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Localizzazioneinreti di sensori
wireless: tecnologia e applicazioni
Prof. Luca Schenato
[email protected]
+39 049 827 7925
5/25/11
Collaboratori
WISE-WA
Wireless Sensor Actuator
Networks (WSANs)
 
Dispositivi piccole dimensioni
 
 
 
 
 
 
 
µControllore, Memoria
Wireless radio
Sensori & Attuatori
Batterie
Poco costosi
Comunicazione multi-hop
Programmabili (micro-PC)
sensor node
BASE
STATION
WISE-WA
Serre Intelligenti
e precision agricolture
 
 
 
Microclimi
Regolazione remota
Stima e controllo distribuito e
predittivo
WISE-WA
Certificazione efficienza
termodinamica
 
 
 
Riduzione consumi energetici
Ristrutturazioni mirate
Miglioramento comfort
WISE-WA
Localizzazione, tracking e
navigazione
 
Utilizzazione dell intensità del
segnale radio per stimare
distanze relative
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Localizzazione tramite WSN
Nodi faro
(posizione nota)
Link comunicazione
possibili tra nodi faro
Nodo mobile
(posizione non nota)
Link comunicazione
possibili tra nodi faro e
nodo mobile
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Segnale radio vs distanza
P
dij
P=f(d)
i
j
Pij
Pij
d
dij
d
d =f-1(P)
d
Pm
P
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Trilaterazione (GPS)
i
di
k dk
•  note posizioni (x,y,z) dei nodi i,j,k
•  note distanze di, dj, dk
•  trovare posizione (x,y,z) nodo
mobile
dj j
i
k
j
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Problematiche in WSN
d
d
d
d
d
Pm
 
 
 
 
 
P
Sensibilità al rumore di d =f-1(P)
Sensibilità all ambiente
Sensori non calibrati
d =f-1(P) dipende dall ambiente
Varibilità temporale
d PmPm Pm
P
Pij
Pji
Pij Pji
P
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Possibili soluzioni
 Basate sulla distanza (range-based)
 Trilaterazione GPS con rumore (minimi quadrati)
 Massima verosimiglianza (MV)
 Filtro di Kalman Esteso
  PRO: bassa complessità
  CONTRO: alta densità nodi faro
 Basate su mappe (map-based)
 Matching
 Learning
  PRO: accuratezza
  CONTRO: complessità, tempo installazione elevato
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Il nostro approccio
 
Sensibilità al rumore di d =f-1(P)
 
 
Sensibilità all ambiente
 
 
 
uso della correlazione temporale (filtro
di Kalman)
d µ µ2 µ2
1
alta densità nodi faro
Stima parametrica di P=f(d,µ) con
algoritmi di consenso
Pij
Sensori non calibrati
 
Uso di algoritmi di consenso
Pji
Pij Pji
P
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Il consenso come rendezvous
I vicini con cui comunico
possono cambiare
 
 
 
Il poligono esterno può solo restringersi)
Se il grafo è sufficientemente connesso, il poligono collassa
in un punto.
Si converge alla media delle posizioni iniziali
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Potenza ricevuta [dBm]
Modelizzazione canale
i
j
Distanza [m] (log)
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Conseguenze dell’offset
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Calibrazione dei sensori
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Identificazione parametri
¯
°
w
E’ possibile calcolare ¯,° in maniera distribuita tramite algoritmi di consenso
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Architettura per tracking
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Tracking alla Kalman
 Usa modello della dinamica del target
 Stima posizione meno rumorosa (filtraggio)
 Tiene conto di eventuali perdite di pacchetto
 Relativamente semplice da implementare
Misura da stima “GPS”
Stima posizione target
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Risultati sperimentali
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Sviluppi correnti
 
 
Utilizzo mappe per potenziali
repulsivi
Uso di palmari e software “open
Base
source”
operativa
remota
Rete wireless
Operatori
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Conclusioni
 
Localizzazione:
 
 
 
 
Errori localizzazione: circa 0.2-0.3*distanza_nodi_fissi_media
RSSI non creato per localizzione
Localizzazione non molto accurata ma sufficiente per molte
applicazioni
Futuro delle Reti di Sensori Wireless
 
 
 
 
Reti di sistemi per monitoraggio e controllo saranno sempre più
importanti
Coordinazione ed algoritmi distribuiti saranno una necessità
Interdisciplinarietà sarà la norma
Vedi presentazione del pomeriggio
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Pubblicazioni
 
 
 
 
M. Bertinato, G. Ortolan, F. Maran, R. Marcon, A. Marcassa, F. Zanella, P.
Zambotto, L. Schenato, A. Cenedese. RF Localization and tracking of mobile
nodes in Wireless Sensors Networks: Architectures, Algorithms and
Experiments. Rapporto Tecnico, 2008, [url:
http://paduaresearch.cab.unipd.it/1046/]
P. Casari, A.P. Castellani, A. Cenedese, C. Lora, M. Rossi, L. Schenato, M. Zorzi.
The Wireless Sensor Networks for City-Wide Ambient Intelligence (WISE-WAI)
Project. Sensors, vol. 9, pp. 4056--4082, 2009
A. Cenedese, G. Ortolan, M. Bertinato. Low Density Wireless Sensors
Networks for Localization and Tracking in Critical Environments. IEEE
Transactions on Vehicular Technology, vol. 59(6), pp. 2951--2962, 2010
S. Bolognani, S. Del Favero, L. Schenato, D. Varagnolo. Consensus-based
distributed sensor calibration and least-square parameter identification in
WSNs. International Journal of Robust and Nonlinear Control, 2010
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