CAPITULO 2 LOCALIZACION EN INTERIORES Y TECNOLOGÍA DE BANDA ULTRA ANCHA (UWB)

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CAPITULO 2

LOCALIZACION EN INTERIORES

YYYY

TECNOLOGÍA DE BANDA ULTRA ANCHA (UWB)

2.1 Localización en interiores

2.1.1 Introducción a la localización en interiores2.1.1 Introducción a la localización en interiores2.1.1 Introducción a la localización en interiores2.1.1 Introducción a la localización en interiores2.12.12.12.1

En los últimos años ha crecido el interés en las nuevas técnicas de localización precisa y en aplicaciones basadas en localización para zonas interiores. El GPS (Sistema de posicionamiento global) y los servicios inalámbricos E-911 para llamadas a los servicios de emergencia en los Estados Unidos, llevan a cabo la búsqueda de localización. Sin embargo, esas tecnologías no pueden proporcionar una localización precisa en interiores, además de tener su propio mercado independiente y sus propios desafíos técnicos. En 1997, los investigadores de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) de los Estados Unidos advirtieron de la necesidad de investigación en geolocalización en interiores. La iniciativa de este grupo atrajo la atención de Nokia y de otras organizaciones finlandesas sobre la importancia comercial de la geolocalización "indoor".

La geolocalización precisa en interiores es una tecnología muy importante, todavía emergente, especialmente útil para labores comerciales, seguridad pública y aplicaciones militares. Además, en el caso de aplicaciones comerciales para hogares y hospitales, existe una necesidad creciente de estos sistemas. Serían muy prácticos para

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monitorizar personas con necesidades especiales, como ancianos o niños que no estén bajo control visual, para ciegos, o para localizar equipos portátiles en hospitales, y para localizar objetos específicos en almacenes. Si los utilizamos en seguridad pública y aplicaciones militares, estos sistemas de geolocalización interiores son interesantes para controlar individuos en la prisión o bien para que policías y bomberos puedan llevar a cabo operaciones de búsqueda y rescate (por ejemplo en el caso de un terremoto) o para que soldados puedan realizar sus misiones dentro de edificios. Estos incentivos han despertado el interés en modelar el radiocanal para aplicaciones de localización interior, y en desarrollar productos de geolocalización interior de primera generación basados en estas nuevas tecnologías. Si pretendemos que esta industria emergente crezca, se debe desarrollar un amplio trabajo científico para fundamentar el diseño y para evaluar la calidad de dichos sistemas.

[Fig. 2.1] Diagrama funcional de bloques de un sistema de geolocalización inalámbrico

La figura [2.1] ilustra el diagrama de bloques funcional de un sistema de geolocalización inalámbrica. Los elementos principales del sistema son un número de dispositivos sensores de localizaciónsensores de localizaciónsensores de localizaciónsensores de localización que miden parámetros relacionados con la posición relativa de un terminal móvilterminal móvilterminal móvilterminal móvil o “mobile terminal” (MT)“mobile terminal” (MT)“mobile terminal” (MT)“mobile terminal” (MT) con respecto a un punto de punto de punto de punto de ref

ref ref

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procesa las métricas obtenidas por los elementos sensores de localización de los MT. Dichas métricas de localización pueden indicar la dirección de llegada aproximada de una señal del MT al RP. El ángulo de llegada (AOA) es la métrica común que se utiliza en sistemas basados en dirección. La potencia de la señal recibida (RSS), la fase de la señal portadora de llegada (POA), y el tiempo de llegada (TOA)tiempo de llegada (TOA)tiempo de llegada (TOA)tiempo de llegada (TOA) de la señal recibida son las métricas usadas para la estimación de distancia. Si las medidas de las métricas no son muy fiables, la complejidad del algoritmo de localización aumenta. El sistema de visualización puede mostrar simplemente las coordenadas del MT, o puede identificar la localización relativa del MT en una zona. Este sistema de localización podría ser una aplicación software residente en un PC privado o una unidad de localización móvil, un programa accesible solamente en una red de área local o universalmente accesible en la Web. Obviamente, a medida que el horizonte de accesibilidad de la información vaya aumentando, el diseño de este sistema de visualización será más complejo.

