wifi alapu belt eri pozicion al asi m odszerek vizsg alatatothzs/theses/karsaisz.pdf ·...

Miskolci Egyetem · Gepeszmernoki es Informatikai Kar

Informatikai Intezet es Villamosmernoki Tanszekcsoport

Altalanos Informatikai Intezeti Tanszek

WiFi Alapu Belteri Pozicionalasi

Modszerek Vizsgalata

Diplomamunka

Keszıtette: Tervezesvezeto:

Karsai Szabolcs Toth Zsolt

QZO9LA Egyetemi tanarseged

4400 Nyıregyhaza, Kalloi ut 93. Altalanos Informatikai Tanszek

Miskolc, 2015.

Tartalomjegyzek

1. Bevezetes 1

1.1. Global Positioning System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.1.1. Mukodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

1.1.2. Elonye . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.1.3. Hatranya . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2. Pozıcio meghatarozas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.2.1. Technologiai lehetosegek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

1.3. Alkalmazasi lehetosegek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

2. Felhasznalt technologiak 6

2.1. WiFi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.1.1. Tortenete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

2.1.2. Szabvanyai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.3. Csatornakiosztas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.1.4. Mukodese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.1.5. Biztonsag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2. Android . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2.1. Tortenete . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

2.2.2. Architektura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.3. Kliens - Szerver Architektura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.4. Maven . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.5. MySQL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

2.6. Liquibase . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.7. MyBatis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12

2.8. Spring MVC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

I

2.9. Eclipse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.10. SVN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.11. Continuous Integration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.12. Tomcat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3. Letezo megoldasok 17

3.1. Tavolsag meres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.2. Haromszogeles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3.3. Fingerprinting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.4. Magyarorszagi megoldasok . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

3.5. Kulfoldi megoldasok . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4. Rendszerterv 21

4.1. Adatbazis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.2. Webalkalmazas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.3. Kliensek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

5. Vizsgalt modszerek 27

5.1. Trilateration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5.1.1. Hatotavolsag meres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

5.1.2. Jel terjedese . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

5.1.3. Mukodes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1.4. Hatrany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.1.5. Genetikus algoritmus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.1.6. Szimulalt lehutes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

5.2. Fingerprinting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

5.2.1. Korrelacio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5.2.2. Euklideszi tavolsag . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

5.2.3. Hatrany . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

6. Eredmenyek 35

6.1. Trilateration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

6.1.1. Mobil alkalmazas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

6.1.2. Trilateration - Elso meres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

II

6.1.3. Genetikus Algoritmus - Masodik meres . . . . . . . . . . . . . . 37

6.1.4. Szimulalt lehutes - Harmadik meres . . . . . . . . . . . . . . . . 37

6.1.5. Osszegzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

6.2. Fingerprinting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

6.2.1. Mobil alkalmazas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

6.2.2. Korrelacio - Elso meres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

6.2.3. Korrelacio - Masodik meres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

6.2.4. Korrelacio - Harmadik meres . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

6.2.5. Osszegzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

6.2.6. Euklideszi tavolsag - Negyedik meres . . . . . . . . . . . . . . . 44

6.2.7. Osszegzes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

6.3. Hibak abrazolasa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

6.3.1. Trilateration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

6.3.2. Fingerprinting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

7. Tovabbi lehetosegek 49

8. Osszefoglalas 51

9. Summary 53

10.Koszonetnyilvanıtas 54

A. DVD melleklet 55

B. Hasznalati utmutato 57

III

Abrak jegyzeke

1.1. ClickSoftware altal keszıtett felmeres[12] . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

2.1. 2,4 GHz-es tartomany csatorna kiosztasa . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

2.2. Mobil OS piaci reszesedese 2010-tol 2013 Q1-ig . . . . . . . . . . . . . . 9

2.3. Android OS architekturaja [1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

2.4. Kliens - szerver architektura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2.5. Spring MVC architektura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

2.6. Continuous Integration folyamat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

2.7. Jenkins fooldal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

3.1. Haromszogeles abrazolasa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

4.1. Adatbazis modellje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.2. Adatbazis tablakhoz tartozo osztaly diagram . . . . . . . . . . . . . . . 23

4.3. Keres es valassz objektumok osztaly diagram . . . . . . . . . . . . . . . 23

4.4. Liquibase konfiguracios xml . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.5. ResultMap pelda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.6. MyBatis - SQL utasıtas minta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

4.7. Service osztalyok UML diagramja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.8. Spring controller . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

5.1. Egy szoba vazlata . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

5.2. Trilateration idalis eset . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

6.1. Torteneti Tarhaz - Elso terem alaprajza . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

6.2. Trilateration alkalmazas kepernyoi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

6.3. Az Informatika epulet referencia pontjai . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

6.4. WiFik jelerosseg terkepei . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

IV

6.5. Mero mobil alkalmazas kepernyoje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

6.6. Pozıcio kereso alkalmazas kepernyoje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

6.7. Trialteration - Eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

6.8. Genetikus algoritmus - Eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

6.9. Szimulalt lehutes - Eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

6.10. Korrelacio 0,7 - Eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47



6.13. Euklideszi tavolsag - Eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

V

Tablazatok jegyzeke

4.1. A Coordinate tabla tulajdonsagai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.2. Az Accesspoint tabla tulajdonsagai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.3. A Measurement tabla tulajdonsagai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

4.4. WifiInfo objektum tulajdonsagai . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

5.1. 2,4 GHz jel csillapıtasi ertekek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

6.1. A WiFik pozıcioja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

6.2. Trilateration meresi eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

6.3. Genetikus Algoritmus meresi eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

6.4. Szimulalt lehutes meresi eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

6.5. Korrelacio threshold: 0,7 meresi eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . 42



6.8. Euklideszi tavolsag meresi eredmenyek . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

VI

1. fejezet

Bevezetes

Napjainkban az elterjedt mobilkeszulekek altal barhol, barmikor kapcsolatot tudnak

az emberek teremteni egymassal. Ez alatt nem csak a telefonhıvast vagy SMS kuldest

kell erteni. A mobilkeszulekek mara mar ennel sokkal szelesebb korben nyujtanak

szolgaltatasokat a felhasznalok szamara ugy, mint fenykepek keszıtese, zene hallgatas,

film nezes, internet eleresi lehetoseg, vagy tajekozodas a beepıtett GPS altal.

2013 aprilisaban felmerest vegeztek az USA okostelefon felhasznaloi kozott[12]. A

felmeresben arra voltak kıvancsiak, hogy az emberek melyik alkalmazasokat hasznaljak

a leggyakrabban. A felmeres osszefoglalo adatai az 1.1 abran lathatoak.

1.1. abra. ClickSoftware altal keszıtett felmeres[12]

A felmeresbol kiderul, hogy a megkerdezett ferfiak tizenhet, mıg a nok tız szazaleka

jelolte meg a GPS funkciot mint a harom leggyakrabban hasznalt szolgaltatas egyiket.

A megkerdezettek tobb mint otvenkilenc szazaleka pedig azt mondta, hogy sokkal

gyorsabban tudta elvegezni a feladatat, mintha terkepet hasznaltak volna.

1

WiFi alapu belteri pozicionalasi Modszerek Vizsgalata

1.1. Global Positioning System

A Globalis Helymeghatarozo Rendszer [7], amellyel 3 dimenzios helyzetmeghatarozast

vegezhetunk foldon, vızen vagy levegoben. A rendszert kezdetben katonai celokra

kezdtek fejleszteni, majd kesobb engedelyeztek a polgari hasznalatot is. Azota szamos,

a mindennapi eletben gyakran hasznalt rendszer alapjaul szolgal. Ezen rendszerek a

kovetkezo csoportok valamelyikebe sorolhatoak:

• kozlekedesben navigaciokent,

• gepjarmuvedelemkent,

• foldmereseknel,

• kornyezeti megfigyeleseknel.

A felsorolt szolgaltatasok barmelyikenek igenybevetelehez evekkel ezelott meg kulon

GPS keszulekre volt szukseg, mostanra azonban a technikai fejlodesnek koszonhetoen

mindezek konnyen hasznalhatoak az okostelefonok reven. Ezek a keszulekek ugyanis

mar rendelkeznek beepıtett GPS vevovel.

1.1.1. Mukodes

Ahhoz, hogy megtudjuk hatarozni pozıcionkat a kovetkezo kriteriumoknak kell megfe-

lelni a GPS rendszernek:

• legalabb negy muhold lathatosaga egy idoben, pontosabb mereshez pedig ot da-

rab,

• rendelkezni kell informaciokkal a muholdak palyajarol.

Ezek ismereteben 4 lepesbol vegrehajthato a keresett pozıcio szamıtasa. Az elso

lepesben a vevok szinkronizaljak orajeluket a muholdaktol kapott PRN jelek segıtsegevel.

Masodik lepesben a haromszogeles segıtsegevel megallapıtjak 3 muhold alapjan a tavol–

sagokat, amelyekbol meghatarozhato 2 lehetseges pozıcio. Harmadik lepesben a muhol–

daktol kapott adatokat frissıtik a muholdak helyzetenek pontosıtasahoz. A negyedik

lepesben pedig a felmerulo hibak korrekciojat vegzik a rendszerben.

Mivel 3 muhold szolgaltatta jelekbol 2 lehetseges pozıcio adodik, ezert a negyedik

altal kerul kivalasztasra a megfelelo pozıcio.

2


1.1.2. Elonye

A GPS-szel torteno helymeghatarozas elonyei

• napszaktol fuggetlen,

• foldfelszın feletti magassagtol fuggetlen,

• mozgasi sebessegtol fuggetlen.

1.1.3. Hatranya

A GPS-szel torteno helymeghatarozas hatranyai

• a szukseges adatok vetele viszonylag hosszu idobe telik,

• csak nyılt, fedetlen teruleteken alkalmazhato,

• az epuletekrol visszaverodo jelek zavart okoznak a meresben,

• a ritkan elofordulo eros napkitoresek alatt hasznalhatatlanna valnak.

A belteri hasznalhatatlansag legfobb oka az epuletek szerkezete, az epıteskor fel-

hasznalt anyagok tulajdonsagai melyek learnyekoljak a muholdak jeleit.

1.2. Pozıcio meghatarozas

A belteri pozıcio meghatarozasa szamos napjainkban fejlesztett rendszernel felmerulo

reszfeladat, egyre nagyobb erdeklodes ovezi. Ennek feltetele, hogy talaljunk olyan

megoldast amivel belterben meg lehet hatarozni egy eszkoz helyzetet.

1.2.1. Technologiai lehetosegek

A belteri helymeghatarozas megvalosıtasara szamos mar meglevo es elterjedt eszkoz all

rendelkezesre.

A listat hatotavolsag szerint vizsgalva az elso a telefonba epıtett szenzorok [2]. Ezek

egyuttesebol vagy tetszoleges kombinaciojabol keszıthetunk olyan alkalmazast, amely

3


kepes megmondani hol tartozkodik az ember egy epuleten belul. Ilyen megoldas le-

het peldaul, hogy ha kameraval figyeljuk a teret es az ott elhelyezett jelolesek felis-

meresevel megallapıtjuk hol tartozkodunk. Masik megoldas lehet ha a gyorsulasmerot

hasznaljuk, ehhez azonban szukseges minden keszulek eseten egy kalibracio. A szen-

zor pontos mukodesehez az epuletben tobb referencia pont kinevezese is szukseges lehet.

A kovetkezo lehetoseg az NFC (Near Field Communication) [9], amely RFID alapu

technologia, radios kommunikacio az alapja. Ilyen jeladokat helyezhetunk el az epulet-

ben vagy a megjelolni kıvant helyeken amiket a mobiltelefonok kepesek erzekelni. A

kapott adatokon keresztul tudjuk kozolni a mobiltelefonokkal, hogy hol tartozkodnak.

A technika hatranya, hogy sok jeladora van szukseg mivel elegge kicsi a hatotavolsaguk.

