefits in several working scenarios, such as, industries, indoor public locations, and autonomous navigation. Moreover, IPS has a prominent contribution in day-to-day activities in organizations such as health care centers, airports, shopping malls, manufacturing, underground locations, etc., for safe operating environments. In indoor environments, both radio frequency (RF) and optical wireless communication (OWC) based technologies could be adopted for localization. Although the RF-based global positioning system, such as, Global positioning system offers higher penetration rates with reduced accuracy (i.e., in the range of a few meters), it does not work well in indoor environments (and not at all in certain cases such as tunnels, mines, etc.) due to the very weak signal and no direct access to the satellites. On the other hand, the light-based system known as a visible light positioning (VLP) system, as part of the OWC systems, uses the pre-existing light-emitting diodes (LEDs)-based lighting infrastructure, could be used at low cost and high accuracy compared with the RF-based systems. VLP is an emerging technology promising high accuracy, high security, low deployment cost, shorter time response, and low relative complexity when compared with RFbased positioning. However, in indoor VLP systems, there are some concerns such as, multipath reflection, transmitter tilting, transmitter’s position, and orientation uncertainty, human shadowing/blocking, and noise causing the increase in the positioning error, thereby reducing the positioning accuracy of the system. Therefore, it is imperative to capture the characteristics of different VLP channel and properly model them for the dual purpose of illumination and localization. In this thesis, firstly, the impact of transmitter tilting angles and multipath reflections are studied and for the first time, it is demonstrated that tilting the transmitter can be beneficial in VLP systems considering both line of sight (LOS) and non-line of sight transmission paths. With the transmitters oriented towards the center of the receiving plane, the received power level is maximized due to the LOS components. It is also shown that the proposed scheme offers a significant accuracy improvement of up to ~66% compared with a typical non-tilted transmitter VLP. The effect of tilting the transmitter on the lighting uniformity is also investigated and results proved that the uniformity achieved complies with the European Standard EN 12464-1. After that, the impact of transmitter position and orientation uncertainty on the accuracy of the VLP system based on the received signal strength (RSS) is investigated. Simulation results show that the transmitter uncertainties have a severe impact on the positioning error, which can be leveraged through the usage of more transmitters. Concerning a smaller transmitter’s position epochs, and the size of the training set. It is shown that, the ANN with Bayesian regularization outperforms the traditional RSS technique using the non-linear least square estimation for all values of signal to noise ratio. Furthermore, a novel indoor VLP system is proposed based on support vector machines and polynomial regression considering two different multipath environments of an empty room and a furnished room. The results show that, in an empty room, the positioning accuracy improvement for the positioning error of 2.5 cm are 36.1, 58.3, and 72.2 % for three different scenarios according to the regions’ distribution in the room. For the furnished room, a positioning relative accuracy improvement of 214, 170, and 100 % is observed for positioning error of 0.1, 0.2, and 0.3 m, respectively. Ultimately, an indoor VLP system based on convolutional neural networks (CNN) is proposed and demonstrated experimentally in which LEDs are used as transmitters and a rolling shutter camera is used as receiver. A detection algorithm named single shot detector (SSD) is used which relies on CNN (i.e., MobileNet or ResNet) for classification as well as position estimation of each LED in the image. The system is validated using a real-world size test setup containing eight LED luminaries. The obtained results show that the maximum average root mean square positioning error achieved is 4.67 and 5.27 cm with SSD MobileNet and SSD ResNet models, respectively. The validation results show that the system can process 67 images per second, allowing real-time positioning.A procura por sistemas de posicionamento interior (IPSs) de alta precisão tem crescido rapidamente devido ao seu interesse nas técnicas cada vez mais populares da Internet das Coisas, dispositivos móveis inteligentes e inteligência artificial. O IPS tornou-se um domínio de pesquisa promissor que tem atraído grande atenção devido aos seus benefícios em vários cenários de trabalho, como indústrias, locais públicos e navegação autónoma. Além disso, o IPS tem uma contribuição destacada no dia a dia de organizações, como, centros de saúde, aeroportos, supermercados, fábricas, locais subterrâneos, etc. As tecnologias baseadas em radiofrequência (RF) e comunicação óptica sem fio (OWC) podem ser adotadas para