Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu wi fi

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

VIỆN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ
-----------------

VŨ TRUNG KIÊN

NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG
NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI-2019


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

VIỆN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ
-----------------

VŨ TRUNG KIÊN

NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG
NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Chuyên ngành:

KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ

Mã số:

9520203

Người hướng dẫn khoa học: GS.TS. LÊ HÙNG LÂN

HÀ NỘI-2019


LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan các kết quả trình bày trong luận án là công trình
nghiên cứu của tôi dưới sự hướng dẫn của các cán bộ hướng dẫn. Các số liệu,
kết quả trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa được công bố
trong bất kỳ công trình nào trước đây. Các kết quả sử dụng tham khảo đều đã
được trích dẫn đầy đủ theo đúng quy định.

Hà Nội, ngày tháng năm 2019
Tác giả

Vũ Trung Kiên


LỜI CẢM ƠN
Trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận án này, tác giả đã nhận
được nhiều sự giúp đỡ và đóng góp quý báu.
Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới GS.TS. Lê Hùng
Lân đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tác giả trong quá trình nghiên cứu.

Tác giả xin chân thành cảm ơn Viện Ứng dụng Công nghệ - Bộ Khoa
học và Công nghệ đã tạo điều kiện thuận lợi để tác giả hoàn thành nhiệm vụ.
Tác giả cũng xin cảm ơn Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội, là đơn vị chủ
quản, đã tạo điều kiện cho phép tác giả có thể tham gia nghiên cứu trong các
năm làm nghiên cứu sinh.
Tác giả cũng xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc đến TS. Hoàng Mạnh
Kha, người luôn đồng hành cùng tác giả trong thời gian nghiên cứu; xin chân
thành cảm ơn TS. Lê Văn Thái và các anh chị em đồng nghiệp thuộc khoa
Điện tử, trường Đại học Công nghiệp Hà Nội đã luôn tạo mọi điều kiện giúp
tác giả hoàn thành luận án.
Cuối cùng, tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn chân thành đến gia đình,
bạn bè, các đồng chí, đồng nghiệp đã luôn động viên, giúp đỡ tác giả vượt
qua mọi khó khăn để đạt được những kết quả nghiên cứu như ngày hôm nay.


i

MỤC LỤC
LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. i
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................... ii
DANH MỤC HÌNH VẼ ................................................................................... iv
DANH MỤC BẢNG BIỀU, LƯỢC ĐỒ ......................................................... vi
DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ................................................................. vii
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CHÍNH ............................................................. x
MỞ ĐẦU

....................................................................................................... 1

1. Tính cấp thiết của đề tài ............................................................................ 1
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu............................................................. 5

3. Mục tiêu nghiên cứu.................................................................................. 5
4. Phương pháp nghiên cứu........................................................................... 6
5. Bố cục của luận án .................................................................................... 6
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ SỬ
DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi ................................................................................... 8
1.1. Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi.......................... 8
1.1.1. Kỹ thuật định vị tiệm cận ................................................................ 8
1.1.2. Kỹ thuật định vị sử dụng ToA ......................................................... 9
1.1.3. Kỹ thuật định vị sử dụng TDoA.................................................... 10
1.1.4. Kỹ thuật định vị sử dụng AoA ...................................................... 11
1.1.5. Kỹ thuật định vị sử dụng kết hợp AoA và ToA ............................ 12
1.1.6. Kỹ thuật định vị sử dụng RSSI và mô hình suy hao đường truyền
................................................................................................................. 14
1.1.7. Kỹ thuật định vị dựa trên dấu vân tay RSSI ................................. 15
1.1.7.1. RSSIF-IPT sử dụng phương pháp tất định .............................. 15
1.1.7.2. RSSIF-IPT sử dụng phương pháp xác suất ............................. 17
1.1.8. Đánh giá các kỹ thuật định vị ....................................................... 21


ii
1.2. Đặt vấn đề nghiên cứu.......................................................................... 27
1.3. Kết luận chương 1 ................................................................................ 33
CHƯƠNG 2. ƯỚC LƯỢNG THAM SỐ CỦA MÔ HÌNH MÔ TẢ PHÂN BỐ
Wi-Fi RSSI ..................................................................................................... 35
2.1. Đặt vấn đề ............................................................................................ 35
2.2. Giới thiệu thuật toán EM...................................................................... 39
2.3. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát
được do censoring ....................................................................................... 41
2.4. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát
được do dropping. ....................................................................................... 44

