DIREZIONE GENERALE DELLA RICERCA
PROGRAMMI DI RICERCA SCIENTIFICA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE
RICHIESTA DI COFINANZIAMENTO (DM n. 1407 del 4 dicembre 2008)
Anno 2008 - prot. 2008Z8AL34_002
1 - Area Scientifico-disciplinare
09: Ingegneria industriale e dell'informazione | 100% |
2 - Coordinatore Scientifico
MANARA | GIULIANO | |
Professore Ordinario | ||
Università degli Studi di PISA | ||
Facoltà di INGEGNERIA | ||
Dipartimento di INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE: ELETTRONICA, INFORMATICA, TELECOMUNICAZIONI |
3 - Responsabile dell'Unità di Ricerca
POTORTI' | FRANCESCO ANTONIO | |
Primo ricercatore | 04/04/1963 | PTRFNC63D04H224K |
Consiglio Nazionale delle Ricerche | ||
Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione "Alessandro Faedo" | ||
050 315 3058 (Prefisso e telefono) |
050 315 2040 (Numero fax) |
Potorti@isti.cnr.it |
4 - Curriculum scientifico
Testo italiano
I miei interessi di ricerca comprendono i protocolli di comunicazione e la relativa implementazione, in particolare via satellite e wireless terrestre, tecnologie internet con particolare riguardo al TCP su canali wireless, simulazione di sistemi di comunicazione e localizzazione in interni basata su RSSI. Sono coautore di oltre cinquanta pubblicazioni scientifiche recensite.
Sono interessato ad incoraggiare l'uso di licenze di software libero nella comunità scientifica.
Ho implementato il software real-time del sistema FODA-IBEA per comunicazioni satellitari, di cui sono coinventore, e che è coperto da brevetto italiano. Ho partecipato alla scrittura di diversi programmi liberi di piccole e medie dimensioni che ho utilizzato nella mia attività di ricerca.
Ho insegnato come docente a contratto in corsi di informatica di base e sistemi operativi presso le facoltà di ingegneria ed informatica dell'università di Pisa.
Testo inglese
My research interests include communications protocols and their implementation, terrestrial and satellite wireless communications, internet technology with regard to TCP over wireless channels, simulation of communications systems and RSSI-based indoor localisation. I co-authored more than fifty refereed scientific papers.
I am interested in encouraging the use of free software licenses in the research community.
I am the real-time software implementer and one of the inventors of the FODA/IBEA system for satellite communications, which has been patented in Italy. I wrote, alone or with others, many small and medium-sized free programs, most of which I have used in my research activity.
I have taught computer science and operating systems courses at the Engineering and Computer science faculties of the University of Pisa.
5 - Pubblicazioni scientifiche più significative del Responsabile dell'Unità di Ricerca
1. | TOMASO DE COLA, LUCA RONGA, TOMMASO PECORELLA, PAOLO BARSOCCHI, STEFANO CHESSA, ERINA FERRO, ALBERTO GOTTA, GABRIELE OLIGERI, POTORTÌ F., RAFFAELLO SECCHI, ARJUNA SATHIASEELAN, MARIA ÁNGELES VÁZQUEZ CASTRO, JOSÉ ANTONIO DEL PERAL ROSADO, CARLO CAINI, ROSARIO FIRRINCIELI (2009). Communications and networking over satellites: SatNEx experimental activities and testbeds. INTERNATIONAL JOURNAL OF SATELLITE COMMUNICATIONS AND NETWORKING, vol. 27; p. 1-33, ISSN: 1542-0973 |
2. | DRAGAN SAVIC, POTORTÌ F., FRANCESCO FURFARI, MATEVZ PUSTISEK, SASO TOMAZIC, JANEZ BESTER (2008). CostGlue: simulation data exchange in telecommunications. SIMULATION, vol. 84; p. 157-168, ISSN: 0037-5497 |
3. | CARLO CAINI, ROSARIO FIRRINCIELI, MARIO MARCHESE, TOMASO DE COLA, MICHELE LUGLIO, CESARE ROSETI, NEDO CELANDRONI, POTORTÌ F. (2007). Transport layer protocols and architectures for satellite networks. INTERNATIONAL JOURNAL OF SATELLITE COMMUNICATIONS AND NETWORKING, vol. 25; p. 1-26, ISSN: 1542-0973 |
4. | DRAGAN SAVIC, POTORTÌ F., FRANCESCO FURFARI, JANEZ BETER, SAO TOMAZIC, MATEVZ PUSTISEK (2007). Storing and exchanging simulation results in telecommunications. In: EUROSIM congress on Modelling and Simulation. Ljubljana (SI), 9-13 settembre 2007, LJUBLJANA: ARGESIM -- ARGE Simulation News, vol. 2, p. 1-7, ISBN/ISSN: 978-3-901608-32-2 |
5. | PAOLO BARSOCCHI, GABRIELE OLIGERI, POTORTÌ F. (2007). Frame error model in rural Wi-Fi networks. In: International Symposium on Modeling and Optimization (Wiopt). Limassol (CY), 20 apr 2007ACM, p. 4146, ISBN/ISSN: 1-4244-0961-6 |
6. | ALBERTO GOTTA, RAFFAELLO SECCHI, POTORTÌ F. (2006). Simulating dynamic bandwidth allocation on satellite links. In: International Conf. on Performance Evaluation Methodologies and Tools (Valuetools). Pisa (IT), 10 ottobre 2006ACM, p. 8, ISBN/ISSN: 1-59593-508-8/06/10...$$5.00 |