localização em ambientes interiores. Embora o sistema de posicionamento global (GPS) baseado em RF ofereça taxas de penetração mais altas com precisão reduzida (ou seja, na faixa de alguns metros), não funciona bem em ambientes interiores (e não funciona bem em certos casos como túneis, minas, etc.) devido ao sinal muito fraco e falta de acesso direto aos satélites. Por outro lado, o sistema baseado em luz conhecido como sistema de posicionamento de luz visível (VLP), como parte dos sistemas OWC, usa a infraestrutura de iluminação baseada em díodos emissores de luz (LEDs) pré-existentes, é um sistemas de baixo custo e alta precisão quando comprado com os sistemas baseados em RF. O VLP é uma tecnologia emergente que promete alta precisão, alta segurança, baixo custo de implantação, menor tempo de resposta e baixa complexidade relativa quando comparado ao posicionamento baseado em RF. No entanto, os sistemas VLP interiores, exibem algumas limitações, como, a reflexão multicaminho, inclinação do transmissor, posição do transmissor e incerteza de orientação, sombra/bloqueio humano e ruído, que têm como consequência o aumento do erro de posicionamento, e consequente redução da precisão do sistema. Portanto, é imperativo estudar as características dos diferentes canais VLP e modelá-los adequadamente para o duplo propósito de iluminação e localização. Esta tesa aborda, primeiramente, o impacto dos ângulos de inclinação do transmissor e reflexões multipercurso no desempenho do sistema de posicionamento. Demonstra-se que a inclinação do transmissor pode ser benéfica em sistemas VLP considerando tanto a linha de vista (LOS) como as reflexões. Com os transmissores orientados para o centro do plano recetor, o nível de potência recebido é maximizado devido aos componentes LOS. Também é mostrado que o esquema proposto oferece uma melhoria significativa de precisão de até ~66% em comparação com um sistema VLP de transmissor não inclinado típico. O efeito da inclinação do transmissor na uniformidade da iluminação também é investigado e os resultados comprovam que a uniformidade alcançada está de acordo com a Norma Europeia EN 12464-1. O impacto da posição do transmissor e incerteza de orientação na precisão do sistema VLP com base na intensidade do sinal recebido (RSS) foi também investigado. Os resultados da simulação mostram que as incertezas do transmissor têm um impacto severo no erro de posicionamento, que pode ser atenuado com o uso de mais transmissores. Para incertezas de posicionamento dos transmissores menores que 5 cm, os erros médios de posicionamento são 23.3, 15.1 e 13.2 cm para conjuntos de 4, 9 e 16 transmissores, respetivamente. Enquanto que, para a incerteza de orientação de um transmissor menor de 5°, os erros médios de posicionamento são 31.9, 20.6 e 17 cm para conjuntos de 4, 9 e 16 transmissores, respetivamente. O trabalho da tese abordou a investigação dos aspetos de projeto de um sistema VLP indoor no qual uma rede neuronal artificial (ANN) é utilizada para estimativa de posicionamento considerando um canal multipercurso. O estudo considerou a influência do ruído como indicador de desempenho para a comparação entre diferentes abordagens de projeto. Três algoritmos de treino de ANNs diferentes foram considerados, a saber, Levenberg-Marquardt, regularização Bayesiana e algoritmos de gradiente conjugado escalonado, para minimizar o erro de posicionamento no sistema VLP. O projeto da ANN foi otimizado com base no número de neurónios nas camadas ocultas, no número de épocas de treino e no tamanho do conjunto de treino. Mostrou-se que, a ANN com regularização Bayesiana superou a técnica RSS tradicional usando a estimação não linear dos mínimos quadrados para todos os valores da relação sinal-ruído. Foi proposto um novo sistema VLP indoor baseado em máquinas de vetores de suporte (SVM) e regressão polinomial considerando dois ambientes interiores diferentes: uma sala vazia e uma sala mobiliada. Os resultados mostraram que, numa sala vazia, a melhoria da precisão de posicionamento para o erro de posicionamento de 2.5 cm são 36.1, 58.3 e 72.2% para três cenários diferentes de acordo com a distribuição das regiões na sala. Para a sala mobiliada, uma melhoria de precisão relativa de posicionamento de 214, 170 e 100% é observada para erro de posicionamento de 0.1, 0.2 e 0.3 m, respetivamente. Finalmente, foi proposto um sistema VLP indoor baseado em redes neurais convolucionais (CNN). O sistema foi demonstrado experimentalmente usando luminárias LED como transmissores e uma camara com obturador rotativo como recetor. O algoritmo de detecção usou um detector de disparo único (SSD) baseado numa CNN pré configurada (ou seja, MobileNet ou ResNet) para classificação. O sistema foi validado usando uma configuração de teste de tamanho real contendo oito luminárias LED. Os resultados obtidos mostraram que o erro de posicionamento quadrático médio alcançado é de 4.67 e 5.27 cm com os modelos SSD MobileNet e SSD ResNet, respetivamente. Os resultados da validação mostram que o sistema pode processar 67 imagens por segundo, permitindo o posicionamento em tempo real.Programa Doutoral em Engenharia Eletrotécnic

