वाई-फाई पोजिशनिंग सिस्टम

वाई-फाई पोजिशनिंग सिस्टम (WPS, WIPS या WFPS के रूप में भी संक्षिप्त) एक जियोलोकेशन सिस्टम है जो पास के हॉटस्पॉट (वाई-फाई) की विशेषताओं का उपयोग करता है। वाई-फाई हॉटस्पॉट और अन्य बेतार संग्रहण बिन्दू ्स की खोज करने के लिए यह पता लगाने के लिए कि एक उपकरण कहां स्थित है। इसका उपयोग किया जाता है जहां उपग्रह नेविगेशन जैसे कि GPS वैश्विक स्थिति प्रणाली#मल्टीपाथ इफेक्ट्स और सिग्नल ब्लॉकेज घर के अंदर त्रुटि विश्लेषण सहित विभिन्न कारणों के कारण अपर्याप्त है, या जहां एक उपग्रह फिक्स प्राप्त करने में बहुत लंबा समय लगेगा। इस तरह की प्रणालियों में हॉटस्पॉट डेटाबेस के माध्यम से सहायता प्राप्त जीपीएस, शहरी स्थिति सेवाएं और इनडोर स्थिति व्यवस्था शामिल हैं। वाई-फाई पोजिशनिंग शहरी क्षेत्रों में वायरलेस एक्सेस पॉइंट्स के 21 वीं सदी की शुरुआत में तेजी से वृद्धि का लाभ उठाती है। वायरलेस एक्सेस पॉइंट्स के साथ स्थिति के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे आम और व्यापक स्थानीयकरण तकनीक प्राप्त सिग्नल की तीव्रता (प्राप्त सिग्नल स्ट्रेंथ इंडिकेशन प्राप्त किया आरएसएसआई) और फिंगरप्रिंटिंग की विधि को मापने पर आधारित है। वायरलेस एक्सेस पॉइंट को जियोलोकेट करने के लिए उपयोगी विशिष्ट मापदंडों में इसका SSID और MAC पता शामिल है।सटीकता आस -पास के एक्सेस पॉइंट्स की संख्या पर निर्भर करती है, जिनके पदों को डेटाबेस में दर्ज किया गया है।वाई-फाई हॉटस्पॉट डेटाबेस वाई-फाई हॉटस्पॉट मैक पते के साथ मोबाइल डिवाइस जीपीएस स्थान डेटा को सहसंबंधित करके भरा जाता है। संभावित संकेत में उतार -चढ़ाव हो सकता है, उपयोगकर्ता के मार्ग में त्रुटियों और अशुद्धि को बढ़ा सकता है।प्राप्त संकेत में उतार -चढ़ाव को कम करने के लिए, कुछ तकनीकें हैं जिन्हें शोर को फ़िल्टर करने के लिए लागू किया जा सकता है।

कम परिशुद्धता के मामले में, कुछ तकनीकों को भौगोलिक सूचना प्रणाली और समय की कमी (यानी, समय भूगोल ) जैसे अन्य डेटा स्रोतों के साथ वाई-फाई निशान को मर्ज करने का प्रस्ताव दिया गया है।

प्रेरणा और अनुप्रयोग

संवर्धित वास्तविकता , सामाजिक नेटवर्किंग , स्वास्थ्य देखभाल निगरानी, व्यक्तिगत ट्रैकिंग, सूची नियंत्रण और अन्य इनडोर स्थान जागरूकता के बढ़ते उपयोग के कारण वाई-फाई आधारित उपकरणों के लिए सटीक इनडोर स्थानीयकरण अधिक महत्वपूर्ण हो रहा है। स्थान-जागरूक अनुप्रयोग। वायरलेस सुरक्षा में, यह एक महत्वपूर्ण कार्य है जिसका उपयोग दुष्ट एक्सेस पॉइंट्स का पता लगाने और मैप करने के लिए किया जाता है वाई-फाई नेटवर्क इंटरफ़ेस कार्ड की लोकप्रियता और कम कीमत वाई-फाई का उपयोग करने के लिए एक आकर्षक प्रोत्साहन है क्योंकि पिछले 15 वर्षों में इस क्षेत्र में एक स्थानीयकरण प्रणाली और महत्वपूर्ण शोध किया गया है।