Hay dos enfoques básicos al diseño de sistemas de geolocalización software. El primero de ellos consiste en desarrollar un sistema de señalización y una infraestructura desarrollar un sistema de señalización y una infraestructura desarrollar un sistema de señalización y una infraestructura desarrollar un sistema de señalización y una infraestructura de sensores

de sensores de sensores

de sensores. El segundo enfoque se basa en utilizar una infraestructura de red utilizar una infraestructura de red utilizar una infraestructura de red utilizar una infraestructura de red inalámbrica existente

inalámbrica existente inalámbrica existente

inalámbrica existente para localizar un MT. La ventaja del primer modelo es que la especificación física y en consecuencia, la calidad de los resultados de los sensores de localización está bajo el control del diseñador. El MT puede ser diseñado como una etiqueta muy pequeña. y la densidad de la infraestructura de sensores puede ser ajustada a la exactitud requerida para la aplicación de búsqueda de localización. Por otra parte, la ventaja del segundo modelo es que evita el desarrollo de una infraestructura costosa en tiempo y dinero. Estos sistemas, sin embargo, necesitan algoritmos inteligentes para compensar la baja precisión de las métricas. Ambas aproximaciones tienen sus propios mercados y se ha llevado a cabo en estos últimos años un amplio trabajo de diseño con ambas tecnologías.

En este proyecto nos centraremos en el desarrollo de una infradesarrollo de una infradesarrollo de una infradesarrollo de una infraestructura de redesestructura de redesestructura de redes estructura de redes de sensores

de sensores de sensores

de sensores. Para ampliar los fundamentos científicos de esta técnica, necesitamos examinar la actuación de distintas técnicas de señalización y sistemas de geolocalización. Esta evaluación del comportamiento necesita un modelo adecuado para la

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radiopropagación que refleje las características del canal que puedan afectar a la precisión de los sensores de localización y a los sistemas de posicionamiento. En las siguientes secciones, trataremos los temas técnicos relacionados con sensores de localización y algoritmos de posicionamiento para sistemas de geolocalización interiores.

2.1.2 Técnicas de localización con sensores2.1.2 Técnicas de localización con sensores2.1.2 Técnicas de localización con sensores2.1.2 Técnicas de localización con sensores2.22.22.22.2

Los elementos sensores miden RSS, AOA y TOA como métricas de localización. El canal de radio "indoor" es muy sensible a la propagación multitrayecto y las zonas de sombra, de forma que las medidas de RSS y AOA son menos precisas que las medidas de TOA. De ahí que los sistemas diseñados para la geolocalización en interiores normalmente empleen el TOA como métrica de localización. Los sistemas que usan las infraestructuras instaladas para las redes inalámbricas LAN y los sistemas de tercera generación (3G) "indoor" pueden usar RSS, AOA, o medidas de TOA menos exactas para explotar el hardware existente, previamente diseñado para las aplicaciones tradicionales de las telecomunicaciones. En el interior de edificios, debido a la obstrucción de las paredes, techos y otros objetos, el rayo directo no es siempre el que tiene mayor potencia, incluso puede no ser detectado por un receptor específico. En esos casos, se producen unos errores muy importantes en la estimación TOA. Entonces para estimar el TOA de una manera lo más precisa posible, necesitamos utilizar formatos de señalización más complejos, una frecuencia de operación adecuada y técnicas de procesado de señal que resuelvan ese problema.

Los sistemas basados en el tiempo de llegada (TOA) miden una distancia utilizando una estimación del retraso de la propagación de la señal entre un transmisor y un receptor en el vacío o en el aire, con señales de radio que viajan a la velocidad de la luz. Ese tiempo puede ser medido mediante la fase de la señal portadora recibida o midiendo directamente el tiempo de llegada de un pulso de banda ancha. Dichos pulsos de banda ancha pueden ser generados directamente o usando tecnología de espectro

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expandido. Hay técnicas de tres clases: banda estrecha, banda ancha y de banda ultra banda ultra banda ultra banda ultra ancha

ancha ancha

ancha. A continuación haremos una breve reseña de esas técnicas aunque en este proyecto nos vamos a centrar en la tecnología de banda ultra ancha.