A Bluetooth [5] mar egy ennel joval nagyobb hatotavolsagot tud biztosıtani attol

fuggoen, hogy milyen frekvenciat hasznal. A keszulekek kepesek 1 - 100 meter kozotti

tavolsag athidalasara. Ezt a vezetek nelkuli kommunikaciot 1994-ben az Ericsson

tavkozlesi vallalat talalta fel rovid tavolsagon beluli adatcserere kulonfele eszkozok

kozott, beleertve a mobiltelefonokat is. Hatranya, hogy a nagyobb hatotavolsagot biz-

tosıto eszkozok dragak, mıg a gyengebb eszkozokbol tobb darabra is szukseg lehet.

A Wifi [10] egy vezetek nelkuli mikrohullamu kommunikacios szabvany, amelyet szinten

adatcserere hasznalnak. Az ezzel felszerelt eszkozok mar szeles korben elterjedtek mi-

vel gyors es szelessavu kapcsolatot kepesek biztosıtani. Halozati eszkozokbe epıtve

gyorsan elterjedt. Ebbol kovetkezoen rengeteg epulet rendelkezik bizonyos szamu

ilyen eszkozzel, ami kivalo lehetoseget biztosıthat a belteri pozicionalashoz. Legfobb

hatranya a kibocsajtott jel fizikai tulajdonsagaibol szarmazik.

1.3. Alkalmazasi lehetosegek

Elozoekben felsorolt megoldasok mind alapjaul szolgalhatnak olyan alkalmazasoknak

mint peldaul egy muzeumi tarlatvezeto. Egy ilyen alkalmazas kepes a latogatot korbe-

vezetni sajat mobilkeszuleken keresztul. Tobb informaciot is eljuttatva hozzajuk, illetve

interaktıvabba es erdekesebbe is teve a kiallıtast.

4


Masik alkalmazasi lehetoseg peldaul kereskedelmi lancok, aruhazak szamara lehet

akar tobb megoldas is. Peldaul vevoknek lehet egy fajta bevasarlo lista mobil alkal-

mazas. Az uzletben valo navigaciot biztosıtana megvasarolando termekhez, kozben

pedig akar szemelyre szabott akcios ajanlatokat is kınalhatna.

Nagyobb raktarak eseten, amelyek akar aruhazak is lehetnek, nagyobb csomagok

vagy szallıtmanyok keresese es nyomon kovetesere is adhat egyfajta megoldast.

Manapsag hasonloan a belteri pozicionalashoz a robotikat is egyre nagyobb erdeklodes

ovezi. A ket terulet osszekapcsolodasa reven a robotok egy belteri alkalmazas segıtsegevel

onalloan tudnanak navigalni az epuleteken belul. De a robotok is segıthetik egy epulet

belsejenek a felterkepezeset es szolgaltathatnak mindig friss informaciot egy belteri

alkalmazas megfelelo es naprakesz mukodesehez.

5

2. fejezet

Felhasznalt technologiak

A most kovetkezo fejezetben az altalam valasztott es felhasznalt technologiak ismer-

tetese talalhato. Valasztasaimhoz a kovetkezo szempontokat vettem figyelembe:

• elterjedt technologia,

• konnyen kezelheto,

• gyors rendelkezesre allas,

• sajat tapasztalat.

2.1. WiFi

A WiFi az altalam valasztott technologia, ami a helymeghatarozas alapja lesz. Azert

ezt valasztottam, mert rengeteg epuletben manapsag WiFi-s halozati eszkozoket hasznal–

nak ıgy sok helyen egy alap infrastruktura mar adott egy ilyen alapu alkalmazashoz.

Egy az ABI Research altal kozolt cikkben [17] olvashato, hogy a tavalyi 2013-as evben

kozel 139 millio darab WiFi-s eszkozt ertekesıtettek a vilagon.

2.1.1. Tortenete

A WiFi egy vezetek nelkuli mikrohullamu kommunikacios szabvany, amely 2,4 GHz es

5 GHz frekvenciasavot hasznalja. Alapja a 802.11 szabvany, amelyet az Institute of

Electrical and Electronics Engineers’ (IEEE) kezel. A kezdeti 1997-es indulasa ota a

6


szabvany tobb fejlodesen ment keresztul. Hatotavolsaga belterben kozel 20 meterrol 70

meterre nott, jelatviteli sebessege pedig 2 Mbit/s-rol kozel 600 Mbit/s-ra emelkedett.

A WiFi mar nem csak halozati eszkozokben, hanem mar hordozhato szamıtogepekben,

telefonokban is megtalalhato. A hivatalos WiFi tanusıtvanyok kezeleserol es kiosztasarol

pedig 1999 ota a non-profit Wi-Fi Alliance gondoskodik. Tobb, mint 600 cegbol allnak

akik ilyen WiFi-s eszkozok eloallıtasaval es forgalmazasaval foglalkoznak.

2.1.2. Szabvanyai

A WiFi-s eszkozok az alabbi fobb szabvanyokat hasznaljak.

• 802.11a - ez a szabvany 5 GHz-es frekvencia tartomanyt hasznal es ıgy 54 Mbit/s

sebessegre kepes

• 802.11b - ez 2,4 GHz-es tartomanyban kozel 11 Mbit/s-os adatatvitelt biztosıt

• 802.11g - hasonloan a 802.11b szabvanyhoz szinten a 2,4 GHz-es frekvenciat

hasznalja de mar gyorsabb kozel 54 Mbit/s -os sebesseggel

• 802.11n - napjainkra a leginkabb elterjedt szabvany, amely kompatibilis a korabban

felsoroltakkal es a 150 Mbit/s-os atviteli sebesseget kınal.

2.1.3. Csatornakiosztas

A 2,4 GHz-es frekvencia tartomanyban 14 darab csatornat jeloltek ki ezek mindegyike

22 MHz szeles es a 2412-tol 2472-ig tart. Europaban csak 13-at hasznalnak ebbol, a

14. csatorna Japanban hasznalatos. A csatornakiosztast az alabbi 2.1 abra szemlelteti.

2.1. abra. 2,4 GHz-es tartomany csatorna kiosztasa

7


2.1.4. Mukodese

A legtobb WiFi-s eszkoz bekapcsolas utan elkezdi sugarozni a gyarilag beallıtott nevet

(SSID). Ez alapjan eszlelheto az eszkoz es lehet hozza csatlakozni. Az eszkozhoz valo

csatlakozas beallıtastol fuggoen lehet nyılt vagy jelszoval vedett. A mukodesehez nem

szukseges halozati kapcsolat. Az okostelefonok csatlakozas nelkul kepesek informaciot

kapni az ilyen eszkozok altal kibocsajtott jelekrol. Ez a tulajdonsag is erosıtette

dontesem a technologia mellett.

2.1.5. Biztonsag

Mint minden halozati kapcsolatnal, ugy a WiFi eseten is fontos a biztonsag. Ennek

erdekeben tobb kulonbozo lehetoseg is rendelkezesre all, az elso ilyen modszer a WEP

volt. Azonban ennek gyengesege es konnyen feltorhetosege miatt a Wi-Fi Alliance

masik megoldast keszıtett. A WPA titkosıtas mar nehezebben feltorhetonek bizonyult

a 128 bites kulcs hasznalata miatt.

Manapsag a legbiztonsagosabb megoldas a WPA2 hasznalata jelenti, melynek beepı–

teset kotelezove tette a Wi-Fi Alliance. 2006-tol magaban foglal olyan algoritmusokat

mint TKIP, Michael, EAS valamint CCMP ezekkel teve biztonsagossa a vezetek nelkuli

halozatok hasznalatat.

2.2. Android

Az okostelefonok szeles korben valo elterjedese miatt potencialis platformnak bizonyul-

tak egy belteri helymeghatarozo alkalmazashoz. Ezert esett a valasztasom az okos-

telefonokra, ahogy a kovetkezo 2.2 abran lathato felmeres eredmenye is mutatja az

Androidos keszulekek a legelterjedtebb telefonok. Ezen adatok valamint az ingyenes

fejleszthetosege miatt valasztottam ezt a platformot.

2.2.1. Tortenete

2003-ban kezdtek fejleszteni a Linux kernel alapu mobil operacios rendszert. 2005-ben

vasarolta meg az addig tamogato Google. A kifejezetten erintokepernyos keszulekekre

tervezett rendszerrel ellatott elso telefon 2008 oktober 22-en jelent meg. A legfrissebb

8


2.2. abra. Mobil OS piaci reszesedese 2010-tol 2013 Q1-ig

verzio 2013 oktobereben kiadott 4.4-es rendszer a KitKat.

2.2.2. Architektura

Ahogy mar emlıtesre kerult a rendszer Linux kernel alapu, pontosan azert dontottek

emellett, hogy tamogassak a nyılt rendszerek hasznalatat a mobil piacon. Tovabba

ezzel egyszerusıtve a mobilokba epıtett hardverek ( WiFi, Bluetooth, erintokepernyo)

kezeleset. A rendszer felepıteserol reszletes bemutatast az alabbi 2.3 abra ad.

2.3. abra. Android OS architekturaja [1]

”Mint lathatjuk, a platform alapjat voros szınnel jelolt Linux kernel adja, amely tar-

talmazza a hardver altal kezelendo eszkozok meghajto programjait. Ezeket azon cegek

keszıtik el, amelyek az Android platformot sajat keszulekukon hasznalni kıvanjak, hi-

szen a gyartonal jobban mas nem ismerheti a mobil eszkozbe integralt periferiakat.

9


Ez a kis meretu kernel adja a memoria kezeleset, a folyamatok utemezeset es az ala-

csony fogyasztast elosegıto teljesıtmeny-kezelest is. A kernel szolgaltatasait hasznaljak

a Linux rendszerekben meglevo kulonfele programkonyvtarak, mint a libc, az SSL

vagy az SQLite ezek C/C++ nyelven vannak megvalosıtva, es a Linux kernelen fut-

nak kozvetlenul. Reszben ezekre epul a Dalvik virtualis gep, amely mas, mint a Java

alatti megszokott virtualis gep, vagyis a Java csak mint nyelv jelenik meg. A kek

szınnel jelolt reszekben mar csak Java forrast talalunk, amelyet a virtualis gep fut-

tat, s ez adja az Android lenyeget a lathato es tapinthato operacios rendszert, illet-

ve a futo programokat. A virtualis gep akar teljesen elrejti a Linux altal hasznalt

fajlrendszert, es csak az Android Runtime altal biztosıtott fajlrendszert lathatjuk”

[http://hu.wikipedia.org/wiki/Android (operacios rendszer)].

2.3. Kliens - Szerver Architektura

Mivel az Android keszulekek mindegyikere nem lehet eljuttatni illetve telepıteni a

szukseges adatbazist minden adattal ezert kliens - szerver architektura kiepıtese mellett

dontottem. Egy ilyen rendszer felepıtest az alabbi 2.4 abra szemlelteti.

2.4. abra. Kliens - szerver architektura

A kliensek ebben az architekturaban csak mint megjelenıtok szerepelnek, tenyleges

muveleteket es szamıtasokat nem vegeznek, az ilyen feladatok a szerveren hajtodnak

vegre. A feladatok es azok elvegzesehez szukseges adatokat a kliensek halozaton, in-

terneten keresztul kuldik a szervernek.

A szerver szerepe, hogy a kliensek szamara adatokat biztosıtsanak, illetve a kert

feladatokat elvegezzek annak eredmenyerol pedig valaszt kuldjenek a kliensek szamara.

10


A szerveren talalhato uzleti logika vegzi ezen feladatokat illetve az adatbazissal valo

kapcsolatot es azon valo muveleteket is vegrehajtja.

2.4. Maven

A szerveren futo Java alkalmazas Maven alapu fejleszteskent vegeztem. A Maven egy

olyan eszkoz, amely szoftverprojektek menedzselesere es a buildelesi folyamat auto-

matizalasara hasznalhato. A szoftvertervezesi mintak terjesztesevel egyseges program

struktura kialakıtasara torekszik.

A Maven elonye az Ant-al szemben, hogy nem kell leırnunk mi tortenjen a buil-

deles soran, csak meg kell adnunk a kimenet eredmenyet ami lehet Jar vagy War fajl.

