वाई-फाई पोजिशनिंग सिस्टम

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वाई-फाई पोजिशनिंग प्रणाली डबल्यूपीएस संक्षिप्त रूप में डबल्यूआईपीएस या डब्ल्यूएफपीएस.एक जियोलोकेशन प्रणाली के रूप में होते है और यह एड्रेस ा लगाने के लिए कि डिवाइस कहाँ स्थित है, जो पास के वाई-फाई हॉटस्पॉट और अन्य वायरलेस एक्सेस बिंदु की की विशेषताओं का उपयोग करता है। [1]

इसका उपयोग किया जाता है जहां कई कारणों के कारण उपग्रह नेविगेशन जैसे कि जीपीएस वैश्विक स्थिति अपर्याप्त होती है और मल्टीपथ इफेक्ट्स और संकेत रुकावट घर के अंदर त्रुटि विश्लेषण सहित विभिन्न कारणों के अपर्याप्त होते है, या जहां उपग्रह फिक्स करने में बहुत लंबा समय लगता है। [2] इस प्रकार की प्रणालियों में हॉटस्पॉट डेटाबेस के माध्यम से सहायता प्राप्त जीपीएस शहरी पोजिशनिंग सेवाएं और इनडोर पोजिशनिंग व्यवस्था के  रूप में सम्मलित हैं।[3] वाई-फाई पोजिशनिंग शहरी क्षेत्रों में वायरलेस एक्सेस पॉइंट्स के 21 वीं सदी की प्रारंभ में तेजी से वृद्धि का लाभ उठाती है।[4]

वायरलेस एक्सेस पॉइंट्स के साथ पोजीशनिंग के लिए उपयोग की जाने वाली सबसे आम और व्यापक स्थानीयकरण तकनीक प्राप्त संकेत की तीव्रता ( संकेत प्राप्त क्षमता इंडिकेशन या आरएसएसआई और फिंगरप्रिंटिंग की विधि को मापने पर आधारित है।[5][6][7] वायरलेस एक्सेस पॉइंट को जियोलोकेट करने के लिए उपयोगी विशिष्ट मापदंडों में इसका एसएसआईडी और मैक एड्रेस के रूप में सम्मलित होते है। सटीकता आस -पास के एक्सेस पॉइंट्स की संख्या पर निर्भर करती है, जिनके पदों को डेटाबेस में दर्ज किया जाता है। वाई-फाई हॉटस्पॉट डेटाबेस वाई-फाई हॉटस्पॉट मैक एड्रेस के साथ मोबाइल डिवाइस जीपीएस डेटा को सहसंबद्ध करके भर जाता है।[8] संभावित संकेत में उतार -चढ़ाव हो सकता है, उपयोगकर्ता के मार्ग में त्रुटियों और अशुद्धि को बढ़ा सकता है। और प्राप्त संकेत में उतार -चढ़ाव को कम करने के लिए, कुछ तकनीकें होती हैं जिनका उपयोग शोर को फ़िल्टर करने के लिए किया जा सकता है।

कम परिशुद्धता के स्थिति में भौगोलिक सूचना प्रणाली और समय की सीमाओं अर्थात समय भूगोल जैसे अन्य डेटा स्रोतों के साथ वाई-फाई निशान को मर्ज करने की कुछ तकनीकों का प्रस्ताव दिया गया है।[9]


प्रेरणा और अनुप्रयोग

सटीक इनडोर स्थानीयकरण संवर्धित वास्तविकता, सामाजिक नेटवर्किंग, स्वास्थ्य देखभाल निगरानी, व्यक्तिगत ट्रैकिंग, सूची नियंत्रण और अन्य इनडोर स्थानों पर जानकारी के अनुप्रयोगों के कारण वाई-फाई आधारित उपकरणों के लिए और अधिक महत्वपूर्ण बनता जा रहा है।[10][11]

वायरलेस सुरक्षा में यह एक महत्वपूर्ण कार्य है जिसका उपयोग दुष्ट एक्सेस बिंदुओं का पता लगाने और मैप करने के लिए किया जाता है[12][13]

वाई-फाई नेटवर्क इंटरफ़ेस कार्ड की लोकप्रियता और कम कीमत वाई-फाई का उपयोग करने के लिए एक आकर्षक प्रोत्साहन के  रूप में है क्योंकि पिछले 15 वर्षों में इस क्षेत्र में एक स्थानीयकरण प्रणाली और महत्वपूर्ण शोध किया गया है।[5][7][14]

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 करने में होती है। और इसे पूरा करने के लिए अनेक तकनीकें उपलब्ध होती हैं और इन्हें चार मुख्य प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है प्राप्त संकेत शक्ति संकेत (आरएसएसआई), फिंगरप्रिंटिंग, आगमन का कोण (एओए) और फ्लाइट (टीओएफ) आधारित तकनीकों के  रूप में होते है।[14][15]

