Anticiperen op een kritieke druk op het vermogen van netwerken van de vijfde generatie (5G) om een ​​snel groeiend aantal mobiele apparaten bij te houden, ingenieurs van Tufts University hebben een verbeterd algoritme bedacht voor het lokaliseren en volgen van deze producten dat de taak over de apparaten zelf verdeelt. Het is een schaalbare oplossing die zou kunnen voldoen aan de vraag van naar verwachting 50 miljard verbonden producten in het Internet-of-Things tegen 2020, en zou een breder scala aan locatiegebaseerde diensten mogelijk maken. De resultaten van de Tufts-studie zijn vandaag gepubliceerd in Procedures van de IEEE , het toonaangevende peer-reviewed wetenschappelijke tijdschrift gepubliceerd door het Institute of Electrical and Electronics Engineers.

Momenteel, positionering van draadloze apparaten is gecentraliseerd, afhankelijk van "ankers" met bekende locaties zoals zendmasten of GPS-satellieten om rechtstreeks met elk apparaat te communiceren. Naarmate het aantal apparaten toeneemt, ankers moeten met een hogere dichtheid worden geïnstalleerd. Gecentraliseerde positionering kan onpraktisch worden naarmate het aantal te volgen items aanzienlijk groeit.

Als alternatief voor gecentraliseerde oplossingen, de methode van de auteurs van gedistribueerde lokalisatie in een 5G-netwerk zorgt ervoor dat de apparaten zichzelf lokaliseren zonder dat ze allemaal directe toegang tot ankers nodig hebben. Sensing en berekeningen worden lokaal op het apparaat gedaan, er is dus geen centrale coördinator nodig om de gegevens te verzamelen en te verwerken.

"De noodzaak om locatiebewustzijn van elk apparaat te bieden, sensor, of voertuig, stilstaand of bewegend, zal in de toekomst een prominentere rol gaan spelen, " zei Oesman Khan, doctoraat, universitair hoofddocent elektrische en computertechniek aan de School of Engineering aan de Tufts University. "Er zullen toepassingen zijn voor het volgen van activa en inventaris, gezondheidszorg, veiligheid, landbouw, Milieuwetenschappen, militaire operaties, noodhulp, industriële automatie, zelfrijdende voertuigen, robotica - de lijst is eindeloos. Het vrijwel onbeperkte potentieel van het Internet-of-Things vereist dat we slimme gedecentraliseerde algoritmen ontwikkelen, " zei Khan, wie is de corresponderende auteur van het artikel.

Het door Khan en zijn collega's ontwikkelde zelflokalisatie-algoritme maakt gebruik van apparaat-naar-apparaatcommunicatie, en kan dus binnenshuis plaatsvinden (bijv. in kantoren en productiefaciliteiten), ondergronds, onderwater, of onder dikke bewolking. Dit is een voordeel ten opzichte van GPS-systemen, die niet alleen onder die omstandigheden donker kan worden, maar draagt ​​ook bij aan de kosten en stroomvereisten van het apparaat.

De mobiliteit van de apparaten maakt zelflokalisatie een uitdaging. De sleutel is om snel posities te verkrijgen om ze in realtime te volgen, wat betekent dat de berekeningen moeten worden vereenvoudigd zonder in te boeten aan nauwkeurigheid. De auteurs hebben dit bereikt door de niet-lineaire positieberekeningen te vervangen, die rekenkundig veeleisend zijn en hun doel kunnen missen als de initiële gok op de positie op de verkeerde plaats staat, met een lineair model dat snel en betrouwbaar convergeert op de nauwkeurige positie van het apparaat. De overgang naar een rekenkundig eenvoudiger lineaire berekening ontstaat doordat de apparaten hun locatie meten ten opzichte van elkaar of een punt dat het "zwaartepunt" van naburige apparaten vertegenwoordigt, in plaats van dat ze allemaal verwijzen naar een set stationaire ankers. Convergentie naar nauwkeurige posities is extreem snel, waardoor realtime tracking van een groot aantal apparaten mogelijk is.

"Naast ons voor te bereiden op een toekomst van alomtegenwoordige verbonden apparaten, deze aanpak zou de druk op de huidige infrastructuur kunnen verlichten door de noodzaak om veel zenders (ankers) in gebouwen en buurten te installeren, weg te nemen, ' zei Khan.