Egy projekt kezelesre es leırasara bevezeti a POM ( Project Object Model ) fogalmat,

amely egy xml alapu leıro fajl. Ebben megadhatoak a projekt fuggosegei, ezaltal el-

kerulve az esetleges verzio eltereseket, tovabba megadhatoak pluginek es azok szukseges

konfiguracioja. A pluginek segıtsegevel az alap eletciklus folyamatok kiegeszıthetoek

tovabbi muveletekkel. Egy Maven alapu projekt eletciklusa az alabbi eloredefinialt

celokkal rendelkezik, melyek fuggosegben allnak egymassal.

• compile

• test

• package

• install

• deploy

Minden cel vegrehajtasahoz az azt megelozo cel sikeres lefutasa szuksegeltetik.

Azert valasztottam ezt a menedzser eszkozt, mert a hozzatartozo xml leıro fajl

segıtsegevel a projekt konnyen karbantarthato es egy masik fejleszto egyszeruen be-

vonhato.

2.5. MySQL

A pozicionalashoz szukseges adatokat tarolni kell ezert egy adatbazis kezelo rendszert

is felhasznaltam, amely a MySQL lett. Azert valasztottam ezt, mert ingyenes, nincs

11


adatbazis szintu korlatozasa es a tablankenti 64TB-os maximalis meret elegendo.

A MySQL tobbfelhasznalos, tobbszalu, SQL alapu relacios adatbazis-kezelo rend-

szer. Rengeteg programozasi nyelvhez rendelkezik driverrel amin keresztul kezelheto.

Az adatbazisok adminisztracioja megoldhato parancssorbol vagy grafikus feluleten ke-

resztul. Platformok kozul pedig tamogatja a Windows, Mac, Linux es egyeb rendsze-

reket. Fobb elonyei:

• Keresztplatformos elerhetoseg

• Tarolt eljarasok

• Adatbazis triggerek

• Valodi VARCHAR tamogatas

• SSL tamogatas

• Lekerdezes gyorstar (cache)

• Egymasba agyazott SELECT -ek

• ACID megfeleles az InnoDB-vel, BDB-vel es Cluster-rel

2.6. Liquibase

A Liquibase egy ingyenes, nyılt forraskodu, adatbazisfuggetlen verziokoveto eszkoz. A

Maven-be beepulo pluginjanak segıtsegevel az adatbazishoz tartozo osszes SQL kar-

bantarthato es kezelheto. A valtozasokat egy sajat changelog tablaban tarolja. Min-

den SQL fajlt egy xml faljban lehet kezelni ahol id es author tagekkel azonosıtja a

valtozasokat. Tovabbi elonye, hogy a Maven segıtsegevel az adatbazis karbantartasa

eletciklusba kotheto, ıgy minden fordıtasnal ellenorzi az adatbazis allapotat.

2.7. MyBatis

A MyBatis egy Java-s perzisztencia keretrendszer, amely az ORM-tol elteroen nem az

osztalyok - adatbazis tablak kozotti lekepzest vegzi, hanem az SQL utasıtasoknak Ja-

va fuggvenyekkel valo osszekapcsolasat. Igy konnyen hasznalhatova teve a kulonbozo

12


SQL utasıtasokat a programban egy fuggveny hıvas segıtsegevel. Az esetleges eredmeny

halmazokat pedig a megadott formara kepezi le. A MyBatis integralhato Spring keret-

rendszerrel ıgy az uzleti kod fuggosegeit feloldva. A parancsok lekepzeset xml fajlok

vagy annotaciok segıtsegevel vegezhetjuk el.

2.8. Spring MVC

Azert valasztottam ezt a keretrendszert mert korabban hallgatott tantargy keretein

belul megismerkedtem vele es a webes alkalmazasok fejleszteset tapasztalataim szerint

is gyorsabba es kenyelmesebbe teszi.

Az egyik legelterjedtebb nyılt forrasu keretrendszer a Java fejlesztok koreben sike-

ressege az EJB modul helyettesıtojekent erte el. Elonye, hogy modularis felepıtesu ıgy

mindig csak azon reszeit kell importalni, amelyekre a projektnek szuksege van. Ilyen

modulok peldaul az Inversion of Control kontener, adatkezeles es az MVC modul.

Az Inversion of Control amelynek celja, hogy az objektumok eletciklusat kezelje.

Ennek a modulnak alapveto resze a dependency injection, amelynek reven az objektu-

mok egy kontextusba kerulnek regisztralasra es innen valnak elerhetove. A kontextusba

valo regisztracio tortenhet annotacio reven vagy konfiguracios allomany altal, ıgy ez

konnyen cserelhetove valik es a tesztelhetoseget is javıtja az alkalmazasnak.

Az adatkezelesi modul tamogatast biztosıt a legnepszerubb Java keretrendszerekhez

ugy mint JDBC, iBatis/MyBatis, Hibernate, JDO, JPA, Oracle TopLink, Apache OJB,

es Apache Cayenne. Ezekhez a kovetkezo tamogatasokat nyujtja:

• Eroforras kezeles

• Kivetel kezeles

• Tranzakcio kezeles

• Objektum transzformacio

• Absztrakcio

Az MVC keret webes alkalmazasokhoz keszult keres alapu megvalosıtas, amely-

nek segıtsegevel az alkalmazasban megkulonboztethetunk Model - View - Controller

retegeket. Ahol is a Model az adatkezelo, a View megjelenıto, Controller pedig az

13


ezeket osszekoto reteg ıgy elvalasztva egymastol a megjelenıtest es uzleti logikat. Az

MVC architekturajat az alabbi 2.5 abra szemlelteti.

2.5. abra. Spring MVC architektura

2.9. Eclipse

A felsorolt alkalmazasok elkeszıtesehez az Eclipse IDE-t valasztottam mert Andro-

idos fejleszteshez es Spring alapu alkalmazasok fejlesztesehez testreszabhato plugin

keszlettel rendelkezik. Ezek reven sajat igenyeknek megfelelo fejleszto kornyezetet

alakıthatunk ki. Osszekotheto kulonbozo alkalmazas szerverekkel ıgy az elkeszult we-

bes alkalmazas rogton buildelheto es kiprobalhato. Androidos valtozata pedig a meg-

felelo SDK telepıtese utan felulet szerkesztot es telefon emulatort biztosıt a fejlesztok

szamara. A beepulo pluginek reven alkalmas a projektek verziokovetesere, peldak ge-

neralasara, vekony es vastag kliensek keszıtesere.

2.10. SVN

A dolgozathoz tartozo Androidos es webes projektek verziokovetessel keszultek. Er-

re a tanszek altal biztosıtott SVN (Subversion) repositoryt hasznaltam. Az SVN egy

verziokezelo rendszer az Apache License ala tartozik. A CollabNet ceg keszıtette el

2000-ben azzal a cellal, hogy a CVS (Concurrent Versions System) felvegye a ver-

senyt. Ennek segıtsegevel a fejlesztok forraskodokat, dokumentumoknak valtozasat

es tortenetet tudjak tarolni es azt visszaallıtani. Az SVNre jellemzo peldaul, hogy

a Commit muveletek atomi szintuek. A torolt, atnevezett, mozgatott fajloknak es

14


konyvtaraknak is megtartja a tortenetet. A branch (elagaztatas) es taggek (jelolesek)

eroforrasigenye minimalis. A repositoryra eleresi ut alapu jogosultsagok ellenorzese

beallıthato.

2.11. Continuous Integration

Az elkeszult alkalmazasok tesztelesehez a tanszek biztosıtott egy virtualis gepet. Ezen

a gepen alakıtottam ki egy CI rendszert. Maga a CI egy szoftverfejlesztesi gyakorlat,

ami egy elterjedt agilis modszer. Egyik fo feladata az elkeszult projektek automatizalt

buildelese es telepıtese. Mindezek mellett persze tobb funkcionalitast is biztosıtva a

fejlesztoknek. Ilyen peldaul a Unit tesztek futtatasa es csak azok sikeressege eseten valo

telepıtes. Verziokoveto rendszerrel valo integracioja melynek kovetkezteben egy elore

beallıtott idokozonkent megnezi tortent-e valtozas. Az esetleges hibakrol ertesıtest

kuldhet a fejlesztoknek. Az alabbi 2.6 abra egy ilyen folyamatot szemleltet.

2.6. abra. Continuous Integration folyamat

Azert dontottem egy ilyen rendszer kiepıtese mellett, mert a tanszeki virtualis gep

elerese korulmenyes lett volna kulso halozatrol. Hasonlo problemaval mar egy tantargy

keretein belul talalkoztam, ahol szinten egy ilyen rendszer kiepıtesevel es hasznalataval

oldottuk meg a feladatot. Egy ilyen Continuous Integration Serverhez a virtualis

gepre egy Jenkinst telepıtettem ami egy nyılt forrasu Java eszkoz. Eredetileg 2004-

ben kezdtek fejleszteni akkor meg Hudson neven. A Jenkins konfiguralas utan kepes

Maven projektek kezelesere es buildelesere. Valamint a megfelelo beepulok telepıtesevel

kepes az elkeszult War fajlokat telepıteni az alkalmazas szerverre.

15


A Jenkinsben minden projekthez egy jobot kell definialni amiben azt konfiguraljuk.

Itt megadhatjuk, hogy SVNbol toltse le a forrast. Beallıthatjuk Maven projekt eseten,

hogy a szukseges globalis konfiguraciokat hol talalja. Illetve itt adhato meg, hogy az

elkeszult csomaggal mi tortenjen. Esetunkben peldaul egy masik alkalmazas szerver-

re kerul telepıtesre. A jobhoz tartozo minden buildeles naplo fajljat tarolja ıgy az

visszakovetheto. Az alabbi 2.7 kep a Jenkins fooldalat abrazolja. Itt lathatjuk, hogy a

jobok mikor futottak utoljara es milyen eredmennyel.

2.7. abra. Jenkins fooldal

2.12. Tomcat

A webes alkalmazas futtatasara illetve a Jenkins szamara is szukseg volt egy - egy

alkalmazas szerverre. Azert valasztottam a Tomcatet mert mar harom eve hasznalom

kulonbozo projektek kapcsan. Gyorsan telepıtheto es hasznalatba veheto. Konnyen

konfiguralhato es integralhato az Eclipsebe is. A Tomcat egy az Apache Software

Foundation altal keszıtett nyılt forrasu webszerver es servlet kontener. A Java Servletek

es Java Server Pagesek implementaciojat tartalmazza. Harom fo komponensbol all. A

Catalina servlet kontenerbol, Coyote HTTP konnektrobol es a Jasper JSP motorbol.

16

3. fejezet

Letezo megoldasok

3.1. Tavolsag meres

Egyik lehetoseg a tavolsag szamıtasara az ugy nevezett ToA azaz Time of Arrival lenne.

Az eljaras a jelek kibocsajtasa es fogadasa kozotti ido alapjan hatarozna meg a keresett

tavolsagot az adok es vevok kozott. Mukodesehez elengedhetetlen, hogy az adokban

es a vevokben levo orak szinkronban legyenek. Masik alternatıva ha ugynevezett ket

utas megoldaskent hasznaljuk, hogy a vevo valaszt kuld az adonak a vetelrol. Ezt

az alternatıvat gyakran hasznaljak, ha az orak szinkronizalasa nem lehetseges. Az

alkalmazasunk szempontjabol viszont egyik ToA sem hasznalhato. Ennek oka, hogy

a WiFi-s eszkozokre ebben az esetben sajat rendszer keszıtesere lenne szukseg. A

kulonbozo tıpusu eszkozok pedig tovabb nehezıtik egy ilyen rendszer elkeszıteset.

3.2. Haromszogeles

A haromszogeles mint meresi eljaras mar regota hasznalatos az elet kulonbozo terule-

tein. Peldanak okan regen a hajok helyzetenek megallapıtasahoz is hasznaltak ezt a

modszert. Az alapja, hogy egy harmadik pont megallapıtasahoz legalabb ket ismert

helyzetu pontra van szukseg. Az alap eljarashoz a felhasznalo ismeri vagy legalabbis

megtudja hatarozni az ismert pontokkal bezart szoget. Ezt abrazolja a 3.1 abra.

