Trajectory estimation of a moving RFID-reader

Abstract

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Problem der Schätzung einer Trajektorie eines bewegten RFID Lesegeräts, welches zur Kommuniation Frequenzen im Mikrowellenbereich (f = 5,8 GHz) verwendet. Dabei wird ein System zur Lokalisierung in geschlossenen Arealen betrachtet, bei dem passive RFID-Transponder an genau definierten Positionen als Referenzen dienen. Der erste Teil der Arbeit beschäftigt sich mit einem Vergleich zwischen zwei Methoden zur Lösung des sogenannten "direction-of-arrival" (DOA) Problems, bei dem die Richtung ankommender ebener Wellen durch örtliche Abtastung mittels einer Antennengruppe geschätzt werden. Diese sind 1. die Schätzung mittels des "Multiple Signal Classification" (MUSIC) Algorithmus und 2. die Anwendung der sogenannten "Compressive beamforming" Methode. Simulationen haben gezeigt, dass MUSIC das DOA Schätzproblem mit größerer Genauigkeit löst. Der Vorteil der "Compressive beamforming"- Methode ist es, dass man zur Schätzung nur eine einzelne Messung benötigt und dass sie weniger rechenintensiv ist, was eine Echtzeitanwendung ermöglicht. Im zweiten Teil der Arbeit wurden Simulationen eines unscented Kalman Filters, welcher angewandt wurde, um systematisch a priori Wissen in den Schätzprozess miteinzubeziehen, durchgeführt und diskutiert. Es zeigte sich, dass trotz kleinerer Abweichungen der Positionen der passiven RFID-Transponder (im Bereich von mehreren Millimetern) und der Strukturumschaltungen im Messmodell des unscented Kalman Filters sehr gute Schätzungen der Position des bewegten RFID-Lesegeräts gemacht werden können. Abgesehen von den Ergebnissen und Diskussionen, welche diese beiden Teile darlegen, werden einige noch offene Fragen bzw. Problemstellungen aufgezeigt, welche aufbauend auf diese Arbeit in Zukunft wissenschaftlich bearbeitet werden können.

This thesis is about the estimation problem of the localization of a moving RFID-reader operating in the microwave frequency range (f = 5.8 GHz). The localization system is designed to work in an indoor environment where passive RFID tags with fixed known positions are used as reference points. The first part consists of a discussion and a comparison of two methods that estimate the direction of arrival (DOA) of incoming plane waves which are spatially sampled with an receiving antenna array: 1. The Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm, is compared to the second method 2. Compressive beamforming which uses the fact that the direction-of- arrival of incoming waves are sparsely distributed. Simulations have shown that the MUSIC approach fulfill the directions-of-arrival estimation task with a higher precision. The advantage of the compressive beamforming method is that it uses single-snapshot measurements and therefore is not as computationally costly as MUSIC a requirement that may be demanded when DOA-estimation is utilized in real-time applications. In the second part of the thesis simulations of an unscented Kalman filter which was applied to the localization task to systematically take a priori knowledge into account were done and discussed. It was shown that even for the switching measurement model that the unscented Kalman filter uses to predict future single snapshots sampled at the RFID-reader, a small perturbation of several millimeters up to one centimeter in the grid that the passive RFID-tags are aligned at can be coped with. Besides the results and discussions that those two parts provide, some questions that came out of the work in this thesis which might be further investigated are suggested.