7. | PAOLO BARSOCCHI, ALAN BERTOSSI, MARIA CRISTINA PINOTTI, POTORTÌ F. (2006). Data broadcasting on error-prone wireless channels. In: International Workshop on Information Security in Wireless Networks. Suceava (RO), 4-8 settembre 2006IOS Press |
8. | PAOLO BARSOCCHI, GABRIELE OLIGERI, POTORTÌ F. (2006). Packet loss in TCP hybrid wireless networks. In: Advanced Satellite Mobile Systems Conference (ASMS). Herrsching (DE), 29-31 settembre 2006, ISBN/ISSN: 1-42440119-4/06/$$20.00 |
9. | ERINA FERRO, POTORTÌ F. (2005). Bluetooth and WiFi wireless protocols: a survey and a comparison. IEEE WIRELESS COMMUNICATIONS, vol. 12; p. 12-26, ISSN: 1536-1284 |
10. | PAOLO BARSOCCHI, ALBERTO GOTTA, POTORTÌ F., FRANCISCO J. GONZÁLEZ-CASTAÑO, FELIPE GIL-CASTIÑEIRA, JOSE I. MORENO, ANTONIO CUEVAS (2005). Experimental results with forward erasure correction and real video streaming in hybrid wireless networks. In: proceedings of the International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS), p. 662-666, ISBN/ISSN: 0-7803-9206-X/05/$$20.00 |
11. | LAURENT FRANCK, POTORTÌ F. (2002). GaliLEO: a simulation tool for LEO satellite constellations. SIMULATION, vol. 78; p. 543-551, ISSN: 0037-5497 |
12. | NEDO CELANDRONI, ERINA FERRO, POTORTÌ F., ANTONIO CHIMIENTI, MAURIZIO LUCENTEFORTE (2000). Dynamic rate shaping on MPEG-2 video streams for bandwidth saving on a faded satellite link. EUROPEAN TRANSACTIONS ON TELECOMMUNICATIONS, vol. 11; p. 363-372, ISSN: 1124-318X |
13. | NEDO CELANDRONI, POTORTÌ F. (2000). Fade countermeasure using signal degradation estimation for demand-assignment satellite systems. JOURNAL OF COMMUNICATIONS AND NETWORKS, vol. 2; p. 230-238, ISSN: 1229-2370 |
14. | CELANDRONI N., FERRO E., POTORTÌ F. (1999). A simulation tool to validate and compare satellite TDMA access schemes. TELECOMMUNICATION SYSTEMS, vol. 12; p. 21-37, ISSN: 1018-4864 |
15. | NEDO CELANDRONI, POTORTÌ F. (1999). Modeling Ka band scintillation as a fractal process. IEEE JOURNAL ON SELECTED AREAS IN COMMUNICATIONS, vol. 17; p. 164-172, ISSN: 0733-8716 |
16. | CELANDRONI N., FERRO E., POTORTÌ F. (1997). A traffic generator for testing communication systems: presentation, implementation and performance. REAL-TIME SYSTEMS, vol. 13; p. 5-24, ISSN: 0922-6443 |
17. | NEDO CELANDRONI, ERINA FERRO, POTORTÌ F. (1992). Sistema per la trasmissione via satellite di dati sincroni e asincroni in grado di contrastare l'attenuazione del segnale dovuta ad agenti atmosferici. 01286585, CNR |
6 - Elenco dei partecipanti all'Unità di Ricerca
6.1 - Componenti
Componenti della sede dell'Unità di Ricercanº | Cognome | Nome | Università/Ente | Qualifica | Disponibilità temporale indicativa prevista | |
---|---|---|---|---|---|---|
1° anno | 2° anno | |||||
1. | POTORTI' | Francesco Antonio | Consiglio Nazionale delle Ricerche | Primo ricercatore | 6 | 6 |
2. | FURFARI | Francesco | Consiglio Nazionale delle Ricerche | Ricercatore a tempo det. | 2 | 2 |
3. | KURUOGLU | Ercan Engin | Consiglio Nazionale delle Ricerche | Primo ricercatore | 1 | 1 |
TOTALE | 9 | 9 |
Componenti di altre Università / Enti vigilati
Nessuno
Titolari di assegni di ricerca
nº | Cognome | Nome | Università/Ente | Disponibilità temporale indicativa prevista | |
---|---|---|---|---|---|
1° anno | 2° anno | ||||
1. | LENZI | Stefano | Consiglio Nazionale delle Ricerche | 2 | 2 |
TOTALE | 2 | 2 |
Titolari di borse
Nessuno
6.1 bis Vice-responsabile
FURFARI Francesco |
6.2 - Altro personale
Nessuno
6.3 - Personale a contratto da destinare a questo specifico Progetto
nº | Tipologia di contratto | Costo previsto |
Disponibilità temporale indicativa prevista | Note | |
---|---|---|---|---|---|
1° anno | 2° anno | ||||
1. | Assegnista | 46.000 | 11 | 11 | contratto biennale o due contratti annuali |
TOTALE | 46.000 | 11 | 11 |
6.4 - Dottorati a carico del PRIN da destinare a questo specifico Progetto
Nessuno
7 - Titolo specifico del Progetto svolto dall'Unità di Ricerca
Testo italiano
Testo inglese
8 - Abstract del Progetto svolto dall'Unità di Ricerca
Testo italiano
L'impulso a questa ricerca è dato dal fatto che molti dei risultati in letteratura suscitano i sospetti dei proponenti, in quanto questi ottengono precisioni di localizzazione eccellenti grazie all'uso di semplici metodi basati su un modello di canale approssimato o metodi che usano fingerprinting su griglie a risoluzione grossolana. Uno dei risultati che contiamo di ottenere è un limite superiore della precisione raggiungibile da un dato metodo in un dato ambiente; questo limite può essere utilizzato per validare alcuni dei risultati presenti in letteratura. Le attività sono di seguito descritte.