Az abrahoz az alabbi kepletek tartoznak.

l =d

tgα+

d

tgβ

17


3.1. abra. Haromszogeles abrazolasa

d =l

1tgα

+ 1tgβ

A mi esetunkben azonban ez nem elegendo, mivel a mobilkeszulekek nem rendelkez-

nek megfelelo antennaval. Igy adott pontokkal bezart szoget nem tudjuk meghatarozni

a keszuleknek. Ezert egy masik modszer szukseges, amely ezen adatok hianyaba is

kepes a haromszogelest megvalosıtani. Ez az ugynevezett trilateration[16][14] egy a

geometriaban hasznalatos modszer amikor harom pontra egy - egy gombfeluletet il-

lesztunk. A gombok sugarat az egyes pontoktol mert tavolsag hatarozza meg. A

modszer lenyege, hogy az altalunk keresett pont a harom pontra illesztett gombfeluletek

metszespontja. Ezt hasznaljak a GPS rendszerek is. A trilateration reszletes leırasat

es matematikai hatteret az 5. Vizsgalt modszerek fejezetben ismertetem.

3.3. Fingerprinting

Mas neven ujjlenyomat vetelezes ez a leginkabb elterjedt modszer[15][18][16], ame-

lyet belteri pozicionalasnal alkalmaznak. A modszer a radio frekvencias jelerossegeket

hasznalja fel egy fajta terkep elkeszıtesehez. A modszer ket lepesbol all, az elso

lepesben ki kell jelolnunk referencia pontokat. A pontokban elvegzett meresekbol egy

adatbazist epıtunk, amely tartalmazza, hogy az egyes pontban melyik Wifi eszkoztol

milyen erossegu jelet vettunk. A masodik lepesben pedig az aktualis jelerossegekhez az

adatbazisban tarolt adatok alapjan kiszamıtjuk a pozıciot. A modszer hatranya, hogy

ha az adott infrastruktura megvaltozik, akkor a referencia pontokhoz tartozo adatbazist

frissıteni kell. Ujra el kell vegezni az elso fazist. Elonye viszont az eddig felsoroltakkal

szemben, hogy belterben a jelek visszaverodese nem befolyasolja az eredmenyt.

18


3.4. Magyarorszagi megoldasok

Magyarorszagon is talalhatunk mar elkeszult belteri alkalmazasokat. Az egyik legje-

lentosebb ceg a BLUENION[4] ceg, amely fejlesztesekkel es kutatasokkal foglalkozik a

mobilalkalmazasok teruleten. A ceg tobb kulfoldi es hazai rendezvenyre is biztosıtott

mar az altaluk fejlesztett rendszer segıtsegevel belteri tajekozodast. Az alkalmazasi

terulettol es feladattol fuggoen altalanos vagy specialisan fejlesztett eszkozoket biz-

tosıtanak. A rendszer mukodesehez WiFi, RFID es Bluetooth technologiat hasznalnak.

Az ANSWARE[3] Kft egy 2005-ben elnyert projekt kapcsan dolgozta ki prototıpusait.

A kutatas es fejlesztesi projektben tobb egyetem bevonasaval keszıtettek el az RFID

es WiFi alapu megoldasaikat. A tovabbi munkakat az egyetemek folytattak.

3.5. Kulfoldi megoldasok

Kulfoldon mar korabban felismertek a belteri pozicionalas jelentoseget, ıgy olyan nagy

vallalatok is bekapcsolodtak mint a Microsoft vagy a Google. Utobbi meg csak az

epuletek belso terkepenek nyilvanossa tetelet biztosıtja. A felhasznalok feltolthetik a

reszletes szintekre bontott terkepet egy epuletnek. Igy a Google terkepen ranagyıtva

az epuletre a belso terkepe fog megjelenni.

A Microsoft RADAR[11] egy fingerprinting alapu rendszer, amely a belteri al-

kalmazhatosag lehetosegeit vizsgalta. A felhasznalo pozıciojanak, orientaciojanak es

nyomonkovetesenek feladatat elemezte olyan modszerekkel mint Euklideszi tavolsag,

legkozelebbi szomszed (KNN) es terjedesi modell.

Az Ekahau[6] ceg szinten RFID es WiFi alapu megoldast dolgozott ki. A ceg

RTLS (valos ideju pozıcionalo rendszer) fejlesztett ki. Hasznalatahoz sajat WiFi es

RFID eszkozoket fejlesztettek ki. Ezek segıtsegevel valosıtjak meg peldaul korhazakban

az eletmeno keszulekek helymeghatarozasat. Kidolgoztak egy biztonsagi rendszert

is iskolak szamara, amivel kovetni tudjak az eszkozt viselo tanarokat es diakokat.

Veszely eseten az eszkozok altal segıtseget tudnak kerni a biztonsagi szolgalattol vagy

a rendorsegre is eljuttathatjak a riasztast.

A Navizon[8] WiFi ket fajta megoldast dolgozott ki. Letrehozott egy Android es

iPhone alkalmazast, amellyel mar meglevo WiFi infrastrukturat lehet felterkepezni.

A meresi adatokat a ceg altal biztosıtott rendszerbe kuldik el az alkalmazasok. Egy

19


masik alkalmazassal pedig a valos ideju pozıcionalas szinten a kozponti rendszeren

keresztul tortenik. A masik megoldashoz sajat WiFi eszkozoket keszıtettek, amelyek az

aktıv telefonok, laptopok es egyeb WiFi-s kezi eszkozoket kepes eszlelni es behatarolni.

Azokat kovetni epuleten belul es a megfelelo alkalmazas meglete eseten kommunikaciot

is megvalosıtanak.

20

4. fejezet

Rendszerterv

A modszerek kiprobalasahoz es azokhoz tartozo teszteredmenyeket kapjunk szuksegunk

volt egy adatbazisra, egy web szolgaltatasra es tobb mobilos alkalmazasra is. A most

kovetkezokben ezeknek leırasat fogom bemutatni. Az alkalmazasok keszıtesenel az

alabbi kriteriumok szerint jartam el. Modularitas megvalosıtasa, hogy a rendszer egyes

reszei konnyen cserelhetoek legyenek es bovıthetoek. Gyors rendelkezesre allas, hogy a

rendszer minel gyorsabban hasznalatba allıthato legyen. A tobb felhasznalo eseten a

zavartalan mukodes.

4.1. Adatbazis

Az adatbazis tarolja az alkalmazasok szamara szukseges RSSI (Received Signal Strength

Indicator) ertekeket es pozıcio adatokat. Felhasznalasukkal a belteri helymeghatarozas

elvegezheto. Az adatbazis semajat az alabbi 4.1 abra mutatja be. Az adatbazis

tablainak leırasa az 4.1 - 4.2 - 4.3 tablazatokban lathato

4.1. abra. Adatbazis modellje

21


4.1. tablazat. A Coordinate tabla tulajdonsagai

COORDINATE

A pozıcionalashoz hasznalt koordinatakat tarolo tabla.

Mezonev Leıras

id Azonosıto

X A pozıcio X koordinataja

Y A pozıcio Y koordinataja

Z A pozıcio Z koordinataja

4.2. tablazat. Az Accesspoint tabla tulajdonsagai

ACCESSPOINT

A wifi pontokat tarolo tabla.

Mezonev Leıras

id Azonosıto

name A router altal kozolt SSID

macAddress Routerhez tartozo MAC cım

coordinate A router pozıcioja

4.3. tablazat. A Measurement tabla tulajdonsagai

MEASUREMENT

A referencia pontokat tarolo tabla.

Mezonev Leıras

id Azonosıto

signalStrength Referencia pontban mert jelerosseg (dB)

frequency A router altal sugarzott jel frekvenciaja

distanceFromCoordinate A jelerossegbol es frekvenciabol szamolt tavolsag

coordinate A referencia pont pozıcioja

accesspoint A jelet biztosıto router

4.2. Webalkalmazas

Azert, hogy az adatbazis konnyen kezelheto legyen, illetve hogy a mobil kliensek

elerhessek az adatbazisban tarolt adatokat egy webes alkalmazasra van szukseg. Ez

az alkalmazas egy Maven-es multimodulos Spring-es alkalmazas. A kovetkezokben az

egyes modulokat reszletezem.

Az elso modul, amely az alkalmazas mukodesehez es az adatbazis objektumokhoz

szukseges osztalyokat tartalmazza valamint a szolgaltatasok interfesz leırasat. Azon

objektumokat, amelyek az adatbazis tablait reprezentaljak xml leırokbol generalodnak

a JAXB plugin altal. Az ıgy kapott osztalyokat az alabbi 4.2 UML diagram abrazolja.

22


4.2. abra. Adatbazis tablakhoz tartozo osztaly diagram

Ahogy lathatjuk az osztalyok teljes egeszeben illeszkednek az adatbazis semahoz.

Az API tovabbi osztalyokat is tartalmaz, amelyek a web szolgaltatasok mukodesehez

szukseges keres / valasz objektumoknak felelnek meg. Ezen osztalyokat a kovetkezo

4.3 UML diagram abrazolja.

4.3. abra. Keres es valassz objektumok osztaly diagram

A ResponseObject osztaly egy altalanos valasz osztaly. Ket adattaggal rendelkezik,

az elso response a keres sikeressegenek vagy sikertelensegenek erteket tartalmazza. A

masodik message az esetleges valaszban kuldendo uzenetet tartalmazza.

A RequestF indPosition a pozıcio keresesnek a keres objektuma. A threshold-

ban tarolja kuldi kliens, hogy milyen hatarertekkel szamoljon a kereso metodus. A

measurement a kliens altal erzekelt WiFi-knek es a hozzajuk tartozo jelerosseg ertekek–

nek a listaja. Ezen bekuldott adatok alapjan es az adatbazisban tarolt ertekekkel

szamolva kapja vissza a keresett pozıciojat a kliens.

A talalt pozıciokat az alkalmazas a ResponsePosition valasz objektumban kuldi

vissza a klienseknek. Ez tartalmazza a keres sikeresseget vagy sikertelenseget. Illetve

ket koordinata objektumot.

Masodik reteg a Data Access Object mas neven adat hozzaferesi reteg. Ez tar-

talmazza az adatbazis kiepıtesehez szukseges SQL scripteket. Ahhoz, hogy a scriptek

23


automatizaltan lefussanak itt talalhato a Liquibase plugin szamara a konfiguracios xml.

A fajl tartalma az alabbi 4.4 kepen lathato.

4.4. abra. Liquibase konfiguracios xml

Tovabba ebben a modulban talalhatoak az SQL utasıtasokat leıro xml fajlok, ame-

lyeknek a Java metodusokhoz valo koteset a MyBatis vegzi el. A fajlokban talalhato

resultMapek az osszetett SQL lekerdezesek eredmenyenek osztalyokra valo lekepzeset

ırja le. Egy ilyenre ad peldat az alabbi 4.5 abra.

4.5. abra. ResultMap pelda

Az egyes utasıtasokat az id attributumokkal kotodnek a Java metodusokhoz. Az

utasıtasok eredmenyet pedig a resultMap hatarozza meg. Az utasıtas bemenoparamete–

ret a parameterTypeon keresztul adhatjuk meg. Az utasıtasok preparedstatementkent

kerulnek felhasznalasra, ebben az esetben a parametereket #{} formaban kell megadni.

Egy utasıtasra peldat az alabbi 4.6 abra mutat.

4.6. abra. MyBatis - SQL utasıtas minta

24


A Service reteg tartalmazza a szolgaltatas implementaciokat valamint a MyBatis-

hoz tartozo mapper osztalyokat. Ezeken keresztul erhetoek el az SQL utasıtasok. A

mapper osztalyokban az SQLben felhasznalando parametereket az alabbi formaban kell

megadni (@Param(”coordX”)doublex. A service osztalyok UML diagramjat az alabbi

4.7 abran lathatjuk.

4.7. abra. Service osztalyok UML diagramja

Ezen metodusok altalanos esetben az Insert / Delete / Update utasıtasokat valosıtjak

meg. Ezeken felul a kulonbozo lekerdezeseket megvalosıto metodusok kerultek imple-

mentalasra.

Az utolso modul valosıtja meg az eddigiek kapcsolatat. A kliensektol erkezo kereseket

a Springes controller osztalyokban annotalt metodusok szolgaljak ki. Az annotaciokkal

megadhato, hogy milyen URL-en keresztul erheto el az adott metodus. Megadhato

melyik HTTP kereseket szolgaljon ki, illetve mi legyen a visszateresi erteke. Egy ilyen

metodusra pelda az alabbi 4.8 abra.

