Bachelor-Thesis Willy Riechert

634 Aufrufe

Veröffentlicht am

0 Kommentare
0 Gefällt mir
Statistik
Notizen
  • Als Erste(r) kommentieren

  • Gehören Sie zu den Ersten, denen das gefällt!

Keine Downloads
Aufrufe
Aufrufe insgesamt
634
Auf SlideShare
0
Aus Einbettungen
0
Anzahl an Einbettungen
6
Aktionen
Geteilt
0
Downloads
2
Kommentare
0
Gefällt mir
0
Einbettungen 0
Keine Einbettungen

Keine Notizen für die Folie

Bachelor-Thesis Willy Riechert

  1. 1. Autor Willy Riechert Matrikelnummer: s759043 E-Mail: willy.riechert@googlemail.com Hochschule Beuth Hochschule für Technik Berlin Studiengang: Geoinformation Fachbereich: FB III Abgabedatum Berlin, 2012-07-17 Betreuer Prof. Dr. Roland M. Wagner 2. Gutachterin Prof. Dr. G. Görlitz Erarbeitet bei NOKIA gate5 GmbH Betreuer Herr Jan Nowak – Head of Web Developer Offering Konzepte und Experimente zur Indoor-Positionierung mit Hilfe von WLAN, NFC und Barometer Bachelor-Thesis
  2. 2. II Vorwort Adressaten dieser Arbeit sind alle Technikbegeisterte, die sich mit der Faszination des mobilen Zeitalters verbunden fühlen. Mobile Endgeräte mit deren Operating System bieten neue Möglichkeiten der Applikationsentwicklung. Es ist nun eine Sensorik vorhanden, die sich leicht bedienen lässt und in jede Tasche passt. Die Dokumentation dieser Technik ist sehr gut ausgereift, somit ist die Anwendung auch für Informatikneulinge schnell zu begreifen. Die Arbeit wurde im einem zwölf wöchigem Bearbeitungszeitraum verfasst. Die Rahmen- prüfungsordnung (vgl. Präsident der TFH 2008:3 ff.) sieht einen Workload von 12 Credits vor.
  3. 3. III Inhaltsverzeichnis Vorwort ......................................................................................................................................II Inhaltsverzeichnis..................................................................................................................... III Abkürzungsverzeichnis ............................................................................................................IV 1 Einführung............................................................................................................................... 1 1.1 These................................................................................................................................. 2 2 Konzeption .............................................................................................................................. 3 3 Positionierungsmethoden ........................................................................................................ 4 4 Tabellenbasiertes Positionierungsverfahren mit WLAN ........................................................ 6 4.1 Profilerstellung ................................................................................................................. 6 4.2 Positionsbestimmung........................................................................................................ 8 4.2.1 Euklidisches Distanzmaß........................................................................................... 9 4.2.2 Genauigkeitsbetrachtung.......................................................................................... 10 4.3 Signalstärkeverlust bei Frequenzwechsel von 2,4GHz auf 5GHz.................................. 11 4.4 Vergleichbarkeit von Mehrfachmessungen.................................................................... 11 4.5 Virtuelle Netzwerke........................................................................................................ 13 4.6 Höhenbestimmung.......................................................................................................... 13 5 Kartengrundlage.................................................................................................................... 18 5.1 Georeferenzierung .......................................................................................................... 19 5.2 Digitalisierung ................................................................................................................ 20 5.3 DestinationMap Datenmodell......................................................................................... 20 6 Ergebnispräsentation ............................................................................................................. 22 6.1 Bewertung....................................................................................................................... 24 6.2 Ausblick.......................................................................................................................... 25 6.2.1 NFC.......................................................................................................................... 25 6.2.2 nfc4indoor................................................................................................................ 26 Abbildungsverzeichnis.............................................................................................................. V Listing........................................................................................................................................ V Literaturverzeichnis..................................................................................................................VI Anhang I: Sequenzdiagramme ................................................................................................VII Positionierung......................................................................................................................VII Profilerstellung .....................................................................................................................IX Anhang II: Profiltabelle............................................................................................................. X
  4. 4. IV Abkürzungsverzeichnis Term: Definition: ALK Automatisierte Liegenschaftskarte AP Access Point App Applikation dB Decibel DM DestinationMaps dwg Drawing, ist ein AutoCAD Dateiformat EPSG European Petroleum Survey Group Geodesy GML Geography Markup Language GPS Global Positioning System MAC Media-Access-Control (Adresse) NFC Near Field Communication SQLite Structured Query (Language) Lite UML Unified Modeling Language Wifi Synonym für WLAN WLAN Wireless Local Area Network WPS Wifi Positioning System XML Extensible Markup Language
  5. 5. 1 1 Einführung Die Anregung zum Verfassen dieser Arbeit ergab sich aus einem Projektmodul des fünften Semesters. Inhalt des Projektes war es, ein hochschulinternes Orientierungssystem zu schaffen. Es trug den Namen „Beuth Orientierungssystem“, kurz BORIS1 . Dabei ging es vorrangig um das Anwenden und Erlernen von Grundtechniken. Bereiche waren das Aufsetzen eines WMS und WFS, die Datenerhebung und die native Android Programmierung. Im Prinzip hatte das Projekt den Status erreicht, indem es möglich war, einen Raum aus einer Liste auszuwählen, anschließend wurde dieser auf einer Karte angezeigt. Dabei hatte sich die Raumauswahl auf das Gebäude „Bauwesen“ der Beuth Hochschule beschränkt. Abbildung 1: Boris - Raumauswahl(links) und Karte(rechts) Die Frage der Visualisierung des Ziels war damit geklärt. Als nächsten Iterationsschritt zu einem hochwertigeren Orientierungssystems stellte sich die Frage der Lokalisierung des eigenen Standortes. Dieser Aufgabe wird sich in dieser Arbeit gewidmet. Die wichtige Funktion der Positionierung ist die Grundlage für weitere Ansätze zur Verbesserung des Systems. Ist diese möglich, kann beispielsweise ein Routing zu einem ausgewählten Ziel erfolgen. Aufgrund der beschränkten Zeit des Semesters konnten nicht auf diese Funktionen eingegangen werden. Da es bereits viele anerkannte und praktizierte Ansätze zur Positionierung gibt, sollte sich die Implementierung eines solchen Systems bewerkstelligen 1 http://gdi.beuth-hochschule.de/ [Stand:2012-06-05]
