{"id":36930,"date":"2025-04-28T15:06:06","date_gmt":"2025-04-28T13:06:06","guid":{"rendered":"https:\/\/elainnovation.com\/innenpositionierung-die-verschiedenen-berechnungsmethoden\/"},"modified":"2025-04-28T15:06:07","modified_gmt":"2025-04-28T13:06:07","slug":"innenpositionierung-die-verschiedenen-berechnungsmethoden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elainnovation.com\/de\/innenpositionierung-die-verschiedenen-berechnungsmethoden\/","title":{"rendered":"Innenpositionierung: die verschiedenen Berechnungsmethoden"},"content":{"rendered":"\n<p>Die Sicherstellung eines nahtlosen \u00dcbergangs zwischen Outdoor- und Indoor-Lokalisierung f\u00fcr den Nutzer ist seit einigen Jahren eines der gro\u00dfen Forschungsthemen im IoT-Bereich. In einem ersten Artikel stellten wir Ihnen die unterschiedlichen <strong><a href=\"https:\/\/elainnovation.com\/de\/die-verschiedenen-algorithmen-der-innenlokalisierung\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><span style=\"color:#006fe0\" class=\"has-inline-color\">Algorithmen f\u00fcr die Indoor-Lokalisierung vor.<\/span><\/a><\/strong> Dabei wurden die Genauigkeit, die Einfachheit der Implementierung und die Kosten der Implementierung verglichen.   <\/p>\n\n<p>In diesem neuen Fachartikel werden wir Ihnen die <strong>verschiedenen Methoden zur Berechnung<\/strong> der Innenpositionierung vorstellen. Wir werden unter anderem auf die Peil- und Entfernungsmethoden eingehen, die von den Anbietern von L\u00f6sungen f\u00fcr die Innenpositionierung verwendet werden. <\/p>\n\n<div style=\"height:45px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Die St\u00e4rke des empfangenen Signals (RSS) zur Berechnung der Innenposition.<\/h2>\n\n<p>Die Sch\u00e4tzung der Entfernung mit Hilfe von Indikatoren der empfangenen Signalst\u00e4rke basiert auf Modellen der D\u00e4mpfung von HF-Signalen w\u00e4hrend ihrer Ausbreitung in einer Umgebung. Bei einer festen Frequenz variiert die Leistung des empfangenen Signals theoretisch proportional zum Quadrat der Entfernung zwischen Sender und Empf\u00e4nger. In der Realit\u00e4t k\u00f6nnen viele Umgebungsparameter, die die Ausbreitung beeinflussen, identifiziert werden und die genauesten Modelle schlagen eine korrigierte Beziehung zwischen der empfangenen Leistung und der Entfernung vor, die empirische oder statistische Parameter einschlie\u00dft. So k\u00f6nnen beispielsweise Feuchtigkeitsschwankungen oder das Vorhandensein von reflektierenden (Metall) oder absorbierenden (biologisches Gewebe) Objekten zu erheblichen Messfehlern f\u00fchren. Andererseits ist diese <strong>Methode sehr einfach zu implementieren<\/strong> und erfordert nur geringe materielle Ressourcen.    <\/p>\n\n<div style=\"height:43px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. <strong>Die Flugzeit (Time of Fly TOF) oder Ankunftszeit (Time of Arrival TAO) zur Berechnung der Innenpositionierung <\/strong> <\/h2>\n\n<p>Diese Methode beruht auf der <strong>Messung der genauen Laufzeit eines<\/strong> Signals zwischen einem Sender und einem Empf\u00e4nger. Wenn man die Ausbreitungsgeschwindigkeit des Signals in der Umgebung kennt, ist es sehr einfach, die Entfernung zwischen Sender und Empf\u00e4nger zu berechnen. Das bekannteste Beispiel f\u00fcr die Sch\u00e4tzung der Entfernung mit Hilfe von TOA-Messungen ist GPS. Im Allgemeinen wirft die direkte Positionierung auf der Grundlage des TOA zwei Probleme auf. Zum einen m\u00fcssen die ausgetauschten Signale, um die Effekte von