4.8. abra. Spring controller

Az alkalmazas JSP (JavaServer Pages) oldalakat is tartalmaz, amelyeken keresztul

az egyes szolgaltatasok es az adatbazis kapcsolat ellenorizheto.

25


4.3. Kliensek

A szolgaltatasok hasznalatahoz es a belteri pozicionalashoz ahogy mar emlıtettem And-

roidos klienseket terveztem. Ahhoz, hogy az alkalmazasok a telefonba epıtett WiFi-t

hasznalhassak a Manifest fajlban engedelyezni kell azt. Tovabba minden alkalmazasban

regisztralni kell egy BroadcastReceiver-t amin keresztul a WiFi-s eszkozok szkennelese

megvalosul. Minden ilyen szkennelessel egy listat kapunk az aktıv hatotavolsagon beluli

eszkozokrol. A lista egy eleme az alabbi 4.4 tablazatba foglalt informaciokat hordozza.

4.4. tablazat. WifiInfo objektum tulajdonsagai

WifiInfo

WiFi eszkozrol kaphato informaciok

Adattag Leıras

SSID Halozat neve

BSSID Az eszkoz MAC cıme

Frequency A csatorna frekvenciaja MHz-ben

Level Az erzekelt jel dBm-ben

Capabilites Az eszkozhoz tartozo authentikacio kulcs kezeles es encriptalasi adatok.

Mivel a WiFi jelek szkennelese idoben valtozo hosszusagu ıgy csak szinkronban

vegezheto a kereses. Mivel a mert jelek nem allandoak hanem ingadozoak, ezert a szer-

ver fele a meresek atlagos erteke kerul elkuldesre. Az alkalmazasok gyorsabb tesztelese

vegett futasidoben beallıtasokon keresztul konfiguralhatoak a fobb parameterek.

26

5. fejezet

Vizsgalt modszerek

A ket fo eljaras amiket implementaltam a belterben valo pozıcio meghatarozasara a Tri-

lateration es Fingerprinting. A kovetkezokben ezen eljarasokhoz tartozo matematikai

hatteret es az alternatıv megoldasokat ismertetem.

5.1. Trilateration

A Trilateration modszerrel, hogy megtalaljuk a keresett pontot meg kell hataroznunk

a harom ponthoz tartozo gomboket es azok sugarait. Kezdeti lepesben az adott termet

vagy szobat el kell helyeznunk egy koordinata rendszerben. A WiFi access pontok

helyet ezen fix pontokkent felveve megkapjuk azok x, y es z koordinatajat. Ezek majd

a vegso kepletben kerulnek felhasznalasra. Erre pelda az alabbi 5.1 kep.

5.1. abra. Egy szoba vazlata

27


A kepen is jol lathato, hogy a keresett pontot ki tudjuk szamolni, szuksegunk van a

harom sugarra. A sugarak kiszamıtasara viszont korlatolt megoldas all rendelkezesunk-

re. Ahogy mar emlıtettem a telefonokba epıtett antennak nem alkalmasak szogmeresre.

Tovabba az eszkozokkel valo szinkronizacio sem megvalosıthato. Ezert olyan tavolsag

meghatarozo modszereket kerestem, amelyek a radios jelek terjedesen alapszanak.

5.1.1. Hatotavolsag meres

Az elso modszerben az alabbi kepletet hasznaljuk a tavolsag, a sugarak kiszamıtasara:

di = p(1−mi)

Ahol is

• di az i. wifi access pointtol valo tavolsagot,

• p az adott wifi access point altal biztosıtott lefedettseget meterben,

• mi pedig az adott wifi access pointrol mert jel erosseget jelenti szazalekban.

Ezen modszer hatranya, hogy hasznalhato lehessen minden access pointrol pontos

hatotavolsagi merest kellene elvegezni. Mivel a gyartok altal kiadott adatok a valos

esetben elteroek lehetnek. Ezert legfeljebb becsles szempontjabol hasznalhato ez a meg-

oldas. A jel hatotavolsagat ugyanis befolyasoljak az olyan tenyezok, mint a jel utjaba

kerulo akadalyok. Ezen akadalyok anyagatol fuggoen mas es mas erteku csillapıtassal

hatnak a jelre. Par ilyen csillapıtasi erteket az alabbi 5.1 tablazat szemleltet.

5.1. tablazat. 2,4 GHz jel csillapıtasi ertekek

Anyag Csillapıtas (dB)

Teglafal 6 - 12

Vastag vakolat 2 - 5

Betonfal 10 - 12

Ember 10 - 15

5.1.2. Jel terjedese

A masodik modszer az ugynevezett free-space path loss roviden FSPL. Ezt az eljarast

a telekommunikacioban hasznaljak a jelerossegek kiszamıtasara adott tavolsag eseten.

28


Az alabbi egyenletet felhasznalva:

FSPL(dB) = 20 ∗ log10(d) + 20 ∗ log10(f) + constant

Ahol is

• FSPL(dB) a kapott jelerosseg dB-ben,

• d a tavolsag ,

• f a vizsgalt jel frekvenciaja,

• constant a jel frekvenciajanak es a tavolsag fuggvenyeben konstans ertek.

A constant lehet

• 92.45 - ha f GHz es d kilometerben adott,

• 87.55 - ha f KHz es d meterben adott,

• 27.55 - ha f MHz es d meterben adott,

• 32.45 - ha f MHz es d kilometerben adott.

5.1.3. Mukodes

Miutan az egyik modszerrel meghataroztuk a keresett ponthoz kepest a harom WiFi

tavolsagat, az alabbi egyenletrendszert kell megoldanunk.

r21 = x2 + y2 + z2

r22 = (x− d)2 + y2 + z2

r23 = (x− i)2 + (y − j)2 + z2

Ezen harom keplet alkotta egyenletrendszerbol kell kifejeznunk az x, y es z koor-

dinatakat. Eloszor eloszamıtasokat kell elvegeznunk, ugyanis idealis esetben a harom

WiFi ugy helyezkedne el, hogy az egyik az origoban lenne. A masodik az x tengelyen

az elsotol d tavolsagra, a harmadik pedig az x tengelyen i, az y tengelyen j tavolsagra.

Egy ilyen idealis eset lathato az alabbi 5.2 abran.

29


5.2. abra. Trilateration idalis eset

De ez az eset ritka ezert szuksegesek a szamıtasok amikor is kituntetunk egy pontot

jelen esetben a P1-et, amelyhez majd a tobbi pontot viszonyıtjuk.

ex =P2− P1

||P2− P1||ez lesz a P1-bol P2-be mutato egyseg vektor.

i = ex ∗ (P3− P1)

ez a jelzett nagysaga az x komponensnek.

ey =P3− P1− i ∗ ex||P3− P1− i ∗ ex||

ez az y iranyba vett egyseg vektor.

A harmadik egyseg vektor pedig eloall az alabbi formaban

ez = ex × ey

A P1 es P2 pont tavolsaga nem lesz mas mint

d = ||P2− P1||

j = ey ∗ (P3− P1)

30


ez pedig a jelzett nagysaga az y komponensnek.

Ezen szamıtasok eredmenyeit behelyettesıtve az alabbi megoldo kepletbe megkapjuk

a keresett koordinatakat.

x =r21 − r22 + d2

2d

y =r21 − r23 + i2 + j2

2j− i

jx

z = +−√r21 − x2 − y2

Az ıgy kapott koordinatak viszont meg nem az eredeti rendszerbol valok. Ezert az

alabbi szamıtast kell elvegezni rajtuk ahol is a harom egyseg vektorral szorozva oket

majd a P1 ponthoz hozzaadva megkapjuk az eredeti rendszerbe vissza transzformalt

koordinatait a keresett pontunknak.

p1,2 = P1 + x ∗ ex + y ∗ ey +−z ∗ ez

Igy maris hozzajutottunk a mobilkeszulek helyehez.

5.1.4. Hatrany

A modszer mindenkori hatranya, hogy a WiFi eszkozoktol valo pontos tavolsagot nem

lehet megmondani. Nincs jelenleg olyan modszer, amelynek ne lenne egy bizonyos

pontatlansaga. Ez fakad a belteri radios jelek terjedesebol es csillapıtasabol. Tovabbi

hatranya ennek a modszernek, hogy mukodesehez mindig harom WiFi szukseges. Kulon–

ben a szamıtasok nem vegezhetoek el. Ugyanakkor tobb mint harom WiFi-vel sem

kepes szamolni. Ezert olyan alternatıvakat kerestem, melyek a WiFi-k szamatol fugget-

lenul is mukodnek.

5.1.5. Genetikus algoritmus

A genetikus algoritmus segıtsegevel egy optimalizalasi feladatot oldottam meg. A fel-

adat soran az aktualis pozıciohoz tartozo es a mert tavolsagok kulonbseget minima-

lizalom. Ezt az alabbi keplettel ırhatom le:

31


∑a∈AP

[(d(a,D)2)− ((Xa −XD)2 + (Ya − YD)2 + (Za − ZD)2)]→ min!

A fuggveny a WiFi pontonkenti mert tavolsagok negyzetenek es a generalt pon-

toknak jeladoktol szamıtott Euklideszi tavolsaganak a kulonbseg osszeget szamıtja ki.

Az algoritmus minimum tavolsag eleresere torekszik a megadott letszamu populacio

generalasaval. A genetikus algoritmusnal konfiguralhato, hogy mekkora letszamu po-

pulaciot hany iteracioban keszıtsen el. Tovabbi parameterei az elitek szama valamint

a mutacio merteke.

5.1.6. Szimulalt lehutes

A genetikus algoritmus szamıtas igenye a populacio meretetol es az iteraciok szamatol

fuggoen eleg nagy is lehet. Ezzel lassulna a kereses is, ezert a szimulalt hutes modszeret

valasztottam masik optimalizalasi eljarasnak. A genetikushoz hasonloan itt is ugyan

azt a fitness fuggvenyt hasznaljuk. De itt egyszerre csak egy pont koordinataival

szamolva, nem egy egesz populacioval.

Az eljaras kezdetben generalt ponttal vizsgalja a fuggveny erteket, majd a pon-

tot mutacio segıtsegevel elmozdıtja es ujra vizsgalja a fuggveny erteket. Annak jobb

vagy rosszabb erteke alapjan folytatja mukodeset. Az eljaras parameterei a kezdeti

”homerseklet” es a lehules merteke ezek hatarozzak meg, hogy hany darab vizsgalatot

vegezzen.

5.2. Fingerprinting

Az eddig felsorolt modszereknel a WiFi-k helyet mindig pontosan kellett tudni, hogy

szamolhassunk veluk. Tovabba a jelek csillapıtasa es visszaverodese a szamolt eredme–

nyeket erosen befolyasolta. Ezert egy olyan modszert is kiprobaltam, amelyiket ezek

nem befolyasoljak. Ez pedig a fingerprinting. Az eljaras megvalosıtasahoz eloszor is

a trilaterationhoz hasonloan fel kell terkepezni az epuletet vagy szobat es referencia

pontokat jelolunk ki. Ezutan ezeken a pontokon mereseket vegzunk, amelyek soran

rogzıtjuk, hogy adott pontban melyik WiFi-t latjuk. A rogzıteshez a mert jelerossegek

atlagat minden szukseges adattal egyutt taroljuk. Ezen adatokbol felepıtett adatbazis

32


segıtsegevel szamıtjuk ki a keresett pozıciokat. A pozıcio kiszamıtasahoz az alabbi

modszereket probaltam ki.