  6. 6. 2 lassen. Allerdings ergab sich hierbei die Besonderheit der realweltlichen Umgebung der Anwendung des Positionierungssystems. Gewöhnlich werden diese für den Outdoorbereich angewendet. Es gibt eine Vielzahl von verschiedenen Verfahren. Diese werden an späterer Stelle erläutert. Es wird auf die Vor- und Nachteile eingegangen. 1.1 These Die These der Arbeit lautet daher: Es ist möglich, mit der vorhandenen WLAN Infrastruktur im Haus Bauwesen eine Indoor-Positionierung durchzuführen. Abbildung 2: Lageplan Campus der Beuth Hochschule (Online in Internet) Daraus ergaben sich diverse Teilaufgaben. Grundsätzlich galt es die vorhandenen Konzepte der WLAN Positionierung aufzuführen. Dabei lautete der Grundsatz: Verfahren die bereits entwickelt wurden, anzuwenden und zu beurteilen. Es ging allerdings nicht ausschließlich um ein Positionierungsverfahren mit WLAN, sondern es wurden andere Sensoren hinzugezogen, um ein besseres Ergebnis zu erzielen. Das Barometer spielte eine wichtige Rolle. Damit war es möglich eine Höhenbestimmung durchzuführen. Außerdem sollte es das angewendete WPS einschränken und beschleunigen. Über die Einführung von NFC Tags wurde ebenfalls nachgedacht. Es wurden Experimente mit NFC und Access Points durchgeführt. Dabei war immer das Ziel eine zuverlässige Positionierung durchzuführen. Es wurden verschiedene Szenarien an möglicher WLAN Abdeckung simuliert. Hierzu wurden Messungen gemacht. Eine zentrale Frage war die Stärke der Abschattung des WLAN Signals durch die im Haus Bauwesen üblichen Metallwände. Möglicherweise war dies sogar ein entscheidender Vorteil beim angewandten tabellenbasierten Positionierungsverfahren. Prinzipiell galt es die vorhandene WLAN Abdeckung zu identifizieren und über die Einführung eines WLAN Positionierungssystems nachzudenken. Eine weitere Aufgabe war, eine Empfehlung für das
  7. 7. 3 Hochschulrechenzentrum abzugeben, mit möglichen Hinweisen zur Verbesserung des Netzausbaus des lokalen WLANs. Es entstand eine nativ entwickelte App auf Grundlage des Android Betriebssystems. Diese demonstrierte die konkrete Anwendung des Positionierungssystems. Desweiteren wurden allgemein gültige Indoor Daten- und Protokollmodelle angewandt. 2 Konzeption Die besondere Situation der Indoor-Positionierung unterschied sich von den konventionellen Positionierungstechniken. Der Umstand der Abschirmung des Gebäudes selbst, machte es beispielsweise nicht möglich ein GPS Signal zu empfangen. Es war daher nötig auf andere Methoden zurückzugreifen. Dabei musste abgewägt werden, welche Positionierungsmethoden für das Gebäude in Frage kamen und welche davon umsetzbar waren. Zwei grundsätzliche Ansätze zur Wahl der zum Objekt am besten passenden Methode waren:  Vorhandene Gegebenheiten zu nutzen. Dabei fielen keine weiteren Kosten für die Installation einer zusätzlichen neuen Infrastruktur an. Die vorhandenen Netze würden verwendet werden. Allerdings würden Kosten für die Konzeptionierung, Implementierung und für das Testen des Systems entstehen. In dieser Arbeit wurde auf ein WLAN basierendes Positionierungssystem zurückgegriffen. Jedoch war mit diesem System ein enormer administrativer Aufwand nötig. In einem späteren Kapitel wird dieser Umstand näher erläutert. Es wird diskutiert ob dies nicht sogar als K.O. Kriterium für das verwendete tabellarische System gelten kann.  Der andere Ansatz verfolgte die Idee des Aufbaus einer neuen Infrastruktur, mit der eine Positionierung anschließend möglich war. In der Regel ist dies immer mit zusätzlichen Hardware Installationen im Gebäude verbunden. Dabei kamen diverse Faktoren ins Spiel. Beim Aufbau einer neuen Infrastruktur kommt es immer zu zusätzlichen Investitionen. Daraus ergaben sich natürlich weitere Fragen, wie die der Folgekostenfrage. Der Betrieb einer Infrastruktur konnte Betriebskosten verursachen. So benötigte beispielsweise ein aktiver Sender Strom, wie ein WLAN Router. Es gab allerdings auch passive Systeme, wie die NFC-Technologie, die keinen zusätzlichen Strom benötigte. Diese wurden durch Induktionsstrom des Lesegerätes betrieben. Wartungskosten der Systeme konnten untereinander ebenfalls variieren. Ein WLAN- Router hätte eine begrenzte Lebensdauer mit einem höheren Neuanschaffungspreis. Ein NFC-Tag war wesentlich zuverlässiger und die Neuanschaffung war entschieden billiger. Bei einer Bestellung einer großen Anzahl von NFC-Tags, sank der Preis ebenfalls. So kostete ein NFC-Tag weniger als zehn Eurocent. Es wurde eine ausreichende Anzahl von der Hochschule zur Verfügung gestellt. Die Kosten der Installation der Systeme waren unterschiedlich ausgefallen. Für die Installation eines einfachen NFC-Tag waren keine besonderen Qualifikationen des Monteur notwendig. Es musste lediglich der NFC-Tag in sichtbarer Weise angebracht werden und anschließend mit einer Software formatiert und einer Position zugewiesen werden. Wobei letzteres zusätzlich erfolgen konnte. Es bestand auch die Möglichkeit der ausschließlichen Nutzung der ID des NFC-Tags. Im Kapitel Positionierungsmethoden
  8. 8. 4 wird näher darauf eingegangen. Weitere Faktoren, die bei der Initialisierung einer neuen Infrastruktur zum Tragen kamen, waren beispielsweise sicherheitsrelevante Fragen. Dazu zählten zu einem brandschutzbauliche Dinge wie Feuerfestigkeit verschiedener Materialen und zum anderen vertrauenswürdige Informationen, die möglicherweise zum Betreiben des Systems benötigt wurden. Im Unterkapitel „5 Kartengrundlage“ werden konkrete Beispiele aufgeführt. 3 Positionierungsmethoden Die Frage der Lokalisierung ließ sich auf viele weisen beantworten. Beispielsweise hatten Firmen wie Nokia bereits ihre eigenen Systeme zur Positionierung entwickelt. Nokia setzt unteranderem auf Bluetooth und WLAN basierende Systeme. Zudem gab es erste Veröffentlichungen von nichtkommerziellen Systemen. IndoorAtlas2 nutzt das Erdmagnetfeld zur Bestimmung der Position, dabei sollten Genauigkeiten von 0,1 bis 2,0m erreicht werden können (INDOORATLAS 2012:4). Im Prinzip hatten alle Methoden zum Ziel eine zuverlässige Positionierung durchzuführen. Dabei unterschieden sie sich in Punkten wie der Genauigkeit, Geschwindigkeit und der zugrunde liegenden Technik. Ein WLAN hat eine zellulare Struktur. Dabei bilden Access Points die Basisstationen des Netzes. Eine Zelle ist durch den Sendebereich einer Basisstation definiert (vgl. DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:1). Eine Basisstation sendet verschiedene Dinge aus. In der Regel liegt der Frequenzbereich der ausgehenden elektromagnetischen Strahlung eines AP bei 2,4GHz. Dabei steht eine Gesamtbandbreite von 83,5MHz zur Verfügung3 . Auf Grund der sich immer stärker ausbreitenden WLAN Technologie in privaten Haushalten kam es immer häufiger zu Funkstörungen. Die hohe Zelldichte war die Ursache dafür. Die Anzahl der sendenden APs in diesem Frequenzbereich war durch die Bandbreite limitiert. Abhilfe sollten neue Geräte schaffen. Diese senden im 5GHz Bereich. Das entspricht dem WLAN-Standard 802.11n+a. Es sind wiederum spezielle Empfängergeräte notwendig, um diesen neuen Standard zu verarbeiten. Ein Nachteil des neuen Kanals war, dass die Reichweite meist etwas niedriger ausfiel4 . Dies wurde bei Testmessungen bestätigt (vgl. Kapitel 4.3). Somit waren die Zellen kleiner. Eigene Untersuchungen wiesen einen weiteren Nachteil auf. Für Empfängergeräte die nicht den 802.11n+a Standard unterstützten, waren diese WLAN quasi unsichtbar. Auf dieses Problem, welches für das verwendete WPS wesentlich war, wird im Unterkapitel 6 näher eingegangen. Weitere Informationen die eine Basisstation aussendet und die abrufbar sind, ohne sich mit dem Netzwerk verbinden zu müssen, sind die MAC-Adresse, SSID, Signalstärke und die Verschlüsselung. Die MAC-Adresse ist die Hardware-Adresse eines Netzwerkadapters5 , z.B. c0:25:06:c1:ae:3f. Sie ist vergleichbar mit einer Seriennummer und dient der Identifizierung des Gerätes. Sie ist eindeutig und kann nicht verändert werden, es sei denn es handelt sich um einen virtuellen AP. Die SSID bezeichnet die WLAN Geräte mit einem Namen. Dieser Name ist frei wählbar. Oft wiederholen sich die Namen. 2 http://www.indooratlas.com/ [Stand: 2012-07-14] 3 http://de.wikipedia.org/wiki/Wireless_Local_Area_Network#Kanalbreiten.2C_.C3.BCberlappungsfreie_Kan.C 3.A4le_und_Spektralmasken [Stand: 2012-06-17] 4 http://www.computerbild.de/artikel/cb-Ratgeber-Kurse-DSL-WLAN-WLAN-Netzwerk-auf-stoerungsfreien-5- Gigahertz-Frequenzbereich-umstellen-3098336.html [Stand: 2012-06-12] 5 http://de.wikipedia.org/wiki/MAC-Adresse [Stand: 2012-06-17]