2.5. Ước lượng các tham số của GMM khi một phần dữ liệu không quan sát
được do censoring và dropping ................................................................... 46
2.6. Đánh giá sai số của các tham số trong GMM ước lượng được bằng
thuật toán EM .............................................................................................. 52
2.7. Kết luận chương 2 ................................................................................ 56
CHƯƠNG 3. ƯỚC LƯỢNG SỐ THÀNH PHẦN GAUSS TRONG MÔ
HÌNH MÔ TẢ PHÂN BỐ Wi-Fi RSSI ........................................................... 57
3.1. Đặt vấn đề ............................................................................................ 57
3.2. Các phương pháp ước lượng số thành phần Gauss trong GMM ......... 60
3.2.1. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp
PF ............................................................................................................ 60
3.2.2. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng phương pháp
CF ............................................................................................................ 62
3.3. Ước lượng số thành phần Gauss trong GMM khi một phần dữ liệu
không quan sát được do censoring và dropping ......................................... 63
3.4. Đánh giá các thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM....
..................................................................................................... 68
3.5. Kết luận chương 3 ................................................................................ 77
CHƯƠNG 4. XÂY DỰNG THUẬT TOÁN ĐỊNH VỊ VÀ CÁC KẾT QUẢ


iii
THỰC NGHIỆM IPS ...................................................................................... 78
4.1. Đặt vấn đề ............................................................................................ 78
4.2. Thuật toán định vị dựa trên phương pháp MaP ................................... 79
4.3. Các kết quả thực nghiệm IPS ............................................................... 82
4.3.1. Sai số định vị ................................................................................. 82
4.3.1.1. Thực nghiệm IPS trên dữ liệu mô phỏng................................. 83
4.3.1.2. Thực nghiệm IPS trên dữ liệu thực.......................................... 86
4.3.2. Mức độ phức tạp của thuật toán định vị ....................................... 90

4.4. Kết luận chương 4 ................................................................................ 92
KẾT LUẬN ..................................................................................................... 93
A. Các kết quả chính của luận án ................................................................ 93
B. Các đóng góp mới của luận án ............................................................... 93
C. Hướng phát triển của luận án ................................................................. 94
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ ...................................... 96
PHỤ LỤC ...................................................................................................PL1


iv

DANH MỤC HÌNH VẼ
Hình 1.1. Mô tả kỹ thuật định vị tiệm cận ........................................................ 8
Hình 1.2. Mô tả ToA-IPT .................................................................................. 9
Hình 1.3. Mô tả TDoA-IPT. ............................................................................ 11
Hình 1.4. Mô tả AoA-IPT ............................................................................... 12
Hình 1.5. Mô tả kỹ thuật định vị sử dụng kết hợp AoA và ToA ..................... 13
Hình 1.6. Mô tả RSSIF-IPT ............................................................................ 15
Hình 1.7. Mô tả D-RSSIF-IPT ........................................................................ 17
Hình 1.8. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI thu thập được tại các vị trí khác
nhau trong điều kiện tĩnh................................................................................. 29
Hình 1.9. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI được thu thập trong các điều kiện
động khác nhau................................................................................................ 31
Hình 1.10. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI thể hiện các vấn đề censoring,
dropping và đa thành phần Gauss ................................................................... 31
Hình 2.2. Mô tả hiện tượng dropping.............................................................. 37
Hình 2.3. Tương quan giữa số lượng mẫu dữ liệu (N) và MSE của các tham số
trong GMM được ước lượng bởi EM-CD-GMM ........................................... 56
Hình 3.1. Biểu đồ tần suất của Wi-Fi RSSI thu thập từ một AP ..................... 59
Hình 3.2. Thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng

phương pháp PF .............................................................................................. 61
Hình 3.3. Thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM bằng
phương pháp CF .............................................................................................. 63
Hình 3.4. Thuật toán EM-CD-GMM-PFBIC-CD ................................................ 67
Hình 3.5. Biểu đồ tần suất của tập dữ liệu mô phỏng được tạo bằng hàm ngẫu
nhiên với J=2 ................................................................................................... 76
Hình 3.6. Tương quan giữa số mẫu dữ liệu và xác suất ước lượng đúng số
thành phần Gauss khi c  92dBm và   0.1 .............................................. 76


v
Hình 4.1. Mặt bằng mô phỏng được tạo trên Matlab ...................................... 83
Hình 4.2. CDF của sai số định vị sau 1000 lần thực nghiệm với dữ liệu mô
phỏng

..................................................................................................... 86

Hình 4.3. Mặt bằng của khu vực thực nghiệm IPS ......................................... 87
Hình 4.4. Giao diện của phần mềm thu thập Wi-Fi RSSI ............................... 87
Hình 4.5. Nội dung các file *.xml chứa Wi-Fi RSSI thu thập từ các AP khác
nhau

..................................................................................................... 88

Hình 4.6. Tổng hợp dữ liệu thu thập được trong giai đoạn huấn luyện .......... 88
Hình 4.7. CDF của sai số định vị sau 100 lần thực nghiệm với dữ liệu thực . 89
Hình 4.8. CDF của sai số định vị tương ứng với bốn thực nghiệm ................ 91


vi

DANH MỤC BẢNG BIỀU, LƯỢC ĐỒ
Bảng 1.1. Thống kê sai số định vị của một số nghiên cứu về các kỹ thuật định
vị dựa trên vị trí của các AP ............................................................................ 23
Bảng 1.2. Thống kê sai số định vị của một số nghiên cứu về RSSIF-IPT...... 23
Bảng 1.3. Thông tin cần thu thập xây dựng cơ sở dữ liệu với các kỹ thuật định
vị