Le _Misure_ si concentreranno sul livello di potenza del segnale ricevuto da ancore situate nell'ambiente. Il livello di potenza sarà letto dall'RSSI (Received Signal Strength Indicator) fornito da sensori standard basati sul livello MAC dello standard Zigbee, cioè lo standard IEEE 802.15.4, che opera nella banda 2.4 GHz. Le misure saranno orientate a valutare la stabilità e l'affidabilità delle letture RSSI, con l'obiettivo di fornire una misura della sensitività delle letture rispetto a una serie di fonti di errore, come l'accuratezza del livello di potenza letto al ricevitore e generato al trasmettitore, la stabilità temporale nel breve e medio termine, variazioni ambientali dovute al movimento di persone e cose, e altre fonti di errore non controllabili come le interferenze nella stessa banda di trasmissione.
La _Simulazione_ partirà dai modelli ray-tracing forniti dall'unità di ricerca dell'Università di Pisa per ottenere mappe dell'RSSI negli stessi ambienti utilizzati per le misure o in ambienti simili, per arrivare ad una migliore comprensione delle problematiche relative. In particolare, si valuterà la sensitività delle misure rispetto a piccoli spostamenti del ricevitore mobile e a variazioni ambientali.
L'_Analisi Numerica_ sarà utilizzata per isolare le caratteristiche significative dalle serie temporali di letture RSSI. Metodi di analisi numerica saranno inoltre utilizzati per stimare la massima precisione ottenibile in un dato ambiente, usando dati simulativi. Un tale risultato sarebbe un contributo significativo allo stato dell'arte, perché molti dei metodi proposti in letteratura sono ad hoc, e molte pubblicazioni mostrano risultati troppo belli per essere veri, secondo la nostra passata esperienza in ambito di misure.
_Algoritmi Nuovi O Migliorati_ verranno studati assieme alle altre unità di ricerca, basandosi sui risultati delle precedenti tre attività, con lo scopo di ottenere una migliore accuratezza nella localizzazione e nell'identificazione della postura. Lo studio partirà dalla letteratura, suggerirà miglioramenti ed eventualmente nuovi metodi.
Testo inglese
The reason for this kind of research is that, in the opinion of the proponents, there is much literature on the subject that presents suspicious results, that is, it promises to obtain an excellent localisation precision using very simple approximate path-loss methods or fingerprinting on coarse grids. Among other things, we plan to obtain upper bounds on the precision attainable with a given method in a given environment, and to apply this kind of analysis to some published results in order to validate them. Activities are described in the following.
_Measurements_ will mainly target the power level of signal received by a mobile sensor from a number of anchors placed in the environment. The received power level will be read from the RSSI (received signal strength indicator) provided by standard motes based on the Zigbee MAC level, that is, the IEEE 802.15.4 standard, which operates in the 2.4 GHz band. Measurements will concentrate on evaluating the stability and reliability of RSSI readings, in order to provide a measure of the sensitivity of the readings with respect to a number of error sources, such as receiver and transmitter accuracy, time stability in the short and medium term, environment changes due to movement of people and objects, and other uncontrollable sources of error such as interfering transmissions at the same radio frequencies.
_Simulation_ will involve the use of ray-tracing models provided by the Pisa University research unit to obtain a map of the RSSI in the same or similar environment as used for measurements, in order to gain a more thorough understanding of the issues involved. Specifically, the sensitivity of the measurements to small movement of the mobile receiver and environment changes will be evaluated.
_Numerical Analysis_ will be needed to extract significant features from RSSI reading time series. Numerical analysis methods will also be considered for evaluating the maximum attainable precision in a given environment using simulation data. Obtaining this result would be a significant contribution to the state of the art, because many of the methods proposed in the literature are ad hoc methods, and many papers show results that look too good to be true, based on our past measurement experience.
_New Or Improved Algorithms_ will be studied together with the other research units, based on the results of the previous three activities, in order to obtain improved accuracy for localisation and body posture identification. The study will build on the available literature, and will suggest improvements and possibly propose new methods.
9 Settori di ricerca ERC (European Research Council)
PE Mathematics, physical sciences, information and communication, engineering, universe and earth sciences
10 - Parole chiave
Testo italiano
LOCALIZZAZIONE INDOOR RSSI |
LIMITI DI PRECISIONE DI LOCALIZZAZIONE RSSI |
Testo inglese
RSSI INDOOR LOCALISATION |
BOUNDS ON RSSI LOCALISATION ACCURACY |
11 - Stato dell'arte
Testo italiano
L'efficacia di questi due approcci dipende dal comportamento e dai requisiti delle applicazioni che utilizzano l'informazione di localizzazione, e dall'errore desiderato. In generale le soluzioni range-free hanno scarsa precisione, per cui sono inadatte ad applicazioni dove la precisione di localizzazione è uno dei requisiti principali (come l'AAL). I metodi range-based, invece, possono in linea di principio offrire una precisione adeguata perché sfruttano misure di quantità fisiche correlate ai segnali che viaggiano fra i sensori mobili e le ancore; d'altra parte tali metodi sono più complessi. Le quantità fisiche misurate sono relative al segnale radio ricevuto, tipicamente si tratta del Received Signal Strength Indicator (RSSI), dell'angolo di arrivo (AOA), del tempo di arrivo (TOA), e della differenza dei tempi di arrivo (TDOA). Recentemente sono stati proposti metodi di localizzazione molto accurati basati su una combinazione di tecniche AOA e TDOA, che però richiedono hardware complesso e specifico. Siccome le applicazioni AAL tipiche sono correlate al controllo dell'utente, per cui l'uso di hardware complesso e troppo invasivo è da evitare, le tecniche di AOA e TOA possono risultare poco pratiche. Le tecniche basate su RSSI, invece, non richiedono hardware sofisticato né dedicato, essendo il dato disponibile su gran parte dei dispositivi standard di comunicazione senza fili. Inoltre, tecniche basate su RSSI non hanno impatto significativo sul consumo di energia dai sensori, né sul loro costo e dimensioni; queste ragioni sono alla base dell'interesse che hanno recentemente risvegliato in letteratura [6-8].
