Enhancing accuracy of UWB-based indoor positioning system using kalman filtering

• Autorzy: Socha Piotr , Makowski Łukasz

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2024.01.39

Warianty tytułu

PL

Zwiększenie dokładności opartego na UWB systemu pozycjonowania w pomieszczeniach przy użyciu filtrowania Kalmana

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The purpose of this research was to evaluate the effect of Kalman filtering on the indoor positioning system based on short-range radio technology. The contribution consists of an open-source implementation of a positioning system that achieves remarkable results in the real world scenario. Compared to capabilities of the original device and software, the presented approach reduces errors and shortens positioning times. While the study is focused on a stationary situation, its practical application is not limited to this scenario.

PL

Celem przedstawionych badań była ocena wpływu filtrowania Kalmana na system pozycjonowania wewnątrz pomieszczen, oparty na technologii radiowej krótkiego zasiegu. Wkład autorów to otwartożródłowa implementacja systemu pozycjonowania, która osiąga znaczące wyniki w rzeczywistym zastosowaniu. W porównaniu z oryginalnym urządzeniem i oprogramowaniem, przedstawione podejście zmniejsza błęedy i skraca czas pozycjonowania. Chociaż badanie koncentruje sie na sytuacji stacjonarnej, jego praktyczne zastosowanie nie ogranicza się do tego scenariusza.

Słowa kluczowe

EN

UWB; indoor positioning; Kalman filtering

PL

UWB; pozycjonowanie w pomieszczeniach; filtrowanie Kalmana

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2024
• Tom: R. 100, nr 1
• Strony: 189--193
• Opis fizyczny: Bibliogr. 24 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Socha Piotr

• Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, Faculty of Electrical Engineering, Warsaw University of Technology, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland

autor

Makowski Łukasz

• Institute of Theory of Electrical Engineering, Measurement and Information Systems, Faculty of Electrical Engineering, Warsaw University of Technology, ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa, Poland

