Kapalı alan konum tespitinde RSSI tabanlı düşük enerjili bluetooth kullanımı

Abstract

İnsanlar genellikle ofisler, hastaneler, fabrika çalışma alanları ve diğer iç mekânlar olmak üzere binaların içinde zaman geçirirler. Günümüzde bu tür ortamlarda konumlandırma ve navigasyonun önemi büyüktür. Genelde konum bilgisi almak için yaygın olarak kullanılan küresel konumlandırma sistemi (Global Positioning System (GPS)) kapalı alanlarda kullanılamaz. Bu sebeple, gerçek zamanlı konum sisteminin yeni teknolojisine ihtiyacımız vardır. Bu çalışmada Bluetooth Low Energy (BLE) RSSI kullanımı araştırılmıştır. Alınan işaret gücü göstergesi (Received Signal Strength Indicator (RSSI)) doğruluğunu sağlamak için Logaritmik uzaklık yol kaybı modelinin (Path Loss–Log-Distance model) sabit yol kaybı katsayısı ile incelenmesi, lognormal gölgeleme modeli (Log Normal Shadowing Model (LNSM)) ile ortamdaki yol kaybı katsayısı değerinin ve standart sapmasının değerlerini bilerek doğruluk oluşturulması, anten parametresinin verici anten üzerindeki etkisinden kaynaklı çıkış gücünün 3 frekans ile yayın yapmasının incelenmesi ile tek frekanstan yayının LNSM ile incelenmesi gerçekleştirilmiştir. Konumlandırmayı hesaplamak için farklı bir üçgenleme algoritması kullanılmıştır. Çalışmada tüm hesaplamalar ve algoritmalar gerçek ortamlarda denenmiş olup sonuçları kaydedilmiştir. Bu çalışmada, BLE teknolojisiyle kapalı alan konumlandırma için daha iyi algoritmalar geliştirilmiş ve konum hassasiyeti arttırılmıştır.People often spend time in buildings such as offices, hospitals, factory workspaces, and so on. Today, positioning and navigation are of great importance in such environments. Global Positioning System (GPS), which is commonly used for obtaining location information, cannot be used indoors. Therefore, we need the new technology of the real-time location system. In this research, the use of Bluetooth Low Energy (BLE) aided Received Signal Strength Indicator (RSSI) was investigated. Examination of Path Loss –Log-Distance model with fixed path loss exponent to ensure RSSI accuracy, creating accuracy by knowing the values of the path loss exponent value and standard deviation in the environment with Log Normal Shadowing Model (LNSM), examining the output power of the antenna parameter on the transmitter antenna with three frequencies. Frequency analysis of the broadcast with LNSM were realized. A different triliteration algorithm was used to calculate the positioning. In the study, all calculations and algorithms have been tried in real environments and the results have been recorded. With this work, better algorithms for indoor positioning with BLE technology have been developed and the position accuracy has been improved.