Enhanced location information and its application for improving wireless networks
Lemić, Filip
A highly desired feature of next-generation wireless networks is their contextual awareness, in which location information of mobile and nomadic devices arguably plays the most critical role. On one side, location information is used as underpinning to user-facing location-based services and, on the other, it shows significant potential as a driver for optimization of core aspects of the underlying infrastructure like performance enhancement of next-generation wireless networks. To fully achieve its potential, location information has to be accurate, robust, and seamlessly available. Unfortunately, these goals still face significant unresolved challenges, especially in indoor environments, where a seamless source of location information is of immense importance, but currently lacking. RF-based localization solutions show high promise for localization indoors. This work, therefore, aims at addressing some of the aforementioned challenges for primarily RF-based indoor localization.
For addressing these challenges, one first needs solid understanding of the performance of RF-based solutions for indoor localization. This is, unfortunately, hindered by the lack of a unified methodology and efficient evaluation process. As a contribution toward better objectiveness, efficiency, and productivity in performance evaluation, we first provide an infrastructure for experimental evaluation of RF-based indoor localization solutions. The infrastructure is publicly available, remotely accessible, and supports flexible experimentation. The objectiveness of evaluation is supported through unified evaluation methodology, controlling and monitoring external conditions, and automated positioning of a mobile device to be localized at different evaluation locations without involvement of a test person. We demonstrate the usability and capabilities of the infrastructure by evaluating a large number of indoor localization solutions in the form of a remote competition. To facilitate more efficient remote evaluation of RF-based indoor localization solutions in different environments under various conditions, we also contribute to the public domain a large set of raw measurements that can be used as an input to an RF-based indoor localization solution. We further provide an online platform for enabling streamlined remote evaluation of RF-based indoor localization solutions using these pre-collected raw datasets.
WiFi-based fingerprinting is a promising candidate for an indoor localization service because of its well-known advantages like the ubiquitous availability of WiFi infrastructures and possibility of using off-the-shelf devices. We therefore apply the developed methodology and infrastructure toward better understanding and formalization of WiFi-based fingerprinting. We additionally aim at increasing the robustness of fingerprinting to harsh environments and conditions, reducing its deployment overheads, and trying to predict its performance in new environments.
Despite the ongoing improvement of WiFi fingerprinting, fingerprinting is still only a single source of location information. In contrast to outdoors where GNSS covers most use-case requirements, in indoors there is no generic solution that provides full satisfaction. This is mainly because different solutions are deployed in diverse indoor environments and seemingly also maintained by various entities. Additionally, the requirements for accuracy, latency, and power consumption of provisioning of location information are very diverse across applications. To achieve seamless provisioning of location information to the applications, there is a need for a middleware platform that will integrate these individual sources of location information. While the platform should isolate the applications and the individual sources, it also needs to remain aware of their requirements to be able to optimally guide the orchestration of these individual sources. To achieve this vision, we propose a localization service whose core entity is a middleware platform for integration, handover, and fusion of individual sources of location information. We further contribute with a set of interfaces for standardized interaction between the components of the proposed service. The invocation of different sources of location information administered by the middleware platform is in a given space at a certain time based on the requirements from the applications and the availability and provisioning features of different provisioning sources. This raises the question of which sources to invoke for provisioning of location information at a given time and space. We contribute with two algorithms for such an invocation, and perform an in-depth evaluation of the contributions of these algorithms to the overall performance of the proposed middleware platform. Under the control of the middleware platform, we instantiate a set of sources of location information based on previously developed WiFi fingerprinting-based solutions. We follow by evaluating the developed middleware platform using the proposed performance evaluation infrastructure, and show its benefits in terms of accuracy, latency, and availability enhancements of such a unified approach compared to individual localization solutions.
Finally, on two examples, we demonstrate how this refined location-awareness can be a valuable source of information for improving the performance of wireless networks. First, we propose a location-based mechanism for deciding if a device-to-device communication link between two mobile devices should be established. Second, we contribute a location-based mechanism for positioning of a mobile relay in a way that optimizes the link quality between the end-devices that want to establish a communication link. By leveraging the previously developed flexible experimentation infrastructure we show that, for practically achievable location information that is burdened with a certain level of inaccuracies, the proposed mechanisms indeed lead to very reliable device-to-device link establishment and close-to-optimal positioning of a mobile relay.