5.2.1. Korrelacio

A korrelacio ket adatsor kozotti linearis kapcsolat nagysagat es iranyat adja meg. A

korrelacio erteke -1 es +1 kozott valtozik. A keplete, amelyet felhasznaltunk az alkal-

mazasban pedig az alabbi:

rxy =

∑ni=1(xi − x)(yi − y)

(n− 1)sxsy

A kepletben a x es a y az atlagokat jelolik. Az n az osszehasonlıtando adatok

darabszamat. A nevezoben pedig a ket minta szorasa talalhato, melyeket az alabbi

modon szamoltunk ki:

sx =

√∑ni=1(xi − x)2

(n− 1)

A fenti kepleteket felhasznalva az adatbazisban letarolt meresi pontokra es a beerkezo

meresekre kiszamoljuk a korrelaciot. Azokat a korrelaciokat vesszuk figyelembe, ame-

lyek egy bizonyos kuszoberteknel jobb eredmennyel rendelkeznek. Majd ezen meresekhez

tartozo koordinatakbol kiszamıtjuk a keresett pozıcio koordinatait. Ehhez az alabbi

kepleteket hasznaltuk fel:

x =

∑corr(mi, a)(mix)∑corr(mi, a)

y =

∑corr(mi, a)(miy)∑corr(mi, a)

Azaz vettuk a kuszoberteknel nagyobb mintak x es y koordinatainak a korrelaciojuk–

kal valo szorzatanak az osszeget, melyet a korrelaciok osszegevel osztunk. Ahol mi

a tarolt mereseket mıg az a a keresett pontban pillanatnyilag vett meresi ertekeket

jeloli. A kuszoberteken keresztul az eredmenyek finomıthatoak. Tovabbi pontosıtas az

eredmenyekben a mintak szamanak novelesevel erheto el.

33


5.2.2. Euklideszi tavolsag

A korrelacio mellett a masik gyakran hasznalt megoldas a fingerprinting[13][14][19]

eseten, amikor a tarolt mintak es az aktualisan kapott jelek kozott kiszamoljuk a

tavolsagot. Az ıgy letrejott listabol kivalaszthatjuk azt a pontot, amelyre legkisebb

a tavolsag. Ennek kiszamıtasara az alabbi kepletet hasznaltuk fel:

d =

√√√√ n∑i=1

(misignal− asignal)2

A kepletben vesszuk a tarolt mintakhoz tartozo jelerosseget es a keresett pontban

mert jelerossegek kulonbsegenek negyzetosszegebol vont negyzetgyokot. A tavolsag

ertekek a tarolt atlagos mintak miatt nem feltetlen a pontos pozıcioban lesz a leg-

kisebb. Ezert az n darab legkisebb tavolsagu mintabol szamıtottuk a koordinatakat

atlagolassal.

5.2.3. Hatrany

A fingerprinting legnagyobb hatranya az idoigenyesseg. Ugyanis egy teljes epulet

felmerese rengeteg idot vehet igenybe. Attol fuggoen, hogy milyen surun szeretnenk

meresi pontokat. Tovabbi hatranya, hogy ha egy WiFi eszkoz cserere vagy athelyezesre

kerul, akkor a teljes adatbazist frissıteni kell. Ugyanakkor ha nagyobb atrendezesek

tortennek az epuleten belul akkor is ajanlott az adatbazis frissıtese.

34

6. fejezet

Eredmenyek

Az elkeszult alkalmazasok segıtsegevel mind a Trilateration mind pedig a Fingerpinting

modszer kiprobalhatova valt. A tesztelesek soran kapott eredmenyeket az alabbiakban

fejtem ki.

6.1. Trilateration

Az elso modszer amihez elkeszult a mobil alkalmazas. A modszer kiprobalasahoz egy

nagy teremre volt szukseg, ahol a tesztkornyezetet ki tudtam epıteni. Az Egri Torteneti

Tarhaz fotermeben kerult erre sor, amely 17,05 meter hosszu es 5,14 meter szeles. A

terem alaprajza az alabbi 6.1 abran lathato.

6.1. abra. Torteneti Tarhaz - Elso terem alaprajza

A meresek soran az alabbi keszulekeket hasznaltam fel:

• Merest vegzo keszulek: Vodafone Smart III

• AP1 - TP-Link WR740N

• AP2 - TP-Link WR720N

35


• AP3 - TP-Link WR841ND

A harom elhelyezett WiFi-t a kek pontok jelolik. A terem felmerese utan meg-

hataroztam a hozzajuk tarsıthato koordinatakat, ezeket a 6.1 tablazat tartalmazza. A

koordinatak centimeterben ertendok.

6.1. tablazat. A WiFik pozıcioja

WiFi Koordinata

AP1 (70,340,100)

AP2 (37,1625,210)

AP3 (477, 1450,210)

A merest a teremben tız darab kijelolt ponton vegeztem el, amelyeket a piros pontok

jelolnek a kepen.

6.1.1. Mobil alkalmazas

A modszerhez elkeszıtett mobil alkalmazas magaban foglalja a Trilateration, Gene-

tikus Algoritmus es a Szimulalt lehuteshez szukseges implementaciokat. Az alkal-

mazas futasidoben konfiguralhato. Megadhatjuk, hogy mely modszerrel hatarozza

meg a pozıciot. Tovabba a genetikus algoritmushoz megadhatjuk a populacio meretet,

iteraciok szamat, elitek szamat, mutacio merteket. A szimulalt lehutes reszerol beallıt–

hato a kezdeti homerseklet es a lehules merteke. Az alkalmazasban elhelyezesre kerult

egy terkepes mod. Ebben az esetben a kivalasztott modszerrel az alkalmazas folyama-

tosan mer. A kapott eredmenyt a WiFi-kel egyutt megjelenıti a kijelzon. Az alkalmazas

fobb kepernyoit az alabbi 6.2 kep mutatja be sorban.

6.2. abra. Trilateration alkalmazas kepernyoi

36


6.1.2. Trilateration - Elso meres

Az elso meres eredmenyeit az eredeti trilateration modszerrel szamoltattam ki. Ezen

meresi eredmenyeket az alabbi 6.2 tablazatbol olvashatjuk le. Az adatok centimeterben

vannak megadva.

6.2. tablazat. Trilateration meresi eredmenyek

Referencia pont Szamıtott pont Hibak Tavolsag

X Y X Y X Y

330 646 -61 973 391 327 509,71

186 884 522 863 336 21 336,65

254 1156 138 965 116 191 223,4

50 1156 103 968 53 188 195,32

186 1292 170 1223 16 69 70,83

390 1394 119 1184 271 210 342,84

186 1530 37 988 149 542 562,10

322 1530 82 1066 240 464 522,39

412 1700 54 1099 358 601 699,54

356 201 -487 755 843 554 1008,74

Min: 16 21 70,83

Max: 843 601 1008,74

Disp: 274,88 Avg: 447,16

Az eredmenyekbol megallapıthato, hogy a terem kozepe fele haladva az eredmenyek

pontosabbak. Mıg a terem szelen a falaknal a meresek sokkal pontatlanabbak. Az

atlagos elteres valamivel tobb mint 4 meter (447,16 cm).

6.1.3. Genetikus Algoritmus - Masodik meres

A masodik merest a Genetikus Algoritmussal vegeztem el. A meresi eredmenyeket az

alabbi 6.3 tablazat tartalmazza. Az adatok centimeterben vannak megadva.

A tablazatbol kitunik, hogy a meresi eredmenyek rosszabb ertekeket mutatnak. A

meresi pontokban az atlagos elteres kozel 5 meter (504,36 cm).

6.1.4. Szimulalt lehutes - Harmadik meres

Ehhez a modszerhez tartozo mereseket az alabbi 6.4 tablazat foglalja ossze. Az adatok

centimeterben vannak megadva.

37


6.3. tablazat. Genetikus Algoritmus meresi eredmenyek


X Y X Y X Y

330 646 148 882 182 236 298,02

186 884 31 367 155 517 539,73

254 1156 145 1118 109 38 115,43

50 1156 110 1082 60 74 95,26

186 1292 142 913 44 379 381,54

390 1394 157 1081 233 313 390,20

186 1530 -14 1354 200 176 266,41

322 1530 164 746 158 784 799,76

412 1700 86 838 326 862 921,58

356 201 180 1424 176 1223 1235,59

Min: 44 38

Max: 326 1223

Disp: 371,66 Avg: 504,36

6.4. tablazat. Szimulalt lehutes meresi eredmenyek


X Y X Y X Y

330 646 135 1011 195 365 413,82

186 884 274 944 88 60 106,50

254 1156 173 1019 81 137 159,15

50 1156 166 1017 116 139 181,04

186 1292 190 1208 4 84 84,09

390 1394 175 1169 215 225 311,20

186 1530 158 1032 28 498 498,78

322 1530 167 1081 155 449 475,00

412 1700 160 1101 252 599 649,84

356 201 -123 767 479 566 741,48

Min: 4 60 84,09

Max: 479 599 741,48

Disp: 230,94 Avg: 362,10

A tablazatot megvizsgalva lathatjuk, hogy az eredmenyek a masodik mereshez

kepest jobbak. De az eredeti trilateration modszernel is pontosabbak. Ezzel a modszer–

rel az atlagos elteres mar csak 3,5 meter (362,10 cm) volt a referencia pontonkent.

38


6.1.5. Osszegzes

A trilateration alapu meresek elvegzese soran bebizonyosodott, hogy a modszert erosen

befolyasoljak a jelre gyakorolt kulso tenyezok. A csillapıtasokbol es a visszaverodesbol

adodo elteresek tobb meteres pontatlansagot okoznak. A meresek soran probaltam

a tesztkornyezetet valtoztatni a jobb eredmenyek elerese vegett. Ezert probaltam a

WiFi-k athelyezesevel javıtani az eredmenyeket, de ez nem hozott erdembeli javulast.

Tovabbiakban probalkoztam meg a WiFi-k kulonfele konfiguraciojaval is, de ez szinten

nem valtoztatott az eredmenyeken.

6.2. Fingerprinting

A fingerprintinghez tartozo mereseket mar egy masik helyszınen az Informatika epulet

elso emeleten vegeztem el. A tesztkornyezethez az alabbi eszkozoket hasznaltam fel.

• IITAP1

• IITAP2

• D-link-measure - D-Link Dir825

• Ciscob-measure

Az epulet felmereseben es az eljaras teszteleseben a Vodafone Smart III telefont

hasznaltam. Az elso emeleten meterenkent jeloltunk ki meresi pontokat. Ezekben a

pontokban vegeztuk el a referencia mereseket. Az ıgy kapott referencia pont terkepet

az alabbi 6.3 abran lathatjuk.

A pontokban vegzett meresek soran az alkalmazas 50 darab mintavetelezest hajtott

vegre. Az 50 mintak atlagat pedig a web servicen keresztul kerultek mentesre. A service

ezen adatok kozul kivalasztotta azon WiFi-khez tartozo mintakat amiket menteni kell.

Ezek a fent felsorolt 4 eszkozok voltak. Igy allt elo az adatbazis. Tovabba a pozıcio

keresesen felul az adatbazisban tarolt adatokbol generalhatunk az egyes eszkozokhoz

jelerosseg terkepet. A negy WiFihez tartozo jelerosseg terkepek az alabbi 6.4 abran

lathatoak.

Az abra segıtsegevel megallapıthatjuk, hogy az IITAP2 az eloterben mar nem biz-

tosıt lathatosagot. Ugyanakkor lathato, hogy neha erzekeltunk jelet az IITAP2-tol. Ez

39


6.3. abra. Az Informatika epulet referencia pontjai

6.4. abra. WiFik jelerosseg terkepei

a folyoso ajtajanak nyitasanak tudhato be. Viszont ez az ingadozas a pozicionalast

befolyasolhatja majd. A terkeprol megallapıthato meg, hogy a masik ilyen gyenge resz

az epuletben az az osszekoto folyoso. Itt peldaul mar a ket eloterben elhelyezett WiFi

jelei voltak alig merhetoek. Itt is a ket ajto ami a jelek csillapıtasat okozta es okozhatja.

A negy WiFi-rol kapott jelterkepeket egybevetve megallapıthatjuk, hogy a tantermek

feloli folyoso illetve az eloter lefedettsege kozel folytonos. Ez pedig egy rendkıvul fontos

tenyezo a belteri pozicionalas eseteben. Egy epulet elozetes felmerese, illetve a WiFi-k

40


optimalis elhelyezeseben az ilyen adatok es terkepek hasznossaga kiemelten fontos.