समस्या कथन और बुनियादी अवधारणाएं

एक उपकरण के वाई-फाई आधारित इनडोर स्थानीयकरण की समस्या में एक्सेस पॉइंट्स के संबंध में क्लाइंट डिवाइस की स्थिति का निर्धारण करना शामिल है।इसे पूरा करने के लिए कई तकनीकें मौजूद हैं, और इन्हें चार मुख्य प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है: प्राप्त सिग्नल स्ट्रेंथ इंडिकेशन (आरएसएसआई), फिंगरप्रिंटिंग, एंगल ऑफ अराइवल (एओए) और फ्लाइट (टीओएफ) आधारित तकनीकों का समय। ज्यादातर मामलों में डिवाइस की स्थिति को निर्धारित करने के लिए पहला कदम लक्ष्य क्लाइंट डिवाइस और कुछ एक्सेस पॉइंट्स के बीच की दूरी को निर्धारित करना है।लक्ष्य डिवाइस और एक्सेस पॉइंट्स के बीच ज्ञात दूरी के साथ, लक्ष्य डिवाइस की सापेक्ष स्थिति को निर्धारित करने के लिए ट्रायलिटिरेशन एल्गोरिदम का उपयोग किया जा सकता है,एक संदर्भ के रूप में एक्सेस पॉइंट्स की ज्ञात स्थिति का उपयोग करना।वैकल्पिक रूप से, एक लक्ष्य क्लाइंट डिवाइस पर आने वाले संकेतों के कोण को ट्राईऐन्ग्युलेशंस एल्गोरिदम के आधार पर डिवाइस के स्थान को निर्धारित करने के लिए नियोजित किया जा सकता है।

सिस्टम की सटीकता को बढ़ाने के लिए इन तकनीकों के संयोजन का उपयोग किया जा सकता है।

तकनीक

सिग्नल शक्ति आधारित

RSSI स्थानीयकरण तकनीक एक क्लाइंट डिवाइस से कई अलग -अलग एक्सेस पॉइंट्स तक सिग्नल स्ट्रेंथ को मापने पर आधारित है, और फिर क्लाइंट डिवाइस और एक्सेस पॉइंट्स के बीच की दूरी को निर्धारित करने के लिए इस जानकारी को एक प्रसार मॉडल के साथ मिलाकर।ट्रिलेट्रेशन (कभी -कभी मल्टीलेटेशन कहा जाता है) तकनीकों का उपयोग एक्सेस पॉइंट्स की ज्ञात स्थिति के सापेक्ष अनुमानित क्लाइंट डिवाइस स्थिति की गणना करने के लिए किया जा सकता है।

हालांकि इसे लागू करने के लिए सबसे सस्ते और सबसे आसान तरीकों में से एक है, इसका नुकसान यह है कि यह बहुत अच्छी सटीकता (2-4 मीटर का माध्य) प्रदान नहीं करता है, क्योंकि RSSI माप पर्यावरण या लुप्त होती में परिवर्तन के अनुसार उतार-चढ़ाव करते हैं।

सिस्को अपने एक्सेस पॉइंट के माध्यम से उपकरणों का पता लगाने के लिए RSSI का उपयोग कर रहा है।एक्सेस पॉइंट स्थान डेटा एकत्र करें और सिस्को क्लाउड पर स्थान को अपडेट करें जिसे सिस्को डीएनए रिक्त स्थान कहा जाता है।

फिंगरप्रिंटिंग आधारित

पारंपरिक फिंगरप्रिंटिंग भी RSSI- आधारित है, लेकिन यह केवल एक ऑफ़लाइन चरण में क्लाइंट डिवाइस के ज्ञात निर्देशांक के साथ-साथ एक डेटाबेस में कई एक्सेस पॉइंट्स से सिग्नल स्ट्रेंथ की रिकॉर्डिंग पर निर्भर करता है।यह जानकारी नियतात्मक हो सकती हैया संभाव्य।ऑनलाइन ट्रैकिंग चरण के दौरान, एक अज्ञात स्थान पर वर्तमान RSSI वेक्टर की तुलना फिंगरप्रिंट में संग्रहीत उन लोगों से की जाती है और निकटतम मैच को अनुमानित उपयोगकर्ता स्थान के रूप में वापस कर दिया जाता है।इस तरह के सिस्टम 0.6 मीटर की औसत सटीकता और 1.3 मीटर की पूंछ सटीकता प्रदान कर सकते हैं। इसका मुख्य नुकसान यह है कि पर्यावरण में कोई भी परिवर्तन, जैसे कि फर्नीचर या इमारतों को जोड़ना या हटाना, फिंगरप्रिंट को बदल सकता है जो प्रत्येक स्थान से मेल खाती है, फिंगरप्रिंट डेटाबेस को अपडेट की आवश्यकता होती है।हालांकि, अन्य सेंसर जैसे कैमरों के साथ एकीकरण का उपयोग बदलते वातावरण से निपटने के लिए किया जा सकता है।

