PM2M-2016-GeolocOutdoor/Suivi

Géolocalisation Outdoor sans GPS par Trilatertion RSSI

Etudiants M2PGI PM2M: AVRIL Sébastien, BOTTRAUD Jean-Yves, FAGNO Loïc, BERGER Stéphane

Dépôt Git : github

Documents : Rapport - Transparents - Flyer - Video

Objectif

Réaliser un service temps-réel de géolocalisation outdoor sans GPS (ie tres basse consommation d'energie) en long range (LoRa). Le service sera mis en oeuvre au moyen de Spark Streaming.

Contexte

Algorithmes existants :

• Local Positioning Systems: LBS Applications and Services https://books.google.fr/books?id=aV3LBQAAQBAJ
• Algorithms for Location Estimation Based on RSSI Sampling http://www.ece.umd.edu/~cpap/published/cpap-franco-rt-08.pdf
• Outdoor Localization System Using RSSI Measurement of Wireless Sensor Network http://www.ijitee.org/attachments/File/v2i2/A0359112112.pdf
• Overview on RSSI-based Positioning Algorithms for WPS http://www.diag.uniroma1.it/~querzoni/corsi_assets/1314/GreatIdeas/great_ideas_de_nardis_2.pdf

Bases de code:

• https://github.com/jpias/beacon-pfilter-simulation/wiki

Matériel utilisé

• STM32 Nucleo
• Shield MBedLoRa SX1276
• Semtech LoRaMote

Technologies utilisées

• LoRa
• Logstash
• Elastic Search
• Kibana
• Mosquitto
• Node-RED
• NodeRED ElasticSearch3
• Spark
• AWS EC2

Plan de développement

• Etude de faisabilité

• Mise en place des outils

• Développement de la fonction de trilatération

• Tests

Programmation du modem Nucleo LoRa

Compiler et flasher le programme suivant via Mbed

• https://developer.mbed.org/users/donsez/code/SX1276Receiver/
• https://developer.mbed.org/users/donsez/code/SX1276Lib/

Pour flasher les STM32 Nucleo, il est préferable d'utiliser l'utilitaire sous Windows STSW-LINK004 de ST et OpenOCD sous Linux/MacOS en utilisant avec le bon fichier de configuration : par exemple, scripts/board/st_nucleo_l1.cfg pour les Nucleo L1XX.

Pour plus d'info sur le STM32, https://leanpub.com/mastering-stm32

Définition des formats de messages envoyés

LoRaMote --> Modem LoRa Nucleo

• LoRaWAN DataUp (non chiffré) avec le payload décrit à la page 17 du LoRaMote User Guide
• Voir page 15 de la spécification LoRaWAN https://www.lora-alliance.org/portals/0/specs/LoRaWAN%20Specification%201R0.pdf

Modem LoRa Nucleo -- (SERIAL PORT) --> Host

• RX;modem;size;rssi;snr;freq;bw;sf;cr;buffer

Host --> Spark

• timestamp_host;host_id;devaddr;modem;size;rssi;snr;freq;bw;sf;cr;latitude_host;longitude_host;altitude_host
• timestamp_host;host_id;devaddr;modem;size;rssi;snr;freq;bw;sf;cr;latitude_host;longitude_host;altitude_host;number_satellites_host
• timestamp_host;host_id;devaddr;modem;size;rssi;snr;freq;bw;sf;cr;latitude_host;longitude_host;altitude_host;latitude_mote;longitude_mote;altitude_mote;number_satellites_mote

latitude_mote;longitude_mote;altitude_mote;number_satellites_mote servent à calculer la précision de la trilatération calculée par les algorithmes de LBS par RSSI.

Ecriture de générateurs de messages

Afin de tester les algorithmes

Enregistrement des messages

En vue de les rejouer sur les algorithmes

Ajout d'un timestamp_cluster à chaque message.

Modifcation du code de la LoRaMote

• https://github.com/Lora-net/LoRaMac-node/tree/master/coIDE/LoRaMote/LoRaMac/classA

Affichage dans Kibana

• Affichage des positions sur une carte
• Graphe d'évolution de la précision de l'estimation par RSSI

Expérimentations et Résultats

==Lecture de la valeurs RSSI Afin de vérifier non résultat il fallait connaître le rapport entre distance et RSSI. D'après la documentation du module nous avons :

RSSI (dBm) = -157 + Rssi pour une émission LF ou RSSI (dBm) = -164 + Rssi pour une émission HF.

d'après les informations documents trouvées sur le web nous avons :

RSSI = -(10*n)* log10(d)+A ce qui permet d'avoir <math>1Oexpo((RSSI-A)/(10*n))</math>