BLE iBeacon和基于室内定位移动应用的几何调整方案的测量研究

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时间:2018-08-01

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1、BLEiBeacon和基于室内定位移动应用的几何调整方案的测量研究摘要蓝牙低功耗(BLE)和iBeacons最近以来,对于实现各种基于近距离的应用服务引发了人们极大的兴趣。考虑到包括移动智能手机在内的蓝牙设备的无处不在的部署性,使用BLE和iBeacon技术似乎是一个有前景的未来。这项工作首先是要确定:iBeacons可以为我们提供接近度和距离估计的准确性,以实现和简化许多以前困难的应用程序的开发。然而,我们对来自不同供应商的三种不同iBeacon设备和两种智能手机平台的实证研究证明,情况并非如此。不同的iBeacon供应商,移动平台,环境或部署因素以及使用场景下,信

2、号强度读数差异很大。信号强度的这种变化使得在真实环境中提取准确位置/邻近度估计的过程复杂化。我们关于iBeacon技术限制的课程使我们通过执行简单形式的几何调整来补偿信标信号强度读数的自然变化来设计一个简单的班级考勤应用程序。我们认为,这项工作的负面观察可以为未来的研究人员提供参考,了解iBeacon设备进入系统设计阶段的期望值。1.介绍蓝牙在今天的日常生活中无处不在,用于笔记本电脑,移动设备,键盘,耳机和许多其他消费电子产品中替代有线的链接。蓝牙低功耗(BLE)是蓝牙标准版本4.0的扩展,可实现低功耗低成本短距离无线通信[1,2]。与传统的蓝牙版本相比,它显着降低了

3、功耗以及其他扩展功能,如今可以在纽扣电池上运行BLE设备几个月甚至几年。这些方面使BLE成为需要少量或周期性传输少量数据的应用程序的理想选择;因此,它可以应用于广泛的医疗,工业和消费应用。iBeacon是由Apple[3]提出的一种基于BLE的接近感测框架,它使得移动设备通过测量它与低复杂度、低成本的BLE发射器的距离(通常是壁挂式),来获得iBeacon基站之间的距离(甚至可能是位置)。每个iBeacon周期性地发送由移动BLE设备接收的短标识帧,以使用接收信号强度指示符(RSSI)来估计移动设备和iBeacon之间的距离。基于对近距离的这种检测,iBeacons在

4、移动设备上提供自动和位置特定的服务触发,例如广告,优惠券或路线指导。虽然iBeacon的规格最初由苹果(iOS7或更高版本)提出,但它只是利用BLE的接近功能的一种方式,因此它(可以被定制)与其他设备(例如,Android4.3或更高版本)兼容,使用BLE。更通常地,任何BLE设备都可以使用相同的概念来提供类似的接近功能。在技术上,iBeacon技术是BLE第23页信标的一个子集,但iBeacon和BLE接近信标现在几乎成为同义词,尽管Google最近发布了自己的开放信标格式,称为Eddystone(Eddystone是由Google定义的蓝牙低能量消息格式邻近信标消

5、息)[4]。请注意,BLE信标的最初目标是提供基于邻近的应用程序服务,可能将功能扩展到基于位置的粗粒度应用程序。鉴于BLE信标仅专注于RSSI测量,结合从基于RF的本地化研究的悠久历史中汲取的经验教训,有望预期在室内本地化服务中只能实现有限的准确性。众所周知,相对于室内环境的RF信号的可变性使得移动设备的位置的准确估计或其与BLE信标发射机设备的相对距离变得复杂。然而,基于BLE的室内定位的大多数以前的工作只是说明由信号变化引起的误差的可能性,但是它们没有量化它们,并且它们报告的结果仅显示图像的正面。例如,[5]的工作报告了0.53米的定位精度,但这项工作受到9×10

6、平方米的面积的限制。[6]的工作报告了1.2米的指纹精度,但只有47.4×15.9平方米的面积。最近在[7]中的工作表明,当测量的信号RSSI随时间而变化但不显示可能的误差的其他尺寸时,距离估计误差可以随着距离的增加而显着增加。在这项工作中,我们进行了一系列广泛的实验来量化各种室内障碍物对BLE信号差异的影响。具体来说,我们显示来自不同供应商的不同iBeacon设备以及配对的移动设备平台(例如iOS或Android)可以对RSSI测量产生重大影响,从而使设计普遍可接受的距离/位置估计模型的过程复杂化。此外,诸如部署高度或环境因素等实际因素也对RSSI值引起了显着的影响

7、,从而在使用iBeacons设计高精度位置估计系统时引入了额外的复杂程度。这些实证研究的教训使我们设计了一个“实际可设计的”应用程序。具体来说,我们将通过组合从本地可访问的iBeacon信号,以及为本课题所估计并调整的信号强度测量的情境设计,设计并评估一个用于班级考勤监控的应用系统。本文的结构如下。第2节介绍了RSSI读数与估计距离之间的关系,然后鼓励了我们对关系的实证研究。第3节描述了我们对实证研究和实验设置的方法,包括我们在研究期间改变的各种参数。第4节是主要部分,它描述了我们的测量数据,并根据数据说明了我们的分析结果。第5节介绍了一个应用案例研

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