  9. 9. 5 Standardgemäß ist der Produktname des AP der Bezeichner der SSID, z.B. „FRITZ!Box Fon WLAN 7112“. Die Signalstärke wird in dB angegeben und bezeichnete die Empfangsstärke des WLAN am Empfänger. Je Höher die Signalstärke, desto besser ist die Übertragungsrate. Die Verschlüsselung gibt an, mit welchem Verschlüsselungstyp das WLAN gesichert ist. Es gibt mehrere Verschlüsselungsarten. Sie unterscheiden sich nach dem Sicherheitsstandard. Schlecht gesicherte Netzwerke sind leicht zu entschlüsseln und machen einen unbefugten Zugang möglich. In der Vorbereitung zu dieser Arbeit wurden drei Verfahren zur Positionierung mit WLAN näher betrachtet. Der Genauigkeitsanspruch wurde auf eine mindestens Raum genaue Lokalisierung gesetzt. Als erstes wurde ein zellgenaues Verfahren betrachtet. Dieses arbeitete analog zum Cell of Origin6 (COO) Verfahren. Bei diesem Zellortungsverfahren hängt die Genauigkeit von der Größe und Form der Funkzelle ab. Eine Zelle bildet dabei ein WLAN-Router mit seiner Sendereichweite. Die Sendereichweite variiert in unterschiedlicher Umgebung. Die Signalstärke nimmt vom Zentrum zu den Rändern hin ab, wobei dieses Verfahren lediglich die Empfangbarkeit einer Zelle berücksichtigt. Die ermittelte Position des Standortes ist je genauer, desto kleiner die Zelle ist. Dieses Verfahren wurde durch seine geringe Genauigkeit ausgeschlossen. Die WLAN Zellen in der Hochschule waren groß. Es fielen mehrere Räume in das Einzugsgebiet einer Zelle. Daher war das zellgenaue Verfahren prinzipiell ungeeignet für den Indoor-Bereich. Das zweite Verfahren beruhte auf Triangulation. Es funktionierte ähnlich wie das im Mobilfunknetz eingesetzte Enhanced Observed Time Differenz (E-OTD) und Time of Arrival (TOA) Verfahren. Es unterscheidet sich in der Weise, dass es anstatt der Signallaufzeit die Signalstärke heranzieht, um den Abstand zwischen Access Point und mobilem Empfänger zu berechnen. „In WLAN lassen sich die Signallaufzeiten nicht bestimmen, da deren Messung von der Hardware nicht unterstützt wird“ (vgl. DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:1). Der Hauptgrund dafür sind die Mehrkosten die entstehen würden. Es ist eine interne Uhr notwendig, um eine genaue Position mit dem Parameter der Signallaufzeit zu bestimmen. Diese Uhr muss bis auf wenige Nanosekunden genaue Messungen durchführen können. Daher wird bei diesem Verfahren auf den Parameter der Signalstärke zurückgegriffen. Allerdings ist die Verwendung der Signalstärke sehr fehleranfällig. Es wirken verschiedene äußere Einflüsse auf den Parameter ein. Um den Fehlereinfluss gering zu halten, ist eine hohe Dichte an Access Points notwendig. Praktisch gesehen wäre eine Erreichbarkeit von drei AP gleichzeitig eine gute Voraussetzung für eine auf wenige Meter genaue Bestimmung der Position des mobilen Empfängers. Dabei sollte die Dämpfung des Signals im Einzugsgebiet des AP gleich bleiben. Dies war prinzipiell in einem Gebäude nicht der Fall. Das dritte Verfahren stützte sich auf Signalstärkeprofile zu bestimmten Orten. Es ist ein auf einer Tabelle basierendes Verfahren. Dabei wird ebenfalls die Signalstärke verwendet. Im Gegensatz zum Triangulationsverfahren wird hierbei die Tatsache der Dämpfung und Reflektion der Signalstärke genutzt. Dieser Umstand schien für das Gebäude Bauwesen von 6 http://de.wikipedia.org/wiki/Cell_of_Origin [Stand: 2012-06-09]
  10. 10. 6 besonderem Vorteil, da viele Wände aus Metall bestanden. An Metall kommt es zu Reflektion des Signals. Zusätzlich bestand die Zielumgebung aus vielen Objekten, sodass eine hohe Dämpfung erwartet wurde. Dieses Verfahren entsprach dem gesetzten Genauigkeitsanspruch einer raumgenauen Positionierung am besten. Es wurde praktisch umgesetzt. 4 Tabellenbasiertes Positionierungsverfahren mit WLAN Im Rahmen der durchgeführten Experimente wurde nicht auf die vollständige Erfassung aller Räume Wert gelegt. Vorrangig ging es um die Erprobung des Systems. Dazu wurden entsprechend weniger Räume erfasst und mit einem Signalstärkeprofil versehen. Wichtig war, dass die aufgenommenen Positionen nicht zu dicht beieinander lagen, damit sie sich in ihren Profilen unterschieden. 4.1 Profilerstellung Es wurde für jeden Raum eine Signalstärkemessung durchgeführt und ein individuelles Profil der verfügbaren WLANs angelegt. An ausgewählten Positionen, wie z.B. auf Fluren oder an Fahrstühlen wurden ebenfalls Messungen angesetzt. Es wurden die Signalstärkewerte zwischen mobilen Empfänger und allen sichtbaren WLAN gemessen (vgl. DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:4). Das Messintervall sollte nach Möglichkeit lang sein. Im Zuge einiger Versuche ergab sich eine Anzahl von fünf Messzyklen an einer Position als hinreichend, um ein befriedigendes Ergebnis zu erzielen. Dies entsprach einer Messdauer von ca. 15 Sekunden. Somit lagen für jede empfangene Signalstärke eines WLANs fünf Werte vor, insofern dieses während der Messung beständig verfügbar war. Für ein WLAN welches kurzzeitig gemessen werden konnte, wurden entsprechend weniger Werte der Signalstärke erfasst. Anschließend wurde der Median der gemessenen Werte ermittelt. Dieser eliminierte vereinzelt auftretende Messspitzen und gewährleistete, dass sich auch nach relativ kurzem Messintervall von 15 Sekunden ein signifikantes Signalstärkeprofil der Position ergab. Es wurden vor der Medianberechnung aufgenommene Signalstärken, welche weniger als 2-mal gemessen wurden, entfernt. Es ist davon ausgegangen worden, dass sie entweder nur sehr schwach verfügbar waren und somit vernachlässigt werden konnten oder sie nur eine kurzeitige Erscheinung waren. Letzteres wäre der Fall eines mobilen Senders, wie z.B. eine an der Messposition vorbeigehende Person mit einem Smartphone, welches ein eigenes WLAN aussendet. Das tabellarische Verfahren ging davon aus, dass an einer mobilen Station immer nur maximal drei APs erreichbar waren. Oft ist es vorgekommen, dass an einer Messposition mehr als drei APs erfasst werden konnten. In diesem Fall wurden nur die drei stärksten Messwerte verwendet. Schließlich ergab sich das Tupel: (ni, pi, (ap0,s0)i, (ap1,s1)i,(ap2,s2)i, , li,). Dieses wurde in eine Tabelle einer SQLite Datenbank eingetragen. In Abbildung 3 ist ein solches Tupel zu sehen. Es setzte sich wie folgt zusammen: - ni wies dem Eintrag eine eindeutige ID zu. So hatte der erste Eintrag in der Tabelle die ID=1, der folgende Eintrag die ID=2.
  11. 11. 7 - pi enthielt eine Information über die Position, welche den Eintrag beschreib. Beispielsweise eine Raumbezeichnung wie D412. - (apj,sj)i beinhaltete zu einem den ganzzahligen Signalstärkemesswert sj in [dB] und zum anderen den dazugehörigen AP, wobei von diesem die MAC-Adresse verwendet wurde, da diese eindeutig war. ap0 stellte jenen AP dar, der die beste Signalstärke am Messpunkt lieferte. Die Signalstärke von ap1 war entsprechend kleiner oder gleich dem vom ap0. Wiederum war s2 von ap2 kleiner oder gleich ap1, insofern ein zweiter und dritter AP am Messpunkt empfangen wurde. Gab es nur ein verfügbares WLAN am Messpunkt, war der Wert von s1 und s2 gleich null. Bei zwei verfügbaren WLANs war entsprechend nur s2 gleich null. Wurde kein WLAN während der Messung erfasst, erhielt der Nutzer eine Meldung, dass keine Netze erreichbar waren und es wurde kein Tupel in die Tabelle eingefügt. - li diente der Zuweisung einer Höhe des aufgenommenen Tupels. Wurde eine Messung in der 1.Etage des Gebäudes gemacht, so war der Wert gleich 1. Das Kellergeschoss erhielt entsprechend den Wert -1. Dieser Wert musste manuell vor der Messung bestimmt werden. Abbildung 3: Beispiel Tupel in Profiltabelle
  12. 12. 8 4.2 Positionsbestimmung Zur Lokalisierung des Standortes des mobilen Gerätes wurde zuerst eine Messung in derselben Art und Weise gemacht wie bei der Profilerstellung. Wobei zwei Prozeduren unterschiedlich abliefen. Erstens wurden nicht fünf Messzyklen durchgeführt, sondern lediglich drei. Dies hatte den Vorteil, dass sich die Zeit des Positionierungsprozesses verkürzte, bei einer weiterhin angemessenen Genauigkeit. Zweitens wurde das entstandene Tupel nicht in die Tabelle der Datenbank hinzugefügt, sondern mit ihr abgeglichen. Das durch die Messung entstandene Tupel setzte sich wie folgt zusammen: ((ap0‘,s0‘), (ap1‘,s1‘), (ap2‘,s2‘)). Es wurden alle in Frage kommenden Datensätze ausgelesen. Dabei wurde nach gleichen MAC-Adressen in der Tabelle gesucht. Es musste eine Übereinstimmung von allen drei MAC-Adressen für das jeweilige Tupel gleichzeitig vorliegen. Wenn an einem Tupel nur ein oder zwei MAC-Adressen vorhanden waren, mussten lediglich die vorhandenen MAC- Adressen übereinstimmen. Dabei galt die Bedingung, dass auch bei dem vergleichenden Tupel nur entsprechend ebenso viele MAC-Adressen gemessen werden konnten. Für den Fall, dass Tabelleneintrag i , oder zutraf, wurde dieser Eintrag auf die Liste mit den Tupel gesetzt, die mit dem aus der Messung entstandenem Tupel übereinstimmten. Listing 1 zeigt die Umsetzung dieser Bedingung. Listing 1: Vergleichsbedingung für den Tabelleneintrag Um den Datensatz aus der Liste zu finden, der am besten zu dem aus der Messung passt, wurde das Euklidische Distanzmaß (vgl. Kapitel 4.2.1) verwendet. Dieses ermöglichte eine sinnvolle Bewertung der übriggebliebenen Datensätze. Nach der Berechnung des Euklidischen Distanzmaßes hatte jedes Tupel einen Wert, der in Relation zu den Werten der anderen Tupel aus der Liste gesetzt werden konnte. Somit wurden die Listeneinträge mit Hilfe des Distanzmaßes quantitativ bewertet und konnten der Größe nach sortiert werden. Dabei entsprach der kleinste Wert der am ehesten passenden tatsächlichen Position des mobilen Empfängers. Die ermittelte Position wurde in Form einer Bildschirmmeldung ausgegeben (vgl. Abbildung 4 rechts). if ((posAp1.equals(footprintAp1) || posAp1.equals(footprintAp2) || posAp1.equals(footprintAp3)) & (posAp2.equals(footprintAp1) || posAp2.equals(footprintAp2) || posAp2.equals(footprintAp3)) & (posAp3.equals(footprintAp1) || posAp3.equals(footprintAp2) || posAp3.equals(footprintAp3))) { // save the "_id" from the found tupel in hit list. hitlist.add(footprintId); }
