Design of a Decentralized and Synchronous UWB-based Localization System

15.05.2018
MA-Endpräsentation: Michael Stocker - Betreuer: Carlo Boano / Grosswindhager Bernhard - 14:00 Uhr

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Die Möglichkeit die Position von Objekten innerhalb eines Gebäudes zu bestimmen, ist ein begehrtes Feature. Insbesondere im Kontext von Internet of Things (IoT) wird diese Funktion in naher Zukunft sehr gefragt sein. Das Ziel dieser Arbeit ist es, ein skalierbares verteiltes und selbstorganisierendes Lokalisierungssystem basierend auf der Ultrabreitband (UWB) Funktechnologie zu entwickeln. Dieses System besteht aus statischen Knoten, die in einer beliebigen Umgebung verteilt sind. Jeder dieser Knoten besteht aus einem STM32 Nucleo Evaluierungsboard und dem ersten kommerziell verfügbaren IEEE 804.15.4 kompatiblen Ultrabreitband Transceiver DW1000. Nach einer Setupphase werden UWB Signale benutzt, um die Position mobiler Knoten zu bestimmen. Dabei unterstützt das System die passive Lokalisierung von mobilen Knoten, als auch Selbst-lokalisierung. Bei der passiven Lokalisierung ermittelt das Lokalisierungssystem die Position eines mobilen Knotens basierend auf einem vom letzteren ausgesendeten UWB Signal. Bei der Selbst-Lokalisierung nutzt ein mobiler Knoten die von dem Lokalisierungssystem gesendeten UWB Signale um seine eigene Position zu bestimmen.
Um dieses Ziel zu erreichen wurde das Problem in drei Teile aufgeteilt und untersucht: Lokalisierungsalgorithmen, Zeitsynchronisation und Clusterbildung. Um die Skalierbarkeit zu gewährleisten, ist es empfehlenswert die sogenannte time difference of arrival (TDOA) Methode zu benutzen. Basierend auf dieser Annahme wird in dieser Arbeit ein entsprechendes Lokalisierungs- und Kommunikationsschema  vorgestellt. Weiters wird die Lokalisierungsgenauigkeit und die Konvergenzrate verschiedener Algorithmen untersucht. Um die TDOA Methode nutzen zu können, müssen alle statischen Knoten zeitlich äußerst genau synchronisiert sein. Daher wird in dieser Arbeit das statistische Verhalten der Oszillatoren der Funkmodule analysiert und darauf basierend statistische Filter parametrisiert, um den Synchronisationsfehler zu minimieren. Da es unmöglich ist, eine netzwerkweite Synchronisation im Nanosekundenbereich zu erreichen, ist es notwendig das Netzwerk der statischen Knoten in zeitsynchrone Cluster zu unterteilen. In dieser Arbeit wird ein deterministischer Clusteringalgorithmus vorgestellt und mit einem probabilistischen Clusteringalgorithmus verglichen. Für beide Algorithmen wird evaluiert, wie genau die Position mobiler Knoten mittels der gebildeten Cluster bestimmt werden kann.