Gli approcci principali all'uso dell'RSSI per la localizzazione si basano su fingerprinting e sulla modellazione del canale di trasmissione. In entrambi i casi il sensore mobile è localizzato per mezzo di sensori fissi (le ancore) la cui posizione è nota a priori e che scambiano pacchetti col sensore mobile per registrare sequenze di letture di RSSI. Gli schemi di fingerprinting (o pattern matching) sono basati su misure statiche di RSSI in un certo numero di posizioni in cui i sensori mobili possono venire a trovarsi: ogni posizione è quindi associata con una "firma" basata sull'insieme delle misure RSSI. Durante il funzionamento dinamico la stima della posizione del mobile è effettuata confrontando la firma RSSI in quel punto con quelle memorizzate in un archivio. Le firme in archivio sono generalmente raccolte sui nodi di una griglia delle possibili posizione del mobile nell'area di interesse, dove la risoluzione della griglia è frutto di un compromesso fra prestazioni e costo di realizzazione dell'archivio. L'alternativa al fingerprinting sono le tecniche di modellazione della propagazione del segnale, tipicamente partendo da un modello di propagazione in spazio libero cui vengono aggiunte perdite dovute agli ostacoli; il modello è quindi usato per stimare la RSSI per ogni posizione. Gli ostacoli considerati negli ambienti chiusi comprendono parametri come attenuazione delle pareti e attenuazione dei solai per modellare l'effetto di tali ostacoli sulle onde radio. Purtroppo queste approssimazioni soffrono dell'effetto di riflessioni, diffrazioni e multipath, che rendono molto rumorose le misure. Per superare questi problemi, è possibile una pretaratura del modello di propagazione. Il metodo di taratura tipicamente proposto in letteratura lavora in due fasi: una fase di istruzione e una di stima. Nella prima, l'RSSI è misurato in su una griglia di punti nell'area di interesse; nella fase di stima questa informazione si usa per stimare i parametri del modello di propagazione. Fattori che influenzano l'accuratezza della procedura di taratura sono il numero di punti della grliglia e il numero di misure rilevate per ciascun punto.
Testo inglese
The effectiveness of these two localisation approaches depends on the behaviour and the requirements of the applications using location information, and on the desired error magnitude. In general, the range-free solutions have a coarse accuracy, meaning that these techniques are unsuitable in applications where the location precision is one of the main requirements (such as AAL). On the other hand, range-based localisation methods can in principle provide adequate precision because they exploit measurements of physical quantities related to signals travelling between the mobile sensors and anchors, but are more complex. The physical quantities that are measured are relative to the received radio signal; typically they are the Received Signal Strength Indicator (RSSI), the angle of arrival (AOA), the time of arrival (TOA), and the time difference of arrival (TDOA). Recently, localisation based on a combination of AOA and TDOA techniques has been proposed that guarantees high accuracy location, but it requires a specific and complex hardware. Since typical AAL applications are related with users monitoring and may suffer from complex and too invasive hardware, using specific localisation hardware based on AOA and TOA may result impractical. For this reason we opt for RSSI-based localisation that does not require any special or sophisticated hardware, and is available in most standard wireless devices. Moreover, RSSI-based localisation does not have a significant impact on local power consumption, sensor size and cost; these are the reasons why it has received considerable interest in the recent literature [6-8].
The main RSSI-based localisation approaches are based on fingerprinting and on signal propagation modelling. In both cases a mobile sensor is localised by means of fixed sensors (called anchors) whose position is known in advance and which exchange beacon packets with the mobile sensor, in order to collect sequences of RSSI readings. The fingerprinting schemes, also referred to as pattern matching schemes, are based on off-line measurement of RSSI in a number of positions where the mobile sensors can be found; each position is associated with a signature based on the set of RSSI measurements. During the on-line phase, the mobile location estimation is performed by matching the current RSSI signature of the mobile with the entries stored in a database available at the anchors. The database entries are usually collected on a grid of possible mobile positions within the area of interest, where the grid spacing is chosen as a trade-off between performance and time required to build the database. On the other hand, signal propagation modelling techniques exploit a path loss model, usually one based on free-space models augmented with loss due to obstructions; the model is then used to estimate the RSSI for each mobile position. Obstructions considered in indoor environments include parameters such as the wall attenuation factor (WAF) and floor attenuation factor (FAF) to model the effect of walls and floors on the radio waves. Unfortunately such estimates of RSSI suffer from reflection, diffraction and multi-path effects that make the signal strength rather noisy. To overcome these problems wireless location systems may perform a preliminary calibration of the propagation model. Calibration as usually proposed in the literature works in two phases: a training phase and an estimation phase. In the training phase RSSI is measured at a grid of points in the area of interest; in the estimation phase this information is used to estimate the propagation model parameters. Among other factors, the accuracy of the calibration procedure depends on the number of points in the grid and on the number of measures taken per point.
12 - Riferimenti bibliografici
2. G.D. Abowd, C.G. Atkeson, J. Hong, S. Long, R. Kooper, and M. Pinkerton, Cyberguide: A mobile context-aware tour guide, Wireless Networks, 3(5): 421-433, 1997
3. Y. Sumi, T. Etani, S. Fels, N. Simonet, K. Kobayashi, and K. Mase, C-map: Building a context-aware mobile assistant for exhibition tours, Community Computing and Support Systems, Social Interaction in Networked Communities, 137-154, London, UK. Springer-Verlag, 1998.