En la técnica que utiliza una banda estrecha de frecuencias, la diferencia de fase entre las señales portadoras trasmitidas y recibidas se usa para medir la distancia entre dos puntos. La fase de la señal portadora recibida φ y el TOA

τ

, están relacionadas por

/ _c

τ φ ω

= , donde

ω

c es la frecuencia portadora en radianes. Es bien conocido que el GPS

Diferencial, que utiliza la medida de fase de la portadora en el receptor, mejora la exactitud de la localización que nos da el GPS tradicional, pasando de los 20 m a 1 m. Sin embargo, si existe propagación multitrayecto en entornos de geolocalización "indoor", se producen errores sustanciales en las medidas de fase. Cuando una señal de banda estrecha es transmitida en un entorno multitrayecto, la señal portadora recibida es la suma de portadoras que llegan por distintos trayectos, con la misma frecuencia pero distinta fase y amplitud. La frecuencia de la señal compuesta que se recibe no cambia, sin embargo, la fase será distinta de la que obtenemos con el DGPS. Así que la conclusión inmediata a la que llegamos es que la medida de fase utilizando esta tecnología no puede darnos una buena estimación en los entornos en los que estamos interesados.

Si utilizamos una técnica de banda ancha y espectro expandido, la señal es codificada con un pseudo-ruido conocido (PN) y eso se transmite. El receptor correlaciona la señal recibida con una secuencia de pseudo-ruido generada localmente. La distancia entre el transmisor y el receptor se determina con el tiempo de llegada del primer pico de la correlación. Debido a la ganancia del procesamiento de la correlación en el receptor, el comportamiento de estos sistemas es mucho mejor que otros sistemas que operan a la misma banda de frecuencia. En los canales de propagación de radio de un único trayecto, sólo perturbados por ruido blanco gaussiano, se utiliza habitualmente la cota de Cramer-Rao para valorar la actuación de las técnicas de estimación basadas en TOA. Sin embargo, debido a la complejidad de los canales de propagación de radio de un entorno "indoor" con multitrayecto, esa cota no se aplica directamente en estos sistemas de localización. En su lugar, la resolución se determina con la anchura de la función de correlación del pseudo-ruido. Por ejemplo, en un ancho de banda de 200 MHz, los errores

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en la estimación de distancia absoluta son menores de 1.5 m. Debido a la escasez de ancho de banda disponible en la práctica, en algunas aplicaciones de geolocalización "indoor", los sistemas de espectro expandido no pueden darnos una precisión adecuada. En ese caso se utilizan sistemas OFDM, es decir, sistemas de multiplexado ortogonal por división de frecuencia. Con esta técnica la complejidad de los sistemas aumenta y hay un número de materias en la implementación práctica que han de ser investigados en mayor detalle.

Como habíamos mencionado anteriormente, el ancho de banda de la señal es uno de los factores clave que afectan a la precisión de la estimación del TOA en entornos de propagación multitrayecto. Cuanto mayor sea el ancho de banda, mayor es la precisión. Se ha demostrado que los sistemas de banda ultra ancha (UWB)sistemas de banda ultra ancha (UWB)sistemas de banda ultra ancha (UWB), que explotan sistemas de banda ultra ancha (UWB) los anchos de banda mayores de 500 MHz, son muy buenos para realizar la medida del TOA en aplicaciones de geolocalización en interiores. Debido a la alta atenuación asociada con el uso de portadoras en alta frecuencia, la banda de frecuencia considerada para un sistema UWB típico está entre 2 y 3 GHz. Tras la realización de diversas medidas de propagación dentro de un típico edificio de oficinas en experimentos realizados en 1998, se pudo demostrar que la señal no sufre un desvanecimiento por multitrayecto, hecho deseable para una buena estimación en zonas "indoor".

El desarrollo actual de los sistemas UWB en los Estados Unidos estaba sujeto a la aprobación federal, y esta fue autorizada a finales del año 2001. La principal preocupación de las autoridades federales era la interferencia de los dispositivos UWB con otros servicios, como sistemas GPS que operan en la banda de los 1.5 GHz. La señal UWB tiene un espectro de potencia bajo, plano y similar al ruido, en eso es muy parecido al de las señales de espectro expandido. Actualmente en la banda de GPS, los límites de emisión de potencia para UWB son especialmente restrictivos, como medida de protección.

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2.2 Localización a través de radiación UWB

2.32.32.32.3

2.2.1 Introducción a la localización a través de2.2.1 Introducción a la localización a través de2.2.1 Introducción a la localización a través de2.2.1 Introducción a la localización a través de radiación UWB radiación UWB radiación UWB radiación UWB

La radiación UWB tiene anchos de banda relativos superiores al 20% o anchos de banda absolutos de más de 500 MHz. Dichos anchos de banda tan amplios ofrecen una serie de ventajas para comunicaciones y aplicaciones de radar. En ambos casos, un gran ancho de banda mejora la fiabilidad, ya que la señal contiene diferentes componentes de frecuencia, lo que aumenta la posibilidad de que al menos algunas de ellas puedan atravesar o rodear obstáculos. Además, un ancho de banda absoluto que sea amplio hace que los sistemas UWB tengan una resolución alta y que su rango de precisión mejore. Para comunicaciones, tanto el ancho de banda absoluto como relativo grandes alivian los desvanecimientos de menor relevancia. Incluso, por el hecho de desplegar información a lo largo de un ancho de banda tan grande, podemos disminuir la densidad espectral de potencia, reduciendo así la interferencia con otros sistemas y la posibilidad de interceptación de la señal.

