CC BY
69
13. Wi-Fi сети: проникновение и защита. 1) Матчасть [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://habr.com/ru/post/224955/, свободный. - Загл. с экрана (25.08.2020).
14. Wi-Fi сети: проникновение и защита. 2) Kali. Скрытие SSID. MAC-фильтрация. WPS [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://habr.com/ru/post/225483/, свободный. - Загл. с экрана (25.08.2020).
15. Wi-Fi сети: проникновение и защита. 3) WPA. OpenCL/CUDA. Статистика подбора [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://habr.com/ru/post/226431/, свободный. - Загл. с экрана (25.08.2020).
16. Ahson S., Ilyas M. Wimax: Standards and Security / CRC Press, 2007. - 276 p.
17. Взлом и защита Wi-Fi. Описание технологии. Hacking and Protection wi-fi. Description of technology [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.youtube.com/watch?v=uh0Ri9440BQ , свободный. - Загл. с экрана (25.08.2020).
18. Vanhoef M., Piessens F. Key Reinstallation Attacks: Forcing Nonce Reuse in WPA2 [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://papers.mathyvanhoef.com/ccs2017.pdf , свободный. - Загл. с экрана (25.08.2020).
ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ В СЕТЯХ IEEE 802.11 WI-FI
Р.А. Андреев, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, andreeffrom@mail.ru; Н.В. Бабаев, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, n.babaev2016@yandex.ru.
УДК 621.391_
Аннотация. Статья посвящена моделированию позиционирования пользователя с использованием сетей Wi-Fi. Описаны существующие системы позиционирования пользователя, включающие в себя GNSS, системы сотовой связи и технологию RFID. Каждая из этих систем характеризуется различными признаками: первые из них весьма дорогостоящие при строительстве, последняя обладает крайне малым радиусом действия. Принято решение опробировать технологию Wi-Fi в вопросах позиционирования пользователя. Для этого были оговорены требования к подобным системам и описаны методы позиционирования внутри системы. Из приведенных в статье методов выбран метод триангуляции в силу его доступности для любого оборудования Wi-Fi. Данный метод смоделирован в среде Matlab, получены данные для неподвижных и движущихся пользователей, а также продемонстрировано использование фильтра Калмана для уменьшения количества шумов при определении местоположения пользователя.
Ключевые слова: Wi-Fi; IEEE 802.11; триангуляция; позиционирование; фильтр Калмана; моделирование.
RESEARCH OF POSITIONING EFFICIENCY IN IEEE 802.11 WI-
FI NETWORKS
R.A. Andreev, St. Petersburg state university of telecommunications n/a prof. M.A. Bonch-Bruevich;
N. V. Babaev, St. Petersburg state university of telecommunications n/a prof. M.A. Bonch-Bruevich.
Annotation. The article is devoted to modeling user positioning using Wi-Fi networks. Existing user positioning systems are described, including GNSS, cellular systems and RFID technology. Each of these systems is characterized by different features: the former are very expensive at the construction, the latter has an extremely short range. It was decided to test the Wi-Fi technology in terms of user positioning. For this purpose the requirements for such systems were specified and the methods of positioning within the system were described. From the methods presented in the article, the triangulation method was chosen due to its availability for any Wi-Fi equipment. This method was simulated in the Matlab environment, data were obtained for stationary and moving users, and the use of the Kalman filter was demonstrated to reduce the amount of noise when determining the user's location.
Keywords: Wi-Fi; IEEE 802.11; triangulation; positioning; Kalman filter; modeling.
Введение
В настоящее время позиционирование большинства конечных устройств является обязательной задачей и, несмотря на высокую потребность в данной области, существует множество сложностей с ее реализацией в определённых условиях. Позиционирование устройства по типу окружающей среды можно разделить на два типа: позиционирование внутри помещения и позиционирование вне помещения. Тогда как при позиционировании вне помещения доминирующую позицию занимают спутниковые системы, для решения задачи позиционирования внутри помещения, где зачастую спутниковое позиционирование не представляется возможным, необходимо искать иные способы для выполнения данной задачи. Существует множество разных беспроводных радиотехнологий, так или иначе применяемых внутри помещения, и у каждой есть свои плюсы и минусы даже в случае использования их для позиционирования объекта. Но в данной статье мы заострим внимание на одной из самых распространенных из них, а именно на Wi-Fi.
