Indoor positioning based on Bluetooth maxRSSI Distance Estimator

• Autorzy: Jańczak Dariusz

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.12.60

Warianty tytułu

PL

Pozycjonowanie wewnątrz pomieszczeń na podstawie Bluetooth maxRSSI Distance Estimator

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The subject of the paper concerns the estimation of the indoor position of an object using the received signal strength indication (RSSI) of Bluetooth transmission. The object is equipped with a Bluetooth device, the signal of which is received by the set of locator nodes. The paper proposes an object-locator distance estimation algorithm based on a single-parameter logarithmic propagation model. The multilateration method is used to determine the position. The accuracy of position estimates is improved by the proposed distance estimator based on the maximum value of RSSI determined in the sliding window (maxRSSI). The effectiveness of the developed methods was confirmed through experimental tests carried out in a prototype evacuation supervision system.

PL

Tematyka artykułu dotyczy estymacji położenia obiektu wewnątrz budynku przy wykorzystaniu mierzonego RSSI sygnału Bluetooth. Obiekt wyposażony jest w moduł Bluetooth, którego sygnał odbierany jest przed sieć lokalizatorów. W artykule zaproponowano algorytm estymacji odległości obiekt - lokalizator oparty na jednoparametrycznym logarytmicznym modelu propagacji. Do wyznaczania położenia zastosowano metodę multilateracji. Poprawę dokładności estymacji położenia uzyskano poprzez zaproponowanie estymatora odległości bazującego na wartości maksymalnej RSSI wyznaczanej w ruchowym oknie (maxRSSI). Efektywność działania opracowanych metod potwierdzono poprzez badania doświadczalne przeprowadzone w prototypowym systemie nadzoru ewakuacji.

Słowa kluczowe

EN

indoor positioning system; Bluetooth low energy; RSSI; multilateration

PL

lokalizacja wewnątrz budynku; Bluetooth Low energy; RSSI; multilateracja

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 12
• Strony: 281--286
• Opis fizyczny: Bibliogr. 27 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Jańczak Dariusz

• Politechnika Białostocka, Wydział Elektryczny, ul. Wiejska 45d, 15-351 Białystok

