Первый этап тестирования геолокации по базовым станциям LoRaWAN с применением устройств IoT VEGA
Среди множества приложений в области IoT, отслеживание геолокации — один из самых востребованных трендов на сегодняшний день.
В настоящее время существует большое количество систем позиционирования для определения местоположения стационарных и движущихся объектов. Такие системы, как GPS и глонасс, получили широкое распространение и продемонстрировали свою эффективность при определении местоположения объектов на открытой местности. Однако существует необходимость определения местоположения внутри зданий, цехов, ангаров, шахт, и в таких случаях системы GNSS недостаточно эффективны.
Основными факторами при выборе системы позиционирования являются гарантированная высокая точность определения местоположения при минимальных энергозатратах. Технология LoRaWAN доказала свою эффективность в области геолокации и предлагает достаточно эффективные сервисы для этих целей.
Одними из основных преимуществ внедрения решения являются следующие:
- технология обеспечивает связь на больших расстояниях между конечными устройствами и БС, что дает возможность отслеживать объекты на большой площади;
- сеть может быть развернута в соответствии с потребностями клиентов для обеспечения непрерывного покрытия как внутри, так и вне помещений;
- LoRa-геолокация поддерживается любыми существующими конечными устройствами LoRaWAN, что исключает дополнительные затраты на их доработку.
- низкое энергопотребление устройств и низкая стоимость, именно то, что сейчас требует рынок;
- для определения местоположения объекта, не требуется большая скорость передачи данных, таким образом, низкая скорость передачи LoRa становится преимуществом, обеспечивая длительное время работы аккумулятора.
Архитектура решения
LoRa-геолокация позволяет определить координаты устройства, работающего в сети LoRaWAN, без использования GPS-приемника.
Конечное устройство LoRaWAN может быть обнаружено, если данные принимаются тремя или более базовыми станциями. Процесс определения местоположения при помощи метода TDoA основывается на триангуляции/трилатерации. Несколько БС одновременно получают один и тот же пакет, фиксируют время и отправляют данные на сетевой сервер. Синхронизация времени на шлюзах обеспечивается с точностью до наносекунд. Путем измерения временной задержки сигнала на каждой базовой станции можно определить разницу времени прибытия сигнала между станциями. Используя известные координаты базовых станций и временные разницы, можно применить триангуляцию для расчета местоположения объекта.
Точность определения положения зависит от нескольких факторов:
- Среды распространения и влияния многолучевости;
- Геометрии и плотности развертывания базовых станций;
- Алгоритма определения местоположения, используемого сервисом георезолвинга;
- Точности синхронизации времени шлюза;
- Конфигурации конечного устройства.
Далее я расскажу, как наши специалисты компании AirBit, использовали этот метод для определения местоположения конечного устройства и что мы получили в результате.
Проведение натурных испытаний
Начали свои исследования с простых условий: выбрали открытую местность – озеро Яхробольское в Некрасовском районе Ярославской области. Развернули три тестовых образца Базовой станции Вега БС-2.2 с поддержкой функции геолокации в вершинах треугольника со стороной 2-2,2 км.
В качестве конечных устройств использовались поисковые устройства Вега LM-1, Вега LM-211, тестер сети ТС-12, которые перемещались в лодке по озеру с различной скоростью. Каждые 10 сек координаты местонахождения лодки фиксировались мобильным телефоном. Передача данных от устройств LoRaWAN осуществлялась каждые 5 минут с подтверждением. Пакеты поступали на сетевой сервер AirBit LoRaWAN Network Server.
Какие результаты в итоге мы получили?
На иллюстрациях представлены фрагменты треков, когда лодка перемещалась по озеру и когда дрейфовала. Видно, что черные точки по направлению движения смещены относительно синих. Это объясняется тем, что присутствует временная задержка между процессом определения и фиксации координат устройством и отправкой пакета в сеть. За этот промежуток времени объект успевает переместиться. Так же можно отметить, что координаты местоположения лодки, вычисленные по триангуляции (синие точки) располагаются вдоль трека.
После получения данных, была произведена проверка принадлежности выборки к нормальному закону распределения с использованием критерий Шапиро-Уилка (0,760709285736083). После чего для обработки были применены стандартные методы математической статистики.
Результаты можно увидеть в таблицах на иллюстрациях:
На основе этого массива данных получилось вычислить и получить:
1. Дисперсию — 8409,162111 м. ;
2. Стандартное (среднеквадратичное) отклонение — 91,70148369 м. ;
3. Доверительный интервал — 74,47111128 — 125,0232298 м
Из полученных данных можно сделать вывод, что точность определения положения объекта с помощью метода триангуляции, укладывается в заявленный интервал, который опубликовал производитель чипов Semtech при анонсе новой микросхемы SX1303 LoRa Core. Точность геолокации может составлять 75–150 м. в зависимости от сопутствующих факторов. Данные, полученные в ходе эксперимента, это подтверждают.
Следующий этап наших испытаний будет заключаться в проверке точности геопозиционирования в рамках городской застройки в г. Ярославль, где уже функционирует наша сеть LoRaWAN. Выберем условия с разной плотностью строений (от застроенных спальных районов до исторической части города) и развернем базовые станции. Поэкспериментируем с определением местоположения, как стационарных, так и движущихся объектов.
Так же есть планы по доработке нашего программного обеспечения. Хотим запустить отдельный сервис по резольвингу геопозиции AirBit Geolocation API.