Аннотация: Позиционирование внутри помещений в сети Wi-Fi относится к классу задач, в которых зависимость выходных характеристик от входных переменных подвержена влиянию многих параметров и внешних факторов. При решении таких задач необходимо учитывать, что в определении местоположения существенный интерес представляет не только определение статических координат объекта, но и прогнозирование вектора его перемещений. В случае, когда местоположение объекта определяется только по уровню мощности сигнала, принимаемого от нескольких точек доступа в сети Wi-Fi, использование моделей затухания сигнала, учитывающих условия распространения радиоволн внутри помещений, затруднено из-за необходимости в достоверных сведениях о материале перекрытий, пола и потолка, наличии фиксированных и мобильных затеняющих объектов и т.д. Поскольку электромагнитная обстановка внутри помещения меняется в зависимости от многих факторов, вышеупомянутые модели приходится подстраивать под эти изменения. Так как нахождение закономерностей в большом объёме данных требует нестандартных алгоритмов, для решения задачи позиционирования можно использовать искусственные нейронные сети. Важно выбрать архитектуру нейронной сети, способную учитывать изменения уровня сигнала, принимаемого мобильным устройством от точек доступа сети Wi-Fi. Перед обучением нейронной сети проводится предобработка статистических данных. Например, из набора данных для машинного обучения исключаются аномальные случаи, когда в одной измерительной точке устройство фиксирует сигнал менее чем от трех точек доступа.
В результате анализа статистических данных было установлено, что одинаковое расстояние между измерительными точками приводит к тому, что нейронная сеть неверно определяет местоположение объекта. В работе показано, что в целях повышения точности позиционирования местоположения в условиях сложной радиообстановки при составлении радиокарт необходимо определить оптимальные варьирующиеся расстояния между измерительными точками. Проведённые экспериментальные исследования с учётом предложенного подхода к оптимизации расстояний между измерительными точками доказывают, что точность определения местоположения в подавляющем большинстве измерительных точек достигает 100%.

Abstract: Indoor positioning on a Wi-Fi network belongs to a class of tasks in which the dependence of output characteristics on input variables is influenced by many parameters and external factors. When solving such problems, it is necessary to take into account that in determining the location, it is of significant interest not only to determine the static coordinates of an object, but also to predict the vector of its movements. In the case where the location of an object is determined only by the level of signal power received from several access points on a Wi-Fi network, the use of signal attenuation models that take into account the conditions of propagation of radio waves indoors is difficult due to the need for reliable information about the material of ceilings, floors and ceilings, the presence of fixed and mobile shading objects, etc. Since the electromagnetic environment inside the room varies depending on many factors, the above-mentioned models have to be adjusted to these changes. Since finding patterns in a large amount of data requires non-standard algorithms, artificial neural networks can be used to solve the positioning problem. It is important to choose a neural network architecture that can take into account changes in the signal strength received by a mobile device from Wi-Fi access points. Before training a neural network, statistical data is preprocessed. For example, abnormal cases are excluded from the machine learning dataset when the device detects a signal from less than three access points at one measuring point.
As a result of the analysis of statistical data, it was found that the same distance between the measuring points leads to the fact that the neural network incorrectly determines the location of the object. The paper shows that in order to increase the accuracy of positioning the location in conditions of complex radio placement, when compiling radio maps, it is necessary to determine the optimal varying distances between measuring points. The conducted experimental studies, taking into account the proposed approach to optimizing the distances between measuring points, prove that the accuracy of location determination in the vast majority of measuring points reaches 100%.

Аннотация: В статье представлены результаты анализа погрешности вычисления координат мобильного абонента с помощью трёх точек доступа Wi-Fi, основанного на измерении мощности принятого сигнала. Цель исследования заключалась в разработке системы геопозиционирования для больших складских помещений и предварительной оценке точности вычислений в условиях, приближенных к реальным. Были рассмотрены принципы локального и глобального позиционирования, основанные на измерении различных физических характеристик распространения сигнала, произведён выбор метода для реализации системы определения местоположения. Авторами была разработана схема тестового стенда геопозиционирования в мобильной сети стандарта IEEE 802.11 и программное обеспечение для решения данной задачи с использованием механизма трилатерации. Для симуляции окружающей электромагнитной обстановки в расчётные формулы был добавлен параметр, имитирующий аддитивный белый гауссовский шум. В ходе работы получены графические зависимости ошибки измерения координат объекта от отношения Сигнал / Шум в канале и от удаления от опорной точки доступа. Результаты показали, что даже в наихудших условиях функционирования разработанная система превосходит большинство имеющихся на рынке систем по критерию точности измерения.

Abstract: The article presents the results of the analysis of the error in calculating the coordinates of a mobile subscriber using three Wi-Fi access points, based on measuring the received signal power. The purpose of the study was to develop a geographic system for large storage facilities and a preliminary assessment of the accuracy of calculations in conditions close to real ones. The principles of local and global positioning based on the measurement of various physical characteristics of signal propagation were considered, a method was selected for the implementation of a positioning system. The authors developed a test bench layout of a map on the IEEE 802.11 standard mobile network and software for solving this problem using the trilateration mechanism. To simulate the surrounding electromagnetic environment, a parameter imitating additive white Gaussian noise was added to the calculation formulas. In the course of the work, graphical dependences of the error of measuring the coordinates of the object on the signal / noise ratio in the channel and on the distance from the reference access point are obtained. The results showed that even in the worst operating conditions, the developed system surpasses most systems on the market in terms of measurement accuracy.

Аннотация: В работе представлены результаты аналитического моделирования систем мобильной связи 4G. Целью данного исследования является оценка показателей качества обслуживания QoS в канале сети LTE. В качестве инструмента моделирования выбран математический аппарат сетей массового обслуживания (СеМО), доказавший свою эффективность для расчёта характеристик инфокоммуникационных систем различного назначения и любой размерности. Автором были рассмотрены различные методы исследования, далее на основе эволюционной системной архитектуры LTE разработаны концептуальная, алгоритмическая и программная модели в виде замкнутой однородной СеМО и выполнен расчёт её характеристик. Метод анализа средних значений был адаптирован для получения параметров качества обслуживания сети с технологией LTE. В процессе моделирования получены вероятностно-временные характеристики процесса обслуживания в системах мобильной связи четвёртого поколения: задержка передачи и пропускная способность сети для разного количества активных абонентов, представленные в виде графиков зависимостей от входной нагрузки. Результаты могут быть использованы как для проектирования новых, так и для эффективного управления трафиком в уже имеющихся мобильных сетях.

Abstract: The article presents the results of analytical modeling of mobile communication systems 4G. The purpose of this study is to evaluate QoS performance in an LTE network channel. As a simulation tool, the mathematical apparatus of queuing networks (SEMO) was chosen, which proved its effectiveness for calculating the characteristics of infocommunication systems of various purposes and of any dimension. The author examined various research methods, further on the basis of the evolutionary system architecture of LTE, a conceptual, algorithmic and programming model was developed in the form of a closed homogeneous SemOI and its characteristics were calculated. The mean value analysis method was adapted to obtain network quality parameters with LTE technology. During the simulation, the probabilistic-temporal characteristics of the service process in the fourth-generation mobile communication systems were obtained: the transmission delay and the network capacity for a different number of active users, represented in the form of dependency curves from the input load. The results can be used both for designing new ones and for efficient traffic management in existing mobile networks.