Ein höchst erwünschtes Merkmal drahtloser Netzwerke der nächsten Generation ist ein kontextuelles Bewusstsein, bei dem die Standortinformationen von mobilen und nomadischen Geräten die wichtigste Rolle spielt. Einerseits werden Standortinformationen als Untermauerung für Nutzer-orientierte ortsbezogene Dienste verwendet und zum anderen zeigen sie ein erhebliches Potenzial für die Optimierung von Kernaspekten der zugrunde liegenden Infrastruktur, wie die Leistungssteigerung der drahtlosen Netzwerke der nächsten Generation. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, muss die Standortinformation genau, robust und nahtlos verfügbar sein. Leider stehen diesen Zielen noch immer erhebliche ungelöste Herausforderungen gegenüber, vor allem in Innenbereichen, wo eine nahtlose Quelle von Standortinformationen von immenser Bedeutung ist, aber derzeit fehlt. RF-basierte Lösungen sind sehr vielversprechend für die Lokalisierung im Innenbereich. Diese Arbeit zielt daher darauf ab, einige der genannten Herausforderungen insbesondere für die RF-basierte Innenbereichslokalisierung zu bewältigen.
Um den Herausforderungen gerecht zu werden, braucht man zunächst ein solides Verständnis für die Leistungsfähigkeit der verfügbaren RF-basierten Lösungen für die Innenbereichslokalisierung. Dies wird leider durch das Fehlen einer einheitlichen Methodik und eines effizienten Evaluierungsprozesses behindert. Als Beitrag zur besseren Objektivität, Effizienz und Produktivität bei der Leistungsbewertung stellen wir zunächst eine Infrastruktur für die experimentelle Auswertung von RF-basierten Innenbereichslokalisierungslösungen bereit. Die Infrastruktur ist öffentlich verfügbar, fern zugänglich und unterstützt flexibles Experimentieren. Die Objektivität der Evaluierung wird durch eine einheitliche Bewertungsmethodologie unterstützt, die externe Bedingungen steuert und überwacht sowie die automatisierte Positionierung eines mobilen Geräts, das an verschiedenen Auswertungsorten ohne Beteiligung einer Testperson lokalisiert werden soll, ermöglicht. Wir zeigen die Benutzbarkeit und die Leistungsfähigkeit der Infrastruktur durch die Auswertung einer Vielzahl von Lokalisierungslösungen für den Innenbereich im Rahmen eines Fernwettkampfs. Um eine effizientere Fernbewertung von RF-basierten Innenbereichslokalisierungslösungen unter verschiedenen Bedingungen und Umgebungen zu ermöglichen, tragen wir ebenfalls mit einer großen Anzahl von Rohdatensätzen zur öffentlichen Nutzung bei, die als Eingabe für eine RF-basierte Innenbereichslokalisierungslösung genutzt werden kann. Wir bieten darüber hinaus eine Online-Plattform für die effiziente Remote-Evaluierung zahlreicher RF-basierter Innenbereichslokalisierungslösungen mit diesen vorab gesammelten Rohdatensätzen.
Der WiFi-basierte Fingerabdruck ist aufgrund seiner bekannte Vorteile, wie die allgegenwärtige Verfügbarkeit von WiFi-Infrastrukturen und der Möglichkeit handelsübliche Geräte zu benutzen, ein vielversprechender Kandidat für Innenbereichslokalisierungsdienste. Wir verwenden daher die entwickelte Methodologie und Infrastruktur für ein besseres Verständnis und eine Formalisierung des WiFi-Fingerabdrucks. Zusätzliche Ziele waren eine Steigerung der Robustheit in rauen Umgebungen und Bedingungen, eine Verringerung des Bereitstellungsaufwands und die Vorhersage der Leistung in neuen Umgebungen.
