Комплексный алгоритм оценки местоположения мобильного объекта в гетерогенной среде

Основным фактором повышения эффективности процесса функционирования навигационных систем в различных областях является разработка новых подходов к определению местоположения мобильных объектов в условиях гетерогенной среды распространения сигнала. Распространение сигнала через различные среды и материалы приводит к сложным эффектам, таким как многолучевое распространение, затухание, явление дифракции и другим, которые существенно влияют на точность и надежность работы систем определения местоположения, основанных на беспроводных технологиях. Поэтому неоднородность беспроводной среды требует комплексного подхода к позиционированию, сочетающего различные технологии, алгоритмы и методы обработки данных. Беспроводное позиционирование предполагает наличие мобильных узлов (агентов), положение которых должно быть определено относительно опорных беспроводных узлов (базовых узлов) с постоянной и точно известной позицией в принятой системе координат. Цель исследования — разработка алгоритма получения оценки местоположения мобильного объекта в гетерогенной среде с использованием методов дальнометрии и трилатерации. В статье представлен процесс определения координат мобильного объекта на основе измерения времени распространения сигнала между узлами сети и использования алгоритма триангуляции для вычисления координат агента. Для определения местоположения агента на основе измеренных расстояний до него от базовых узлов применяются геометрический метод оценки местоположения агента, метод наименьших квадратов и показатель уровня принимаемого сигнала в зависимости от количества полученных данных от различных базовых узлов. Результаты численных исследований позволяют говорить о том, что разработанный комплексный алгоритм определения местоположения агента позволяет получить оценку координат агента в двумерном пространстве гетерогенной среды при наличии измерений от двух и более базовых узлов системы. Полученные результаты могут быть полезны при проектировании систем позиционирования для беспроводных сенсорных сетей, используемых в задачах мониторинга, навигации, логистики и других областях. 

1. Дардари Д., Фаллетти Э., Луизе М. Методы спутникового и наземного позиционирования. Перспективы развития технологий обработки сигналов. М.: Техносфера, 2012. 527 с.

2. Волкова М. А., Романов М. П., Бычков А. М. Трекер объектов на спортивных мероприятиях // Russian Technological Journal. 2022. № 10(5). С. 38—48. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2022-10-5-38-48

3. Кирсанов Э. А., Сирота А. А. Обработка информации в пространственно-распределенных системах радиомониторинга: статистический и нейросетевой подходы. М.: Физматлит, 2012. 343 с.

4. Ниженец Т. В., Чернышев Н. Н. Возможности применения радиочастотных технологий для определения местоположения объектов в складских помещениях // Фабрика будущего: переход к передовым цифровым, интеллектуальным производственным технологиям, роботизированным системам для отраслей пищевой промышленности: Сб. науч. докладов IV Междунар. специализированной конференции-выставки, Москва, 26 апреля 2023 г. М.: Изд. Российского биотехнологического университета (РОСБИОТЕХ), 2023. С. 320—330.

5. Девятисильный А. С., Шурыгин А. В., Стоценко А. К. Аналитическое конструирование и численное исследование моделей определения движения на данных ГЛОНАСС // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. Т. 18, № 11. С. 782—787. https://doi.org/10.17587/mau.18.782-787

6. Буряк Ю. И., Скрынников А. А. Алгоритмы расчета зоны покрытия антенны радиочастотного ридера при определении местоположения высокоскоростного объекта // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19, № 4. С. 266—272.

7. Ниженец Т. В., Лютов А. Г., Чернышев Н. Н. Особенности проектирования и применения системы определения местоположения мобильных объектов в условиях ограниченного пространства // Фундаментальные, поисковые, прикладные исследования и инновационные проекты: Сб. тр. национальной науч.-практ. конф., Москва, 10—11 ноября 2022 года. М.: МИРЭА — Российский технологический университет, 2022. С. 102—104.

8. Jaime D., Cerrada C., Valero E., Cerrada J. Indoor Positioning System Using Depth Maps and Wireless Networks // Journal of Sensors. 2016. P. 1—8. https://doi.org/10.1155/2016/2107872.

9. Bulusu N., Heidemann J., Estrin D. Gps-Less LowCost Outdoor Localization for Very Small Devices // IEEE Personal Communications 7. 2000. N. 5. P. 28—34. https://doi.org/10.1109/98.878533.

10. Миниахметов Р. М., Рогов А. А., Цымблер М. Л. Обзор алгоритмов локального позиционирования для мобильных устройств // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и информатика. 2013. Т. 2, № 2. С. 83—96.

11. Tang Z., Zhao Y., Yang L., Qi S., Fang D., Chen X., Gong X., Wang Z. Exploiting wireless received signal strength indicators to detect evil-twin attacks in Smart Homes // Mobile Information Systems. 2017. P. 1—14. https://doi.org/10.1155/2017/1248578.

12. P.1238: Propagation data and prediction methods for the planning of indoor radiocommunication systems and radio local area networks in the frequency range 300 MHz to 450 GHz [Электронный ресурс]. URL: https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/p/R-REC-P.1238-12-202308-I!!PDF-E.pdf (дата обращения: 02.06.2024).