6.2.1. Mobil alkalmazas

A fingerprintinghez ket alkalmazas keszult. Az elso, amelynek segıtsegevel a meresek

vegezhetoek. A masodik pedig, amellyel a pozıcio kereses vegezheto. A pozıcio ke-

reses eseten az alkalmazason keresztul konfiguralhatjuk, hogy milyen kuszobertekkel

szamoljon az algoritmus. A mero alkalmazas kepernyojet az alabbi 6.5 abra szemlelteti.

A pozıcio kereso alkalmazas kepernyojet pedig az alabbi 6.6 kep abrazolja.

6.5. abra. Mero mobil alkalmazas kepernyoje

6.6. abra. Pozıcio kereso alkalmazas kepernyoje

Az emelet felmereset kovetoen 10 darab pontot valasztottam ki. Ezekben a pontok-

ban kerult ellenorzesre a pozıcio kereso alkalmazason keresztul a fingerprinting modszer.

6.2.2. Korrelacio - Elso meres

Az elso meresnel a kuszoberteket 0,7-re valasztottam. Igy a korrelacios modszerrel

kapott eredmenyeket az alabbi 6.5 tablazat szemlelteti. Az adatok centimeterben

41


ertendoek.

6.5. tablazat. Korrelacio threshold: 0,7 meresi eredmenyek


X Y X Y X Y

1000 3500 1353 3467 353 33 354,53

1500 900 1076 1613 424 713 829,54

2025 600 1775 997 250 397 469,15

2025 1900 1581 3413 444 1513 1576,80

1400 3700 1539 3397 139 303 333,36

1800 3900 1562 3425 238 475 531,28

1500 3100 1550 3428 50 328 331,78

2025 3500 1559 3422 466 78 472,48

850 2400 850 1300 0 1100 1100

850 400 1579 3414 729 3014 3100,90

Min: 0 33 331,78

Max: 729 3014 3100,90

Disp: 868,70 Avg: 909,99

A tablazatot tekintve lathato, hogy a meresi eredmenyek nem a legjobbak. Ha az

atlagos hibat tekintjuk, ami kozel 9 meter (909,99 cm).

6.2.3. Korrelacio - Masodik meres

A masodik meresnel a kuszoberteket 0,8-re emeltem. Ezzel a beallıtassal vegzett

meresek eredmenyet az alabbi 6.6 tablazat foglalja ossze.

Az eredmenyeket tekintve lathato, hogy az eredmenyek latvanyosan javultak. A

hibak osszerteke ketharmadara csokkent. Az atlagos hibak merteke pedig 9 meterrol 6

meterre (666,89 cm) csokkent.

6.2.4. Korrelacio - Harmadik meres

A harmadik meresi sorozatban a korrelacios fuggveny hatarerteket 0,9-re noveltem. Az

ıgy kapott meresi eredmenyeket az alabbi 6.7 tablazatban foglaltam ossze.

Az utolso korrelacios meres bizonyult a legjobbnak. A 0,7-es kezdo mereshez kepest

kozel felere csokkent az atlagos hiba merteke azaz 4 meterre ( 444,32 cm).

42




X Y X Y X Y

1000 3500 1547 3430 547 70 551,46

1500 900 1748 845 248 55 254,02

2025 600 1824 913 201 313 371,98

2025 1900 2025 1745 0 155 155

1400 3700 1554 3418 154 282 321,30

1800 3900 1556 3429 244 471 530,44

1500 3100 1551 3427 51 327 330,95

2025 3500 1559 3427 466 73 471,68

850 2400 850 1848 0 552 552

850 400 1654 3425 804 3025 3130,02

Min: 0 55 155

Max: 804 3025 3130,022

Disp: 875,72 Avg: 666,89



X Y X Y X Y

1000 3500 1549 3448 549 52 551,45

1500 900 947 1600 553 700 892,08

2025 600 1871 851 154 251 294,47

2025 1900 2024 1742 1 158 158,00

1400 3700 1551 3446 151 254 295,49

1800 3900 1562 3428 238 472 528,60

1500 3100 1204 3519 296 419 513,00

2025 3500 1566 3425 459 75 465,08

850 2400 850 2005 0 395 395

850 400 850 750 0 350 350

Min: 0 52 158,00

Max: 553 700 892,08

Disp: 200,59 Avg: 444,32

6.2.5. Osszegzes

A korrelacios mereseket tekintve megallapıthato, hogy a kuszobertek novelesevel a

modszer pontossaga is nott. A szoras pedig a negyedere csokkent. Az utolso esetben

a kuszobertek mar 0,9 volt, ennel elmeletben meg tovabb novelheto lenne a kuszob.

De a novelessel az alkalmazas mukodese nem garantalhato. Ennek elkerulese erdekeben

43


tovabbi WiFi-kel bovıthetnenk a tesztkornyezetet, illetve a referencia adatbazis bovıtese

is megoldas lehet. Tovabba az eredmenyekbol megallapıthato, hogy a folyosokon

vegzett meresek jobb eredmennyel szerepelnek, mint az eloterben.

6.2.6. Euklideszi tavolsag - Negyedik meres

A negyedik merest mar nem befolyasolja a hatarertek. Az Euklideszi tavolsag alapu

modszernel a tarolt adatokra szamıtjuk ki a tavolsagokat. Majd az elso harom legkisebb

tavolsaggal rendelkezo koordinatakbol szamıtjuk ki a keresett pozıciot. A mereshez

tartozo eredmenyeket az alabbi 6.8 tablazat foglalja ossze.

6.8. tablazat. Euklideszi tavolsag meresi eredmenyek


X Y X Y X Y

1000 3500 1266 3566 266 66 274,06

1500 900 1525 733 25 167 168,86

2025 600 1916 600 109 0 109

2025 1900 2025 1866 0 34 34

1400 3700 1083 3400 317 300 436,45

1800 3900 1600 3800 200 100 223,60

1500 3100 1466 3400 34 300 301,92

2025 3500 1800 3466 225 34 227,55

850 2400 850 2966 0 566 566

850 400 850 2200 0 1800 1800

Min: 0 0 34

Max: 317 1800 1800

Disp: 510,47 Avg: 414,15

Az ertekeket osszevetve lathato, hogy ez a modszer kozel olyan eredmenyt pro-

dukalt mint a 0,9-es korrelacioval kapottak. De a szoras megis tobb mint ketszerese a

korrelacioehoz kepest. A modszer tobbszori kiprobalasa kozel ilyen eredmenyeket adott

vissza rendszeresen. Az atlagos hiba merteke pedig alig tobb, mint 4 meter ( 414,15

cm).

6.2.7. Osszegzes

A fingerprinting modszerrel vegzett meresek soran valoban az emelet felmerese volt

az ami idot vett igenybe. Az emelet felmerese, majd a meterenkenti 50 darabos min-

44


tavetelezes kozel 5 orat vett igenybe. Ha az emeleten talalhato minden helyseget ugyan-

ilyen pontossaggal mertunk volna fel, akkor ez az ido tobb mint 10 ora lett volna. Ha

pedig az egesz epuletet, azaz mind a harom szintrol keszıtettunk volna ilyen reszletes

felmerest, akkor az tobb mint 30 orat vett volna igenybe. Ha pedig a mintavetelezes

szamat is megnovelnenk, akkor az tovabb novelne ezt az idot. Mindezek mellett pedig

azzal is szamolni kell, hogy ha idokozben barmelyik WiFi-t ki kellene cserelni, vagy

athelyezesre kerulne, akkor ezt a folyamatot meg kellene ismetelni. Kulonben a meresi

eredmenyek pontossaga nem garantalhato. Ugyanakkor ha a pozıcio meghatarozas,

azaz a referencia pontokban vegzett ellenorzo meresek idejet tekintjuk, azok mar rovi-

debbek voltak mint a trilateration esetben.

6.3. Hibak abrazolasa

6.3.1. Trilateration

Az elso 6.7 abran a trilaterationnel vegzett meresek eredmenyei lathatoak. Az abran

minden kek pont egy - egy referencia pontnak felel meg. A pontok kiterjedese es a

rajtuk feltuntetett hiba mertekevel egyezik meg.

6.7. abra. Trialteration - Eredmenyek

A kovetkezo 6.8 abran a Genetikus algoritmussal vegzett meres eredmenyei lathatoak.

Az abran szinten a kek pontok az egyes referencia meresek hibainak nagysagat mu-

tatjak.

45


6.8. abra. Genetikus algoritmus - Eredmenyek

Az alabbi 6.9 abran a Szimulalt lehuteshez tartozo meresi eredmenyeket lathatjuk

grafikus formaban.

6.9. abra. Szimulalt lehutes - Eredmenyek

Az abrakat tekintve jobban eszreveheto, hogy a teremnek mely pontjai azok, ahol

jelek visszaverodesebol a meresek allando pontatlansaga nagy. Az abrakon ezek a

legfelso harom, illetve a legalso meresi pontok. Ezek a pontok konkretan a terem ket

vegenel kijelolt meresi pontok. Mivel egy muzeumi teremben voltak ezek a meresek

vegrehajtva, ıgy a jelek visszaverodese mellett leginkabb az uvegvitrinek csillapıtasa

volt ilyen hatassal a meresekre.

46


6.3.2. Fingerprinting

A fingerprintinghez tartozo tesztek grafikus abrazolasai kozul az elso 6.10 abra a 0,7-

es kuszoberteku Korrelacio hibai. A kek pontok itt is az egyes referencia pontokhoz

tartozo mereseket jelolik. Teruletuk pedig a hiba nagysagaval egyezik meg.

6.10. abra. Korrelacio 0,7 - Eredmenyek

A 0,8-es kuszobertekkel vegzett meresek hibait a 6.11 abra szemlelteti.


A vegso 0,9-es ertekkel vegzett korrelacios kereseshez tartozo hibak a 6.12 abran

lathatoak.

47



Az utolso 6.13 abra az Euklideszi tavolsaggal vegzett meresek eredmenyeihez tartozo

hibakat szemlelteti.

6.13. abra. Euklideszi tavolsag - Eredmenyek

Az abrakat tekintve megallapıthato, hogy a tanari folyoson valamint az osszekoto

folyoson a meresek hibaja kiemelkedo. Ha a korabban mar emlıtett jelerosseg terkeppel

osszevetjuk ezeket a hibakat megallapıthato, hogy ezeken a pontokon keves a megfelelo

jelszint. Igy akar egy erosebb jel vagy a mar emlıtett mozgaserzekelo relek is okozhattak

ezeket a kiugro erteku hibakat.

48

7. fejezet

Tovabbi lehetosegek

Az elkeszult alkalmazasok es a teszt eredmenyek reven belathato, hogy a belteri pozi-

cionalas egy erdekes es tartalmas kutatasi terulet. Az eredmenyek tanulmanyozasabol

az alabbi kovetkezteteseket vontam le. A felhasznalt irodalmakban is emlıtett hibak

a WiFi jelek termeszetenel fogva adottak. A meresek soran peldaul felmerult olyan

jelenseg, hogy az Informatika epuletben elhelyezett mozgas erzekelos lampak nagy-

ban befolyasoltak az eredmenyeket. Ugyanis a lampak fel es lekapcsolasat vegzo relek

mukodesbe lepesekor a jelek kiugro ertekeket mutattak.

Mindazonaltal a kezdeti elkepzeleseimet a rendszer ıgy is meghaladta. Az elkeszult

alkalmazasok velemenyem szerint jo alapot biztosıthatnak egy komplexebb rendszer-

hez. Ahogy tobb, mar letezo megoldasnal emlıtettem a cegek ket megoldast szoktak

hasznalni. Ezt a ket lehetoseget is erdemes megvizsgalni miszerint vagy sajat hardvert

keszıtenenk akar ado akar pedig vevo formajaban. Ez altal tobb modszer is meg-

vizsgalhatova es fejleszthetove valna. A masik egyszerubben kivitelezheto lehetoseg,

ha a rendszer nem csak WiFi jeleket, hanem mas jelforrasokat is hasznalna a pozi-

cionalashoz. Ilyen hibrid rendszernel ha tovabbra is a mobiltelefonokat hasznalnank

vevokent, akkor a bluetooth es az NFC technologiakkal erdemes lenne kıserletezni.

