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Localization in a Distributed Software Defined Radio Framework
2017 & 2018
Dissertation, RWTH Aachen University, 2017
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2018
Genehmigende Fakultät
Fak06
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2017-11-07
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2018-00032
URL: http://publications.rwth-aachen.de/record/711827/files/711827.pdf
Einrichtungen
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
localization (frei) ; positioning (frei) ; self-localization (frei) ; software defined radio (frei) ; tdoa (frei) ; time difference of arrival (frei) ; tracking (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 621.3
Kurzfassung
Die vorliegende Arbeit leistet Beiträge zu den theoretischen Grundlagen und der experimentellen Erforschung von infrastrukturgestützter Lokalisierung. Obwohl satellitengestütze Navigation immer umfassendere Verbreitung findet, sind für spezielle Anwendungen wie Indoor-Navigation und Wildlife-Tracking weiterhin Ansätze mit Infrastruktur am Boden von hoher Bedeutung und oft unvermeidbar. Im Bereich der Erforschung radiowellenbasierter Übertragungssysteme hat sich das Konzept von Software Defined Radio (SDR) als komfortables Werkzeug für den Bau von Prototypen im wissenschaftlichen Umfeld erwiesen. Davon motiviert wird im experimentellen Kapitel der Arbeit aufgezeigt, wie sich dieses Konzept auch für den Aufbau von Lokalisierungssystemen nutzen lässt. Damit wird die Verifikation der zuvor theoretisch betrachteten Algorithmen ermöglicht. Im Folgenden werden die wichtigsten Beiträge der Arbeit aufgelistet: Zunächst werden in der Einleitung die Grundlagen von funkgestützter Lokalisierung zusammengefasst. Durch eine Reihe von Beispielen werden die Eigenheiten verschiedener Ansätze aufgezeigt. Danach konzentriert sich die Arbeit ganz auf das Prinzip von Time Difference of Arrival (TDOA), was die Grundlage der Betrachtung weiterer folgender Kapitel bildet. Ein wichtiger Beitrag in diesem Bereich ist die Untersuchung von Genauigkeitsschranken in einem System mit Kalibrierungssendern und nicht perfekt synchron laufenden Empfängeruhren. Passend hierzu werden experimentelle Ergebnisse basierend auf Messungen des ATLAS Wildlife-Tracking Systems im Norden Israels präsentiert. Im nächsten Teil werden einige neue Ideen und Ergebnisse vorgestellt, die die räumlich dünnbestetzte Struktur des Lokalisierungsproblems ausnutzen. Der entwickelte Algorithmus nutzt Prinzipien aus dem Forschungsgebiet Compressed Sensing. Anschließend wird ein erweiterter Ansatz entwickelt, um Lokalisierung in Umgebungen mit Mehrwegeausbreitung und ohne direkte Sichtverbindung zwischen Sender und Empfänger zu unterstützen. Dies wird durch zusätzliches Vorwissen über die Umgebung erreicht, welches die Modellierung der Radiowellenausbreitung in einer Raytracing-Software ermöglicht. Schlußendlich führt dies zu einem sogenannten Fingerprinting-Algorithmus. Ein weiteres Problem bei netzwerkgestützter Lokalisierung ist die Lokalisierung der Sensorknoten selbst. Es ist wünschenswert dieses Problem automatisiert mit Hilfe einiger weniger Ankerpunkte und Messungen der Sensorknoten untereinander zu lösen. Klassischerweise wird dazu oft sogenanntes Two-way-Ranging und darauf folgende multidimensionale Skalierung angewendet. Ein weiterer Beitrag der Arbeit ist die Lösung des Problems mittels TDOA-Messungen, wobei der resultierende Algorithmus als differenzielle multidimensionale Skalierung bezeichnet werden kann. Der letzte Teil beschäftigt sich mit den experimentellen Arbeiten und der Entwicklung eines SDR basierten Lokalisierungsframeworks. Das Framework wurde als Teil dieser Arbeit zur Verifizierung und Evaluation der theoretischen Untersuchungen entwickelt. Hierbei hat sich gezeigt, dass die hochgenaue Synchronisierung der Sensorknoten die größte Herausforderung bei der Implementierung ist. Diese Synchronisierung spielt eine entscheidende Rolle bei den eingesetzten, auf Zeitdifferenzmessungen beruhenden Verfahren. Drahtlose Synchronisierung kann grundsätzlich entweder mit Hilfe von GPS, mit Kalibrierungssendern oder einem hybriden Ansatz erreicht werden. Die Ergebnisse der Erprobung verschiedener Ansätze werden in der Arbeit diskutiert. Nachfolgend werden auch die Ergebnisse der Lokalisierung eines Fußgängers vorgestellt. Zuletzt werden Ergebnisse der experimentellen Auswertung der Selbstlokalisierung der Sensorknoten in einem kleinen Netzwerk erörtert.The present thesis contributes to the theoretical foundations and advanced experimental research in the area of infrastructure assisted localization. Although satellite based navigation has become ubiquitous for indoor navigation and certain outdoor applications such as wildlife tracking, ground based infrastructure supported methods are still relevant and often inevitable. Moreover, in the area of RF based technologies, software defined radio (SDR) provides a very convenient tool for research that enables rapid prototyping not only for communication but for localization systems as well. Motivated by this, the experimental chapter of this thesis demonstrates how theoretical concepts from time difference of arrival (TDOA) based localization can be deployed and experimentally verified in a straightforward way in an academic research environment. In the following, the main contents and contributions of the thesis are summarized. After an introduction of RF based localization with basic principles and a collection of examples, the focus is set on TDOA based localization. A novel contribution of this part is an examination of the modified Cramér-Rao lower bound (MCRLB) for TDOA localization with calibration emitters and imperfect clocks. Furthermore, experimental results on the synchronization of systems with calibration emitters are based on measurements from the ATLAS wildlife tracking system in northern Israel. These results are compared with the theoretical findings on the MCRLB. In the next part, some new ideas and results on localization, which exploit the underlying spatial sparsity are presented. The developed algorithm is based on principles from the area of compressed sensing. Subsequently, the approach is extended for multipath and non-line of sight environments. This is achieved by adding additional knowledge about the environment gained from a ray tracing software package. The resulting data-driven algorithm is a member of the class of fingerprinting algorithms. A common problem in sensor networks for localization is the localization of the sensor nodes itself. It is desirable to provide only a minimum number of anchor points and obtain node localization through an automatic self-localization procedure. This problem is often solved using pairwise distances between sensors, obtained by means of two-way ranging and subsequent multidimensional scaling (MDS).A contribution of the thesis in that area is a method working with TDOA measurements instead. Accordingly, the resulting algorithm is termed differential MDS (DMDS).The final part deals with results from the experimental work on an SDR localization framework that have been obtained during the course of the thesis. Several of the previously described algorithms have been implemented and evaluated in the framework. In practice, the largest challenge in distributed sensor networks for time measurement based localization is synchronization. System synchronization can be achieved using GPS, calibration emitters or a hybrid approach. Several approaches and related aspects are discussed. Localization and tracking results from a walking pedestrian are presented. Eventually, practical results of the self-localization approach in a small sensor network conclude the experimental part.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis
Format
online
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT019639919
Interne Identnummern
RWTH-2018-00032
Datensatz-ID: 711827
Beteiligte Länder
Germany
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