  13. 13. 9 Abbildung 4: Eingabemaske Profilerstellung(links) und Ergebnis der Positionierung (rechts) 4.2.1 Euklidisches Distanzmaß Das Euklidische Distanzmaß wird auch als Euklidischer Abstand bezeichnet. Es ist ein Bestandteil der euklidischen Geometrie. Diese beruht auf den Erkenntnissen des griechisch- hellenistischen Mathematikers Eukleides (365 – 300 v.u.Z.). Der in Alexandria wirkende Mathematiker fasste die Mathematik seiner Zeit in 13 Büchern zusammen (vgl. BÖHM, BÖRNER, HERTEL, KRÖTENHEEDT, MÖGLING & STAMMLER 1974:14-18). Die euklidische Geometrie umfasst die Geometrie der Ebene und des dreidimensionalen Raumes. Der Euklidische Abstand zweier Punkte ist der Wert der Länge des gemessenen Abstandes dieser zweier Punkte. Im dreidimensionalen euklidischen Raum gilt für den Euklidischen Abstand: „Ein bekannter Spezialfall der Berechnung eines euklidischen Abstandes für n=2 ist der Satz des Pythagoras“7 . Zu der Ermittlung des Tupel welches am besten zu der tatsächlichen Position passt, ist zu berücksichtigen, dass große Abweichungen schlechter zu gewichten sind als kleine. Diesen Anspruch erfüllt das Euklidische Distanzmaß. Aufgrund des Quadrierens der Differenzen 7 http://de.wikipedia.org/wiki/Euklidischer_Abstand [Stand:2012-06-29]
  14. 14. 10 werden große Abweichungen der einzelnen Messungen mehr gewichtet. Im konkreten Anwendungsfall ergab sich die Formel: (DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:5) Zur beispielhaften Positionierung mit einem mobilem Empfänger ergaben sich für die gemessenen Signalstärken der APs die folgenden Werte: Für ap0‘ galt s0‘= -69dB, ap1’ hatte s1‘= -77dB und ap2‘ entsprach s2‘= -83dB. Wurden nun aus der Tabelle mit den Tupel der Raumprofile beispielsweise zwei gefunden, bei denen eine Übereinstimmung der APs vorlag, mussten anschließend die Distanzmaße berechnet werden. Es galt für das gefundene Tupel A: s0= -70dB, s1= -76dB und s2= -81dB. Für das Tupel B aus der Tabelle galt: s0= -66dB, s1= - 77dB und s2= -80dB. Es wurden daraus folgende Euklidische Distanzmaße berechnet: Nach Sortierung der Distanzmaße ergab sich: dA < dB. Auf Grundlage dieses Ergebnisses wurde angenommen, dass die Position des Empfängers näher am Profil vom Tupel A lag. Listing 2 zeigt die Berechnung des Euklidischen Distanzmaßes. Listing 2: Euklidische Distanzmaßberechnung 4.2.2 Genauigkeitsbetrachtung Die Genauigkeit der Lokalisierung beim Tabellenbasierten Positionierungsverfahren stand im direkten Zusammenhang mit der Anzahl der am mobilen Empfänger vorhandenen WLANs. Dabei galt: Je mehr WLANs verfügbar waren, desto höher war die Genauigkeit, da durch die hohe Dichte der APs eine ausreichende Anzahl an Parametern gegeben waren. Wobei maximale Genauigkeiten von 10m erwartet werden konnten. Bei diesem Verfahren wurden nur die besten drei WLANs berücksichtigt. Lag ein Tabelleneintrag mit nur einem AP vor, konnte lediglich eine Aussage darüber getroffen werden, in welcher Umgebung sich der mobile Empfänger befand. Diese Situation war vergleichbar mit dem zellgenauen Verfahren. Auf Grundlage der Signalstärke konnte zusätzlich mit der Berechnung des Euklidischen Distanzmaßes ein ungefährer Abstand zum AP angegeben werden. Bei einer Erfassung von zwei Signalstärkewerten von unterschiedlichen APs, konnte das Ergebnis noch besser konkretisiert werden. Allerdings war die höchste Genauigkeit der Positionierung beim Vorliegen von drei Werten zu erwarten. Dies war auf den Symmetrie- effekt zurückzuführen (vgl. DORNBUSCH & ZÜNDT 2005:5). euclideanDistanceMeasure = Math.sqrt(Math.pow((sortedFootprintS1 - posS1), 2) + Math.pow((sortedFootprintS2 - posS2), 2) + Math.pow((sortedFootprintS3 - posS3), 2));
  15. 15. 11 4.3 Signalstärkeverlust bei Frequenzwechsel von 2,4GHz auf 5GHz In gleichbleibender Umgebung wurden Mehrfachmessungen unter gleichen Bedingungen vorgenommen. Es wurden derselbe AP und das gleiche Empfangsgerät verwendet. Mit dem Unterschied, dass einmal Mehrfachmessungen im 2,4GHz Frequenzband und zum anderen im 5GHz Band vorgenommen wurden. An verschiedenen Positionen wurden Messungen vorgenommen. Im Ergebnis konnte ermittelt werden, dass die Signalstärke, wenn der AP im 5GHz Band betrieben wurde, am mobilen Empfänger jedes Mal kleiner war, im Gegensatz zum Betrieb im 2,4GHz Frequenzbereich. Auf Grund der vielen Faktoren, die auf die Signalstärke einwirken, wurde nicht ermittelt, um welchen Faktor beim Wechsel auf den 5GHz Frequenzbereich die Signalstärke abnimmt. Abbildung 5: Signalstärkeverlust Im Beispiel aus Abbildung 5 wurde der AP mit der MAC-Adresse c0:25:06:c1:ae:3f in zwei verschieden Frequenzen betrieben. Aus der Spalte „position“ ist abzulesen, in welchem Frequenzbereich der AP jeweils lief. 4.4 Vergleichbarkeit von Mehrfachmessungen Im Zuge der Profilerstellung der einzelnen Positionen ergab sich die Frage, ob Mehr- fachmessungen derselben Position vergleichbar waren. Dazu wurden Mehrfachmessungen zu verschiedenen Zeitpunkten an gleicher Position durchgeführt. Dabei stellte die Signalstärke einer Messung den Median aus fünf Messzyklen dar. Dementsprechend ergab sich die Signalstärke am mobilen Empfänger aus maximal fünf Werten, insofern der AP während allen Zyklen gemessen werden konnte.
  16. 16. 12 Abbildung 6: Mehrfachmessungen einer Position Besonders in einer Umgebung mit einer hohen Dichte an APs ließen sich Unterschiede in den Profilen erkennen. Der Grund dafür war, dass viele Signalstärken sehr ähnlich waren. Durch die Schwankungen der Signalstärken konnte es passieren, dass bei der Sortierung der Größe der Signalstärke nach die Reihenfolge änderte. Im Beispiel aus Abbildung 6 ist dies an der Messung M4 zu erkennen. Es stellen t0 bis t3 die verschiedenen Zeitpunkte der Messungen dar. Die Farbkreise sollen im Beispiel die Lesbarkeit verbessern. Die Signalstärken in M4 der APs gelb und lila sind gleich, beide wurden mit -87dB gemessen. Hieraus könnten sich zwei verschiedene Profile ergeben. Desweitern war es vorgekommen, dass einige APs nur temporär zu messen waren. Im Beispiel entspricht dies dem grün gefärbten AP, welcher in den Messungen M1 bis M3 mit der besten Signalstärke verzeichnet und in Messung M4 jedoch nicht registriert wurde. Ein Grund dafür könnte sein, dass der grün gefärbte AP zum Zeitpunkt der Messung M4 im Modus der Nachtschaltung lief. D.h. der AP schaltet nachts sein WLAN ab, um Energie zu sparen. Wären alle erstellten Profile einer Position gleich gewesen, hätte entsprechend nur ein einziges Profil ausgereicht, um die Position zu beschreiben. Da jedoch deutliche Unterschiede vorlagen, gab es zwei Möglichkeiten, um diesem Problem zu entgegnen. Die erste Möglichkeit wäre eine deutlich verlängerte Beobachtungsdauer an der Messposition einzuführen. Theoretisch hätte ein kontinuierlicher Messzyklus die statistisch aussagekräftigste Methode abgegeben, um genau ein Profil zu erstellen. Mit der anderen Variante wäre anzunehmen gewesen, dass das Profil der Messposition dynamisch sei; D.h. an unterschiedlichen Zeitpunkten liegt am Messpunkt ein bestimmtes Profil vor. Ideal wäre eine Erfassung von allen möglichen Situationen mit ihren Profilen gewesen. Somit ergaben sich für eine Position mehrere Profile, die in die Profiltabelle aufgenommen wurden.