A tovabbfejlesztett de akar a jelenlegi rendszer is bovıtheto lenne funkcionalitas

szempontjabol. A jelenlegi puszta pozıcio meghatarozason es a bevezetesben emlıtett

lehetosegeken felul egy egyetemi alkalmazas is keszulhetne. Ezen keresztul az egyete-

men valo tajekozodas konnyebbe is valhatna. A tantermek, eloadok es tanari irodakhoz

valo navigalas is megvalosıthato funkcio lehetne. Illetve mindenkeppen fejlesztesi cel,

hogy a puszta szamadatok helyett vizualisabb formaban kozolje az alkalmazas a pozıciot.

49


Ugyanakkor a dolgozat kapcsan egy masik temakor is tobbszor felvetodott, mely

figyelmet erdemelne, ez pedig a WiFi-k optimalis elhelyezese egy epuletben. Mivel

a tesztkornyezetek kiepıtesekor tobbszor is kerdeses volt, hogy helyezzuk el a WiFi-

ket, hogy azok minel jobban lefedjek a teruletet. Valamint, hogy az egyes referencia

pontokban merheto WiFi-k darabszama minel magasabb legyen.

50

8. fejezet

Osszefoglalas

A diplomamunkamban egy belteri pozıcio meghatarozasara szolgalo rendszert tervez-

tem es fejlesztettem. Megismerkedtem a letezo technologiakkal, modszerekkel.

Ezek ismereteben egy sajat rendszert terveztem melynek segıtsegevel meglehet

hatarozni belteri poziciot a WiFi jelerossegek segıtsegevel. Az elmeleti eredmenyek gya-

korlatban torteno alkalmazasanak erdekeben egy webes es egy mobil alkalmazast imp-

lementaltam. A megvalosult alkalmazasok segıtsegevel kiprobaltam az elmeletben meg-

ismert eljarasokat, mereseket vegeztem. A rendszeres tesztelesnek koszonhetoen pedig

az implementalt modszerek pontossagat sikerult folyamatosan javıtani. A rendszer fel-

hasznaloi felulete az egyes meresek kozott folyamatosan fejlodott, egyszerusodott, ıgy

egy letisztult feluletet kaptunk es a rendszer konnyen kezelhetove valt. A felhasznaloi

felulet kialakıtasaban nagy segıtseget jelentett a meresek vegrehajtasaban segıtseget

nyujtok visszajelezesei.

A rendszer elkeszult allapotaban a trilateration es fingerprinting modszerekkel lehet

pozıciot meghatarozni. Sikerult az atlagos hibat 4 meterre csokkenteni, ıgy a rendszer

megkozelıti a piacon elerheto hasonlo rendszerek pontossagat. A tesztek eredmenyeibol

lathato, hogy a modszerenkenti meresekbol a meresek fele az atlagnal kisebb hibaval

rendelkezett. A meresek tovabba azt is megmutattak, hogy modszerenkent egy - egy

pontban volt csupan kiugro a hiba merteke.

A dolgozat eredmenyekeppen elkeszult egy belteri pozıcio meghatarozasara szolgalo

rendszer, melynek pontossaga megkozelıti a piacon elerheto hasonlo rendszerek pon-

tossagat. A rendszer felepıtesenek koszonhetoen konnyen bovıtheto uj modszerekkel

es konnyen implementalhato mas alkalmazasokba. A rendszer tovabbfejlesztesi le-

51


hetosegei kozott fontos megemlıteni a bluetooth vagy RFID technologiak hasznalatanak

lehetoseget.

52

9. fejezet

Summary

In my master thesis an indoor positioning system was developed. Some already exist-

ing project, related works and methods have been reviewed. Novel system has been

designed to implement the two most well–known indoor positioning methods. The-

se methods are called trilateration and fingerprinting. To test these methods I have

developed web and a mobile application.

Trilateration and fingerprinting were tested in real environment. Measurements

were done in the first floor of the Institute of Information Science at University of

Miskolc. All measurements proved that the accuracy of developed system is similar to

the commercial ones. Moreover there were only a few points in a measurements where

the error had a peak. It can be yielded by the environment such as doors or lamps.

The developed system has a good accuracy and it can be used in various applica-

tions. It can be extended with other indoor positioning methods and technologies such

as bluetooth or RFID.

53

10. fejezet

Koszonetnyilvanıtas

Ezuton szeretnek koszonetet mondani egyetemi konzulensemnek, Toth Zsoltnak, aki

a folyamatos konzultaciok soran tudasaval, tapasztalataval es tanacsaival nagyban

hozzajarult a diplomamunkam elkeszıtesehez.

54

A. fuggelek

DVD melleklet

• Alkalmazasok

– indoor-war.war

– LocatorApplication.apk

– MeasurementApplication.apk

– Triletaration-Prototype.apk

• Dolgozat

– chapters

– fig

– img

– summary.pdf

– osszefoglalo.pdf

– kiiras.doc

– diplomamunka.pdf

– diplomamunka.tex

• Forras

– Indoor Positioning Service

– LocatorApplication

– MeasurementApplication

55


– Triletaration-Prototype

• Konfiguracio

– androidkeystore

– indoor iit.sql

– settings.xml

• Telepıtok

– adt-bundle-windows-x86-20140321

– apache-tomcat-7.0.47

– xampp

56

B. fuggelek

Hasznalati utmutato

A trilateration alkalmazas kiprobalasahoz egy Androidos okostelefonra van szukseg. A

DVD-n talalhato Alkalmazasok/Trilateration-Prototype.apk telepıtheto a telefonra. A

biztos mukodeshez minel magasabb verzioju telefon hasznalata ajanlott. Az alkalmazas

indıtasa utan WiFi-k listajabol legalabb harom kivalasztasa szukseges. A kovetkezo

lapon a kivalasztott WiFi-k pozıciojat kell megadni. Alapertelmezetten az alkalmazas

centimeterben szamol. A kovetkezo oldalon a pozıcio kereses hajthato vegre. Az alkal-

mazas a settings menun keresztul konfiguralhato.

A fingerprinting modszer kiprobalasahoz tobb mindenre is szukseg van. Eloszor a DVD-

n talalhato Telepıtok mappa tartalmat kell atmasolni. A xampp/xampp-controll.exe

elindıtas utan a megjeleno ablakban indıtsuk el az Apache es a MySQL szolgaltatasokat.

A MySQL admin oldalat nyissuk meg szinten a controll panelrol. Az oldal betoltodese

utan hozzunk letre egy uj felhasznalot az alabbi parameterekkel: nev: indoor / pass-

word: indoor / hoszt: Helyi (localhost). Ha az Informatika epuletben keszult felmeres

adatait szeretnenk tanulmanyozni, akkor a DVD-rol a Konfiguracio/indoor iit.sql faljt

importaljuk. Ha sajat adatbazist szeretnenk keszıteni, akkor csak egy indoor nevu

adatbazist hozzunk letre. Ezutan indıtsuk el a Telepıtok/adt-bundle-windows-x86-

20140321/eclipse/eclipse.exe-t. Majd importaljuk Maven/Existing Maven project-kent

a Forras/Indoor Positioning Service.

Ezt kovetoen a DVD/Konfiguracio/settings.xml-t masoljuk a C:/Users/user/.m2

mappaba. A projekt importalasa utan a buildeleshez valasszuk a Run/Run as/Maven

Build... menut. A megjeleno ablakban a Goal-hoz vegyuk fel a clean install celokat,

57


majd a profile-nak vegyuk fel a deployment. A futtatassal elkeszul az adatbazis. Kovet-

kezo lepesben indıtsuk el a Telepıtok/apache-tomcat-7.0.47/bin/startup.bat fajlt. Egy

bongeszot elindıtva a localhost:8080/indoor-war/ cımet gepeljuk be. A megjeleno al-

kalmazas az adatbazis kapcsolat kiprobalasara szolgal. Az Eclipse-be importaljuk be

a Forras/LocatorApplication es MeasurementApplication-ket mint Android projekte-

ket. Mindket projektben a MainActivity.java osztalyban az alabbi TEST SERV URL

string ip cımet aktualizaljuk. Amennyiben nem szukseges megvaltoztatni, akkor a

DVD/Alkalmazasok mappabol telepıtheto a Locator es MeasurementApplication.apk.

Ha atırtuk a forrasban, akkor erdemes a projektekbol egyesevel alaırt csomagot keszıteni.

Ehhez a szukseges falj a Konfiguraico/androidkeystore, amelyhez a nev jelszo paros

minden esetben az indoor/indoor.

Az elkeszult alkalmazasokat telepıtve a telefonokra a LocatorApplication segıtsegevel

referencia pontokat menthetunk az adatbazisba. A referencia pontokat centimeterben

adjuk meg. A felmeresek vegeztevel a localhost:8080/indoor-war oldalon ellenorizhetjuk

az adatbazis tartalmat az esetlegesen feleslegesnek velt pontokat vagy WiFi-ket torol–

hetjuk. Vegul a MeasurementApplication-el kiprobalhatjuk a pozicionalast a felvett

referencia adatbazisunkon.

58

Irodalomjegyzek

[1] Android. http://hu.wikipedia.org/wiki/Android_(oper%C3%A1ci%C3%B3s_

rendszer).

[2] Android szenzorok. http://developer.android.com/guide/topics/sensors/

sensors_overview.html. Link utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[3] Answare kft. http://www.answare.hu/. Link utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[4] Bluenion. http://www.bluenion.com/. Link utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[5] Bluetooth. http://en.wikipedia.org/wiki/Bluetooth. Link utoljara el-

lenırizve: 2014-05-11.

[6] Ekahau. http://www.ekahau.com/. Link utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[7] Gps. http://en.wikipedia.org/wiki/Global_Positioning_System. Link

utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[8] Navizon. http://www.navizon.com/. Link utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[9] Nfc. http://en.wikipedia.org/wiki/Near_field_communication. Link

utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[10] Wifi. http://en.wikipedia.org/wiki/Wi-Fi. Link utoljara ellenırizve: 2014-

05-11.

[11] P. Bahl and V.N. Padmanabhan. Radar: an in-building rf-based user location and

tracking system. Proc. of IEEE INFOCOM, 2:775 – 784, 2000.

[12] ClickSoftware. Your smartphone could be worth 12,000, new survey finds.

http://www.clicksoftware.com/087d7277-cabb-431d-ae82-1514343e13f9/

news-press-releases-detail.htm, 2013. Link utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

59


[13] Michael Quan Eduardo Navarro, Benjamin Peuker. Wi-fi localization using rssi

fingerprinting. Master’s thesis, California Polytechnic State University, Computer

Engineering Department, 2010.

[14] P. Banerjee H. Liu, H. Darabi and J. Liu. Survey of wireless indoor positioning

techniques and systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics,

Part C: Applications and Reviews, 37:1067–1080, 2007.

[15] Hyunjae Park Joo-Yub Lee, Cheal-Hwan Yoon and Jungmin So. Analysis of loca-

tion estimation algorithms for wifi fingerprint-based indoor localization. SERSC,

19:89 – 92, 2013.

[16] Elissa Nadia Suhailan Safei Engku Fadzli Nor Aida Mahiddin, Noaizan Safie. The

international conference on informatics and applications (icia2012). In INDO-

OR POSITION DETECTION USING WIFI AND TRILATERATION TECH-

NIQUE, pages 362–366, 2012.

[17] ABI Research. 139.1 million consumer wi-fi access points shipped in

2013; 802.11ac sales rapidly accelerating. https://www.abiresearch.

com/press/1391-million-consumer-wi-fi-access-points-shipped-, Febru-

ary 2014. Link utoljara ellenırizve: 2014-05-11.

[18] JUSTIN STOOK and EDWARD VERBREE. 9th symposium on location bases

services. In Localization with Wi-Fi Fingerprinting: towards Indoor Navigation

on Smartphones, page 5, 2012.

[19] Nattapong Swangmuang and Prashant Krishnamurthy. Sixth annual ieee inter-

national conference on pervasive computing and communications. In Location

Fingerprint Analyses Toward Efficient Indoor Positioning, pages 100–109, 2008.

60

wifi alapu belt eri pozicion al asi m odszerek vizsg alatatothzs/theses/karsaisz.pdf ·...

Documents