..................................................................................................... 24

Bảng 1.4. Tổng hợp các ưu điểm, nhược điểm của các kỹ thuật định vị ........ 26
Bảng 2.1.  KLD của các thuật toán EM sau 1000 lần thực nghiệm ................ 54
Bảng 2.2.  KLD của các thuật toán EM sau 1000 lần thực nghiệm ................ 54
Bảng 3.1. Các bộ tham số được sử dụng tạo tập dữ liệu mô phỏng ............... 68
Bảng 3.2. Thống kê xác suất ước lượng đúng, lệch một và lệch từ hai thành
phần Gauss trở lên của các thuật toán. ............................................................ 70
Bảng 3.2. (tiếp) ................................................................................................ 71
Bảng 3.3. Thống kê số lần ước lượng số thành phần Gauss khi c  94 ,

  0 , tỉ lệ dữ liệu quan sát được là 98.8% .................................................... 72
Bảng 3.4. Thống kê số lần ước lượng số thành phần Gauss khi c  92 ,

  0.1, tỉ lệ dữ liệu quan sát được là 82.6% .................................................. 73
Bảng 3.5. Thống kê số lần ước lượng số thành phần Gauss khi c  90 ,

  0.2 , tỉ lệ dữ liệu quan sát được là 59.2% ................................................. 74
Bảng 4.1. Giá trị trung bình và phương sai của sai số định vị sau 1000 lần
thực nghiệm với dữ liệu mô phỏng ................................................................. 86
Bảng 4.2. Giá trị trung bình và phương sai của sai số định vị sau 100 lần thực
nghiệm với dữ liệu thực .................................................................................. 89

Bảng 4.3. Trung bình thời gian thực hiện, giá trị trung bình và phương sai của
sai số định vị tương ứng với bốn thực nghiệm ............................................... 91


vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
2D
3D
AIC
AIC3
AoA
AP
BIC
CDF
CF
CIR
DR
D-RSSIF-IPT
EM
EM-CD-G

EM-CD-GMM

EM-CDGMM-PFBIC-CD

Nghĩa tiếng Anh
2 Dimension
3 Dimension

Akaike Information
Criterion
Akaike Information
Criterion 3
Angle of Arrival
Access Point
Bayesian Information
Criterion
Cumulative Distribution
Function
Characteristic Function

Nghĩa tiếng Việt
Không gian hai chiều
Không gian ba chiều
Tiêu chuẩn thông tin
Akaike
Tiêu chuẩn thông tin
Akaike 3
Góc tới (của tín hiệu Wi-Fi)
Điểm truy cập (Wi-Fi)
Tiêu chuẩn thông tin Bayes
Hàm phân phối tích lũy

Hàm đặc trưng
Đáp ứng xung của kênh
Channel Impulse Response
truyền
Dead Reckoning
Kỹ thuật định vị dự đoán

Kỹ thuật định vị trong nhà
Deterministic RSSI
dựa trên dấu vân tay RSSI
Fingerprinting based IPT
sử dụng phương pháp tất
định
Expectation Maximization
Cực đại kỳ vọng
EM algorithm for parameter Thuật toán EM ước lượng
estimation of Gaussian
các tham số của phân phối
distribution in the presence Gauss khi một phần dữ liệu
of Censored and Dropped
không quan sát được do
data
censoring và dropping
Thuật toán EM ước lượng
EM algorithm for parameter
các tham số của GMM khi
estimation of the GMM in
một phần dữ liệu không
the presence of Censored
quan sát được do censoring
and Dropped mixture data
và dropping
Thuật toán ước lượng các
Model selection and
tham số và số thành phần
parameter estimation
algorithm utilizing EM-CD- Gauss trong GMM sử dụng

EM-CD-GMM và PFBIC-CD
GMM and PFBIC-CD


viii
Từ viết tắt
EM-C-G

EM-C-GMM

EM-D-GMM

EM-GMMPFAIC
EM-GMMPFBIC
EM-GMMSWRLCF
GMM
IPS
IPT
KLD
KNN
LF
LLF
LoS
LS
MaP

Nghĩa tiếng Anh

Nghĩa tiếng Việt
Thuật toán EM ước lượng

EM algorithm for parameter
các tham số của phân phối
estimation of Gaussian
Gauss khi một phần dữ liệu
distribution in the presence
không quan sát được do
of Censored data
censoring
The EM algorithm for
Thuật toán EM ước lượng
parameter estimation of the các tham số của GMM khi
GMM in the presence of
một phần dữ liệu không
Censored mixture data
quan sát được do censoring
The EM algorithm for
Thuật toán EM ước lượng
parameter estimation of the các tham số của GMM khi
GMM in the presence of
một phần dữ liệu không
Dropped mixture data
quan sát được do dropping
Thuật toán ước lượng các
Model selection and
tham số và số thành phần
parameter estimation
Gauss sử dụng EM-GMM
algorithm utilizing EMvà PFAIC
GMM and PFAIC
Thuật toán ước lượng các