• https://orcid.org/0000-0002-4586-6890

Bibliografia

• [1] Asaad S. M., Maghdid H. S., A Comprehensive Review of Indoor/Outdoor Localization Solutions in IoT Era: Research Challenges and Future Perspectives. Computer Networks, 212, pp. 109041, 2022.
• [2] Hayward S.J., van Lopik K., Hinde C., West A.A., A Survey of Indoor Location Technologies, Techniques and Applications in Industry. Internet of Things, 20, pp 100608, 2022.
• [3] Andò B., Baglio S., Lombardo C. O., Marletta V., RESIMA: Adaptive paradigms for the user localization in indoor environments, 2015 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) Proceedings, Pisa, Italy, 2015, pp. 1024-1029, doi: 10.1109/I2MTC.2015.7151411.
• [4] Wichmann J., Indoor Positioning Systems in Hospitals: A Scoping Review. Digital Health, 8, pp. 20552076221081696, 2022.
• [5] Loussaief A., Ying-Lun Cheng E., Yuan-Chen Lin M., Ming-Sung Cheng J., Location-Based Proximity Marketing: An Interactive Marketing Perspective, pp. 753–782. Springer International Publishing, Cham, 2023.
• [6] Ashby S., Hanna J., Rodrigues R., Using BLE Beacons to Simulate Proxemic Surveillance for an Interactive Art Installation. In Proceedings of the 2017 CHI Conference Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems, CHI EA ’17, page 1486–1493, New York, NY, USA, 2017. Association for Computing Machinery.
• [7] Alqahtani E. J., Alshamrani F. H., Syed H. F., Alhaidari F. A., Survey on Algorithms and Techniques for Indoor Navigation Systems. In 2018 21st Saudi Computer Society National Computer Conference (NCC), pp. 1–9, 2018.
• [8] Terlecki D., Dimitrowa-Grekov T., Grekow J., Indoor Localisation Based on Wi-Fi Infrastructure. Przegląd Elektrotechniczny, R. 99, 8/2023, doi:10.15199/48.2023.08.07
• [9] Obeidat H., Shuaieb W., Obeidat O., Abd-Alhameed R., A Review of Indoor Localization Techniques and Wireless Technologies. Wireless Personal Communications, 119(1), pp. 289–327, Jul 2021.
• [10] Novoselov S., Donskov O., Distributed Local Positioning System Using DWM1000 Location Chip. In 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T), pp. 489–492, 2017.
• [11] Sang C. L., Adams M., Hesse M., Hörmann T., Korthals T., Rückert U., A Comparative Study of UWB-Based True-Range Positioning Algorithms Using Experimental Data. In 2019 16th Workshop on Positioning, Navigation and Communications (WPNC), pp. 1–6, 2019.
• [12] 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. Applied Sciences, 11(1), 2021.
• [13] Alarifi A., Al-Salman A., Alsaleh M., Alnafessah A., Al-Hadhrami S., Al-Ammar M. A., Al-Khalifa H. S., Ultra Wideband Indoor Positioning Technologies: Analysis and Recent Advances. Sensors, 16(5), 2016.
• [14] Rahman M. N., Hanuranto M. T. Ir. A. T., Mayasari S. T. M. T. R., Trilateration and Iterative Multilateration Algorithm for Localization Schemes on Wireless Sensor Network. In 2017 International Conference on Control, Electronics, Renewable Energy and Communications (ICCREC), pp. 88–92, 2017.
• [15] Ainul R. D., Wibowo S., Djuwari, Siswanto M., An Improved Indoor RSSI Based Positioning System Using Kalman Filter and Multiquad Algorithm. In 2021 International Electronics Symposium (IES), pp. 558–564, 2021.
• [16] Xue W., Qiu W., Hua X., Yu K., Improved Wi-Fi RSSI Measurement for Indoor Localization. IEEE Sensors Journal, 17(7), pp. 2224–2230, 2017.
• [17] Pinto B., Barreto R., Souto E., Oliveira H.. Robust RSSI-Based Indoor Positioning System Using K-Means Clustering and Bayesian Estimation. IEEE Sensors Journal, 21(21), pp. 24462–24470, 2021.
• [18] Zhang W., Zhu X., Zhao Z., Liu Y., Yang S., High Accuracy Positioning System Based on Multistation UWB Time-of-Flight Measurements. In 2020 IEEE International Conference on Computational Electromagnetics (ICCEM), pp. 268–270, 2020.
• [19] Choi B., La K., Lee S., UWB TDOA/TOA Measurement System with Wireless Time Synchronization and Simultaneous Tag and Anchor Positioning. In 2018 IEEE International Conference on Computational Intelligence and Virtual Environments for Measurement Systems and Applications (CIVEMSA), pp. 1–6, 2018.
• [20] Djaja-Jo ´sko V., Metoda sekwencyjnej synchronizacji w ˛ezłów i korekcji wyników pomiarów TDoA w ultraszerokopasmowym systemie lokalizacyjnym. Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne, volume 6 pp. 253-256 (2019)
• [21] Jun C., Shibiao H., Comparison and Analysis of the Error of Multiple Transceiver Mode of TOA Based on Kalman Filter in IR-UWB System. In 2018 IEEE International Conference of Safety Produce Informatization (IICSPI), pp. 71–75, 2018.
• [22] Molnár M., Luspay T., Development of an UWB Based Indoor Positioning System. In 2020 28th Mediterranean Conference on Control and Automation (MED), pp. 820–825, 2020.
• [23] Zhang H., hang Z., Zhao R., Lu J., Wang Y., Jia P., Review on UWB-Based and Multi-Sensor Fusion Positioning Algorithms in Indoor Environment. In 2021 IEEE 5th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), volume 5, pp. 1594–1598, 2021.
• [24] Cwalina K., Kosz P., Rajchowski P., Sadowski J., Steafański J., Estymacja położenia węzłów ruchomych w sieci UWB synchronizowanej emisją z węzła nieruchomego. Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne, volume 6 pp. 201-204 (2018)

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).