आगमन का कोण

एक संकेत प्राप्त करने वाले एंटेना के रैखिक सरणी।एंटेना में प्राप्त संकेत के चरण-शिफ्ट अंतर को एक डी दूरी से समान रूप से अलग किया जाता है, सिग्नल के आगमन के कोण की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है।चित्र से पुन: पेश किया गया

MIMO वाई-फाई इंटरफेस के आगमन के साथ, जो कई एंटेना का उपयोग करते हैं, एक्सेस पॉइंट्स में एंटीना सरणियों में प्राप्त मल्टीपैथ सिग्नल के आगमन के कोण का अनुमान लगाना संभव है, और क्लाइंट उपकरणों के स्थान की गणना करने के लिए त्रिकोणीयता को लागू करें।स्पॉटफी,अरेट्रैकऔर Lteye प्रस्तावित समाधान हैं जो इस तरह की तकनीक को नियोजित करते हैं।

AOA की विशिष्ट गणना कई सिग्नल वर्गीकरण के साथ की जाती है।के एक एंटीना सरणी मानते हुए $M$ एंटेना समान रूप से एक दूरी से फैला हुआ है $d$ और एक संकेत एंटीना सरणी में आगमन के माध्यम से $L$ प्रसार पथ, एक अतिरिक्त दूरी $d\sin \theta$ सरणी के दूसरे एंटीना तक पहुंचने के लिए सिग्नल द्वारा यात्रा की जाती है।

यह देखते हुए कि $k$-th प्रसार पथ कोण के साथ आता है $\theta _{k}$ एक्सेस प्वाइंट के एंटीना सरणी के सामान्य के संबंध में, $\gamma _{k}$ सरणी के किसी भी एंटीना में अनुभव किया गया क्षीणन है।प्रत्येक एंटीना में क्षीणन समान है, एक चरण शिफ्ट को छोड़कर जो सिग्नल द्वारा यात्रा की गई अतिरिक्त दूरी के कारण प्रत्येक एंटीना के लिए बदलता है।इसका मतलब है कि सिग्नल एक अतिरिक्त चरण के साथ आता है

$-2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta )\cdot (f/c)\cdot (2-1)$ दूसरे एंटीना पर और

$-2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta )\cdot (f/c)\cdot (m-1)$ पर $m$-th एंटीना।

इसलिए, निम्नलिखित जटिल घातीय का उपयोग प्रत्येक एंटीना द्वारा अनुभव किए गए चरण बदलावों के एक सरलीकृत प्रतिनिधित्व के रूप में किया जा सकता है, जो प्रसार पथ के एओए के एक समारोह के रूप में है:

$$\phi (\theta _{k})=\exp(-j\cdot 2\pi \cdot d\cdot \sin(\theta _{k})\cdot f/c)$$

AOA को तब वेक्टर के रूप में व्यक्त किया जा सकता है ${\vec {a}}(\theta _{k})\gamma _{k}$ के कारण प्राप्त संकेतों के $k$-th प्रसार पथ, जहां ${\vec {a}}(\theta _{k})$ स्टीयरिंग वेक्टर है और द्वारा दिया गया है:

$${\vec {a}}(\theta _{k})=[1,\ \phi (\theta _{k}),\ \dots ,\ \phi (\theta _{k})^{M-1}]^{T}$$

प्रत्येक प्रसार पथ के लिए एक स्टीयरिंग वेक्टर है, और स्टीयरिंग मैट्रिक्स $\mathbf {A}$ (आयामों की $M\cdot L$) तब के रूप में परिभाषित किया गया है:

$$\mathbf {A} =[{\vec {a}}(\theta _{1}),\dots ,{\vec {a}}(\theta _{L})]$$

और प्राप्त सिग्नल वेक्टर ${\vec {x}}$ है:

$${\vec {x}}=\mathbf {A} {\vec {\Gamma }}$$

कहां ${\vec {\Gamma }}=[{\vec {\gamma }}_{1}\dots {\vec {\gamma }}_{L}]$ के साथ वेक्टर जटिल क्षीणता है $L$ पथ।समकोणकार आवृति विभाजन बहुसंकेतन कई अलग-अलग उप वाहकों पर डेटा प्रसारित करता है, इसलिए मापा गया सिग्नल ${\vec {x}}$ प्रत्येक उप वाहक के अनुरूप मैट्रिक्स के रूप में $\mathbf {X}$ इसके रूप में बताया गया:

$$\mathbf {X} =[{\vec {x}}_{1}\dots {\vec {x}}_{L}]=\mathbf {A} [{\vec {\Gamma }}_{1}\dots {\vec {\Gamma }}_{L}]=\mathbf {AF}$$