Los radares UWB son una aplicación de gran interés, ya que han sido usados en aplicaciones militares durante varias décadas. Las aplicaciones para comunicaciones se empezaron a desarrollar a comienzos de los 90, pero han despertado más interés después de que la Comisión Federal de Comunicaciones de los EE.UU. permitiera el uso de comunicaciones sin licencia UWB en 2002. Los primeros sistemas comerciales, se desarrollaron en el contexto del estándar 802.15.3a del IEEE y estaban previstos para tasas elevadas de datos, en redes de área personal de ámbito reducido (PANs).

Algunas aplicaciones emergentes de la UWB están previstas para redes de sensores. Dichas redes combinan comunicaciones de tasa mediana a pequeña con capacidades de posicionamiento. La señalización UWB es especialmente adecuada en este contexto porque llega a una precisión en el rango del centímetro, y con esta tecnología se pueden implementar sistemas de comunicaciones con menor consumo de

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potencia y menor coste. Esas características permiten todo el rango de aplicaciones que habíamos detallado al comienzo de este capítulo, en el apartado 2.1.1.

Estas nuevas posibilidades fueron reconocidas por el IEEE, que estableció el nuevo grupo de estandarización 802.15.4a con el objetivo de crear una nueva capa física para comunicaciones de datos de tasa baja combinados con capacidades de localización empleando la tecnología UWB.

Aunque el posicionamiento UWB comparte similitudes con el radar, existen también marcadas diferencias. Por ejemplo, el radar típicamente se sustenta en un transmisor-receptor autónomo, mientras que las redes de sensores combinan información de múltiples nodos sensores para ajustar la estimación de la posición. Por otro lado, un radar puede elegir habitualmente una localización donde los alrededores inducen unos ecos parásitos pequeños, mientras que un nodo sensor para una aplicación típica no puede elegir su localización y debe manejarse con condiciones de propagación no ideales o incluso complicadas. Finalmente, las redes de sensores operan en presencia de interferencias de acceso múltiple (MAI), mientras que al radar le influyen más las interferencias de banda estrecha (jammers).

Los sistemas de posicionamiento UWB pueden ser divididos en tres categorías principales, sistemas basados en: tiempo de llegada (TOA), ángulo de llegada (AOA), y potencia de señal (SS), que son las métricas de localización que habíamos mencionado previamente en el apartado 2.1.1.

2.2.2 Técnicas de posicionamiento para sistemas UWB2.2.2 Técnicas de posicionamiento para sistemas UWB2.2.2 Técnicas de posicionamiento para sistemas UWB2.2.2 Técnicas de posicionamiento para sistemas UWB

La localización de un nodo en un sistema inalámbrico acarrea la obtención de información de localización de señales de radio entre un nodo objetivo y un número de nodos de referencia. Como habíamos avanzado en el apartado 2.1.2, podemos emplear el ángulo de llegada (AOA), la potencia de la señal (SS) o el tiempo de llegada (TOA) para determinar la localización de un nodo. La técnica AOA mide los ángulos entre un nodo

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dado y un número de nodos de referencia y así se consigue la localización, mientras que los enfoques SS y TOA, estiman la distancia entre nodos midiendo la energía y el tiempo de viaje de la señal recibida respectivamente. Los desarrollamos a continuación:

• AOAAOAAOAAOA:

La técnica de posicionamiento basada en AOA consiste en medir los ángulos del nodo móvil a los nodos sensores. Esta medida se lleva a cabo por medio de arrays de antenas. Para determinar la localización de un nodo en un espacio de dos dimensiones, es suficiente con medir los ángulos de las líneas directas que conectan el nodo y dos nodos sensores. La técnica AOA tiene una serie de desventajas para el posicionamiento y por eso la hemos descartado en este trabajo. En primer lugar, el uso de arrays de antenas incrementa el coste

del sistema, anulando la principal ventaja de un sistema radio UWB equipado con transceptores de bajo coste. En segundo lugar pero más importante, debido al gran ancho de banda de una señal UWB, el número de caminos puede ser muy amplio, especialmente en medios situados en interiores. Además, la estimación exacta de ángulo llega a ser muy complicada debido al despliegue de objetos del entorno. Incluso, como veremos más adelante, el enfoque basado en el tiempo puede proporcionar una estimación de la localización muy precisa, de ahí que se opte por éstas últimas en vez de por los costosos sistemas AOA.