Cooperative Game Theory and Its Application in Localization Algorithms

Complementary medicin

Chapter Cooperative Game Theory and Its Application in Localization Algorithms

Complementary medicin

Design and theoretical analysis of advanced power based positioning in RF system

Accurate locating and tracking of people and resources has become a fundamental requirement for many applications. The global navigation satellite systems (GNSS) is widely used. But its accuracy suffers from signal obstruction by buildings, multipath fading, and disruption due to jamming and spoof. Hence, it is required to supplement GPS with inertial sensors and indoor localization schemes that make use of WiFi APs or beacon nodes. In the GPS-challenging or fault scenario, radio-frequency (RF) infrastructure based localization schemes can be a fallback solution for robust navigation. For the indoor/outdoor transition scenario, we propose hypothesis test based fusion method to integrate multi-modal localization sensors. In the first paper, a ubiquitous tracking using motion and location sensor (UTMLS) is proposed. As a fallback approach, power-based schemes are cost-effective when compared with the existing ToA or AoA schemes. However, traditional power-based positioning methods suffer from low accuracy and are vulnerable to environmental fading. Also, the expected accuracy of power-based localization is not well understood but is needed to derive the hypothesis test for the fusion scheme. Hence, in paper 2-5, we focus on developing more accurate power-based localization schemes. The second paper improves the power-based range estimation accuracy by estimating the LoS component. The ranging error model in fading channel is derived. The third paper introduces the LoS-based positioning method with corresponding theoretical limits and error models. In the fourth and fifth paper, a novel antenna radiation-pattern-aware power-based positioning (ARPAP) system and power contour circle fitting (PCCF) algorithm are proposed to address antenna directivity effect on power-based localization. Overall, a complete LoS signal power based positioning system has been developed that can be included in the fusion scheme --Abstract, page iv