साँचा $\mathbf {X}$ चैनल राज्य सूचना (चैनल स्टेट इंफॉर्मेशन) मैट्रिक्स द्वारा दिया गया है, जिसे लिनक्स 802.11 एन सीएसआई टूल जैसे विशेष उपकरणों के साथ आधुनिक वायरलेस कार्ड से निकाला जा सकता है। यह वह जगह है जहां एकाधिक सिग्नल वर्गीकरण एल्गोरिथ्म को लागू किया जाता है, सबसे पहले eigenvectors की गणना करके $\mathbf {X} \mathbf {X} ^{H}$ (कहां $\mathbf {X} ^{H}$ का संयुग्मन ट्रांसपोज़ है $\mathbf {X}$) और स्टीयरिंग वैक्टर और मैट्रिक्स की गणना करने के लिए eigenvalue शून्य के अनुरूप वैक्टर का उपयोग करना $\mathbf {A}$.AOAs को तब इस मैट्रिक्स से घटाया जा सकता है और इसका उपयोग क्लाइंट डिवाइस की स्थिति का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है।

हालांकि यह तकनीक आमतौर पर दूसरों की तुलना में अधिक सटीक होती है, लेकिन इसे तैनात करने के लिए विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता हो सकती है, जैसे कि छह से आठ एंटेना की एक सरणीया एंटेना को घुमाना।फूँक मारनाएक अधिवृषण एल्गोरिथ्म के उपयोग का प्रस्ताव करता है जो केवल तीन एंटेना के साथ वाई-फाई कार्ड के प्रत्येक एंटेना द्वारा लिए गए मापों की संख्या का लाभ उठाता है, और इसकी सटीकता में सुधार करने के लिए टीओएफ आधारित स्थानीयकरण को भी शामिल करता है।

उड़ान आधारित समय

एक क्लाइंट स्टेशन को डेटा फ्रेम भेजने वाले एक मापने वाले स्टेशन को दिखाने वाला आंकड़ा और ACK प्राप्त करने तक प्रतीक्षा कर रहा है। $\delta$ क्या शेड्यूलिंग देरी (ऑफसेट) लक्ष्य क्लाइंट डिवाइस पर उत्पन्न हुई है, और यह इस बात पर निर्भर करता है कि ACK को शेड्यूल करने में कितना समय लगता है।T_P ट्रांसमीटर और रिसीवर के बीच सिग्नल प्रोपेगेशन टाइम है, और आमतौर पर लक्ष्य और पीठ के रास्ते पर समान माना जाता है।T_ACK ACK फ्रेम को संचारित करने के लिए आवश्यक समय है।उड़ान का समय t_measured से मेल खाता है।चित्र से पुन: पेश किया गया

उड़ान (TOF) स्थानीयकरण दृष्टिकोण का समय वायरलेस इंटरफेस द्वारा प्रदान किए गए टाइमस्टैम्प्स को संकेतों के TOF की गणना करने के लिए प्रदान करता है और फिर इस जानकारी का उपयोग एक ग्राहक डिवाइस की दूरी और सापेक्ष स्थिति का अनुमान लगाने के लिए उपयोग करने के संबंध में किया जाता है।ऐसे समय के माप की ग्रैन्युलरिटी नैनोसेकंड और सिस्टम के क्रम में होती है, जो इस तकनीक का उपयोग करते हैं, 2 मीटर के क्रम में स्थानीयकरण त्रुटियों की सूचना दी है।इस तकनीक के लिए विशिष्ट अनुप्रयोग इमारतों में संपत्ति को टैग और पता लगा रहे हैं, जिसके लिए कमरे-स्तरीय सटीकता (~ 3M) आमतौर पर पर्याप्त है।

वायरलेस इंटरफेस पर लिया गया समय माप इस तथ्य पर आधारित हैं कि आरएफ तरंगें प्रकाश की गति के करीब यात्रा करती हैं, जो इनडोर वातावरण में अधिकांश प्रसार मीडिया में लगभग स्थिर रहती है।इसलिए, सिग्नल प्रसार गति (और परिणामस्वरूप TOF) पर्यावरण से इतना प्रभावित नहीं होता है क्योंकि RSSI माप हैं। पारंपरिक टीओएफ-आधारित इको तकनीकों के विपरीत, जैसे कि राडार सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले, वाई-फाई इको तकनीकें टीओएफ को मापने के लिए नियमित डेटा और पावती संचार फ्रेम का उपयोग करती हैं।