Model selection and
tham số và số thành phần
parameter estimation
Gauss sử dụng EM-GMM
algorithm utilizing EMvà PFBIC
GMM and PFBIC
Model selection and
Thuật toán ước lượng các
parameter estimation
tham số và số thành phần
algorithm utilizing EMGauss sử dụng EM-GMM
GMM and SWRLCF
và SWRLCF
Gaussian Mixture Model
Mô hình hỗn hợp Gauss
Indoor Positioning System Hệ thống định vị trong nhà
Indoor Positioning
Kỹ thuật định vị trong nhà
Technique
Kullback Leibler
Khoảng cách Kullback
Divergence
Leibler
K-Nearest Neighbors
K láng giềng gần nhất
Likelihood Function
Hàm hợp lý
Log-Likelihood Function
Logarit của hàm hợp lý
Light of Sight

Trực thị
Least Squares
Bình phương cực tiểu
Cực đại xác suất hậu
Maximum a Posteriori
nghiệm


ix
Từ viết tắt
ML

Nghĩa tiếng Anh
Maximum Likelihood

MSE

Mean Squared Error

OB
NLoS

OBject
Non Light of Sight
Probability Density
Function
Penalty Function
PF of AIC
PF of BIC

PDF
PF
PFAIC
PFBIC
PFBIC-CD

PLM
P-RSSIF-IPT
RP
RSSI
RSSIF-IPT
SWRLCF
TDoA
ToA
TSARS
WLAN

Nghĩa tiếng Việt
Hợp lý cực đại
Sai số toàn phương trung
bình
Đối tượng (được định vị)
Không trực thị
Hàm mật độ xác suất

Hàm phạt
Hàm phạt của AIC
Hàm phạt của BIC
Hàm phạt trong BIC mở
PF of extended BIC in the

rộng cho trường hợp một
presence of Censored and
phần dữ liệu không quan sát
Dropped data
được do censoring và
dropping
Mô hình suy hao đường
Path Loss Model
truyền
Kỹ thuật định vị trong nhà
Probabilistic RSSI
dựa trên dấu vân tay RSSI
Fingerprinting based IPT
sử dụng phương pháp xác
suất
Reference Point
Điểm tham chiếu
Received Signal Strength
Chỉ số cường độ tín hiệu
Indication
nhận được
RSSI Fingerprinting based Kỹ thuật định vị trong nhà
IPT
dựa trên dấu vân tay RSSI
Sum of Weighted Real parts Tổng có trọng số của các
of all Log-Characteristic
phần thực trong logarit của
Functions
hàm đặc trưng
Time Difference of Arrival Chênh lệch về thời gian tới

Time of Arrival
Thời gian tới
Thuộc tính về không gian
Time and Space Attributes
và thời gian của tín hiệu
of Received Signal
nhận được
Wireless Local Area
Mạng nội bộ không dây
Network


x

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU CHÍNH
Ký hiệu

Ý nghĩa

In đậm, thẳng

Ma trận, véc tơ. Ví dụ: x, y,Θ

In nghiêng

Biến số, tham số. Ví dụ: xn , yn , J ,  ,

In thường,
thẳng

Hàm số. Ví dụ: ln(.) , p(.) δ .




Tập số nguyên
Tập số thực




Tích của một phép toán



Tương đương (biểu thức)



Xấp xỉ



Hàm tương đương

ˆ.

Ước lượng được (tham số)

Tổng của một phép toán

(.) T

Phép chuyển vị ma trận

(.) 1

Phép nghịch đảo ma trận

d

Đạo hàm, ví dụ dyn


ln(.)

Đạo hàm riêng

log10 (.)

Logarit thập phân

P(.)

Xác suất

P(. | .)

Xác suất có điều kiện

p(.)

Hàm mật độ xác suất (PDF)

p(. |.)

Hàm mật độ xác suất có điều kiện (Conditional PDF)

 ( .)

PDF của phân phối Gauss

δ  .

Hàm Kronecker Delta

Q(.)

Hàm phụ (auxiliary function), biểu diễn kỳ vọng

erf(.)

Hàm lỗi (error function)

Logarit tự nhiên


xi
Ký hiệu
erfc(.)

Ý nghĩa
Hàm lỗi bù (complementary error function)

 (.)

Hàm hợp lý (Likelihood)

(.), (.),

Các hàm, chi tiết như trong mục 2.3 và 2.5.

β(.), α(.)

I0 (.), I1 (.),

Các tích phân (chi tiết như trong phụ lục 1, 2, 3)

I2 (.)
MSE(.)

Sai số toàn phương trung bình

PF(.)

Hàm phạt của BIC hoặc AIC hoặc AIC3

PFBIC (.)

Hàm phạt của BIC

PFBICD (.)

Hàm phạt của BIC mở rộng cho trường hợp một số mẫu dữ
liệu không quan sát được do dropping

PFBICC (.)

