Pedestrian tracking in wireless networks: an experimental approach

Abstract

Los seres humanos pasan gran parte de sus vidas en ambientes interiores y aún no existe un sistema de posicionamiento que pueda ser desplegado en cualquier entorno interior del mundo y estimar con precisión la posición de las personas dentro de este entorno. Por esta razón, en la última década ha habido un creciente interés en la investigación de sistemas de posicionamiento en interiores. Esta tesis doctoral pretende contribuir al estudio de sistemas de posicionamiento en interiores con el diseño de nuevos sistemas desde un punto de vista experimental, es decir, pretendemos diseñar sistemas que puedan ser implementados utilizando las tecnologías comerciales actuales. En primer lugar, hemos considerado el diseño de un sistema de posicionamiento híbrido que combina las medidas inerciales de una unidad de medición inercial montada en la cadera del usuario con las medidas de potencia recibida de una red de sensores inalámbricos. En particular, diseñamos dos métodos para explotar la estadística de las medidas de potencia con el fin de extender en el tiempo la precisión a corto plazo de los sensores inerciales.

Posteriormente, continuamos el estudio de sistemas de posicionamiento en interiores basados en redes de sensores teniendo en cuenta el uso de múltiples receptores. Desplegamos múltiples receptores en el cuerpo del usuario y aprovechamos las diferentes atenuaciones sufridas por el efecto del cuerpo humano sobre las señales inalámbricas para estimar la posición, la velocidad y el rumbo del usuario sin necesidad de utilizar sensores inerciales.

Finalmente, con el objetivo de aplicar nuestros diseños a aplicaciones para un mercado a gran escala, nos trasladamos a una red WiFI y dispositivos comerciales, teléfonos inteligentes y relojes inteligentes. El teléfono coopera con el reloj con el fin de eludir los problemas producidos por el uso de redes WiFi de terceros. Específicamente, diseñamos un sistema híbrido de posicionamiento en interiores que combina las medidas inerciales de un teléfono inteligente colocado en el bolsillo del usuario con las medidas de potencia calculadas por el teléfono y el reloj.

Humans spend a large part of its lives in indoor environments and yet there is not a positioning system that can be deployed in any indoor environment of the world and accurately estimate the position of the people inside this environment. For this reason, in the last decade there has been an increasing interest in the research of indoor positioning systems. This PhD dissertation aims to contribute to the study of indoor positioning systems with the design of new systems from an experimental point of view, that is, we aim to design systems that can be implemented using nowadays commercial technologies.

First, we have considered the design of an hybrid positioning system that combines the inertial measurements from a hip mounted inertial measurement unit with the RSS measurements from a wireless sensor network. Particularly, we design two methods for exploiting the statistics of the RSS measurements in order to extend in time the short term accuracy of the inertial sensors.

Afterwards, we continue the study of indoor positioning systems based on WSN by extending the problem to the multiple receiver case. We deploy multiple receivers on the body of the user and take advantage of the different attenuations suffered due to the effect of the human body on the wireless signals in order to estimate the position, velocity and heading of the user without the need of using inertial sensors.

Finally, with the aim of applying our designs to mass market applications, we move to a WiFI network and commercial devices, smartphones and smartwatches. The smartphone cooperates with the smartwatch in order to circumvent the problems produced for the use of third party WiFi networks. Specifically, we design an hybrid indoor positioning system that combines the inertial measurements from a smartphone placed in the pocket of the user with the RSS measurements received from the smartphone and the smartwatch.