• SSSSSSSS:

La distancia entre dos nodos puede ser calculada midiendo la energía de la señal recibida en un nodo. Para ello debemos tener en cuenta el modelo de pérdidas en la trayectoria de la señal. Esta técnica basada en la distancia requiere al menos tres nodos sensores para determinar la localización 2-D de un nodo dado. Para determinar las distancias con las medidas SS, las características del canal deben ser conocidas. Por tanto, los algoritmos de posicionamiento basados en SS son muy sensibles a la estimación de dichos parámetros.

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La cota de Cramer-Rao para una distancia estimada _dˆ_{con medidas SS}

proporciona la siguiente inecuación:

ln10 ˆ ( ) 10 sh p Var d d n

σ

≥ _(2.1)

donde d es la distancia entre dos nodos, np es el factor de pérdidas y

σ

sh la

desviación estándar de la variable aleatoria gaussiana que representa el canal con efecto de sombra. Con la ecuación (2.1) podemos observar que el mejor límite alcanzable depende de los parámetros del canal y de la distancia entre los dos nodos. De esta manera, podemos ver que el gran ancho de banda que caracteriza a las señales UWB no es explotado para conseguir la mejor exactitud posible. En algunos casos, sin embargo, el nodo móvil puede estar muy cerca de algunos nodos de referencia, tales como nodos transmisores de una red de sensores que sólo pueden tomar medidas SS. En tales situaciones, las medidas SS se pueden usar en conjunción con medidas basadas en tiempo tomadas por otros nodos de referencia en un esquema híbrido. Así se puede mejorar la exactitud en la estimación de la localización.

• Enfoques basados en el TiempoEnfoques basados en el TiempoEnfoques basados en el TiempoEnfoques basados en el Tiempo:

Las técnicas de posicionamiento basadas en tiempo, se sustentan en las medidas de tiempo realizadas con las señales que viajan entre nodos. Si los dos nodos tienen un reloj común, el nodo receptor de la señal puede determinar el tiempo de llegada (TOA)tiempo de llegada (TOA)tiempo de llegada (TOA) de la señal entrante que lleva la marca tiempo de llegada (TOA) de tiempo del el nodo de referencia. Para el caso de un canal AWGN con un solo trayecto, puede demostrarse que la mejor precisión alcanzable de una estimación de distancia _dˆ_{derivada de la estimación de TOA satisface la}

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( )ˆ 2 2 c Var d SNR π β ≥ _(2.2)

donde c es la velocidad de la luz, SNR es la relación señal a ruido, yβ es el

ancho de banda efectivo del canal definido por:

1/ 2 2 2 2 | ( ) | | ( ) | f S f df S f df

β

∞ ∞ −∞ −∞     

∫

 ≜ (2.3)

con ( )S f como transformada de Fourier de la señal transmitida.

Hay que recordar que esta cota no es aplicable al caso real, puesto que en el canal UWB nunca va a ser de un solo trayecto. Aunque con un ancho de banda mayor tendremos una mejor estimación, no podemos cuantificarlo con esta fórmula.

A diferencia de las técnicas basadas en SS, la precisión de una técnica basada en tiempo puede ser mejorada incrementando la SNR o el ancho de banda de la señal. Como las señales UWB tienen anchos de banda muy grandes, esta propiedad permite obtener estimaciones de localización extremadamente precisas. Por ejemplo, para un pulso UWB recibido con un ancho de banda de 1.5 GHz y con una SNR de 0 dB, se obtiene una precisión del orden de 3 cm.

Como la precisión alcanzable bajo condiciones ideales es muy alta, la sincronización de reloj entre los nodos es un factor importante en el cálculo de dicha estimación por TOA. Por tanto, el “jitter” del reloj también debe ser tenido en cuenta para evaluar esta exactitud de la estimación.