Hàm phạt của BIC mở rộng cho trường hợp một số mẫu dữ
liệu không quan sát được do censoring

PFBICCD (.)

Hàm phạt của BIC mở rộng cho trường hợp một số mẫu dữ
liệu không quan sát được do censoring và dropping



P J = Jˆ

 

Xác suất số thành phần Gauss ước lượng Jˆ được bằng số



thành phần Gauss thực  J 





Xác suất xác suất Jˆ lệch so với J một thành phần Gauss





Xác suất xác suất Jˆ lệch so với J từ hai thành phần Gauss
trở lên

P J  Jˆ  1

P J  Jˆ  2


Giá trị trung bình



Độ lệch chuẩn



Bộ tham số của phân phối Gauss     , 

Θ

Bộ tham số của GMM

xii
Ký hiệu
j

Ý nghĩa
Bộ tham số của thành phần Gauss thứ j trong GMM,
 j  [w j ,  j ,  j ]

ΘJ

Bộ tham số của GMM với J thành phần Gauss

J

Số thành phần Gauss trong GMM

Jmax

Số thành phần Gauss tối đa sử dụng để tính các hàm phạt
trong BIC

Jˆ

Số thành phần Gauss trong GMM ước lượng được

wj

Trọng số của thành phần Gauss thứ j trong GMM



Xác xuất xảy ra dropping

y

Tập dữ liệu đầy đủ, không quan sát được

yn

Các mẫu dữ liệu trong tập y

x

Tập dữ liệu không đầy đủ, quan sát được

xn

Các mẫu dữ liệu trong tập x

d

Tập các biến nhị phân biểu thị khi xảy ra dropping (dn=1)
hoặc không xảy ra dropping (dn=0)

dn

Các biến trong tập d

z

zn

Tập các biến nhị phân biểu thị khi xảy ra censoring ( zn  1 )
hoặc không xảy ra censoring ( zn  0 )
Các biến trong tập z
Tập các biến nhị phân biểu thị khi các mẫu dữ liệu quan sát

v

được ( vn  0 ) hoặc không quan sát được ( vn  1 ) do
censoring hoặc dropping hoặc cả hai

vn

Các biến trong tập v

Δ

Tập các biến nhị phân tiềm ẩn (latent variable)

 nj

Các biến trong tập Δ

c


Ngưỡng thu của thiết bị thu thập Wi-Fi RSSI
Nhân tử Lagrange

xiii
Ký hiệu

Ý nghĩa

(k )

Chỉ số của các vòng lặp trong thuật toán EM

N

Số mẫu dữ liệu thu thập được tại một RP từ một AP

NPs

Số lượng tham số trong GMM được sử dụng mô tả phân bố
của một tập dữ liệu

N AP

Số điểm truy cập Wi-Fi (AP)

N RP

Số điểm tham chiếu (RP)

 CF

Ngưỡng hội tụ của SWRLCF

 EM

Ngưỡng hội tụ của thuật toán EM

q

Vị trí của RP thứ q

ˆ .

Vị trí của OB (ước lượng được)

KNN

Số láng giềng gần nhất

DE

Trung bình của sai số định vị

2
 DE

Phương sai của sai số định vị

tETP

Trung bình thời gian máy tích thực hiện thuật toán định vị

KLD

Trung bình KLD

 KLD

Độ lệch chuẩn của KLD


1

MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Từ thời nguyên thủy, nhu cầu về định vị và dẫn đường đã xuất hiện
trong lĩnh vực hàng hải. Khi đó, con người dựa vào việc quan sát các vì sao,
hướng gió, dòng hải lưu để định hướng khi đi biển. Sau này khi khoa học phát
triển, các hệ thống định vị dựa trên vệ tinh ra đời cũng là thời điểm đánh dấu
một bước phát triển đột phá trong lĩnh vực định vị và dẫn đường. Các hệ
thống định vị toàn cầu như: GPS (Global Positioning System) của Mỹ,
GLONASS (Global Navigation Satellite System) của Nga, Galileo của châu
Âu, hay BDS (BeiDou Navigation Satellite System) của Trung Quốc đã và
đang mang lại rất nhiều lợi ích trong các mặt của đời sống xã hội. Ở môi
trường ngoài trời, các hệ thống định vị dựa trên vệ tinh có thể định vị với sai
số chỉ vài mét. Tuy nhiên, trong đô thị hay trong tòa nhà, độ chính xác của các
hệ thống định vị này giảm đi rất nhiều.
Ở các khu vực trong nhà có diện tích rất lớn như trung tâm thương
mại, nhà ga, sân bay, việc tìm một địa điểm hoặc di chuyển tới một địa điểm
nào đó trong các khu vực này là rất khó khăn nếu như không có dịch vụ định
vị hoặc dẫn đường. Mặt khác theo kết quả khảo sát năm 2016 của Sithole.G

và nhóm tác giả [46], trung bình hàng ngày mỗi người dành 80% đến 90%
thời gian để làm việc, sinh hoạt ở môi trường trong nhà; 70% điện thoại di
động và 80% dữ liệu được sử dụng và truyền/nhận trong môi trường trong
nhà. Đây chính là các lý do vì sao trong những năm gần đây, hệ thống định vị
trong nhà (IPS: Indoor Positioning System) rất được quan tâm nghiên cứu,
phát triển.
Công nghệ định vị trong nhà đã có những bước phát triển rất nhanh.
Ban đầu từ hệ thống RADAR được giới thiệu bởi Microsoft Research Asia [6]