4. K. Cheverst, N. Davies, K. Mitchell, A. Friday, and C. Efstratiou, Developing a context-aware electronic tourist guide: some issues and experiences, SIGCHI conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 17-24, 2000.
5. Paolo Baronti, Prashant Pillai, Vince Chook, Stefano Chessa, Alberto Gotta, and Y. Fun Hu, Wireless Sensor Networks: a Survey on the State of the Art and the 802.15.4 and ZigBee Standards, Computer Communications, 30 (7): 1655-1695, 2007
6. E. Elnahrawy, X. Li, and R. Martin, The limits of localization using signal strength: a comparative study, in First Annual IEEE Communications Society Conference Sensor and Ad Hoc Communications and Networks, 2004, pp. 406-414.
7. N. Patwari, I. Hero, A.O., M. Perkins, N. Correal, and R. ODea, Relative location estimation in wireless sensor networks, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 51, no. 8, pp. 2137-2148, 2003.
8. P. Bergamo and G. Mazzini, Localization in sensor networks with fading and mobility, in The 13th IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, vol. 2, 2002, pp. 750-754.
13 - Descrizione del programma e dei compiti dell'Unità di Ricerca
Testo italiano
Partendo da queste esperienze, quest'unità di ricerca si concentrerà su una serie di passi iniziali, cioè Misure, Simulazione e Analisi Numerica. Il risultato di tali attività, assieme ai risultati iniziali delle altre unità di ricerca, sarà il punto di partenza dello studio di Algoritmi Nuovi O Migliorati per la localizzazione e l'identificazione della postura e per la loro valutazione.
1. Misure
Le misure verranno condotte principalmente usando i sensori Micaz prodotti da Crossbow, con i quali questa unità di ricerca ha avuto esperienza negli ultimi anni e che abbiamo disponibili. Abbiamo in programma l'acquisto di altri di questi dispositivi per costruire reti di ancore complesse e per poterli situare sul corpo. Le misure produrranno registrazioni di letture RSSI ottenute da un sensore mobile durante la trasmissione di diverse ancore. Saranno considerate diverse situazioni ambientali, partendo dal caso semplice di un nodo mobile statico is una stanza isolata. Il caso semplice sarà gradualmente complicato passando ad una stanza di ufficio (non isolata) e a più stanze; usando più nodi mobili; introducendo gli effetti del corpo; muovendo il corpo su percorsi prestabiliti e quindi su percorsi imprevisti. Le letture RSSI saranno registrate con tempi precisi, in maniera da permettere precise analisi delle serie temporali, e le registrazioni saranno periodicamente inviate a un ricevitore di dati. Il ricevitore potrà essere un portatile connesso ai sensori mobili, un computer connesso ai sensori mobili via protocollo IEEE 802.15.4, o la rete stessa delle ancore. Le misure potranno anche utilizzare statistiche di Frame Error Rate (FER), che potrebbero essere un utile complemento alle letture di RSSI. Appena saranno disponibili i primi risultati dell'unità di ricerca di Pisa, useremo antenne specifiche e posizioneremo i sensori sul corpo secondo tali risultati.
2. Simulazione
Gli studi simulativi saranno condotti in parallelo all'attività di misure e richiederanno fin dall'inizio una stretta interazione con l'unità dell'Università di Pisa. Gli studi saranno basati sulla potenza del segnale ricevuto calcolata dal modello ray-tracing sviluppato dell'unità dell'Università di Pisa. La simulazione verrà usata in due passi: nel primo, verificheremo quanto le tracce misurate si discostano dalle simulazioni ray-tracing, le quali necessariamente utilizzano una schematizzazione dell'ambiente. Alcuni risultati preliminari indicano che le misure sono fortemente influenzate da piccoli errori, per quanto riguarda sia il punto esatto in cui è effettuata la misura, sia le letture di RSSI e la potenza trasmessa. Ci interessa quantificare questa sensitività e valutare inoltre la sensitività relativa alla modellazione dell'antenna e la presenza, orientamento e postura del corpo. Questa verifica sarà la base per porre, nel passo successivo, limiti superiori alla precisione ottenibile con una data configurazione di sensori e dati algoritmi. Nel secondo passo, la simulazione partirà dai risultati di ray-tracing, assunti come caso specifico noto con alta precisione. Questi verranno perturbati secondo gli errori misurati al passo precedente, per costruire una piattafomra capace sia di valutare le prestazioni di un dato ambiente e algoritmi, sia di stabilire generici limiti superiori di prestazione per algoritmi di localizzazione e identificazione della postura. Attualmente riteniamo che la simulazione non sarà direttamente utile per costruire algoritmi di localizzazione e identificazione della postura. Prevediamo però che sarà utilissima per confrontarli. Nella prossima sezione descriviamo il nostro progetto di usare la simulazione e l'analisi numerica per calcolare limiti superiori per le prestazioni di un qualunque algoritmo dato l'ambiente e le fonti di informazione.