अधिकांश स्थितियो में डिवाइस की स्थिति को निर्धारित करने के लिए पहला कदम लक्ष्य क्लाइंट डिवाइस और कुछ एक्सेस पॉइंट्स के बीच की दूरी को निर्धारित करते है। लक्ष्य डिवाइस और एक्सेस पॉइंट्स के बीच ज्ञात दूरी के साथ ट्रायलिटिरेशन का प्रयोग लक्ष्य युक्ति की सापेक्ष स्थिति को निर्धारित करने के लिए किया जाता है[11] एक संदर्भ के रूप में एक्सेस पॉइंट्स की ज्ञात स्थिति का उपयोगकिया जाता है। 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 उपयोग किया जा सकता है।[14]

प्रणाली की सटीकता को बढ़ाने के लिए इन तकनीकों के संयोजन का उपयोग किया जाता है।[14]

तकनीक

संकेत शक्ति आधारित

आरएसएसआई स्थानीयकरण तकनीक एक क्लाइंट डिवाइस से कई अलग -अलग एक्सेस पॉइंट्स तक संकेत क्षमता को मापने पर आधारित होती है और फिर क्लाइंट डिवाइस और एक्सेस पॉइंट्स के बीच की दूरी को निर्धारित करने के लिए एक प्रचार मॉडल के साथ इस जानकारी के संयोजन पर आधारित हैं। ट्रिलेट्रेशन कभी -कभी मल्टीलेटेशन कहा जाता है और तकनीकों का उपयोग एक्सेस पॉइंट्स की ज्ञात स्थिति के सापेक्ष अनुमानित क्लाइंट डिवाइस स्थिति की गणना करने के लिए किया जाता है।[11][14]

चूंकि इसे लागू करने के लिए सबसे सस्ते और सबसे आसान तरीकों में से एक होता है, इसका नुकसान यह है कि यह बहुत अच्छी सटीकता (2-4 मीटर का माध्य) प्रदान नहीं करता है, क्योंकि आरएसएसआई मापन पर्यावरण में परिवर्तन या मल्टीपथ फेडिंग के अनुसार उतार-चढ़ाव करते हैं।[5]

सिस्को अपने एक्सेस पॉइंट के माध्यम से उपकरणों का पता लगाने के लिए आरएसएसआई का उपयोग करता है। एक्सेस पॉइंट स्थान डेटा एकत्रित करते हैं और सिस्को क्लाउड के स्थान को अपडेट करते हैं जिसे सिस्को डीएनए रिक्त स्थान कहा जाता है।[16]

फिंगरप्रिंटिंग आधारित

पारंपरिक फिंगरप्रिंटिंग भी आरएसएसआई - आधारित है, लेकिन यह केवल एक ऑफ़लाइन चरण में क्लाइंट डिवाइस के ज्ञात निर्देशांक के साथ-साथ एक डेटाबेस में कई एक्सेस पॉइंट्स से संकेत क्षमता की रिकॉर्डिंग पर निर्भर करता है।यह जानकारी नियतात्मक हो सकती है[5]या संभाव्य।[7]ऑनलाइन ट्रैकिंग चरण के दौरान, एक अज्ञात स्थान पर वर्तमान आरएसएसआई 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 प्रकार के प्रणाली 0.6 मीटर की औसत सटीकता और 1.3 मीटर की पूंछ सटीकता प्रदान कर सकते हैं।[14][17] 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।चूंकि , अन्य सेंसर जैसे कैमरों के साथ एकीकरण का उपयोग बदलते वातावरण से निपटने के लिए किया जा सकता है।[18]


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, संकेत के आगमन के कोण की गणना करने के लिए उपयोग किया जाता है।चित्र से पुन: पेश किया गया [14]

MIMO वाई-फाई इंटरफेस के आगमन के साथ, जो कई एंटेना का उपयोग करते हैं, एक्सेस पॉइंट्स में एंटीना सरणियों में प्राप्त मल्टीपैथ संकेत के आगमन के कोण का अनुमान लगाना संभव है, और क्लाइंट उपकरणों के स्थान की गणना करने के लिए त्रिकोणीयता को लागू करें।स्पॉटफी,[14]अरेट्रैक[10]और Lteye[19] प्रस्तावित समाधान हैं जो इस प्रकार की तकनीक को नियोजित करते हैं।

AOA की विशिष्ट गणना कई संकेत वर्गीकरण के साथ की जाती है।के एक एंटीना सरणी मानते हुए एंटेना समान रूप से एक दूरी से फैला हुआ है और एक संकेत एंटीना सरणी में आगमन के माध्यम से प्रसार पथ, एक अतिरिक्त दूरी सरणी के दूसरे एंटीना तक पहुंचने के लिए संकेत द्वारा यात्रा की जाती है।[14]

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

दूसरे एंटीना पर और

पर -th एंटीना।[14]

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:[14]

