Forschungsthema: M.Sc. Gerrit Maus

Aktivitätserkennung durch Auswertung der Feldstärkeänderungen von elektromagnetischen Signalen

Drahtlose Funksysteme, z.B. WLAN oder Bluetoothsysteme, die heute bereits sehr breit eingesetzt werden, erzeugen in einem Raum eine entsprechende elektrische Feldstärkeverteilung. Wenn sich eine Person in diesem Raum bewegt, so wirkt sich dieses auch auf die Feldstärkeverteilung aus. Es ist daher grundsätzlich möglich, aus den Änderungsmustern der elektrischen Feldstärkeverteilung Rückschlüsse auf die Bewegungsmuster der Person im Raum zu schließen. Die Erkennung von menschlichem Verhalten (Human Behaviour Recognition, HBR) basierend auf der Auswertung von Feldstärkeänderungen ist inzwischen zu einem interessanten Forschungsthema geworden. Hierbei geht man davon aus, dass eine bestimmte Bewegung auch ein individuelles Muster der reflektierten Funksignale erzeugt. Obwohl bei der Erforschung passiver Konzepte basierend auf der Analyse der Feldstärkeänderungen in letzter Zeit gute Fortschritte erzielt worden sind, gibt es nach wie vor eine Reihe von offenen, grundsätzlichen Fragen und viele ungelöste Probleme.

Die Aktivitätserkennung lässt sich verbessern, in dem zusätzlich zu den Feldstärkewerten einer Funkverbindung auch die Phasenverschiebungen einzelner Datenpakete berücksichtigt werden. Die eigentliche Herausforderung bei diesem Verfahren liegt aber insbesondere in der Zuordnung der sehr komplexen Muster der Feldstärkeverteilung zu entsprechenden Verhaltensmustern von Personen, die sich im Raum befinden. Im Rahmen des Projektes wurde zunächst ein eigenes Sensorsystem entwickelt, um hinsichtlich der zu implementierenden Algorithmen und des Protokolls für die Funkverbindung möglichst flexibel zu sein. Bild 1 zeigt das entsprechende System. Dieses System kann unter anderem auch zur Indoor-Lokalisierung eingesetzt werden und implementiert die sogenannte Selbst-Kalibration. Dabei handelt es sich um eine am Lehrstuhl entwickelte Methode zur Indoor-Lokalisierung, die die Genauigkeit bei Feldstärke-bezogenen Messungen erhöht.

Forschungsthema: M.Sc. Nizam Alkirata

Genaue Indoor Lokalisierung auf der Basis von kostengünstigen, drahtlosen Sensorsystemen

Drahtlose Sensorsysteme, die inzwischen als kostengünstige und flexible Module zur Verfügung stehen, stellen einen wichtigen Baustein zur Realisierung des Internets der Dinge (Internet of Things, IoT) dar. Eine grundlegende Funktionalität, die für viele Anwendungen benötigt wird, ist eine präzise, stromsparende und kostengünstige Lokalisierung, insbesondere innerhalb von Gebäuden.

Eine etablierte Methode zur Lokalisierung beruht auf dem Einsatz von GPS-Modulen (GPS: Global Positioning System), die allerdings innerhalb von Gebäuden nur eingeschränkt oder überhaupt nicht funktionieren. Darüber hinaus haben diese Module einen nicht unerheblichen Energieverbrauch und stellen einen nicht zu vernachlässigenden Kostenfaktor dar.

Im Rahmen der durchzuführenden Arbeiten sollen neue Möglichkeiten zur 2D- und 3D-Lokalisierung innerhalb von Gebäuden basierend auf der Bluetooth-Technologie untersucht werden.

Hierzu wurde in einem ersten Schritt zur Lokalisierung nur die Feldstärkeinformation ausgewertet, die von dem mobilen Sensorsystem von mehreren festen Basisstationen empfangen wurde. Die Feldstärkeinformation steht bei Bluetooth-Systemen ohne Zusatzaufwand zur Verfügung, muss aber für eine Lokalisierung in ausreichend geringen zeitlichen Abständen aktualisiert werden. Es konnte durch eine intelligente Nachbearbeitung der gemessenen Feldstärkesignale gezeigt werden, dass gegenüber bisher publizierten Ergebnissen, eine deutliche Verbesserung der Genauigkeit der Lokalisierung erreicht werden kann. Die Messergebnisse, die mit dem selbstkalibrierenden, bidirektionalen Indoor-Lokalisierungssystem erzielt worden sind, sind in Bild 1 dargestellt.

Bild 1: Positionsbestimmung auf der Basis von Feldstärkemessungen, ohne und mit intelligenter Nachbearbeitung der Feldstärkesignale.

Aufbauend auf diesen Ergebnissen ist untersucht worden, inwieweit sich die Genauigkeit der Lokalisierung durch die Verwendung weiterer Sensordaten verbessern lässt. Hierzu wurde unter anderem eine Inertialsensorik eingesetzt, die Informationen über Beschleunigung, Lage und Magnetfeld zur Verfügung stellt. Darüber hinaus kann eine Höhenänderung mit Hilfe eines Luftdrucksensors (Barometer) bestimmt werden.

Es konnte gezeigt werden, dass durch eine geeignete Signalverarbeitung der aufgenommenen Daten eine deutliche Verbesserung gegenüber konventionellen Lösungen erzielt werden kann. Im Focus der Optimierungen stand insbesondere auch die Reduzierung des Stromverbrauchs durch eine möglichst geringe Abtastrate für die Aufnahme der Sensordaten. Es konnte gezeigt werden, dass die Abtastrate um einen Faktor von mehr als zehn reduziert werden konnte, ohne dass damit Qualitätsverluste verbunden waren. Dieses wurde durch die optimierte digitale Signalverarbeitung der Sensordaten erreicht. Bild 2 zeigt die entsprechenden Ergebnisse an Hand von Trackingpfaden innerhalb eines Gebäudes.