3. Analisi numerica
Sarà necessario etrarre statistiche sia dai dati misurati che da quelli simulati. In dettaglio, le registrazioni dell'RSSI saranno analizzate per valutarne la stabilità, la riproducibilità, la presenza di interferenze, la sensitività rispetto a diverse fonti di errore come sopra specificato. L'applicazione più significativa dell'analisi numerica sarà il calcolo di statistiche sui dati simulativi. Alcuni risultati preliminari mostrano la robustezza dell'uso del criterio di massima verosimiglianza per stimare la posizione del mobile partendo da simulazioni. Partendo da queste osservazioni, un obiettivo è la stima di limiti superiori alle prestazioni, per un dato ambiente e date fonti di informazione. Nel caso più semplice, possiamo disegnare una mappa dell'ambiente e simulare la distribuzione di RSSI usando il modello ray-tracing. Definite quindi le fonti di informazione, come l'RSSI ricevuto da un numero fisso di ancore senza memoria delle posizioni passate e un solo sensore mobile, saremo in grado di calcolare la massima precisione ottenibile da un algoritmo di localizzazione. L'obiettivo è verificare come questi limiti cambino cambiando o aumentando le fonti di informazione. Alcuni primi risultati ci fanno ritenere che questa procedura possa funzionare con ogni insieme di fonti informative, per sistemi sia con che senza memoria, al fine della localizzazione e dell'identificazione della postura. Si tratta di un approccio molto interessante e generale, perché sembra in grado di sfruttare ogni possibile fonte informativa per incrementare la precisione del risultato. Con un approccio Bayesiano o con l'uso di filtri di Kalman si può tener conto della storia del sistema o di informazioni statistiche a priori. La possibilità di sfruttare ogni fonte informativa significa che i risultati relativi alla sola localizzazione possono essere associati con quelli relativi alla sola identificazione posturale, arricchendo entrambe. Ad esempio, la postura corporale può arricchire l'informazione di localizzazione per distingure se piccoli cambiamenti nell'RSSI siano dovuti a rumore o a movimenti del mobile. Viceversa, la localizzazione può arricchire l'identificazione posturale restringendo il numero di possibili posture in una data posizione nella stanza (sul letto o dietro la scrivania). Quanto sopra si può riassumere dicendo che la struttura simulativa descritta può essere usata come riferimento (benchmark) per ogni possibile algoritmo di localizzazione e postura corporale.
4. Ricerca di algoritmi nuovi o migliorati per la localizzazione e l'identificazione posturale
L'ultimo argomento di ricerca è quello con il maggior potenziale di creare nuove o migliori appliaczioni nel campo delle infrastrutture AAL, nel controllo negli ambienti di pervasive and ubiquitous computing e in generale negli ambienti che necessitino localizzazione in ambienti chiusi e identificazione posturale. Quest'attività è basata sul lavoro comune di tutte le unità di ricerca, e sfrutta i risultati ottenuti da ognuna di esse nelle attività precedenti, cioè le misure effettuate dall'unità CNR e i risultati relativi alle antenne e alla propagazione prodotti dalle altre due unità. Messi insieme, questi risultati daranno una solida base per creare e valutare algoritmi che funzionino in condizioni relistiche, segnando uno stacco da quella letteratura che si fonda solo su ipotesi propagative o semplicistiche simulazioni. Gli algoritmi scelti per la valutazione saranno tratti dalla letteratura ed eventualmente inventati ex novo. Le misurazioni e i modelli sviluppati da tutte le unità saranno usati per confrontarli, tenendo in conto le sorgenti di errore che si presentano in pratica. Il modello ray-tracing fornirà un metodo per confrontare algoritmi diversi, analizzando il loro comportamento in ambienti simulati realisticamente. In più, le prestazioni di algoritmi noti, migliorati, ed eventualmente nuovi algoritmi sviluppati nel corso del progetto, saranno confrontati con i limiti superiori calcolati con l'approccio di massima verosimiglianza citato nella sezione precedente. Per quanto riguarda i tipi di algoritmi da considerare, c'è un intera gamma di possibili metodi da esaminare, a partire da quelli basati sulla verosimiglianza, i bayesiani, il filtraggio di Kalman ed eventualmente passando a reti neurali e fuzzy logic. La maggior parte di questi è interessante quando si intende sfruttare la conoscenza della storia del sistema, cioè quando il sistema ha memoria. La sinergia di localizzazione e identificazione posturale proposta in questo progetto è il palcoscenico ideale per studiare e sviluppare metodi che usino l'informazione di memoria, ad esempio quelli che tracciano il percorso dell'utente. Potremmo anche valutare l'introduzione di capacità adattive, che permettano una calibrazione dinamica dei parametri dell'algoritmo, e lo sfruttamento di informazioni di prossimità raccolte da ambienti domotici in cui numerosi dispositivi siano interconnessi e possano fornire l'informazione dell'istante in cui sono attivati, segnalando così quando l'utente è vicino al dispositivo.
Testo inglese
By building on this expertise, this research unit will concentrate on a series of initial steps, namely Measurements, Simulation and Numerical Analysis. The results of these activities, together with the initial results from the other research units, will be the building base for studying New Or Improved Localisation And Posture Identification Algorithms and evaluating them.
1. Measurements
Measurements will be made primarily by using the Micaz motes produced by Crossbow, with which this research unit has had experience in the recent past and which are available to us. We plan to buy more of these devices in order to build even complex anchor networks and in order to be able to place several of them on body. Measurements will produce logs of RSSI readings registered by a mobile when several to many anchors are transmitting. Different environment conditions will be considered, starting from the simple case of a static mobile node in an isolated room. The simple case will be then gradually made more complex, by switching to an office (not isolated) room and several rooms; by using a number of mobile nodes; by introducing the effect of the body; by considering a moving body in a controlled pattern and eventually a moving body in uncontrolled pattern. RSSI readings will be logged with precise time stamping, so to allow accurate time series analysis, and the logs will be periodically transmitted to a data sink. The data sink may be a portable computer attached to the mobile sensors, a computer connected to the mobile sensors via the IEEE 802.15.4 protocol, or may be the anchor network itself. Measurements may also involve usage of Frame Error Rate (FER) statistics, which may be useful to complement the RSSI readings. As soon as first results from the Pisa University research unit are available, we plan to use specific antennas and to position the sensors on the body according to them.