Si no hay sincronismo entre un nodo móvil y los nodos sensores, pero existe una sincronización entre dichos nodos sensores, entonces se puede emplear la técnica TDOA (tiempo diferencial de llegada)TDOA (tiempo diferencial de llegada)TDOA (tiempo diferencial de llegada)TDOA (tiempo diferencial de llegada). En este caso, se estima el

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tiempo de diferencia de llegada de dos señales que viajan en el tiempo entre un nodo móvil y dos nodos sensores, lo que determina la localización del nodo en una curva hipérbola, con focos en los dos nodos sensores. En ausencia de un reloj común entre nodos, el tiempo de ida y vuelta entre dos nodos transceptores puede ser medido para estimar la distancia entre dos nodos.

En pocas palabras, para sistemas de posicionamiento que emplean UWB, los algoritmos basados en tiempo proporcionan una muy buena precisión debido al gran ancho de banda de este tipo de señal. Además son menos costosos que las técnicas AOA. Incluso aunque es más fácil estimar el SS que el TOA, el rango de información obtenido con las medidas SS es menos preciso que con las medidas de TOA. Debido a la idoneidad inherente y a la precisión de las medidas basadas en tiempo para sistemas UWB, trabajaremos con esta técnica.

2.3 Estimación de la posición

2.3.1 Introducción a la estimación de la posición2.3.1 Introducción a la estimación de la posición2.3.1 Introducción a la estimación de la posición2.3.1 Introducción a la estimación de la posición2.42.42.42.4

Con el propósito de implementar nuevas aplicaciones en posicionamiento inalámbrico, deberíamos poder realizar una estimación de posición con exactitud incluso en medios complicados con multitrayecto y propagación NLOS (Nonpropagación NLOS (Nonpropagación NLOS (Non----Linepropagación NLOS (Non LineLineLine----ofofofof----Sight)Sight)Sight)Sight), es decir, un tipo de propagación donde la línea de visión directa está totalmente obstruida. Para lograr una estimación correcta de la posición, debemos explicar los detalles del proceso de la estimación y sus límites teóricos. La estimación de la posiciónestimación de la posiciónestimación de la posiciónestimación de la posición se define como el proceso de búsqueda de la posición de un nodo objetivo, que será nuestro nodo móvil, en una red inalámbrica mediante un intercambio de señales entre dicho nodo móvil y un número de nodos de referencia o nodos sensores. La posición del nodo móvil puede estimarse por el mismo nodo móvil, lo que se conoce como autoautoauto----posicionamientoautoposicionamientoposicionamiento, o posicionamiento

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puede ser estimada por una unidad central que obtiene información a través de los nodos sensores, lo que es conocido como posicionamiento remotoposicionamiento remotoposicionamiento remoto o posicionamiento en el posicionamiento remoto centro de una red.

También, dependiendo de si la posición es estimada a través de las señales que viajan entre los nodos directamente o no, se pueden considerar dos tipos distintos de estimación de posición. El posicionamiento directoposicionamiento directoposicionamiento directoposicionamiento directo se refiere al caso en el que la estimación se realiza directamente con las señales que viajan entre los nodos. Por otra parte, el posicionamiento en dos pasosposicionamiento en dos pasosposicionamiento en dos pasosposicionamiento en dos pasos extrae ciertos parámetros de las señales primero y luego estima la posición basándose en dichos parámetros. El comportamiento de ambos enfoques es apropiado para anchos de banda de señal y SNR suficientemente altos. De hecho, el posicionamiento en dos pasos es una técnica muy común en muchos sistemas de posicionamiento.

En el primer paso de un algoritmo de posicionamiento en dos fases, se estiman los parámetros de señal, como el tiempo de llegada (TOA) o la potencia de la señal recibida (RSS). A continuación, en un segundo paso, la posición del nodo objetivo se estima basándose en los parámetros obtenidos previamente. En este segundo paso, se pueden utilizar técnicas estadísticas, geométricas o de mapeomapeomapeo (fingerprinting) mapeo dependiendo de los requerimientos de precisión o las características del sistema.

2.3.2 Estimación del Tiempo de Llegada (TOA)2.3.2 Estimación del Tiempo de Llegada (TOA)2.3.2 Estimación del Tiempo de Llegada (TOA)2.3.2 Estimación del Tiempo de Llegada (TOA)2.52.52.52.5

En la primera fase de un algoritmo de posicionamiento en dos pasos, se estiman los parámetros relacionados con la posición de las señales que viajan entre un nodo móvil y un número de nodos sensores. Como acabamos de avanzar, en el auto-posicionamiento, las señales recibidas por el nodo móvil se usan por el mismo nodo móvil para la estimación de los parámetros. Por otra parte, para el posicionamiento remotoposicionamiento remotoposicionamiento remotoposicionamiento remoto, que es la técnica que vamos a emplear en este proyecto, cada nodo sensor puede estimar los

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parámetros de la señal que recibe del nodo móvil, y reenviar sus estimaciones a una unidad central. En otras palabras, el bloque de estimación de los parámetros reside en un nodo móvil para los sistemas de auto-posicionamiento y en los nodos sensores para los sistemas de posicionamiento remoto, donde cada uno de esos nodos sensores estiman parte de los parámetros de señal.