AOA को तब वेक्टर के रूप में व्यक्त किया जा सकता है के कारण प्राप्त संकेतों के -th प्रसार पथ, जहां स्टीयरिंग वेक्टर है और द्वारा दिया गया है:[14]
प्रत्येक प्रसार पथ के लिए एक स्टीयरिंग वेक्टर है, और स्टीयरिंग मैट्रिक्स (आयामों की ) तब के रूप में परिभाषित किया गया है:[14]
और प्राप्त संकेत वेक्टर है:[14]
कहां के साथ वेक्टर जटिल क्षीणता है पथ।[14]समकोणकार आवृति विभाजन बहुसंकेतन कई अलग-अलग उप वाहकों पर डेटा प्रसारित करता है, इसलिए मापा गया संकेत प्रत्येक उप वाहक के अनुरूप मैट्रिक्स के रूप में इसके रूप में बताया गया:[14]
साँचा 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।[20] यह वह जगह है जहां एकाधिक संकेत वर्गीकरण एल्गोरिथ्म को लागू किया जाता है, सबसे पहले eigenvectors की गणना करके (कहां का संयुग्मन ट्रांसपोज़ है ) और स्टीयरिंग वैक्टर और मैट्रिक्स की गणना करने के लिए eigenvalue शून्य के अनुरूप वैक्टर का उपयोग करना .[14]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।

चूंकि यह तकनीक सामान्यतः 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 सरणी[10]या एंटेना को घुमाना।[19]फूँक मारना[14]एक 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 सम्मलित 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। 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 संकेत प्रोपेगेशन टाइम है, और सामान्यतः 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 [21]

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 प्रणाली के क्रम में होती है, जो इस तकनीक का उपयोग करते हैं, 2 मीटर के क्रम में स्थानीयकरण त्रुटियों की सूचना दी है।[14]इस तकनीक के लिए विशिष्ट अनुप्रयोग इमारतों में संएड्रेस ्ति को टैग और एड्रेस ा लगा रहे हैं, जिसके लिए कमरे-स्तरीय सटीकता (~ 3M) सामान्यतः पर्याप्त है।[22]

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, संकेत प्रसार गति (और परिणामस्वरूप TOF) पर्यावरण से इतना प्रभावित नहीं होता है क्योंकि आरएसएसआई माप हैं।[21] पारंपरिक टीओएफ-आधारित इको तकनीकों के विपरीत, जैसे कि राडार प्रणाली में उपयोग किए जाने वाले, वाई-फाई इको तकनीकें टीओएफ को मापने के लिए नियमित डेटा और पावती संचार फ्रेम का उपयोग करती हैं।[21]

आरएसएसआई 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।[22]TOF दृष्टिकोण में सबसे बड़ी चुनौतियों में घड़ी सिंक्रनाइज़ेशन मुद्दों, शोर, नमूना कलाकृतियों और मल्टीपाथ चैनल प्रभावों से निपटने में सम्मलित है।[22]कुछ तकनीकें घड़ी सिंक्रनाइज़ेशन की आवश्यकता को दूर करने के लिए गणितीय दृष्टिकोण का उपयोग करती हैं।[15]

वर्तमान 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।[23] एक वायरलेस एक्सेस प्वाइंट केएसएसआईडी 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।[24] mozilla ऑनर्स _NOMAP OPT OUT की एक विधि के रूप में | अपनी स्थान सेवा का ऑप्टिंग-आउट।[25]


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[26] >2,400,000,000[27] >67,000,000,000[27] No Yes Yes Proprietary _nomap Map Archived 2015-07-06 at the Wayback Machine Also Cell ID database.
LocationAPI.org by Unwired Labs [28] >1,500,010,000[29] >4,100,000,000 No No Yes Proprietary No Map Also Cell ID database
Mozilla Location Service[30] >2,397,415,000[31] 776,478,000,000[31] No No Yes Proprietary [32] _nomap[25] Map Also Cell ID database whose data are public domain. Also bluetooth.
Mylnikov GEO[33] 860,655,230[33] Yes[34] No Yes MIT[35] — (aggregator) Map Archived 2017-09-14 at the Wayback Machine Also Cell ID database[36]
Navizon[37] 480,000,000 21,500,000,000 No No Yes Proprietary No Map Based on crowd-sourced data. Also Cell ID database.[38]
radiocells.org[39] 13,610,728 Yes[40] No Yes[41] ODbL[42] _nomap Map Based on crowd-sourced data. Also Cell ID database. Including raw data
OpenWLANMap / openwifi.su[43][44] 22,010,794 Yes[45] No Yes[46] ODbL[47] _nomap, request[46] Map
WiGLE[48] 506,882,816[49] 7,235,376,746[49] No Yes[50] Yes[50] Proprietary _nomap,[51] request Map Also Cell ID and Bluetooth databases.


यह भी देखें


संदर्भ

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General
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श्रेणी: वायरलेस नेटवर्किंग श्रेणी: रेडियो जियोपोजिशनिंग श्रेणी: इंटरनेट जियोलोकेशन श्रेणी: वाई-फाई

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