  17. 17. 13 4.5 Virtuelle Netzwerke Es wurden Testmessungen in den Gebäuden der Hochschule durchgeführt. Hierbei ergab sich eine besondere Situation. An einem Messpunkt zur Lokalisierung waren in der Regel mehrere WLANs sichtbar. Jedoch beruhten sehr häufig die gemessenen Signalstärken der verschiedenen WLANs auf demselben AP. Diese Schlussfolgerung ließ die Tatsache zu, dass die verschiedenen MAC-Adressen auffällig exakt dieselbe Signalstärke aufwiesen. Allgemein kann es selbstverständlich mal vorkommen, dass an einem Standpunkt dieselben Signalstärken für verschiedene WLANs vorliegen, jedoch ist dies ausgesprochen selten der Fall. Bei einer erneuten Messung wären die Signalstärken sicherlich unterschiedlich, da die Signalstärken der APs vielen diversen Faktoren unterliegen, die sie beeinflussen und verändern. Demnach sendete ein AP mehrere virtuelle WLANs mit unterschiedlicher SSID aus. Somit fielen mehrere virtuelle APs auf dieselbe Geolokalisation. Folglich war eine gute Verteilung der APs nicht gegeben. Wiederum zur Positionierung im WPS war die Voraussetzung, um die Position möglichst genau bestimmen zu können, dass eine hohe Dichte an APs gegeben sei. Allerdings wurden hierbei virtuelle Netzwerke nicht berücksichtigt. Es war ebenso die räumliche Verteilung von großer Bedeutung. Fielen alle APs auf dieselbe Geolokalisation, war keine räumliche Verteilung gegeben. Im Prinzip ließen sich alle APs mit gleicher Signalstärke auf einen Einzigen reduzieren. Somit war nur eine zellgenaue Positionierung möglich, obwohl eine scheinbar hohe Dichte an WLANs vorlag. Bereits bei der Profilerstellung eines Raumes ergab sich dadurch ein Problem. Beispielsweise wurden im Raum „A“ vier verschiedene APs erfasst. Von denen waren zwei virtuelle WLANs, die vom selben AP „ap1“ ausgingen. Die anderen beiden APs „ap2“ und „ap3“ wurden mit einer niedrigeren Signalstärke als „ap1“ aufgezeichnet. Die Signalstärke von „ap2“ war schwächer als die von „ap3“. Somit wurden beide virtuellen Netzwerke vom „ap1“ und das von „ap3“ in das Raumprofil aufgenommen. Die zwei virtuellen WLANs brächten keinen Vorteil, um die Genauigkeit der späteren Lokalisierung des mobilen Empfängers zu steigern und hätten auf einen Eintrag im Tupel reduziert werden müssen. Wäre dies geschehen, hätte ebenfalls „ap2“ mit im Profil des Raumes einfließen können. Die resultierende Genauigkeit bei der anschließenden Positionierung wäre dann höher gewesen. 4.6 Höhenbestimmung Zur Höhenbestimmung diente ein entwickeltes Altimeter. Es wurde eine barometrische Höhenbestimmung durchgeführt, dazu half das Barometer. Somit ließ sich eine Positionierung im dreidimensionalen Raum realisieren, ohne eine bestimmte Anzahl an APs zu benötigen. Die Höhenbestimmung konnte unabhängig von WLAN geschehen. Das Ziel der Höhenbestimmung sollte sein, die Suche nach dem passenden Tupel bei einer Positionierung zu verkürzen. Aus der ermittelten Höhe sollte auf die Etage geschossen werden, in der sich der Benutzer befand. Wurde z.B. eine Messung in der ersten Etage durchgeführt, hätten ausschließlich Tupel mit der Kennzeichnung li = 1 näher betrachtet werden sollen. Dieses Verfahren sollte die Anzahl der in Frage kommenden Tupel reduzieren. Das Altimeter funktionierte dabei auf ähnliche Weise, wie es aus Flugzeugen bekannt ist. Der Höhenmesser verglich den jeweiligen Luftdruck an der aktuellen Position des mobilen
  18. 18. 14 Empfängers mit einem zuvor eingestellten Referenzdruck. Das Altimeter berücksichtigt keine Temperaturen und es arbeitet nicht nach der barometrischen Formel, sondern nach der ISA- Standardkurve (vgl. Abbildung 7). Der Referenzdruck musste auf den aktuellen meteorologischen Luftdruck eingestellt werden (vgl. K.L.S. PUBLISHING Nr. Pt-02:3). Diese sogenannte Kalibrierung musste auf eine Weise geschehen, dass die Absoluthöhen der Etagen des Gebäudes verwendet werden konnten. Der Höhenmesser musste nach QNH geeicht werden. Als QNH wird der Luftdruck bezeichnet, der an der Messstation besteht, unter der Annahme, dass am Ort der Messung die Bedingungen der Standardatmosphäre herrschen8 . Das QNH eines Ortes ändert sich mit dem Wetter9 . Es ist ebenfalls von Standort zu Standort verschieden. Hochdruckgebiete haben, im Gegensatz zu Tiefdruckgebieten, einen hohen Luftdruck zur Folge. Mit der Eichung auf den QNH wurde das Altimeter auf die reale Höhe des Standortes über dem Meeresspiegel kalibriert. Zur Kalibrierung musste der Anwender die aktuelle Höhe des Standortes metergenau in das System eingeben (vgl. Abbildung 8). Abbildung 7: ISA-Standardkurve (K.L.S. PUBLISHING Nr. Pt-02:5) Wenn das Altimeter kalibriert war, konnte eine Höhenbestimmung auf einen Meter genau durchgeführt werden. Dies war stark abhängig von der Genauigkeit der Kalibrierung. War bei der Kalibrierung keine genaue Höhe bekannt und wurde diese geschätzt, war die zu erwartende Genauigkeit der Höhenbestimmung ebenfalls so groß wie die Abweichung von der tatsächlichen Höhe, plus einem Meter zu der kalibrierten Höhe. Oft war die Absoluthöhe 8 http://www.luftrettung-hamburg.de/html/grundlagen_luft___luftdruck.html [Stand: 2012-07-02] 9 http://de.wikipedia.org/wiki/Barometrische_H%C3%B6henmessung_in_der_Luftfahrt [Stand: 2012-07-02]
  19. 19. 15 der aktuellen Position nicht bekannt. Dies machte die Kalibrierung zu einem Problem. Es wurden zwei Lösungsansätze konzipiert:  Die Kalibrierung des Altimeters hätte mit der Angabe einer Etage, auf der sich der Anwender zum Zeitpunkt der Kalibrierung befand, durchgeführt werden können. Dazu hätten für alle Etagen des Haus Bauwesens Höhenwerte bekannt sein müssen. Dieses Verfahren wäre sehr speziell gewesen und nicht auf die anderen Gebäude übertragbar, da die Höhen der Etagen in den verschiedenen Gebäuden der Hochschule variieren.  Der bessere Ansatz bestand darin ein zweites Barometer zu verwenden. Dieses hätte statisch an einem definierten Standort fixiert werden müssen, von dem die Höhe bekannt war. Die bekannte Höhe sollte dabei mit einer höheren Genauigkeit, als wie der zu Bestimmenden, vorliegen. Das fixierte Barometer hätte ebenfalls mit dem Anwender kommunizieren sollen und den gemessenen Luftdruck an das System übergeben müssen. Da die Höhe und der Luftdruck von dem fixierten Barometer bekannt waren, hätte es nun mit dem Altimeter aus dem mobilen Empfänger referenziert werden können. Auf diese Weise wäre die Kalibrierung möglich gewesen. Dabei dürfte die Entfernung zwischen mobile Empfänger und Referenzbarometer nicht zu groß sein, da der Luftdruck an verschiedenen Orten unterschiedlich ist. Ein Referenzbarometer würde für den Campus der Hochschule ausreichen. Die Internationale Standard Atmosphäre ISA von 1976 ist eine mathematische Beschreibung einer theoretischen atmosphärischen Luftsäule. Sie verwendet folgende Konstanten10 : P0=101325[Pa] Standardluftdruck auf Seehöhe T0=288,15[K] Standardtemperatur auf Seehöhe g=9,80665[m/s²] Erdbeschleunigung L=6,5[K/km] Temperaturabfallrate R=8,31432[J/molK] Universelle Gaskonstante M=28,9644[gm/mol] Molekulargewicht trockener Luft (vgl. NASA 1976:2 ff) Das zur Höhenberechnung angewandte Modell war nur für Bestimmungen in der Troposphäre gültig; d.h. es konnten Berechnungen im Bereich von der Meeresspiegelhöhe bis zu 11km Höhe durchgeführt werden. Die folgenden Formeln beschreiben die Temperatur (T), den Luftdruck (P) und die Dichte (D) der Luft in der ISA Troposphäre. H beschreibt dabei die geopotentielle Höhe in km: (vgl. NASA 1976:10, Formel 23) (vgl. NASA 1976:12, Formel 33a) (vgl. NASA 1976:15, Formel 33a) Das Umstellen nach H als Funktion von P durch Substitution der Gleichungen 1,2 und 3 ergab: 10 http://wahiduddin.net/calc/density_altitude.htm#b16 [Stand: 2012-07-02]