Según los requisitos de precisión y las limitaciones del sistema, es posible estimar varios parámetros de señal en el primer paso de los algoritmos de posicionamiento. Si nos centramos en el último parámetro tratado en el apartado 2.2.2, es decir, en el tiempo de llegada o TOA, sabemos que en ausencia de errores, una estimación del TOA proporciona una región de incertidumbre con forma circular como se muestra en la figura [2.2].

[Fig. 2.2] Región de incertidumbre alrededor de un nodo que proporciona la estimación de TOA

Cuando deseamos obtener el parámetro TOA para una señal que viaja entre dos nodos, previamente los nodos deben poseer un reloj común, o intercambiar información mediante algún protocolo.

Normalmente la estimación TOA se realiza a través de un correlador o con receptores de filtro adaptado (MF). Si consideramos un escenario en el que ( )s t se

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transmite desde un nodo a otro, la señal recibida se expresaría como:

( ) ( ) ( )

r t =s t− +τ n t (2.4)

donde

τ

representa el TOA y ( )n t es un ruido blanco gaussiano con media nula y

densidad espectral de potencia N0/ 2. A continuación, el sistema basado en un correlador

correlaciona la señal recibida con una plantilla de señales local s t( −τˆ) para varios

retrasos ˆτ , y calcula el retraso correspondiente al pico de la correlación. De forma similar, el modelo MF emplea un filtro que está adaptado a la señal transmitida y estima el instante en el que la salida del filtro alcanza su mayor valor. Ambos modelos teóricos son óptimos para la detección si empleamos el método de máxima verosimilitud (ML)método de máxima verosimilitud (ML)método de máxima verosimilitud (ML)método de máxima verosimilitud (ML). Sin embargo, en sistemas prácticos, la señal llega al receptor a través de múltiples caminos de señal. En dichos entornos multitrayecto, los algoritmos convencionales no son óptimos al utilizar una señal transmitida para establecer una plantilla de señales o respuestas al impulso del filtro adaptado. Para mejorar la precisión de la estimación del TOA en entornos multitrayecto se han estudiado sistemas que trabajan con señales de banda estrecha y algoritmos de detección del primer camino en sistemas UWB.

Si queremos observar las principales relaciones entre el ancho de banda de señal y los límites teóricos para la estimación TOA, consideraremos la Cota de Cramer- Rao para el modelo de señal de (2.4), que viene dada por:

1 ˆ ( ) 2 2 Var SNR τ π β ≥ _(2.5)

donde ˆτ representa una estimación insesgada del TOA, SNR=E N/ 0 con E como la

energía de la señal, yβ como el ancho de señal efectivo definido por:

2 2 1/ 2 1 ( f | ( ) |S f df) E

β

∞ −∞ =

_∫

_(2.6)

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ser mejorada aumentando la SNR y el ancho de banda de la señal. De esta manera confirmamos que para sistemas UWB, la estimación a través de TOA puede proporcionar una información con un alto rango de precisión. Llegados a este punto, conviene recordar que esta cota no va a ser aplicable al caso real, puesto que el canal UWB nunca va a ser de un solo trayecto. Así que simplemente sabemos que la estimación será mejor con un ancho de banda mayor pero no podemos cuantificarlo con la fórmula (2.5) anterior.

2.3.3 Estimación de la posición2.3.3 Estimación de la posición2.3.3 Estimación de la posición2.3.3 Estimación de la posición2.62.62.62.6

En la segunda fase del algoritmo de posicionamiento en dos pasos se realiza la estimación de la posición con los parámetros anteriormente estimados en el paso previo. Según la presencia o no de una base de datos, podemos considerar dos tipos de técnicas de estimación de posición:

• Técnicas de mapeo (fingerprinting)Técnicas de mapeo (fingerprinting)Técnicas de mapeo (fingerprinting)Técnicas de mapeo (fingerprinting):

Estas técnicas utilizan una base de datos que consiste en medidas de parámetros para posiciones conocidas del espacio de trabajo. Dicha base de datos se utilizará para estimar la posición del nodo móvil. Habitualmente la base de datos se obtiene en una fase previa al comienzo del posicionamiento en tiempo real.