2
năm 2000. Năm 2005, hệ thống Horus được xây dựng bởi đại học Maryland
[58]. Những hệ thống được phát triển trong những năm gần đây (2015) có thể
kể đến như: hệ thống LIFS của đại học Tsinghua [53]; hệ thống
WHERE@UM của đại học Minho [41]. Theo thời gian, các hệ thống được
phát triển sau có độ chính xác cao hơn, giá thành thấp hơn và nhiều kỹ thuật
tiên tiến hơn được áp dụng so với các hệ thống được phát triển trước.
IPS có thể hoạt động trong trong không gian hai chiều. (2D: 2
Dimension) và trong không gian ba chiều (3D: 2 Dimension). Hệ thống định
vị 3D có giá thành cao hơn hệ thống định vị 2D do phải bổ sung các thiết bị
phục vụ định vị [54]. Mặt khác đa số các nhu cầu về định vị trong nhà chỉ cần
thực hiện trong không gian hai chiều, bởi vậy công nghệ định vị trong không
gian hai chiều được quan tâm nghiên cứu phát triển nhiều hơn [46, 54].
IPS có thể định vị đối tượng bằng cách tham chiếu tới tín hiệu, vị trí
của các thiết bị trong hạ tầng mạng có sẵn, ví dụ mạng nội bộ không dây
(WLAN: Wireless Local Area Network), hoặc quán tính của đối tượng cần
định vị (OB: Object) được xác định bằng các cảm biến, ví dụ con quay hồi
chuyển, gia tốc kế. Sử dụng cảm biến trên chính đối tượng cần định vị, còn
gọi là công nghệ định vị dự đoán (DR: Dead Reckoning), có độ chính xác cao
trong khoảng thời gian ngắn. Tuy nhiên khi OB di chuyển xa, di chuyển trong

một khoảng thời gian dài, sai số định vị được tích lũy, bởi vậy DR được dùng
như một kỹ thuật hỗ trợ nhằm cải thiện độ chính xác trong IPS [20, 40].
IPS có thể sử dụng camera, bức xạ hồng ngoại (Infrared Radiation),
sóng siêu âm (Ultrasound), nhận dạng qua tần số vô tuyến (Radio Frequency
Identification), công nghệ mạng không dây băng rộng (Ultra Wideband) hoặc
các tín hiệu vô tuyến có sẵn để định vị [17]. Ngoài ra, trong vài năm gần đây,
một hướng nghiên cứu khác cũng được đề cập, đó là công nghệ định vị dựa
trên đáp ứng xung của kênh truyền (CIR: Channel Impulse Response) [11,


3
59]. Đây là một công nghệ định vị mới, tuy nhiên cần bổ sung phần cứng cho
các thiết bị thu, phát tín hiệu vô tuyến. Trong số các công nghệ định vị, công
nghệ định vị sử dụng sóng vô tuyến được sử dụng rộng rãi nhất [17]. Các tín
hiệu vô tuyến được sử dụng phổ biến trong IPS bao gồm: Zigbee [39],
Bluetooth [36] và Wi-Fi [56]. Trong số này, tín hiệu Wi-Fi trong WLAN
được quan tâm hơn cả bởi các lý do: WLAN có sẵn ở hầu hết các khu vực
trong nhà; điện thoại thông minh, máy tính là đại đa số các thiết bị di động
hoạt động trong môi trường trong nhà đều được trang bị bộ thu phát Wi-Fi, vì
vậy việc triển khai IPS sẽ dễ dàng và ít tốn kém hơn [23].
Các kỹ thuật định vị sử dụng tín hiệu Wi-Fi trong WLAN có thể chia
thành hai nhóm chính:
- Nhóm các kỹ thuật định vị dựa trên thuộc tính về không gian và thời
gian của tín hiệu nhận được (TSARS: Time and Space Attributes of Received
Signal). TSARS có thể là thời gian tới (ToA: Time of Arrival), chênh lệch về
thời gian tới (TDoA: Time Difference of Arrival) hoặc góc tới (AoA: Angle
of Arrival). Để thu thập được TSARS phục vụ định vị thường phải bổ sung
thêm phần cứng, ví dụ như ăng ten dải trên thiết bị thu (OB) để xác định AoA,
thiết bị đồng bộ để xác định ToA, điều này làm cho giá thành của hệ thống
tăng lên [20, 23]. Mặt khác TSARS sẽ bị sai số khi trạm phát, ví dụ các điểm

truy cập Wi-Fi (AP: Access Point) và trạm thu không trực thị (NLoS: NonLight of Sight) với nhau [56]. Vì những lý do này, các kỹ thuật định vị trong
WLAN sử dụng TSARS ít được triển khai trong môi trường trong nhà [17].
- Nhóm các kỹ thuật định vị sử dụng chỉ số cường độ tín hiệu nhận
được (RSSI: Received Signal Strength Indication). Các kỹ thuật này có thể
thực hiện định vị cho đại đa số các thiết bị di động hoạt động trong WLAN, ví
dụ điện thoại thông minh, máy tính bảng, máy tính xách tay..., mà không cần
bổ sung phần cứng cho IPS do các thiết bị này đều có thể thu thập được RSSI.