  20. 20. 16 Der Luftdruck P wurde durch das Barometer ermittelt. In Listing 3 ist der Quellcode zur Berechnung der Höhe dargestellt. public void onSensorChanged(SensorEvent event) { switch (event.sensor.getType()) { case Sensor.TYPE_PRESSURE: reading = df.format(event.values[0]); tvBraometerValue.setText(reading); baroValue = event.values[0]; float[] press = event.values; averager.addValue(press[0]); currentPressure = averager.getAverage(); alt = getAltitude(currentPressure); altReading = dfalt.format(alt); tvAltitudeValue.setText(altReading); break; } } public double getAltitude(float press) { press = press - (float) pressureCorrection; double prs = press * 100;// convert millibar to PA; double h = 0; double res = Math.pow(prs, .190263); h = 44.3308 - 4.94654 * res;// h in km. // h = h*3280.8399;// convert to ft. h = h * 1000; // h in m return h; } public void calibrate(double actualAlt) { double ap = getPressure(actualAlt); pressureCorrection = currentPressure - ap; } public double getPressureCorrection(double actualAlt) { double cp = getPressure(actualAlt); return currentPressure - cp; } public double getPressure(double alt) { // alt = alt/3280.8399; //for feed alt = alt / 1000; // to convert input m to km double q = (44.3308 - alt) / 4.94654; double p = Math.pow(q, 5.2559); return p / 100; }
  21. 21. 17 Listing 3: Höhenberechnung Altimeter Abbildung 8: Kalibrierung (links) und Altimeter (rechts) class Averager { int size = 8; int it = 0; float[] vals = new float[size]; public Averager() { } public void addValue(float val) { if (it >= size) it = 0; vals[it] = val; it++; } public float getAverage() { float total = 0f; int ii = 0; for (int i = 0; i < size; i++) { if (vals[i] != 0.0) { total += vals[i]; ii++; } } return total / ii; } }
  22. 22. 18 5 Kartengrundlage Zur Visualisierung der eigenen Position wurde eine Karte benötigt. Diese musste in einem Format vorliegen, dass das System sie verwenden konnte. Es gibt bereits analoge Raumpläne in den Gebäuden der Hochschule. Sie dienen der Orientierung im Falle eines Brandes. Diese Fluchtpläne sind allerdings sehr speziell für ihren Zweck gestaltet. Als gute Kartengrundlage dienten sie nicht. Auf der Homepage der Beuth Hochschule11 sind digitale Pläne abrufbar und bedingungslos herunterzuladen. Sie liegen im üblichen PDF Format und als dwg Files vor. Durch kürzlich abgeschlossene und derzeit andauernde Baumaßnahmen in den Gebäuden der Hochschule haben sich viele Räume verändert und es waren neue hinzugekommen. Die zur Verfügung stehenden Daten waren bereits veraltet. Etwas aktuellere Daten wurden über den Brandschutzbeauftragten der Hochschule bezogen. Diese Datengrundlage musste endsprechend verändert werden, damit sie für die gewünschten Zwecke genutzt werden konnte. Dazu musste die Karte in einem speziellen XML Format vorliegen. Das Format richtet sich dabei an die Daten Spezifikation Destination Maps der Firma NAVTEQ, die dem Nokia Konzern zugehörig ist. Im Unterkapitel Datenmodell wird näher darauf eingegangen werden. Bevor die Erstellung der Kartengrundlage erfolgen konnte, sollten sich die Ziele verdeutlicht werden. Das allgemeine Ziel einer Karte ist es, die Umwelt darzustellen. Dabei waren Sicherheitsfragen zu beachten. Welche Informationen darf eine Indoor-Karte enthalten? Möglicher Missbrauch der Informationen sollte vermieden werden. Ein Szenario wäre die Vermeidung der Begünstigung eines Einbruchs. Dabei könnten Einbrecher Informationen nutzen, um sich eine geeignete Stelle für den Einstieg in das Gebäude zu erspähen. Ganz ähnliche Bedenken und Klagen hat es bei der Einführung von Google Street View gegeben. Hier wurden auf die Bedürfnisse der Kläger in der Form reagiert, dass entsprechende Gebäude nicht dargestellt wurden. Bei Indoor-Karten gäbe es z.B. die Möglichkeiten, die Attribute der Räume und den Detailierungsgrad der Geometrie gering zu halten, um diesbezügliche Fragen zu vermeiden. Jedoch verliert die Karte dadurch an Inhalt. Grundsätzlich ist es wünschenswert eine große Basis an Daten anzubieten. Dies macht die Karte vielseitig einsetzbar und lässt Spielraum für die Anwendungsentwicklung verschiedener Szenarien. In zukünftiger Sicht wäre der Mehrwert größer. Im Fall der verwendeten dwg Files ergibt sich die Schlussfolgerung, dass alle Informationen die in diesem File enthalten waren, veröffentlich werden durften, da sie bereits zum öffentlichen Download auf der Webseite der Beuth Hochschule zur Verfügung standen. Lediglich der Detailierungsgrad der Raumgeometrie wurde an einigen Stellen generalisiert. Beispielsweise wurde nicht die Lage von Fenstern bei der Kartierung berücksichtigt. Die Zugänge der Räume wurden durch zusätzliche Punkte gekennzeichnet. In der Regel ließen sich Türen durch ihre Türschwellen identifizieren. 11 http://www.beuth-hochschule.de/690/ [Stand:2012-06-09]
  23. 23. 19 5.1 Georeferenzierung Ein wichtiger Schritt bei der Verwendung der Kartengrundlage war die Georeferenzierung der dwg Files. Damit im Betrieb des späteren Systems eine hohe Genauigkeit gewährleistet werden konnte, musste die Quelle der Bezugskoordinaten zuverlässig sein. In diesem Fall wurden die Außenpunkte der Gebäudeumrisse aus der Automatisierten Liegenschaftskarte verwendet. Die ALK wurde von der Berliner Senatsverwaltung für Stadtentwicklung und Umwelt12 zur öffentlichen Einsicht zur Verfügung gestellt. Die Anmeldung zur Ansicht der Karte muss aus datenschutzrechtlichen Gründen protokolliert werden. Das Koordinatensystem der dort zu erhaltenen Koordinaten ist das Soldner-Berlin System. Der EPSG Code dieses Bezugssystems ist 3068. Die entnommenen Koordinaten mussten transformiert werden, damit sie im gewünschten Bezugssystem mit Längen- und Breitengraden vorlagen. Dazu wurden die Koordinaten mit der PostGIS Funktion st_transform umgewandelt. Somit lagen die Referenzkoordinaten im WGS84 Bezugssystems mit dem EPSG Code 4326 vor. Die Rundungsfehler, von denen das Ergebnis der mit der Funktion st_transform geänderten Koordinaten behaftet war, konnten vernachlässigt werden, da ausreichend viele Nachkommastellen bei der Erhebung der Referenzkoordinaten im ALK existierten. Abbildung 9: Passpunktverteilung (verändert nach ALK Online in Internet) Die Georeferenzierung der dwg Files wurde mit dem entsprechenden Standarttool in ArcMap durchgeführt. Zwei Passpunkte waren zur Georeferenzierung eines dwg Files nötig. 12 http://www.stadtentwicklung.berlin.de/geoinformation/fis-broker/ Stand[2012-10-06]
  24. 24. 20 5.2 Digitalisierung Der Inhalt der dwg Files gab lediglich eine Grundlage zum kartieren. Die Ausgestaltung der Räume lag nicht in der benötigten Form eines selektierbaren Feature Objektes vor. Das File enthielt mehrere Layer, davon beinhaltete einer die Bezeichnungen der Räume und Flure. Es wurden die Raumnummer und die Raumbezeichnung daraus verwendet. Ein anderer wichtiger Layer hatte sämtliche Linien, die das Gebäude abbildeten, zum Inhalt. Dieser hätte verglichen werden können mit einer analogen Karte. Er diente zur Digitalisierung der einzelnen Feature Objekte. Die Fangfunktion der Knoten und Kanten des ArcMap Editors erwies sich als ein nützliches Tool zum Erheben der Raumobjekte. Die Digitalisierungsgeschwindigkeit und Erfassungsgenauigkeit wurde dadurch stark erhöht. Für jede Etage eines jeden Hauses des Beuth Campus in der Luxemburger Straße entstand ein Shapefile, welches die bloße Raumgeometrie enthielt. 5.3 DestinationMap Datenmodell Auf Grund der Tätigkeit als Werkstudent bei der Nokia gate5 GmbH ergab sich die Möglichkeit, einer Publizierung der Indoor-Karten des Beuth Campus in Nokia Maps. Um dies zu ermöglichen, mussten die Kartendaten in einem bestimmten Format vorliegen. Im Prozess der Schaffung der Kartengrundlage sind viele Shape Files entstanden. Diese mussten in einen XML-Dialekt umgewandelt werden. Priorität hatte die Einhaltung der exakten Syntax des DestinationMaps Formates, um ein valides Dokument zu erzeugen. Die Shapefiles wurden mit Hilfe von Geoserver als GML exportiert. Es wurde ein Java Konvertierungstool entwickelt, um das exportierte GML in ein DestinationMap File umzuwandeln. Das Ergebnis eines Raumes ist in Listing 4 dargestellt.