• Técnicas geométricas y estadísticasTécnicas geométricas y estadísticasTécnicas geométricas y estadísticasTécnicas geométricas y estadísticas:

Estas técnicas no utilizan una base de datos, y estiman la posición del nodo móvil directamente a través de los parámetros de señal estimados en el primer paso del algoritmo de posicionamiento mediante relaciones geométricas y enfoques estadísticos respectivamente.

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2.4 Resumen del capítulo

El Sistema de Posicionamiento Global o GPS no es válido para la obtención medidas precisas de localización en zonas interiores. De ahí que surja la necesidad de investigación en este terreno, ya que tiene una gran utilidad para la realización de labores comerciales, de seguridad pública y aplicaciones militares.

Los elementos principales del sistema son un número de nodos sensores de nodos sensores de nodos sensores de nodos sensores de localización

localización localización

localización que toman los parámetros de medida relacionadas con la posición relativa de un nodo móvilnodo móvilnodo móvil, un algoritmo de posicionamientonodo móvil algoritmo de posicionamientoalgoritmo de posicionamientoalgoritmo de posicionamiento que procesa las métricas obtenidas por los elementos sensores de localización del nodo móvil. Existen diversos tipos de métricas métricas métricas métricas de localización

de localización de localización

de localización como el ángulo de llegada (AOA), la fase de la señal portadora de llegada (POA), el tiempo de llegada (TOA) o la potencia de la señal recibida (RSS) entre otros.

Por otra parte, hay dos enfoques básicos al diseño de sistemas de geolocalización software. El primero de ellos consiste en desarrollar un sistema de desarrollar un sistema de desarrollar un sistema de desarrollar un sistema de señalización y una infraestructura de sensores de localización

señalización y una infraestructura de sensores de localización señalización y una infraestructura de sensores de localización

señalización y una infraestructura de sensores de localización utilizada primariamente en aplicaciones de geolocalización. El segundo enfoque se basa en utilizar una infraestructura de red inalámbrica ya existente. En el proyecto nos centraremos en el primero de ellos.

Para implementar estas aplicaciones utilizaremos la Banda Ultra Ancha de frecuencia. La tecnologíatecnologíatecnología UWBtecnología UWB UWB UWB proporciona un excelente medio para el posicionamiento inalámbrico debido a que proporciona una resolución elevada en el dominio del tiemporesolución elevada en el dominio del tiemporesolución elevada en el dominio del tiemporesolución elevada en el dominio del tiempo. Su capacidad para que no le afecte el multitrayecto hace posible que con radiación UWB se pueda obtener una estimación de localización precisa sin necesidad de algoritmos de estimación complejos. Esta estimación tan precisa permite el desarrollo de muchas aplicaciones en distintos campos, como monitorización médica, seguridad y transporte. Los esfuerzos de estandarización se han visto reflejados en la norma IEEE 802.15.4a para redes PAN, que hará uso de las características únicas de esta tecnología para conseguir la localización en una red de sensores.

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Los parámetros fundamentales para localización son AOA, TOA, TDOA y RSS, aunque debido a la buena resolución de las señales UWB, utilizaremos las estimaciones basadas en tiempo, ya que nos dan mejores prestaciones que el resto. Es más, el algoritmo de estimación con TOA

algoritmo de estimación con TOA algoritmo de estimación con TOA

algoritmo de estimación con TOA, es una solución muy apropiada debido a que es menos sensible a la propagación multitrayecto y su complejidad en cuanto a implementación es abordable.

En el primer paso de un algoritmo de posicionamiento, los parámetros de señalización, como el tiempo de llegada (TOA), son estimados. A continuación, en un segundo paso, la posición del nodo objetivo se estima basándose en los parámetros obtenidos previamente. Podemos utilizar para ello el algoritmo de mínimos cuadradosalgoritmo de mínimos cuadradosalgoritmo de mínimos cuadradosalgoritmo de mínimos cuadrados, que es una de las soluciones más básicas, y si queremos mejorar la precisión de las medidas se pueden utilizar técnicas estadísticas, geométricas o de mapeo (fingerprinting)mapeo (fingerprinting)mapeo (fingerprinting). mapeo (fingerprinting)