Mehrwegempfang, Streuung und Rauschen zu begrenzen, sehr kurzen Impulsen nahe kommen, d.h. sehr breitbandig sein, was ein komplexeres elektronisches Design erfordert. Andererseits m\u00fcssen alle Sender und Empf\u00e4nger des Systems pr\u00e4zise synchronisiert werden, und die gemeinsame Nutzung von Uhren \u00fcber ein Netzwerk <strong>kann sehr teuer und energieintensiv<\/strong> werden. Schlie\u00dflich muss das System in der Lage sein, empfangene und gesendete Signale zu identifizieren, um die tats\u00e4chliche Flugzeit zu berechnen, wobei die Protokolle f\u00fcr die Zeitstempelkodierung und die erforderliche Hardware ebenfalls kostspielig und energieintensiv sein k\u00f6nnen. Two-Way Ranging (TWR) TOA-Messungen k\u00f6nnen die Einschr\u00e4nkungen der Netzwerksynchronisation reduzieren, indem sie die Zeit messen, die ein Signal ben\u00f6tigt, um hin und her zu gehen.       <\/p>\n\n<div style=\"height:43px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. <strong>Die Differenz der Ankunftszeit (TDOA)<\/strong><\/h2>\n\n<p>Die TDOA-Technik erm\u00f6glicht es, die relative Position des Zielsenders anhand der<strong> Differenz der Ankunftszeit des Signals an mehreren Referenzempf\u00e4ngern zu<\/strong> bestimmen, anstatt die absolute Ankunftszeit, die bei der TOA-Technik verwendet wird, zu ber\u00fccksichtigen. Die Position kann als Schnittpunkt mehrerer Hyperbeln, die jedem Referenzempf\u00e4nger entsprechen, erhalten werden. Diese Technik <strong>erfordert eine sehr genaue Synchronisation<\/strong> zwischen den Referenzempf\u00e4ngern. Die Genauigkeit der Entfernungssch\u00e4tzung auf der Grundlage der TDOA-Technik h\u00e4ngt von Kriterien wie den Signaleigenschaften (Signalmodulation und Bandbreite), dem Signal-Rausch-Verh\u00e4ltnis und der Umgebung (Mehrwegeausbreitung und Interferenzen) ab.   <\/p>\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. <strong>Die Differenz der Ankunftsphase (PDOA)<\/strong><\/h2>\n\n<p>Die PDOA-Methode \u00fcbersetzt <strong>die Differenz der Messung der Ankunftsphase des Mehrfrequenz-Tr\u00e4gersignals in die Entfernung zwischen Sender und Empf\u00e4nger<\/strong>. Diese Methode basiert auf der Technik des Dual-Frequenz-Radars zur Sch\u00e4tzung der Entfernung. Bei der PDOA-Technik werden zwei Dauerwellensignale unterschiedlicher Frequenzen mit einer Frequenzdifferenz \u0394f zwischen ihnen gesendet. Am Empf\u00e4nger wird die Phasendifferenz \u0394\u03c6 gemessen. Die Entfernung zwischen dem Sender und dem Empf\u00e4nger ist proportional zu \u0394\u03c6 und umgekehrt proportional zu \u0394f. Aufgrund der extrem geringen Signalbandbreite kann der Phasensch\u00e4tzfehler sehr klein sein. Diese Methode ist aufgrund der <strong>Anforderung an die Komplexit\u00e4t der Hardware<\/strong> f\u00fcr die Messung der Ankunftsphase und der Notwendigkeit eines Mehrfrequenz-Tr\u00e4gersignals begrenzt.      <\/p>\n\n<div style=\"height:41px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. <strong>Die Messung des Ankunftswinkels (AOA) und des Abflugwinkels (AOD)<\/strong> zur genauen Berechnung der Innenposition.