Erfahren Sie mehr über Wi-Fi und wie diese allgegenwärtige Radiofrequenztechnologie zur Standortbestimmung genutzt und einfach aktiviert werden kann, um verschiedenste ortungs- und standortbasierte IoT-Anwendungen in Innenräumen zu betreiben.
Wi-Fi ist eine Radiofrequenztechnologie für die drahtlose Kommunikation, die zur Erkennung und Verfolgung des Standorts von Personen, Geräten und Objekten genutzt werden kann und die sich über bereits vorhandene Wi-Fi-Zugangspunkte (APs) und Hotspots leicht für die Ortung in Innenräumen aktiviert lässt. Das Wi-Fi-Ökosystem ist ungemein wichtig und weit verbreitet und ist in allen Bereichen unseres täglichen Lebens allgegenwärtig. Wi-Fi ist überall vorhanden, insbesondere in unseren Innenräumen, und wird von fast allen drahtlosen Geräten und Netzwerkinfrastrukturen genutzt - einschließlich Smartphones, Computern, IoT-Geräten, Routern, APs und mehr. Genau wie andere Kommunikationsprotokolle, z. B. BLE und UWB, kann Wi-Fi zur Übertragung von Daten zwischen Geräten über Radiowellen verwendet werden.
Die erste Version des 802.11 Wi-Fi-Protokolls wurde 1997 veröffentlicht. Seitdem hat es sich zu einer der wichtigsten Kommunikationstechnologien der Welt entwickelt und dient als Rückgrat für die globale Kommunikation. Wenige Jahre nach der Markteinführung von Wi-Fi setzte es sich als eine der ersten und beliebtesten Technologien für die Ortung in Innenräumen durch. Mit der zunehmenden Beliebtheit von Wi-Fi als Ortungstechnologie für Innenräume begannen Unternehmen wie Apple, Google und Microsoft, Wi-Fi mit GPS zu kombinieren, um Ortungsdienste in Innenbereichen anzubieten, die GPS nicht erreichen konnte, indem sie die bereits vorhandenen APs in Gebäuden nutzten.
Auch heute noch ist Wi-Fi eine effektive Option für die Ortung in Innenräumen, auch wenn sie in der Regel weniger genau ist als konkurrierende Ortungstechnologien wie BLE und UWB. Die anhaltende Bedeutung von Wi-Fi als eine der wichtigsten Technologien für standortbasierte Anwendungen ist zu einem erheblichen Teil auf die große Anzahl von Wi-Fi-Geräten und die bereits etablierten Wi-Fi-Infrastrukturen in Innenräumen zurückzuführen.
Die jüngste Veröffentlichung der nächsten Wi-Fi-Generation, Wi-Fi 6, wird die Rolle von Wi-Fi als eine der wichtigsten Technologien der Welt weiter stärken. Wi-Fi 6 wird deutlich schneller, zuverlässiger, genauer und sicherer sein als frühere Generationen. Es wurde für die neue IoT-Landschaft konzipiert und wird mehr Wi-Fi-Geräte hervorbringen, die über modernste Funktionen für transformative Anwendungsfälle verfügen, von denen viele Standortabhängig sein werden.
Die weite Verbreitung und Zugänglichkeit von Wi-Fi macht es zu einem sehr wichtigen Standard für Ortungsanwendungen in Innenräumen. Es kann für viele verschiedene standortbasierte Anwendungsfälle genutzt werden und bietet Optionen für einen einfachen Einstieg in die Indoor-Positionierung über bereits bestehende Wi-Fi-Zugangspunkte und -Infrastrukturen.
Die am häufigsten verwendeten Wi-Fi-Ortungstechniken bestimmen den Standort anhand eines Messwerts, der als Empfangssignalstärke-Indikator (RSSI) bezeichnet wird, vorrangig für Berechnungen auf Basis von Multilateration oder Fingerprinting. Diese auf der Signalstärke basierenden Ansätze sind einfach zu implementieren und kostengünstig, erreichen allerdings keinen hohen Grad an Genauigkeit, da die Signalstärke durch die Umgebung beeinflusst werden kann. RSSI-Lösungen sind außerdem anfällig für Fehler, die durch sich in der Umgebung bewegende Objekte, insbesondere Personen, verursacht werden. Die Hinzunahme anderer, weniger gebräuchlicher, modernerer Verfahren kann zu genaueren Ergebnissen bei der Wi-Fi-Ortung führen, z. B. Angle of Arrival (AoA) und Time of Flight (ToF).
Bei RSSI-basierten Anwendungen erkennen mehrere vorhandene Wi-Fi-Zugangspunkte oder Wi-Fi-fähige Sensoren, die an einem festen Standort montiert sind, Wi-Fi-Sendegeräte und die empfangene Signalstärke des Signals vom Gerät. Diese von den Zugangspunkten oder Sensoren gesammelten Standortdaten werden an das zentrale Innenraumpositionierungs-System (IPS) oder an das Echtzeit-Ortungssystem (RTLS) gesendet. Der Lokalisierungsserver analysiert die Daten und verwendet Multilaterationsalgorithmen, um den Standort der Sendegeräte zu bestimmen. Alternativ kann auch die Signalstärke von nahegelegenen APs in Relation zu einem drahtlosen Gerät verwendet werden, um den Standort des Geräts zu bestimmen.
Die Verwendung einer RSSI-basierten Methode mit Multilateration ist die am einfachsten zu aktivierende und kostengünstigste Option für die Wi-Fi-Positionierung. Sie bietet jedoch keine hohe Positionsgenauigkeit, da sie der Signalabschwächung, -absorption, -reflexion und -interferenz unterliegt.