• https://orcid.org/0000-0001-5183-6017

Bibliografia

• [1] Styła M., Adamkiewicz P., Optimization of building control systems with use of alternative tracking methods using the RSSI index and artificial intelligence mechanisms, Przegląd Elektrotechniczny, 98 (2022), nr. 2, 199-202
• [2] Walendziuk W., Słowik M., Jańczak D., Konopko K., Zankiewicz A., Sadowski M., Gulewicz M., i Klimowicz M., ESWSE – Elektroniczny System Wspomagania Skutecznej Ewakuacji, Wiadomości Elektrotechniczne, XCII (2024), nr 1, 8- 12
• [3] Poulose A., Kim J., Han D. S., A sensor fusion framework for indoor localization using smartphone sensors and Wi-Fi RSSI measurements, Appl. Sci., 9 (2019), No. 20, 4379
• [4] Geok T. K., Aung K. Z., Aung M. S., Soe M. T., Abdaziz A., Liew C. P., Hossain F., Tso C. P., Yong W. H., ‘Review of indoor positioning: Radio wave technology, Appl. Sci., 11 (2020), No. 1, 279
• [5] Janczak D., Walendziuk W., Sadowski M., Zankiewicz A., Konopko K., Idzkowski A., Accuracy analysis of the indoor location system based on Bluetooth low-energy RSSI measurements, Energies, 15 (2022), No. 23, 8832
• [6] Yan J., Tiberius C. C. J., Janssen G. J. M., Teunissen P. J. G., Bellusci G., Review of range-based positioning algorithms, IEEE Aerosp. Electron. Syst. Mag., 28 (2013), No. 8, 2–27
• [7] Zekavat R., Buehrer R. M., Handbook of Position Location: Theory, Practice, and Advances, Wiley, 2011
• [8] Cortesi S., Dreher M., Magno M., Design and Implementation of an RSSI-Based Bluetooth Low Energy Indoor Localization System, Proc. 17th Int. Conf. on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, Bologna, Italy, (2021), 163-168
• [9] Li G., Geng E., Ye Z., Xu Y., Zhu H., An indoor positioning algorithm based on RSSI real-time correction, Proc. 14th IEEE Int. Conf. Signal Process, Beijing, China, (2018), 129–133
• [10] Pu Yu. Chi, You P., Indoor positioning system based on BLE location fingerprinting with classification approach, Applied Mathematical Modelling, 62 (2018), 654-663
• [11] Wang Y., Yang Xu, Zhao Yu., Liu Yu., Cuthbert L., Bluetooth positioning using RSSI and triangulation methods, Proc. 10th IEEE Consumer Communications and Networking Conference, Las Vegas, NV, USA, (2013), 837-842
• [12] Zhuang Y., Zhang C., Huai J., Li Y., Chen L., Chen R., Bluetooth localization technology: Principles, applications, and future trends, IEEE Internet Things J., 9 (2022), No. 23, 23506– 23524
• [13] Kriangkrai M., Kaemarungsi K., Performance Improvement Design of Bluetooth Low Energy-Based Wireless Indoor Positioning Systems, Mobile information systems, 2020 (2020) 1–18
• [14] Suroso D. J., Arifin M., Cherntanomwong P., Distance-based indoor localization using empirical path loss model and RSSI in wireless sensor networks, J. Robot. Control, 1 (2020), No. 6, 199–207, 2020
• [15] Zhu X., Feng Y., RSSI-based algorithm for indoor localization, Commun. Netw., 5 (2013), No. 2, 37–42
• [16] Terlecki D., Dimitrova-Grekow T., Grekow J. Indoor Localisation Based on Wi-Fi Infrastructure, Przegląd Elektrotechniczny, 99 (2023), nr 8, 131–134
• [17] Wysocki M., Nicpoń R., Trzaska M., Czapiewska A. Research of accuracy of RSSI fingerprint-based indoor positioning BLE system, Przegląd Elektrotechniczny, 98 (2022), nr. 9, 86-89
• [18] Qian J., Komuro N., Kim W. S., Improving position estimation accuracy method by reducing RSSI offsets in BLE fingerprinting-based indoor positioning, Proc. 12th IEEE Global Conference on Consumer Electronics, Nara, Japan, (2023), 43- 46
• [19] Wang B., Zhou S., W. Liu, Mo Y., Indoor localization based on curve fitting and location search using received signal strength, IEEE Trans. Ind. Electron., 62 (2015), No. 1, 572–582
• [20] Zhou H., Liu J., An enhanced RSSI-based framework for localization of Bluetooth devices, Proc. IEEE Int. Conf. Electro Inf. Technol, Mankato, MN, USA, (2022), 296–304
• [21] Janczak D., Walendziuk W., Sadowski M., Zankiewicz A., Konopko K., Słowik M., Gulewicz M., Indoor Positioning Based on Bluetooth RSSI Mean Estimator for the Evacuation Supervision System Application, IEEE Access, 12 (2024), 55843–55858
• [22] Du Ke-Lin, Swamy M. N. S., Wireless Communication Systems - From RF Subsystems to 4G Enabling Technologies, Cambridge University Press, (2010)
• [23] Li T., Ai S., Tateno S., Hachiya Y., Comparison of Multilateration Methods Using RSSI for Indoor Positioning System, Proc. 58th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan, Hiroshima, Japan, (2019), 371-375
• [24] Janczak D., Sankowski M., Grishin Y., Measurement fusion using maximum-likelihood estimation of ballistic trajectories, IET Radar, Sonar Navigat., 10 (2016), No. 5, 834–843
• [25] Obeidat H., Shuaieb W., Obeidat O., Abd-Alhameed R., A Review of Indoor Localization Techniques and Wireless Technologies. Wireless Pers Commun, 119 (2021), 289–327
• [26] Alencar A. S. C., Mattos C. L. C., Gomes J. P. P., Mesquita D., Bayesian Multilateration, IEEE Signal Processing Letters, 29 (2022), 962-966
• [27] Słowik M., Walendziuk W., Gulewicz M., Klimowicz M., Jańczak D., Konopko K., Zankiewicz A., Sadowski M., ESWSE – Elektroniczny System Wspomagania Skutecznej Ewakuacji – oprogramowanie, Wiadomości Elektrotechniczne, XCII (2024), nr 2, 3-10

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2025).