Trotz der laufenden Verbesserung des WiFi-Fingerabdrucks ist dieser dennoch nur eine einzelne Quelle von Standortinformationen. Im Gegensatz zu Anwendungsfällen im Freien, wo GNSS die meisten Use-Case-Anforderungen abdeckt, gibt es im Innenbereich keine zufriedenstellende generische Lösung. Das liegt daran, daß in diversen Innenbereichen unterschiedliche Lösungen eingesetzt und anscheinend auch von verschiedenen Entitäten gepflegt werden. Darüber hinaus sind die Anforderungen an Genauigkeit, Latenz und Energieverbrauch zur Bereitstellung von Standortinformationen sehr vielfältig in den jeweiligen Anwendungsgebieten. Um eine nahtlose Bereitstellung von Standortinformationen für die Anwendungen zu erreichen, besteht ein Bedarf an Middleware-Plattformen, die diese einzelnen Quellen von Standortinformationen integrieren. Während eine solche Middleware-Plattform Applikationen und die einzelnen Standortquellen isolieren soll, müssen die jeweiligen speziellen Anforderungen bekannt sein, um eine Orchestrierung der einzelnen Quellen optimal begleiten zu können. Um diese Vision zu erreichen, schlagen wir einen Lokalisierungsdienst vor, dessen Kern eine Middleware-Plattform für die Integration, Übergabe und Verschmelzung von einheitlichen Quellen von Standortinformationen ist. Wir vereinheitlichen einen Satz von Schnittstellen fÜr die standardisierte Interaktion zwischen den Komponenten des vorgeschlagenen Dienstes. Die Aufrufe verschiedener Quellen von Standortinformationen, die von der Middleware-Plattform verwaltet werden, beziehen sich auf einen bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt, basierend auf den Anforderungen der Anwendungen und der Verfügbarkeit und Merkmalen verschiedener Bereitstellungsquellen. Dies wirft die Frage auf, welche Quellen für die Bereitstellung von Standortinformationen zu einem bestimmten Zeitpunkt und Ort herangezogen werden sollen. Wir tragen mit zwei Algorithmen dazu bei, eine Entscheidung über einen solchen Aufruf zu treffen und eine eingehende Bewertung ihrer Beiträge zur Gesamtleistung des vorgeschlagenen Middleware-Plattform durchzuführen. Unter der Kontrolle der Middleware-Plattform instanziieren wir eine Reihe von Quellen von Standortinformationen basierend auf zuvor entwickelten WiFi Fingerabdrucks-basierten Lösungen. Anschließend bewerten wir die entwickelte Middleware-Plattform mit der vorgeschlagenen Performance-Evaluierungs-Infrastruktur und zeigen ihre Vorteile in Bezug auf Genauigkeit, Latenz und Verfügbarkeitserweiterung eines solchen einheitlichen Ansatzes im Vergleich zu einzelnen Lokalisierungslösungen.
Abschließend zeigen wir in zwei Beispielen, wie dieses verfeinerte Standortbewusstsein eine wertvolle Informationsquelle für die Verbesserung der Leistungsfähigkeit von drahtlosen Netzwerken sein kann. Zuerst schlagen wir einen ortsbasierten Mechanismus vor, um zu entscheiden, ob eine Gerät-zu-Gerät-Kommunikationsverbindung zwischen zwei mobilen Geräten aufgebaut werden soll. Dann setzen wir einen ortsbasierten Mechanismus zur Positionierung eines mobilen Relais derart ein, dass die Verbindungsqualität zwischen den Endgeräten, die eine Kommunikationsverbindung aufbauen wollen, optimiert wird. Durch die Nutzung der zuvor entwickelten flexiblen Experimentierinfrastruktur zeigen wir, dass die vorgeschlagenen Mechanismen für tatsächlich gesammelte Standortinformationen, die mit einem gewissen Maß an Ungenauigkeiten belastet sind, in der Tat zu einer sehr zuverlässigen Gerät-zu-Gerät-Link-Einrichtung und einer nahezu optimalen Positionierung eines mobilen Relais führen.
