Progetto di una rete ZigBee orientata ad applicazioni di tecnologie assistive
Obiettivo del presente lavoro di tesi è lo sviluppo di un dispositivo di tipo wireless di ridotte dimensioni, che si integri pienamente con il sistema progettato, e che permetta, una volta indossato, l’invio di messaggi di chiamata o richiesta di aiuto da parte della persona stessa o da altri sensori in futuro integrabili nel dispositivo medesimo. Quest’ultimo è parte integrante (un nodo mobile) di una Wireless Sensor Network (WSN) e dovrà caratterizzarsi per un contenuto consumo di potenza in modo da garantire le funzionalità per un lungo periodo. A tal fine si è scelto come protocollo di comunicazione ZigBee, considerato al momento il più adatto rispetto ad altri standard, come ad esempio Bluetooth. Una rete ZigBee è organizzata in nodi che possono essere di tre tipi: il coordinatore, unico, che gestisce la rete, i router per la estensione della copertura di rete (di seguito detti nodi fissi) e gli end-point che possono essere fissi o mobili (il dispositivo in questione) e che hanno ridotte funzionalità.
Si è trattato quindi di progettare un’infrastruttura di rete, a partire dallo stack ZigBee realizzato da Microchip, dotata di differenti funzionalità, quali gestione della rete stessa, messaggio di richiesta aiuto da parte del nodo mobile, messaggio di chiamata del server del sistema verso un nodo mobile, trasporto dati tra il coordinatore di rete e i nodi fissi opportunamente posizionati nei locali dell’edificio, localizzazione. Le prime quattro funzioni sono state correttamente implementate mediante la definizione di un adeguato profilo e di un’appropriata struttura di messaggi. Sono state quindi testate sulla demoboard PICDEM Z della Microchip (a cui si rifà il prototipo del dispositivo) che monta il transceiver MRF24J40 basato sullo standard IEEE 802.15.4.
Per quanto concerne la localizzazione, ci si proponeva di utilizzare, per capire la posizione della persona, due indicatori della qualità e del livello di segnale definiti dallo standard, il Link Quality Indicator (LQI), e il Received Signal Strength Indication (RSSI). La definizione del primo non è ben chiara: lo standard lascia molta libertà a tal proposito e Microchip, produttrice del transceiver impiegato, parla genericamente di stima della qualità del collegamento tra nodo in trasmissione e nodo in ricezione; per quanto riguarda la seconda, si tratta del livello di segnale misurato al nodo ricevente. Una volta rilevate tali grandezze, sono state esplorate tecniche che consentissero di individuare la posizione di un nodo mobile all’interno della rete. A seguito di una caratterizzazione preliminare avvenuta in differenti siti di prova, che sanciva l’impossibilità di risalire al corretto valore di RSSI, si è utilizzato il valore di LQI e sono stati vagliati due approcci. Il primo consiste nel definire, a seguito di una fase di training preventiva, un fingerprint dell’area d’interesse, che viene suddivisa in sottoaree di cui si estraggono le statistiche di LQI rispetto ad ogni nodo fisso della rete. Ad ogni richiesta di soccorso da parte di un nodo mobile, il sistema confronta le statistiche ricevute dai nodi fissi con quelle di ogni punto di fingerprint e attraverso tale confronto si stabilisce la posizione del nodo. Questa tecnica non è risultata efficace a causa dalla non ripetibilità della misura di LQI a parità di condizioni al contorno, e della sua forte dipendenza dalle condizioni ambientali (arredi, presenza di altre persone ecc.). Per tentare di garantire la ripetibilità nel tempo è stato esplorato un secondo approccio: una breve sequenza di messaggi predefiniti è stata inviata da ogni nodo fisso, come fosse un sensore mobile in fase di training offline, a seguito di ogni richiesta di soccorso. I dati misurati sono stati confrontati con quelli ottenuti dalla breve sequenza inviata dal nodo mobile negli istanti precedenti. Questa seconda tecnica, pur abbattendo la variabilità temporale, non risolve il problema, poiché i dati misurati manifestano ancora troppa inconsistenza.
La ragione di ciò va ricercata probabilmente negli indicatori impiegati: al di là dell’impossibilità di disporre di un valore di RSSI a causa della poco chiara implementazione dello stack ZigBee Microchip, permangono dubbi sulle modalità di calcolo della LQI. In letteratura non sono presenti definizioni univoche, si parla sommariamente di stima di SNR o di BER: ciò inevitabilmente limita le possibilità di indagare i reali motivi per cui gli approcci studiati non hanno fornito i risultati sperati; probabilmente, il valore di LQI risente eccessivamente degli interferenti sul canale. Uno dei principali sviluppi del lavoro svolto consiste proprio nell’approfondire la questione, eventualmente ripetendo l’iter svolto una volta a disposizione un valore significativo di RSSI.
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Informazioni tesi
Autore: | Daniele Pedroni |
Tipo: | Tesi di Laurea Magistrale |
Anno: | 2006-07 |
Università: | Università degli Studi di Parma |
Facoltà: | Ingegneria |
Corso: | Ingegneria Elettronica |
Relatore: | Ilaria De Munari |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 88 |
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