2. Simulation
Simulation studies will be made in parallel with the measurement activity and require strong interaction with the Pisa University unit since the very beginning. They will be based on received signal power as computed by the ray-tracing model developed by the Pisa University research unit. Simulation will be used in two steps. As the first step, we will assess how much the measured trace logs can be predicted by using the ray-tracing simulation, which necessarily simplifies the environment. From preliminary results, we expect to find that the measured traces are highly sensitive to small errors, both in the exact location where the measurement is done, in the RSSI readings and in the transmitted power level. We want to quantify this sensitivity and additionally to assess sensitivity with respect to antenna modelling and body presence, orientation and posture. This assessment will help set higher bounds on the precision attainable using a given sensor configuration and given algorithms in the subsequent step. The second step in simulation is to start from the ray-tracing results, assumed to be a high-precision special case, to perturbate them according to the errors measured in the previous step, and thus build a platform which is able to both evaluate the performance of given environment and algorithms and to establish generic upper bounds on performance of localisation and body tracking algorithms. At the current stage, we suppose that simulation will not be directly useful to build algorithms for localisation and body posture identification. However, we anticipate that it will be precious to compare them. In the next section we detail how we envision that simulation coupled with numerical analysis can be used to compute upper bounds on the performance of any conceivable algorithm with given environment and sources of information.
3. Numerical analysis
We need to extract statistics from the measured data and from the simulation data. Data logs from measured RSSI readings will be analysed to assess stability, reproducibility, presence of interfering patterns, sensitivity to several sources of error as above detailed. The most significant application of numerical analysis will be devoted to statistics on simulation data. Preliminary results indicate that usage of a maximum-likelihood criterion to estimate the mobile position based on simulation results is very robust. One objective is to estimate, based on these findings, upper bounds of performance for a given environment and given sources of information. In the simplest case, we draw a map of the environment and we simulate the RSSI distribution using the ray-tracing model. We then define the sources of information, for example RSSI readings received by fixed number of anchors without memory of past positions and a single mobile node receiver. Given those constraints we will be able to compute the maximum precision that any localisation algorithm can attain. The objective is to change or expand the sources of information and compare the maximum theoretical performance one can attain. From preliminary results, we are confident that this procedure will work for any set of information sources, for both localisation and posture identification, and for memoryless systems as well as systems with memory. This approach is very interesting and general, because it promises to be able to exploit any source of information to increase the precision of the result. Knowledge of the history of the system or a priori statistical information on the movements of the mobile can be accounted for by using a Bayesian approach. The use of Kalman filters may also be investigated for this purpose. Notice that being able to exploit any source of information implies that results relative to localisation alone can be complemented with those relative with body posture alone, enriching both. As an example, the body posture can complement the localisation information by suggesting whether small changes in the received RSSI are due to noise or to the mobile moving. And localisation can complement body posture identification by suggesting that in a given position in a room there are only few possible postures (such as on a bed or behind a desk). In summary, the described simulation framework coupled with numerical analysis can be generally used as a benchmark for possible localisation and body posture identification algorithms.
4. Searching for new or improved localisation and posture identification algorithms
The last research item has the highest potential for new and better applications in the fields of AAL frameworks, monitoring and control in pervasive and ubiquitous computing and in general all environments benefiting from indoor localisation and body posture identification. This activity is based on common work of all research units, and will build on previous results gathered by each of them. The results used will be the measurement results produced by the CNR unit and the antenna and propagation results produced by the two other units: together, these results will be a solid foundation for devising and evaluating algorithms that work in realistic conditions, marking a difference from much literature that only relies on propagation hypotheses or unsophisticated simulation. The algorithms elected for consideration will be taken from the literature and possibly invented ex novo. The measurements and the models developed by all units will be used to compare them, keeping real-world sources of error into account. The ray-tracing model will provide a means to compare different algorithms, by analysing their behaviour in realistically simulated environments. Additionally, the performance of known, improved and possibly brand new algorithms developed during this project will be compared with the maximum attainable performance computed using the maximum likelihood approach mentioned in the previous section. As far as the kind of algorithms to be considered, there is a whole range of possible methods to be examined, starting from likelihood-based, Bayesian and Kalman filtering methods and possibly considering neural networks and fuzzy logic. Most of these methods make most sense when exploiting knowledge of the history of the system, that is, when the system has memory. The coupling of localisation and body posture identification proposed in this project is the ideal stage to investigate and develop methods using memory information, for example when tracking the user's movements. We may also consider introducing adaptive capabilities, which provide a sort of dynamic calibration of the algorithm's parameters, and exploiting proximity information gathered from domotic environments where many devices are interconnected and can provide information of the moment they are operated on, thus signalling when the user is close to the device.