  25. 25. 21 Listing 4: DestinationMap File Das erzeugte DestinationMap XML File musste anschließend manuell angepasst werden. Die einzelnen Etagen eines Gebäudes mussten in ein DM File zusammengeführt werden. Umgebungspolygone des Gebäudeumrisses mussten ebenfalls manuell nachgetragen werden. Anschließend konnten die Gebäude im DM Format auf den Nokia Server hochgeladen werden. Es folgte die Attributierung der Features in einem Nokia eigenem Editor. Dabei wurden der Raumname, Adresse und Raumbezeichnung eingetragen. In einigen Fällen konnten Icons den Features zugewiesen werden, beispielsweise den Treppen und Toiletten. Desweiteren wurden sogenannte Doorways eingetragen. In Abbildung 10 werden diese grün dargestellt. Diese dienten der Vorbereitung für ein Routing fähiges Datenmodell. Sie kennzeichneten den Zugang zu einem Raum in Form einer Line, die zwei Features verknüpft. <dm:Destination LevelNumber="1" type="room" gml:id=""> <dm:Content Source="" ContentID=""> <dm:Names> <dm:Name Type="BASE"> <dm:Text LangCode="ENG"/> </dm:Name> </dm:Names> <dm:Geometry> <gml:exterior> <gml:LinearRing> <gml:pos>52.54486842 13.35173694</gml:pos> <gml:pos>52.54482608 13.3517952</gml:pos> <gml:pos>52.54481129 13.35176628</gml:pos> <gml:pos>52.54484662 13.35171767</gml:pos> <gml:pos>52.54484289 13.35171038</gml:pos> <gml:pos>52.54484859 13.35170255</gml:pos> <gml:pos>52.54485231 13.35170984</gml:pos> <gml:pos>52.54485363 13.35170803</gml:pos> <gml:pos>52.54486842 13.35173694</gml:pos> </gml:LinearRing> </gml:exterior> </dm:Geometry> <dm:Details> <dm:Locations> <dm:Location> <dm:Address> <dm:StreetAddress> <dm:HouseNumber Type="BASE"> <dm:Text LangCode="ENG">7</dm:Text> </dm:HouseNumber> </dm:StreetAddress> </dm:Address> </dm:Location> </dm:Locations> </dm:Details> </dm:Content> </dm:Destination>
  26. 26. 22 Abbildung 10: Ausschnitt der Indoormap 6 Ergebnispräsentation In dieser Arbeit wurde eine Komponente geschaffen, die als Bestandteil eines Orientierungssystems dienen kann. Die entwickelte App ist als ein Prototyp zu verstehen. Die Funktionalität steht über der Benutzerfreundlichkeit. Beim Einsatz der entwickelten Komponente in einem Orientierungssystems würde sich die grafische Erscheinung stark verändern. Das WPS würde im Hintergrund arbeiten, ohne dass sich der Benutzer Gedanken über die Verwendung machen bräuchte. Die These dieser Arbeit wurde bestätigt, mit dem entwickelten System lässt sich eine Positionierung durchführen. Aber dies ist an viele Faktoren geknüpft. Eine Voraussetzung dafür ist eine sorgfältige und ausreichend dichte Profilerstellung der Umgebung, in der die Lokalisierung durchgeführt werden soll. Das System geht davon aus, dass sich während des Positionierungsprozesses der mobile Empfänger nicht bewegt. Wird eine Messung während der Bewegung vollzogen, kann keine eindeutige Referenz zu einem Profil erstellt werden. Die Genauigkeit der bestimmten Position ist unterschiedlich. Sie reicht von einer zellgenauen Bestimmung bis zu maximal einer raumgenauen Positionierung. Da die WLAN Zellen verhältnismäßig groß in der Hochschule waren, fielen mehrere Räume in eine Zelle. Somit konnte es passieren, dass schlechte Genauigkeiten von über 20m entstanden. Die Geschwindigkeit des WPS ist in den erstellten kleinen Testszenarien verhältnismäßig langsam gewesen. Es war anzunehmen, dass bei einem größeren Testfeld die Geschwindigkeit der
  27. 27. 23 Lokalisierung weiter abnehmen würde. Die Größe der zu verarbeitenden Daten würde entsprechend steigen. Die Tabelle mit den Raumprofilen konnte offline genutzt werden. Ebenso wäre eine Realisierung über eine online Bereitstellung der Profiltabelle denkbar gewesen. Die Einbindung der Karte in das System ist nicht vollzogen worden, da es zur Erprobung des WPS nicht wesentlich war. Die Einbindung hätte visuelle Vorteile gehabt. Das System enthielt Fehler, die zum Absturz der App führten. Es handelte sich dabei um keine wesentlichen Fehler, die das WPS einschränkten oder verfälschten. Die grafische Oberfläche der App wurde nicht optimiert. Die Zielführung für fremde Benutzer war nicht eindeutig. Eine Erläuterung der Funktionen der App für den Benutzer fehlte. Abbildung 11: Auszug von möglichen Komponenten im Orientierungssystem Es konnte eine Höhenbestimmung mit Hilfe des Altimeters durchgeführt werden. Zuvor musste der Höhenmesser manuell kalibriert werden. Dies stellte eine große Fehlerquelle dar. Wenn ein System von manuellen Eingaben abhängt, führt es irgendwann immer zu Fehlern. Eine Automatisierung der Kalibrierung, wie es konzeptionell im Kapitel Höhenbestimmung dargelegt wurde, wäre wesentlich sicherer und bequemer gewesen. Das Ziel der Höhenbestimmung auf eine Etage zurückzuschließen, wurde nicht umgesetzt. Die verschieden hohen Etagen der Gebäude führten dazu, dass mit der Höhenbestimmung nicht eindeutig auf eine Etage geschlossen werden konnte. Es lagen keine Höhenprofile der einzelnen Etagen der Gebäude vor, somit konnte keine Referenz zu einer gemessenen Höhe mit einer Etage gebildet werden. Es hätte zuvor ermittelt werden müssen, in welchem Gebäude man sich zum Zeitpunkt der Positionierung befand, um entsprechend das richtige Höhenprofil zu verwenden. Hierzu hätte wiederum das WPS verwendet werden können, da aber die Höhenbestimmung der WLAN-Positionierung vorgeschalten war, um diese zu vereinfachen und zu beschleunigen, machte dies keinen Sinn. Es wurde ein Lösungsansatz für dieses Problem gefunden. Dieses Konzept sah vor, aus dem Tupel der WLAN Profiltabelle, von dem die Etage aus li und das Gebäude aus pi bekannt waren, mit Hilfe des zu dem Gebäude
  28. 28. 24 passenden Höhenprofil zu vergleichen. Mit diesem Vergleich konnte auf eine Absoluthöhe geschlossen werden. Anschließend hätte diese ermittelte absolute Höhe mit der aus der Messung des Altimeters resultierende Höhe des mobilen Empfängers verglichen werden können. Somit wäre ein Bezug von der Position des mobilen Empfängers zu einem Tupel mit gleicher Höhenkennzeichnung gefasst worden. Dies hätte die Auswahl der Infrage kommenden Tupel zur Lokalisierung in der Höhe beschränkt. Da die Diskussion über den wirklichen Nutzen dieses Lösungsvorschlages noch aussteht, wurde es in dieser Arbeit nicht umgesetzt. 6.1 Bewertung Die Profilerstellung war ein zeitintensiver Prozess. Es mussten mehrere Profile an derselben Position zu unterschiedlichen Zeitpunkten erstellt werden. Hinzu kam, dass langfristig gesehen in bestimmten Intervallzyklen eine Aktualisierung der Profiltabelle nötig war, damit Änderungen der lokalen WLAN Struktur registriert wurden. Das System hätte entsprechend gewartet werden müssen. Aus der Praxis hatte sich ergeben, dass an besonderen Veranstaltungen kurzzeitig zusätzliche WLAN Router in den Gebäuden verteilt wurden. Als ein Beispiel sei das an den 22. bis 23. Juni 2012 stattgefundenen WhereCamp13 zu nennen. Das WhereCamp ist eine Konferenz an der jeder teilnehmen und über Location-Themen referieren kann. Bei solchen Situationen müsste eine erneute Profilerstellung erfolgen. Jedoch zu diesen Veranstaltungen wäre es wünschenswert, ein stabiles Orientierungssystem zu haben. Das WPS bezog sich eher auf eine statische WLAN Infrastruktur, die auch langfristig unverändert bleibt. An der Hochschule war das WLAN allgemein sehr dynamisch. Es kam vor, dass Dozenten ihre eigenen WLAN Router zu ihren Veranstaltungen mitbrachten, um der Zuhörerschaft einen stabilen Internetzugang zu gewährleisten. Das hier dargestellte WPS war für solche Szenarien daher ungeeignet. Desweiteren wurde der administrative Aufwand zu dem Betreiben des Systems dadurch verdoppelt, dass zwei verschiedene Profiltabellen hätten erstellt werden müssen. Dies wäre nötig gewesen, da für Empfängergeräte, die noch nicht den WLAN Standard 802.11n+a unterstützten, die 5GHz Netzwerke nicht hätten registriert werden können. Der Anteil an jenen Geräten war derzeit recht hoch, wie eigene Befragungen an den Kommilitonen ergaben. Hinzu kam, dass die Medianberechnung derzeit noch sehr kompliziert ablief. Dies führte zu einer erhöhten Berechnungsdauer der Euklidischen Distanzmaße und somit einer langsameren Positionierung. Es gab keine Standardfunktion in SQLite die den Median berechnete. Vergleichbar wäre die avg() Funktion gewesen. Diese berechnete einen Mittelwert. Sie war zur Berechnung im WPS ungeeignet, da Ausreißer in den Messwerten zu sehr gewichtet wurden. Es hatte sich herausgestellt, dass das entwickelte WPS für den Einsatz in der Hochschule nicht die beste Lösung zur Positionierung darstellte. Insgesamt war ein Lösungsansatz über Wifi-Positionierung in den Gebäuden der Hochschule mit der gegebenen Infrastruktur nicht zu empfehlen. Die Netzabdeckung war nicht an allen Stellen der Hochschule gegeben. Dies 13 http://wherecamp.de/ [Stand: 2012-07-05]