4
Ngoài ra các kỹ thuật này không yêu cầu trực thị (LoS: Light of Sight) giữa
AP và OB [17, 56], bởi vậy rất phù hợp với môi trường trong nhà. Theo thống
kê trong bài báo khảo sát về định vị trong nhà [17], có tới 94,42% các công
trình nghiên cứu về IPS sử dụng kỹ thuật định vị dựa trên RSSI. Nhóm các kỹ
thuật định vị sử dụng Wi-Fi RSSI bao gồm:
+ Kỹ thuật định vị tiệm cận (Promixity). Đây là kỹ thuật định vị đơn
giản nhất, được giới thiệu sớm nhất nhưng có sai số lớn.
+ Kỹ thuật định vị sử dụng RSSI và mô hình suy hao đường truyền
(PLM: Path Loss Model). Khi thu thập được RSSI từ tối thiểu ba AP có tọa
độ biết trước, khoảng cách từ OB tới ba AP này có thể ước lượng thông qua
PLM [5], từ đó tính ra vị trí của OB. Việc tính khoảng cách thông qua RSSI
và PLM bị sai số khi môi trường xung quanh thay đổi (cửa đóng/mở, người đi
lại...) dẫn tới các hệ số trong PLM không thể xác định trước [37]. Bởi vậy kỹ
thuật định vị này chỉ phù hợp với môi trường tĩnh [5].
+ Kỹ thuật định vị trong nhà dựa trên dấu vân tay RSSI [54] (RSSIFIPT: Received Signal Strength Indication Fingerprinting based Indoor
Positioning Technique). RSSIF-IPT bao gồm giai đoạn huấn luyện ngoại
tuyến và định vị trực tuyến. Ở giai đoạn huấn luyện, RSSI được thu thập tại
các điểm tham chiếu (RP: Reference Point) có vị trí xác định để xây dựng cơ
sở dữ liệu. Ở giai đoạn định vị trực tuyến, RSSI do OB thu thập được so sánh
với cơ sở dữ liệu, từ đó ước lượng ra vị trí của OB thông qua vị trí của một

hoặc một số RP. Nếu thu thập một số lượng đủ lớn các mẫu dữ liệu (là các giá
trị RSSI) ở nhiều thời điểm, trong nhiều hoàn cảnh khác nhau, cơ sở dữ liệu
của IPS sử dụng RSSIF-IPT có thể phản ánh được sự biến đổi của RSSI do
hiện tượng đa đường, do môi trường xung quanh thay đổi gây ra, qua đó hạn
chế được sai số định vị [20]. Tuy mất nhiều thời gian cho việc thu thập RSSI
để xây dựng cơ sở dữ liệu nhưng bù lại, IPS sử dụng RSSIF-IPT có sai số chỉ


5
từ 1,6m đến 5m [38]; có giá thành thấp; có thể triển khai được ở hầu hết các
khu vực trong nhà [9]. Bởi vậy, có tới 94,12% bài báo nghiên cứu về RSSIFIPT trong số các bài báo nghiên cứu về IPS [17].
Xuất phát từ những thực tế nêu trên, luận án tập trung nghiên cứu kỹ
thuật định vị trong nhà dựa trên dấu vân tay RSSI sử dụng tín hiệu Wi-Fi
trong WLAN.
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu kỹ thuật định vị cho đối tượng tĩnh trong không gian hai
chiều ở môi trường trong nhà. Kỹ thuật định vị được tập trung nghiên cứu là
RSSIF-IPT, sử dụng tín hiệu Wi-Fi trong WLAN. Các vấn đề được nghiên
cứu bao gồm: Đặc điểm của Wi-Fi RSSI; mô hình xác suất mô tả phân bố của
Wi-Fi RSSI; thuật toán ước lượng các tham số, tối ưu hóa các tham số của mô
hình được sử dụng mô tả phân bố của Wi-Fi RSSI; thuật toán định vị trực
tuyến.
3. Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu chung: Nghiên cứu phát triển kỹ thuật định vị trong nhà dựa
trên dấu vân tay RSSI sử dụng tín hiệu Wi-Fi trong WLAN nhằm giảm thiểu
sai số định vị, tối ưu thời gian định vị.
- Các mục tiêu cụ thể:
+ Xây dựng thuật toán ước lượng các tham số, số thành phần Gauss
trong GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được;
+ Xây dựng thuật toán định vị với mục tiêu giảm thiểu sai số định vị,

tối ưu thời gian định vị;