14 - Descrizione delle attrezzature già disponibili ed utilizzabili per la ricerca proposta
Testo italiano
Nessuna
Testo inglese
Nessuna
15 - Descrizione delle Grandi attrezzature da acquisire (GA)
Testo italiano
Nessuna
Testo inglese
Nessuna
16 - Mesi persona complessivi dedicati al Progetto
Numero | Disponibilità temporale indicativa prevista | Totale mesi persona | |||
---|---|---|---|---|---|
1° anno | 2° anno | ||||
Componenti della sede dell'Unità di Ricerca | 3 | 9 | 9 | 18 | |
Componenti di altre Università/Enti vigilati | 0 | ||||
Titolari di assegni di ricerca | 1 | 2 | 2 | 4 | |
Titolari di borse | Dottorato | 0 | |||
Post-dottorato | 0 | ||||
Scuola di Specializzazione | 0 | ||||
Personale a contratto | Assegnisti | 1 | 11 | 11 | 22 |
Borsisti | 0 | ||||
Altre tipologie | 0 | ||||
Dottorati a carico del PRIN da destinare a questo specifico progetto | 0 | 0 | 0 | 0 | |
Altro personale | 0 | ||||
TOTALE | 5 | 22 | 22 | 44 |
17 - Costo complessivo del Progetto dell'Unità articolato per voci
Voce di spesa | Spesa in Euro |
Descrizione dettagliata (in italiano) |
Descrizione dettagliata (in inglese) |
---|---|---|---|
Materiale inventariabile | 7.000 | Computer portatile e schermo, rete di sensori Micaz della Crossbow | Portable computer with screen, network of Micaz sensors produced by Crossbow |
Grandi Attrezzature | 0 | ||
Materiale di consumo e funzionamento (comprensivo di eventuale quota forfettaria) |
6.500 | Spese generali di gestione | General expenses for management |
Spese per calcolo ed elaborazione dati | |||
Personale a contratto | 46.000 | Un assegno di ricerca biennale o due assegni annuali | Un assegno di ricerca biennale o due assegni annuali |
Dottorati a carico del PRIN da destinare a questo specifico progetto | 0 | ||
Servizi esterni | |||
Missioni | 4.000 | Viaggi riguardanti l'attività di ricerca svolta. | Trips relative to the activity. |
Pubblicazioni (*) | |||
Partecipazione / Organizzazione convegni (*) | 3.000 | Registrazione a convegni riguardanti l'attività di ricerca svolta. | Registration to Conferences relative to the activity. |
Altro (voce da utilizzare solo in caso di spese non riconducibili alle voci sopraindicate) | |||
Subtotale | 66.500 | ||
Costo convenzionale | 4.000 | ||
Totale | 70.500 |
Tutti gli importi devono essere espressi in Euro arrotondati alle centinaia
(*) sono comunque rendicontabili le spese da effettuare per pubblicazioni e presentazione dei risultati finali della ricerca nei dodici mesi successivi alla conclusione del progetto, purché le relative spese siano impegnate entro la data di scadenza del progetto e purché le pubblicazioni e la presentazione dei risultati avvengano entro nove mesi dalla conclusione del progetto.
18 - Prospetto finanziario dell'Unità di Ricerca
Voce di spesa | Importo in Euro |
---|---|
a.1) finanziamenti diretti, disponibili da parte di Università/Enti vigilati di appartenenza dei ricercatori dell'unità operativa | 17.200 |
a.2) finanziamenti diretti acquisibili con certezza da parte di Università/Enti vigilati di appartenenza dei ricercatori dell'unità operativa | |
a.3) finanziamenti connessi al costo convenzionale |
4.000 |
b.1) finanziamenti diretti disponibili messi a disposizione da parte di soggetti esterni | |
b.2) finanziamenti diretti acquisibili con certezza, messi a disposizione da parte di soggetti esterni | |
c) cofinanziamento richiesto al MIUR (max 70% del costo complessivo) |
49.300 |
Totale | 70.500 |
19 - Certifico la dichiarata disponibilità e l'utilizzabilità dei finanziamenti a.1) a.2) a.3) b.1) b.2)
SIFirma _____________________________________
I dati contenuti nella domanda di finanziamento sono trattati esclusivamente per lo svolgimento delle funzioni istituzionali del MIUR. Incaricato del trattamento è il CINECA- Dipartimento Servizi per il MIUR. La consultazione è altresì riservata al MIUR - D.G. della Ricerca -- Ufficio IV -- Settore PRIN, alla Commissione di Garanzia e ai referee scientifici. Il MIUR potrà anche procedere alla diffusione dei principali dati economici e scientifici relativi ai progetti finanziati. Responsabile del procedimento è il coordinatore del settore PRIN dell'ufficio IV della D.G. della Ricerca del MIUR.
Firma _____________________________________ |
Data 09/02/2009 ore 16:07 |
ALLEGATO
Curricula scientifici dei componenti il gruppo di ricerca
Testo italiano
1. |
FURFARI Francesco Curriculum: Nel 1994 ho conseguito la Laurea in Scienze dell'Informazione presso l'Università degli Studi di Pisa. Dal 2003 al 2006 ho tenuto lezioni di Jini e OSGi nel corso di Domotica del Corso d'Informatica della Facoltà di Scienze MM. FF. NN. dell'Università di Pisa.
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2. |
LENZI Stefano Curriculum: Stefano Lenzi ha conseguito nel 2006 la laurea triennale in Informatica all'Università di Pisa con 110 e Lode. La sua tesi lo ha portato a far parte della Apache Software Foundation come membro del Project Management Committee del progetto Felix. Inoltre dal 2007 collabora come Assegnista Ricercatore con il Laboratorio di Reti Wireless del Istituto di Scienza e Tecnologia dell'Informazione "A. Faedo", che fa parte del Consiglio Nazionale delle Ricerche
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3. |
KURUOGLU Ercan Engin Curriculum: INFORMAZIONE PERSONALE
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Testo inglese
1. |
FURFARI Francesco Curriculum: I obtained my Information Science degree in 1994 at the Pisa University. From 2003 to 2006 I taught Jini and OSGi as part of the Domotic course at the Informatics faculty in Pisa.
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2. |
LENZI Stefano Curriculum: In 2006, Stefano Lenzi received his bachelor degree in Computer Science from the University of Pisa con 110 e Lode. As result of his thesis he became member of the Apache Software Foundation with the role of Project Management Committee for the Felix project. Since 2007, he is now working as Graduate Fellow for the Wireless Network Laboratory of the Institute of Information Science and Technologies (ISTI) that is an institute of the Italian National Research Council (CNR)
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3. |
KURUOGLU Ercan Engin Curriculum: PERSONAL INFORMATION
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