  29. 29. 25 lag auch an der Beschaffenheit der Gebäude. Eine Empfehlung für die Verbesserung des lokalen WLAN wurde daher an dieser Stelle nicht abgegeben. 6.2 Ausblick Um die grundlegende Frage der Positionierung zu klären, sei an dieser Stelle ein weiteres Konzept vorgestellt. Die Idee beruhte auf einer Technologie, welche in den letzten Jahren immer populärer wurde. Derzeit gab es bereits einige Geräte, die die sogenannte Nahfeldkommunikation14 , kurz NFC, unterstützten. Eine steigende Anzahl an Geräten wurde erwartet. Gründe dafür waren die vielseitige Einsetzbarkeit und die Einfachheit der Technologie. Doch das Prinzip dieser Technologie war nicht neu. Bereits seit Mitte des vergangenen Jahrhunderts wurde es genutzt, damals z.B. noch zur „Freund-Feind-Erkennung“ in Flugzeugen15 . Heute hatte sich das System weiterentwickelt. Bei entsprechender Hardware Voraussetzung war es nutzbar für jedermann. Das Konzept sah vor, dass mit Hilfe von räumlich verorteten NFC-Chips eine Positionierung durchgeführt werden konnte. 6.2.1 NFC Die NFC Technik ist eine auf Funk basierende Kommunikationstechnik. Sie ist für sehr kurze Entfernungen konzipiert. Die Entfernung beträgt nur wenige Zentimeter. Dabei kann ein Lesegerät kleine Datenmengen aus aktiven Geräten oder passiven Medien, sogenannten Tags oder RFID Ediketten, lesen. Theoretisch ist es eine berührungslose Interaktion zwischen Lesegerät und Medium. Es kann aber praktisch beim Zusammenführen der Komponenten zu einem physischen Kontakt kommen. Der Frequenzbereich von NFC liegt bei 13,56MHz. Das Lesen der Tags erfolgt durch den Aufbau eines elektromagnetischen Feldes des Lesegerätes, welches in die Reichweite eines Tags geführt wird. In dem NFC Tag ist eine Antenne, die dem ebenfalls darauf enthaltenen Chip mit dem empfangenen Induktionsstrom versorgt. Der Chip löst dann eine Kommunikation mit dem Leser aus. So ist es möglich Daten auf den Chip zu übertragen und zu von ihm zu lesen.16 Die Datenmenge ist sehr begrenzt. Derzeit sind Chips von 8Kbytes käuflich. Die geringe Übertragungsrate von 424kBits/s17 wird auch in Zukunft die Speicherkapazität der Chips beschränken, da sich die Lesedauer verlängern würde. Das NFC-Forum18 ist eine öffentliche Plattform, welche für die Förderung der NFC- Technologie zuständig ist. Die Mitglieder entwickeln die Architektur und technischen Spezifikationen für die NFC Technik. „Die NFC-Architektur enthält die Spezifikationen für die NFC-Gerätearchitektur, Protokolle für den kompatiblen Datenaustausch, sowie die geräteunabhängige Serviceanbindung und Geräteerfassung.“19 Bestandteil der Spezifikation sind das NFC-Datenaustauschformat NDEF, die standardisierten NFC Aufzeichnungstypen 14 http://de.wikipedia.org/wiki/Near_Field_Communication [Stand: 2012-07-07] 15 http://de.wikipedia.org/wiki/RFID [Stand: 2012-07-07] 16 http://www.cosmo-id.de/de/nfc/100-wie-funktioniert-nfc.html [Stand: 2012-07-07] 17 http://www.elektronik-kompendium.de/sites/kom/1107181.htm [Stand: 2012-07-08] 18 http://www.nfc-forum.org/home/ [Stand: 2012-07-14] 19 http://www.itwissen.info/definition/lexikon/NFC-Forum-NFC-forum.html [Stand: 2012-07-07]
  30. 30. 26 RDT, die Spezifikationen für die Aufzeichnung von Text und der Uniform Ressource Identifier URI. NDEF beschreibt das Datenformat für NFC-Geräte und Tags. Ein NDEF formatierter Tag kann eine oder mehrere Messages mit jeweils einem oder mehreren Records enthalten. Es gibt verschiedene Arten von Records. Eine Liste der von Android unterstützenden Formate ist auf der Developer Website zu finden20 . Die Records enthalten einen Payload. Dieser enthält den Inhalt, der auf dem Tag ist. 6.2.2 nfc4indoor Ein einfacher Anwendungsfall wird in Abbildung 12 beschrieben. Ein Nutzer lokalisiert seine Position mit Hilfe eines NFC Tags. Abbildung 12: Simplest usecase NFC Grundsätzlich kann die Position auf zwei verschiedene Weisen ermittelt werden. Die eine Variante besteht darin, dass die Geoposition des NFC-Chips auf dem Tag selbst enthalten ist. Bei der anderen Methode wird eine ID von dem Tag gelesen und mit Hilfe einer Datenbank abgeglichen. Inhalt der Datenbank ist im einfachsten Fall eine LookUp Tabelle mit den IDs der Tags und den dazugehörigen Koordinaten. Es gibt für beide Methoden Vor- und Nachteile. Der Abgleich über eine Datenbank setzt voraus, dass der Tag bereits in der LookUp Tabelle existiert, um eine Position zu erhalten. Die ID des Tags muss unbedingt eindeutig sein. Es bietet sich an, jeden Tag mit einer künstlichen PlaceID zu versehen. Der große Vorteil der Datenbank ist, dass zusätzliche Informationen auf ihr hinterlegt werden können. Mögliche Informationen wären: - Telefonnummern (Hausmeister, Notfallrufnummern, Information) - Stundenpläne - Bestimmte IDs können Aktionen hervorrufen, wie das Lautlosstellen des Telefons - CheckIn - Geofencing Szenarien 20 http://developer.android.com/guide/topics/connectivity/nfc/nfc.html [Stand: 2012-0-09]
  31. 31. 27 Der Vorteil des beschreiben der Tags mit Ortsinformationen besteht darin, dass er unabhängig von anderen Komponenten, wie z.B. einer Datenbank oder Internetverbindung, den Raumbezug herstellen kann. Andere Systeme könnten dann ebenfalls die Informationen nutzen. Das Problem der Variante besteht darin, dass es derzeit noch keinen gültigen Standard gibt, um Geokoordinaten auf den Tags zu hinterlegen. Nfc4indoor21 verfolgt die Idee ein KML File auf den Tags zu hinterlegen. Dabei erhält ein Record der NDEF Message den KML MINE Type „application/vnd.google-earth.kml+xml“22 . Der Inhalt des Payload ist eine KML Datei. Nfc4indoor ist noch in einer frühen Entwicklungsphase. Es ist ein Projekt von Studenten der Beuth Hochschule. Ein exemplarischer Tag mit mehreren Records wird in Abbildung 13 dargestellt. Die Kombination von beiden Methoden, wie es in Abbildung 12 dargestellt ist, bietet den größten Freiraum für zukünftige Anwendungsszenarien. Es ist für den Anwender reizvoll mit seiner Umgebung zu interagieren, wenn er durch Berühren seiner Umwelt, also den Tags, direkten Kontakt hat und Aktionen auslöst. Gerade das Einchecken in einer Lokation macht es sehr interessant. Aus dem KML lässt sich ebenfalls eine Höheninformation entnehmen, somit wäre eine Kalibrierung des Altimeters bei jedem Scan eines solchen Tags möglich. Dies stellt einen großen Vorteil für die anschließende Ermittlung der Höhe dar. Beispielsweise zum Verfolgen der Person während sie sich bewegt. 21 http://nfc4indoor.beuth-hochschule.de/ [Stand: 2012-07-08] 22 https://developers.google.com/kml/documentation/kml_tut [Stand: 2012-07-07] Abbildung 13: nfc4indoor Tag Beispiel
  32. 32. V Abbildungsverzeichnis Abb. 1: Boris - Raumauswahl(links) und Karte(rechts)............................................................. 1 Abb. 2: Lageplan Campus der Beuth Hochschule (Online in Internet) ..................................... 2 Abb. 3: Beispiel Tupel in Profiltabelle....................................................................................... 7 Abb. 4: Eingabemaske Profilerstellung(links) und Ergebnis der Positionierung (rechts) ......... 9 Abb. 5: Signalstärkeverlust ...................................................................................................... 11 Abb. 6: Mehrfachmessungen einer Position ............................................................................ 12 Abb. 7: ISA-Standardkurve (K.L.S. PUBLISHING Nr. Pt-02:5)............................................ 14 Abb. 8: Kalibrierung (links) und Altimeter (rechts) ................................................................ 17 Abb. 9: Passpunktverteilung (verändert nach ALK Online in Internet) .................................. 19 Abb. 10: Ausschnitt der Indoormap ......................................................................................... 22 Abb. 11: Auszug von möglichen Komponenten im Orientierungssystem............................... 23 Abb. 12: Simplest usecase NFC............................................................................................... 26 Abb. 13: nfc4indoor Tag Beispiel............................................................................................ 27 Listing Listing 1: Vergleichsbedingung für den Tabelleneintrag........................................................... 8 Listing 2: Euklidische Distanzmaßberechnung........................................................................ 10 Listing 3: Höhenberechnung Altimeter.................................................................................... 17 Listing 4: DestinationMap File ................................................................................................ 21
  33. 33. VI Literaturverzeichnis J. BÖHM; W. BÖRNER; E. HERTEL; O. KRÖTENHEEDT; W. MÖGLING & L. STAMMLER (1975): Geometrie. I. Axiomatischer Aufbau der euklidischen Geometrie. – Deutscher Verlag der Wissenschaften, Berlin. DORNBUSCH, PETER & ZÜNDT, MAX (2005): Realisierung von Positionsortung in WLAN. – Online in Internet: http://www.iwi.uni- hannover.de/lv/ucc_ws04_05/riemer/literatur/wlan.pdf [Stand: 2012-06-16]. INDOORATLAS (2012): Ambient magnetic field-based indoor location technology. Bringing the compass to the next level. – Online in Internet: http://web.indooratlas.com/web/WhitePaper.pdf [Stand: 2012-07-14]. K.L.S. PUBLISHING: Understanding Pressure and Altitudes. – Online in Internet: http://klspublishing.de/ejourns/e-Journ%20Pt- 02%20Understanding%20Pressures%20and%20Altitudes.pdf [Stand: 2012-07-01] NASA (1976): U.S. Standard Atmosphere 1976. – Online in Internet: http://wahiduddin.net/calc/refs/1976_International_Standard_Atmosphere.pdf [Stand: 2012-07-02]. PRÄSIDENT DER TFH (2008): Amtliche Mitteilung, Prüfungsordnung für den Bachelor- Studiengang Geoinformation des Fachbereichs III der Technischen Fachhoschule Berlin. – 29. Jahrgang Nr. 70, Online in Internet: http://www.beuth- hochschule.de/fileadmin/studiengang/pruefungsordnung/bgi/pruefungsordnung_2008.p df [Stand: 2012-06-05]. SENATSVERWALTUNG FÜR STADENTWICKLUNG UND UMWELT (2012): Automatisierte Liegenschaftskarte. – Online in Internet: http://fbinter.stadt- berlin.de/fb/index.jsp [Stand: 2012-07-16].
  34. 34. VII Anhang I: Sequenzdiagramme Positionierung
  35. 35. VIII
  36. 36. IX Profilerstellung
  37. 37. X Anhang II: Profiltabelle

×