6
+ Thực nghiệm IPS với các kỹ thuật đã nghiên cứu, phát triển nhằm
kiểm nghiệm, so sánh với IPS sử dụng các kỹ thuật khác.
4. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp thống kê (toán) để xác định xu hướng diễn biến của tập
dữ liệu (là các phép đo Wi-Fi RSSI) thu thập được từ đó đề xuất mô hình
toán học mô tả phân bố của dữ liệu; phương pháp giải tích để tính toán các
tham số của mô hình và vị trí của đối tượng cần định vị; phương pháp Monte
Carlo để đánh giá sai số của các tham số mô hình; cuối cùng, các phương
pháp thực nghiệm trên cả dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực tế để kiểm chứng
hiệu quả của các đề xuất khi áp dụng cho IPS.
5. Bố cục của luận án
Bố cục của luận án bao gồm bốn chương cùng với phần mở đầu, kết
luận, phụ lục, danh mục các bài báo khoa học đã được công bố của tác giả.
Chương 1. Tổng quan về kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu
Wi-Fi: Trình bày tổng quan về các kỹ thuật định vị sử dụng tín hiệu Wi-Fi
trong WLAN. Trên cơ sở phân tích ưu điểm, nhược điểm của từng kỹ thuật,
phân tích các vấn đề đã được giải quyết và chưa được giải quyết, luận án đưa
ra định hướng nghiên.
Chương 2. Ước lượng tham số của mô hình mô tả phân bố Wi-Fi
RSSI: Nghiên cứu đề xuất các mô hình mô tả phân bố của dữ liệu (là các phép
đo Wi-Fi RSSI) tương ứng với các trường hợp một phần dữ liệu không quan
sát được; nghiên cứu xây dựng các thuật toán ước lượng các tham số trong
các mô hình mô tả phân bố của Wi-Fi RSSI; đánh giá, so sánh sai số của các
tham số ước lượng được bằng các thuật toán đã xây dựng với sai số của các
tham số ước lượng được bằng các thuật toán EM khác đã công bố.

7
Chương 3. Ước lượng số thành phần Gauss trong mô hình mô tả phân
bố Wi-Fi RSSI: Nghiên cứu xây dựng thuật toán ước lượng số thành phần
Gauss trong mô hình mô tả phân bố của Wi-Fi RSSI, qua đó giảm thiểu số
lượng tham số cần lưu trong cơ sở dữ liệu, tạo tiền đề giảm số phép tính trong
thuật toán định vị nhằm tối ưu thời gian định vị; đánh giá, so sánh sai số của
số thành phần Gauss được ước lượng bằng thuật toán đã xây dựng với một số
phương pháp khác đã được công bố.
Chương 4. Xây dựng thuật toán định vị và các kết quả thực nghiệm
IPS: Nghiên cứu xây dựng thuật toán định vị trong trường hợp một phần dữ
liệu do OB thu thập trong giai đoạn định vị trực tuyến không quan sát được;
thực nghiệm IPS được áp dụng các thuật toán đã xây dựng và so sánh với IPS
áp dụng các đề xuất trong các nghiên cứu khác đã công bố gần đây.


8

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ TRONG
NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi
Chương 1 bao gồm các nội dung: Các kỹ thuật định vị trong nhà sử
dụng tín hiệu Wi-Fi, ưu điểm, nhược điểm của từng kỹ thuật; các nghiên cứu
về RSSIF-IPT, những vấn đề đã được giải quyết và chưa được giải quyết, qua
đó, luận án đưa ra định hướng nghiên cứu.
1.1. Các kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi
1.1.1. Kỹ thuật định vị tiệm cận
Kỹ thuật định vị tiệm cận (proximity) [27, 51] còn gọi là kỹ thuật định
vị dựa trên vị trí của AP trong WLAN có cường độ tín hiệu nhận được lớn
nhất.
Hình 1.1 mô tả kỹ thuật định

vị tiệm cận với ba AP và đối tượng
(OB) cần định vị. Khi OB nằm trong
vùng phủ sóng của AP1 (vị trí 1), vị
trí của OB sẽ là vị trí của AP1. Tại vị
trí 2, OB nằm trong vùng phủ sóng

AP3
AP2

Vị trí 3
Vị trí 2
AP1

của AP1 và AP2. Nếu RSSI do OB
thu thập được từ AP2 lớn hơn từ
AP1, vị trí của OB sẽ là vị trí của
AP2 và ngược lại.

Vị trí 1
Vùng phủ sóng của AP

OB

Hình 1.1. Mô tả kỹ thuật định vị tiệm
cận

Ở vị trí 3, OB nằm trong vùng phủ sóng của cả ba AP, khi đó vị trí của
OB sẽ là vị trí của AP tương ứng với RSSI lớn nhất mà OB thu thập được.