<\/h2>\n\n<p>Die Messprinzipien AOA und AOD basieren auf <strong>Winkelmessungen, um die Richtung des HF-Senders bzw. -Empf\u00e4ngers zu bestimmen<\/strong>. Ein phasengesteuertes Antennenfeld wird am Empf\u00e4nger bzw. am Sender eingesetzt, um die Richtung mit Hilfe von AOA und AOD zu bestimmen. Die Genauigkeit von Winkelmessungen wird durch Mehrwegreflexionen, Abschattungen und die Richtwirkung der Antennen begrenzt. Um eine gute Genauigkeit beim &#8220;\ufb01nden&#8221; der Richtung zu erreichen, sind neben einer komplexen Hardware, die genaue <strong>Winkelmessungen<\/strong> liefert, auch genaue Orientierungsinformationen der station\u00e4ren Lokalisierer erforderlich. Die von der Bluetooth Special Interest Group (SIG) bereitgestellte Bluetooth 5.1 Basisspezifikation beinhaltet eine Richtungs\ufb01nding-Funktion, die es erm\u00f6glicht, die Richtung eines Bluetooth-Signals zu erkennen. Mit der Bluetooth-Richtungserkennung kann die AOA- oder AOD-Methode zur Richtungssch\u00e4tzung mit Hilfe von phasengesteuerten Gruppenantennen verwendet werden.     <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA.png\" alt=\"Innere Positionierung - Funktionsschema der AOA-Methode\" class=\"wp-image-9571\" width=\"764\" height=\"348\" srcset=\"https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA.png 764w, https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA-300x137.png 300w, https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA-500x228.png 500w\" sizes=\"(max-width: 764px) 100vw, 764px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Funktionsschema der Berechnungsmethode durch Messung des Ankunftswinkels<\/figcaption><\/figure>\n\n<p>Diese Methode zur Berechnung der Innenpositionierung wird von <a href=\"https:\/\/www.quuppa.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><span style=\"color:#006fe0\" class=\"has-inline-color\">QUUPPA<\/span><\/strong><\/a> ist in unseren <span style=\"color:#006fe0\" class=\"has-inline-color\"><strong>hochpr\u00e4zisen<a href=\"https:\/\/elainnovation.com\/de\/produkt-kategorie\/aoa-reihe\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Lokalisierungs-Tags<\/a> der AOA-Reihe<\/strong><\/span> eingebaut.<\/p>\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>6. Kanalstatusinformation (CSI)<\/strong><\/h2>\n\n<p>Der CSI wurde als Index eingef\u00fchrt, um die Grenzen des RSS zu verbessern. Der RSS liefert nur Informationen \u00fcber die Signalst\u00e4rke, w\u00e4hrend der CSI \ufb01nanziellere Informationen liefert, die auf der physikalischen Schicht gek\u00f6rnt sind. Zus\u00e4tzlich zu den Informationen \u00fcber die Signalst\u00e4rke liefert CSI Informationen \u00fcber die Phasenverschiebung der einzelnen Komponenten des Signals. Auf diese Weise kann der Hauptpfad des empfangenen Signals leicht von den Reflexionen des Signals unterschieden werden. Beim <strong>\ufb01ngerprinting<\/strong> liefert der CSI mehr Informationen als das RSS, wodurch die Genauigkeit der Positionierung verbessert wird. CSI in Verbindung mit verschiedenen Deep-Learning-Ans\u00e4tzen f\u00fchrt zu genaueren Positionierungsergebnissen.     <\/p>\n\n<div style=\"height:41px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Was Sie \u00fcber die Methoden zur Berechnung der Innenpositionierung wissen sollten<\/strong><\/h2>\n\n<p>Es gibt heute eine gro\u00dfe Auswahl an Methoden zur Berechnung der Innenposition. Jede Methode hat ihre Vor- und Nachteile. Vergleichen Sie die verschiedenen Berechnungsmethoden je nach Ihren Anforderungen an die Genauigkeit oder der Art der gew\u00fcnschten Infrastruktur.    <\/p>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Sicherstellung eines nahtlosen \u00dcbergangs zwischen Outdoor- und Indoor-Lokalisierung f\u00fcr den Nutzer ist seit einigen Jahren eines der gro\u00dfen Forschungsthemen im IoT-Bereich. 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