Fingerprinting ist ebenfalls eine RSSI-basierte Methode. Bei der Wi-Fi-Positionierung mittels Fingerprinting wird eine Datenbank verwendet, in der der Standort und die Signalstärke der umliegenden APs sowie die Koordinaten eines Wi-Fi-Geräts, z. B. eines Smartphones oder eines Tracking-Tags in einer inaktiven Phase, gespeichert werden. Um die Fingerabdruck-Datenbank zu erstellen, ist ein zeitaufwändiger Kalibrierungsprozess erforderlich, der unter Umständen wiederholt durchgeführt werden muss. Während der aktiven Verfolgung eines Geräts werden die RSSI-Werte mit diesen Fingerabdrücken in der Datenbank verglichen, um den Standort des zuvor trainierten Geräts zu schätzen.
Wie die Bestimmung des Standorts über die Signalstärke und die Multilateration liefert auch das Fingerprinting keinen hohen Grad an Positionsgenauigkeit, es sei denn, das System wird kontinuierlich kalibriert, um Umgebungsveränderungen zu berücksichtigen. Es ist eine kostengünstige Methode zur Wi-Fi-Positionierung, erfordert aber eine kontinuierliche Aktualisierung der trainierten RF-Muster in der Datenbank. Fingerprinting-Ansätze werden auch durch Signalabschwächung (größter Einfluss), Absorption, Reflexion und Interferenz beeinträchtigt.
ToF ist eine hochpräzise Ortungsmethode für Innenräume, die von Präzisionstechnologien wie UWB genutzt wird. Mit dieser fortschrittlichen Technik kann die Entfernung zwischen Wi-Fi-Geräten präzise gemessen werden, indem die Zeit berechnet wird, die die Signale für die Übertragung zwischen den Geräten benötigen.
ToF kann genutzt werden, um den genauen Standort eines Wi-Fi-Geräts mithilfe mehrerer Sensoren oder Zugangspunkte zu ermitteln. Dies erfordert einen dichten Einsatz von APs oder Sensoren, um ein Wi-Fi-Gerät, wie z. B. ein Smartphone oder einen Tracking-Tag, zu erkennen. Um ordnungsgemäß zu funktionieren, müssen die Sensoren oder APs genau mit derselben Hauptuhr synchronisiert sein. Die Signale des Wi-Fi-Geräts werden von den APs oder Sensoren im Kommunikationsbereich empfangen und mit einem Zeitstempel versehen. Alle zeitgestempelten Daten werden dann an das zentrale IPS oder RTLS gesendet. Das Ortungsmodul analysiert die Daten jedes Ankers und die Unterschiede in den Ankunftszeiten bei den einzelnen Ankern und verwendet Multilateration, um die Koordinaten des Tags genau zu berechnen.
ToF ermöglicht zwar eine genauere Wi-Fi-Positionierung, doch ist der Einsatz dieses Ansatzes mit einem höheren Maß an Komplexität verbunden und in Szenarien, in denen keine hohe Genauigkeit erforderlich ist, möglicherweise nicht kosteneffizient. Wi-Fi Round-Trip-Time (Wi-Fi RTT) ist eine neue Methode zur Bestimmung des Standorts von Wi-Fi-Geräten, die ToF verwendet. Wi-Fi RTT ist im Standard IEEE 802.11-2016 spezifiziert und ermöglicht es Geräten, die Entfernung zwischen Geräten anhand der Zeit zu messen, die ein Signal für den Weg zwischen den Geräten benötigt. Diese Berechnung basiert auf dem Weg, den das Signal zurücklegt, und wird anhand der Übertragungsgeschwindigkeit der elektromagnetischen Welle und der Lichtgeschwindigkeit ermittelt. Dies kann für die Entfernungsmessung zwischen zwei Geräten oder für die Positionierung in Innenräumen unter Verwendung mehrerer APs oder Sensoren mit Multilateration verwendet werden.
AoA ist eine fortschrittliche Ortungsmethode, die im Vergleich zu herkömmlichen Verfahren wie Fingerprinting und RSSI eine höhere Genauigkeit bietet. Dies wird durch die Multiple-Input Multiple-Output (MIMO)-Schnittstellen ermöglicht. Um die Richtung zu bestimmen sendet ein mobiles Objekt, z. B. ein Tag oder ein Beacon mit einer Einzelantenne, ein Signal an einen fest installierten Wi-Fi-Sensor mit einem Multi-Antennen-Array. Die Phasenverschiebung der Mehrfachantennen, die sich aus dem Empfang des Signals ergibt, wird gemessen und berechnet, um den Winkel des mobilen Senders zu bestimmen und so einen Bereich einzugrenzen, in dem das zu lokalisierende Objekt treffsicher geortet werden kann.
Einer der Vorteile des AoA-Ansatzes besteht darin, dass er die Anzahl der erforderlichen Referenzpunkte reduziert. Anstelle von mindestens drei Sensoren, wie sie für jeden Multilaterationsansatz erforderlich sind, benötigt man nur zwei, um eine eindeutige Positionsbestimmung zu gewährleisten. Zusätzliche Referenzpunkte erhöhen die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der berechneten Positionen. Die Indoor-Positionierung mittels AoA ist zwar genauer als die Signalstärkeverfahren, aber Lösungen, die diese Technik nutzen, kommen gerade erst auf den Markt.