Aktivitäten des Lehrstuhls mit einem Bezug zu „Automotive-Anwendungen“

In den nächsten Jahren wird die Bedeutung der Elektronik im „Automotive-Bereich“ stark zunehmen. Experten gehen davon aus, dass der Elektrik- und Elektronikanteil in Fahrzeugen, der heute ca. 20% beträgt, in den kommenden 10 Jahren um weitere 10% steigen wird. Es gibt eine Fülle von Funktionen im Bereich von Antriebs-, Sicherheits-, Komfort- und Infotainmentanwendungen, die durch entsprechende Elektronikmodule realisiert werden. Beispielsweise sind im Bereich der Sicherheit, unter anderem durch den Einsatz von Fahrerassistenzsystemen, in den nächsten Jahren große Fortschritte zu erwarten.

Auch der Einsatz von drahtlosen und mobilen Systemen wird im „Automotive-Bereich“ immer weiter zunehmen. Hierbei sind zum einen Telematikdienste und neue Infotainmentangebote zu nennen, die auf zellularen Technologien wie GSM/GPRS oder UMTS/HSPA, sowie dem globalen Lokalisierungs-system GPS beruhen. Darüber hinaus werden aber auch drahtlose Technologien wie Bluetooth, Zig-Bee, WLAN und UWB immer größere Verbreitung im Auto finden. Diese werden zur internen, drahtlosen Verknüpfung verschiedenster Komponenten und zur Anbindung unterschiedlichster Sensoren genutzt werden. Als Beispiel sei hier die Abfrage von Reifendrucksensoren genannt, die sich drahtlos sehr elegant realisieren lässt.

In diesem Kontext sind die Forschungsaktivitäten am Lehrstuhl für Nachrichtentechnik, Bauelemente und Schaltungstechnik zu sehen, wo man sich mit neuen Konzepten für innovative Komponenten und Systeme, insbesondere für die mobile Kommunikation, beschäftigt. Hierbei stehen die Optimierung der digitalen Signalverarbeitung und die Entwicklung von innovativen Algorithmen im Vordergrund. Die Verifikation der entwickelten Verfahren erfolgt mit Hilfe von Simulationsmodellen, sowie durch Hardware-Implementierungen auf der Basis von FPGAs und DSPs.

Realisierung einer funkbasierten Messdatenerfassung zum Einsatz in Autombilen und Visualisierung der Daten auf einem PC

Die Anzahl der Sensoren, die im Kfz zur Datenerfassung zum Einsatz kommt, wird in den nächsten Jahren immer weiter zunehmen. Um die anfallenden Daten auswerten zu können, ist eine Anbindung der Sensoren an eine Zentraleinheit über eine Netzwerkarchitektur erforderlich. Besonders effiziente Lösungen ergeben sich durch eine drahtlose Vernetzung.

Im Rahmen des Projektes wurde eine solche drahtlose Netzwerkarchitektur untersucht, bei der mehrere Sensoren zur Datenerfassung in Echtzeit über Funkschnittstellen an eine Zentraleinheit angebunden wurden. Die Daten wurden zur Zentraleinheit übertragen und dort direkt ausgewertet.

In einem ersten Schritt kam hierfür ein Funksystem gemäß Bluetooth-Spezifikation mit einer analogen Schnittstelle zur Messdatenerfassung zum Einsatz. Die vom A/D-Wandler erfassten und über die Funkstrecke gesendeten Daten wurden mit Hilfe des PCs ausgewertet und grafisch dargestellt. Hierzu wurde eine entsprechende Software auf der Basis von Java entwickelt. Die korrekte Funktionsweise des Systems konnte durch geeignete Tests in Echtzeit verifiziert werden.

In einem zweiten Schritt wurde ein drahtloses System zur Messdatenerfassung basierend auf dem Funkstandard „Zig-Bee“ aufgebaut und im Betrieb ausgetestet. Das System ist in Bild 1 dargestellt. An ein zentrales Koordinator Board wurden insgesamt vier Sensor-Boards S1 bis S4 über Funkstrecken gemäß Zig-Bee-Spezifikation zur Messadatenerfassung angebunden. Alle Boards waren mit Sensoren ausgestattet, die die Messung von Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Lichtstärke ermöglichten, so dass umfangreiche Daten über die Umgebungsbedingungen erfasst werden konnten. Die Daten, die nach der Übertragung alle auf dem Koordinator Board zur Verfügung standen, wurden über eine geeignete Schnittestelle zu einem Rechner übertragen, dort ausgewertet und geeignet dargestellt. Darüber hinaus wurden Untersuchungen zur maximalen Reichweite und zum Datendurchsatz des Systems durchgeführt.

Im Rahmen des Projekts konnte unter anderem nachgewiesen werden, dass beide Systeme, die auf kostengünstigen und verfügbaren Funkmodulen beruhen, grundsätzlich für den Einsatz in Automotive-Anwendungen geeignet sind. Beide Systeme arbeiteten im ISM-Band bei 2,4 GHz.Das Projekt wurde unter anderem im Rahmen von mehreren Bachelorarbeiten bearbeitet:Ruslana Toporowska, 9/2006, Christian von Hagen, 11/2006

Bild 1: Drahtloses Sensornetzwerk gemäß Zig-Bee-Spezifikation.