RSSI दृष्टिकोण के रूप में, TOF का उपयोग केवल क्लाइंट डिवाइस और एक्सेस पॉइंट के बीच की दूरी का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है।तब एक्सेस पॉइंट्स के सापेक्ष डिवाइस की अनुमानित स्थिति की गणना करने के लिए एक ट्रिलेट्रेशन तकनीक का उपयोग किया जा सकता है।TOF दृष्टिकोण में सबसे बड़ी चुनौतियों में घड़ी सिंक्रनाइज़ेशन मुद्दों, शोर, नमूना कलाकृतियों और मल्टीपाथ चैनल प्रभावों से निपटने में शामिल है।कुछ तकनीकें घड़ी सिंक्रनाइज़ेशन की आवश्यकता को दूर करने के लिए गणितीय दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं।

हाल ही में, वाई-फाई राउंड ट्रिप टाइम स्टैंडर्ड ने वाईफाई को ठीक टीओएफ क्षमता प्रदान की है।

गोपनीयता चिंता

WPS से उत्पन्न होने वाली विशिष्ट गोपनीयता चिंताओं का हवाला देते हुए, Google ने बाहर निकलना के लिए एक एकीकृत दृष्टिकोण का सुझाव दिया। डब्ल्यूपीएस का उपयोग करके स्थान निर्धारित करने में भाग लेने से एक विशेष पहुंच बिंदु को ऑप्ट-आउट करना। एक वायरलेस एक्सेस प्वाइंट के SSID के लिए _NOMAP को जोड़कर इसे Google के WPS डेटाबेस से बाहर कर दिया गया है।Google को उम्मीद है कि Apple और Microsoft जैसे अन्य WPS प्रदाता और डेटा कलेक्टरों, उस सिफारिश का पालन करें ताकि यह एक स्वीकृत मानक बन जाए। mozilla ऑनर्स _NOMAP OPT OUT की एक विधि के रूप में | अपनी स्थान सेवा का ऑप्टिंग-आउट।

सार्वजनिक वाई-फाई स्थान डेटाबेस

कई सार्वजनिक वाई-फाई स्थान डेटाबेस उपलब्ध हैं (केवल सक्रिय परियोजनाएं):

Name	Unique Wi-Fi networks	Observations	Free database download	SSID lookup	BSSID looku	Data License	Opt-out	Coverage map	Comment
Combain Positioning Service	>2,400,000,000	>67,000,000,000	No	Yes	Yes	Proprietary	_nomap	Map Archived 2015-07-06 at the Wayback Machine	Also Cell ID database.
LocationAPI.org by Unwired Labs	>1,500,010,000	>4,100,000,000	No	No	Yes	Proprietary	No	Map	Also Cell ID database
Mozilla Location Service	>2,397,415,000	776,478,000,000	No	No	Yes	Proprietary	_nomap	Map	Also Cell ID database whose data are public domain. Also bluetooth.
Mylnikov GEO	860,655,230		Yes	No	Yes	MIT	— (aggregator)	Map Archived 2017-09-14 at the Wayback Machine	Also Cell ID database
Navizon	480,000,000	21,500,000,000	No	No	Yes	Proprietary	No	Map	Based on crowd-sourced data. Also Cell ID database.
radiocells.org	13,610,728		Yes	No	Yes	ODbL	_nomap	Map	Based on crowd-sourced data. Also Cell ID database. Including raw data
OpenWLANMap / openwifi.su	22,010,794		Yes	No	Yes	ODbL	_nomap, request	Map
WiGLE	506,882,816	7,235,376,746	No	Yes	Yes	Proprietary	_nomap, request	Map	Also Cell ID and Bluetooth databases.

यह भी देखें

• स्वचालित वाहन स्थान
• संकर स्थिति तंत्र
• इनडोर पोजिशनिंग सिस्टम
• मैक पते
• मोबाइल फोन ट्रैकिंग

संदर्भ

General

• Anthony LaMarca, Yatin Chawathe, Sunny Consolvo, Jeffrey Hightower, Ian Smith, James Scott, Tim Sohn, James Howard, Jeff Hughes, Fred Potter, Jason Tabert, Pauline Powledge, Gaetano Borriello, Bill Schilit: Place Lab: Device Positioning Using Radio Beacons in the Wild. In Pervasive (2005)