Posicionamento cooperativo para redes sem fios heterogéneas

Doutoramento em Engenharia ElectrotécnicaFuture emerging market trends head towards positioning based services placing a new perspective on the way we obtain and exploit positioning information. On one hand, innovations in information technology and wireless communication systems enabled the development of numerous location based applications such as vehicle navigation and tracking, sensor networks applications, home automation, asset management, security and context aware location services. On the other hand, wireless networks themselves may bene t from localization information to improve the performances of di erent network layers. Location based routing, synchronization, interference cancellation are prime examples of applications where location information can be useful. Typical positioning solutions rely on measurements and exploitation of distance dependent signal metrics, such as the received signal strength, time of arrival or angle of arrival. They are cheaper and easier to implement than the dedicated positioning systems based on ngerprinting, but at the cost of accuracy. Therefore intelligent localization algorithms and signal processing techniques have to be applied to mitigate the lack of accuracy in distance estimates. Cooperation between nodes is used in cases where conventional positioning techniques do not perform well due to lack of existing infrastructure, or obstructed indoor environment. The objective is to concentrate on hybrid architecture where some nodes have points of attachment to an infrastructure, and simultaneously are interconnected via short-range ad hoc links. The availability of more capable handsets enables more innovative scenarios that take advantage of multiple radio access networks as well as peer-to-peer links for positioning. Link selection is used to optimize the tradeo between the power consumption of participating nodes and the quality of target localization. The Geometric Dilution of Precision and the Cramer-Rao Lower Bound can be used as criteria for choosing the appropriate set of anchor nodes and corresponding measurements before attempting location estimation itself. This work analyzes the existing solutions for node selection in order to improve localization performance, and proposes a novel method based on utility functions. The proposed method is then extended to mobile and heterogeneous environments. Simulations have been carried out, as well as evaluation with real measurement data. In addition, some speci c cases have been considered, such as localization in ill-conditioned scenarios and the use of negative information. The proposed approaches have shown to enhance estimation accuracy, whilst signi cantly reducing complexity, power consumption and signalling overhead.As tendências nos mercados emergentes caminham na direção dos serviços baseados em posicionamento, criando uma nova perspectiva na forma como podemos obter e utilizar informação de posicionamento. Por um lado, as inovações em tecnologias da informação e sistemas de comunicação sem fios permitiram o desenvolvimento de inúmeras aplicações baseadas em localização, tais como a navegação e monitorização de veículo, aplicações de redes de sensores, domótica, gestão de ativos, segurança e serviços de localização sensíveis ao contexto. Por outro lado, as próprias redes sem fios podem beneficiar da informação de localização dos utilizadores de forma a melhorarem as performances de diferentes camadas de rede. Routing baseado em localização, sincronização e cancelamento de interferência são os exemplos mais representativos de áreas onde a informação de localização pode ser útil. Soluções de localização típicas dependem de medições e de aproveitamento de métricas de sinal dependentes da distância, tais como a potência do sinal recebido, o tempo ou ângulo de chegada. São mais baratos e fáceis de implementar do que sistemas de localização dedicados com base em fingerprinting, com a desvantagem da perda de precisão. Consequentemente, algoritmos inteligentes de localização e técnicas de processamento de sinal têm de ser aplicados para compensar a falta de precisão das estimativas de distância. A cooperação entre nodos é usada nos casos em que as técnicas convencionais de posicionamento não têm um bom desempenho devido à inexistência de infraestrutura adequada, ou a um ambiente interior com obstruções. O objetivo é ter uma arquitetura híbrida, onde alguns nós têm pontos de ligação a uma infraestrutura e simultaneamente estão interligados através ligações ad-hoc de curto alcance. A disponibilidade de equipamentos mais capazes permite cenários mais inovadores que tiram proveito de múltiplas redes de acesso de rádio, bem como ligações peer-to-peer, para o posicionamento. A seleção de ligações é usada para otimizar o equilíbrio entre o consumo de energia dos nós participantes e da qualidade da localização do alvo. A diluição geométrica de precisão e a Cramér Rao Lower Bound podem ser utilizadas como critrio para a escolha do conjunto adequado de nodos de ancoragem e as medições correspondentes antes de realizar a tarefa de estimativa de localizaçãoo. Este trabalho analisa as soluções existentes para a seleção de nós, a fim de melhorar o desempenho de localização e propõe um novo método baseado em funções de utilidade. O método proposto é então estendido para ambientes móveis e heterogéneos. Foram realizadas simulações bem como avaliação de dados de medições reais. Além disso, alguns casos específicos foram considerados, tais como a localização em cenários mal-acondicionados e uso de informação negativa. As abordagens propostas revelaram uma melhoria na precisão da estimação, ao mesmo tempo que reduziram significativamente a complexidade do cálculo, o consumo de energia e o overhead do sinal