В приведенном исследовании будет рассматриваться эффективность технологии Wi-Fi в рамках ее использования для позиционирования объекта и поиск решений для повышения её эффективности в данной задаче. Для достижения цели исследования необходимо выделить следующие задачи: первоначально необходимо определить перечень критериев позиционирования; рассмотреть методы позиционирования с помощью технологии Wi-Fi; рассмотреть технологию IEEE 802.11 Wi-Fi со стороны позиционирования; создать экспериментальную модель для проведения анализа позиционирования в сетях Wi-Fi.
Прежде всего, необходимо описать существующие технологии позиционирования и требования к подобным технологиям. Позиционирование, как термин, делится на две различные категории: позиционирование вне помещений и позиционирование внутри помещений. В первую очередь опишем технологии позиционирования вне помещений, к которым относится технология UWB (сверхширокополосная), использующая короткие импульсы с максимальной полосой пропускания при минимальной несущей частоте. Работоспособность данной технологии обеспечивается путем передачи коротких импульсов,
17
широкополосных по своей природе. Идеальный импульс, как показывает анализ Фурье, обеспечивает бесконечную полосу пропускания. Вторая технология позиционирования и идентификации пользователей - RFID. Эта технология позволяет отслеживать людей и объекты, причем позволяет определять как личность, так и местоположение этих объектов. Одним из методов позиционирования в пространстве является позиционирование RFID-меток, прикрепленных к объектам или устройствам, которые переносят люди. Но у этого способа есть недостаток, связанный, как правило, с интерференцией сигналов в помещении. Пример архитектуры данной системы вынесен на рис. 1.
Рисунок 1
То есть, позиционирование происходит следующим образом: метка, передвигаясь, передает данные на reader, тем самым создавая возможность отслеживать и позиционировать передвижение объекта от одного считывателя к другому.
Третья система GNSS (спутниковая навигационная система позиционирования). Позволяет небольшим электронным приемникам определять свое местоположение (долгота, широта, высота) с высокой точностью, используя сигналы времени, передаваемые по линии прямой видимости по радиоканалу от спутников. Но, как становится ясно, внутри помещений данная технология работает намного хуже в силу отсутствия канала прямой видимости, что сразу пагубно влияет на точность определения местоположения. К данной технологии относятся следующие стандарты: GPS, GLONASS, Galileo. Следующим методом позиционирования является позиционирование посредством сотовых сетей. В данном случае позиционирование определяется такими же временными сигналами, только получаемыми от сот базовых станций.
Все приведенные выше технологии работают на, так называемом, методе триангуляции. Если кратко - этот метод основывается на сравнении полученной информации от различных спутников, считывателей, базовых станций и определении по уровню сигнала и времени приема местоположения объекта. Метод получил название благодаря тому, что для получения лучшего результата, желательно получать информацию как минимум от трех источников сигнала.
18
Именно благодаря этому методу произведено планируемое исследование с использованием технологии Wi-Fi.
Как сказано ранее, важным элементом любой инициативы по разработке подобных систем является тщательное изучение требований к данным системам. Требования различаются в зависимости от различных приложений и задач, но их можно описать следующим списком:
• Точность определения местоположения (миллиметры, метры).
• Зона охвата (помещение, город, регион).
• Стоимость развертывания системы.
• Наличие необходимой инфраструктуры.
• Конфиденциальность и надежность системы.
• Частота обновления местоположения.
• Число пользователей.
Именно данные критерии будут использованы для построения исследуемой технологии позиционирования.
Методы позиционирования с использованием технологии IEEE 802.11
WLAN (беспроводная локальная сеть) стандарт IEEE 802.11 (Wi-Fi) может быть использована для оценки местоположения мобильного устройства в пределах этой сети. Использование сигналов WLAN является заманчивым подходом, поскольку точки доступа WLAN легко доступны во многих внутренних помещениях и возможно использование стандартных мобильных аппаратных устройств. Радиус действия от 50 до 100 м, который обычно покрывает WLAN, превышает радиус действия Bluetooth или RFID. Еще одним преимуществом использования WLAN является то, что линия видимости не требуется. Методы ToA, TDoA или AoA менее распространены в WLAN из-за сложности определения временной задержки и угловых измерений. Самый популярный метод позиционирования WLAN - это использование RSSI (индикаторов мощности принимаемого сигнала), которые легко извлечь в сетях 802.11 и которые могут работать на существующем оборудовании WLAN. Поэтому системы позиционирования WLAN стали наиболее распространенным подходом для локализации внутри помещений. В общем, использование RSSI в сочетании с WLAN можно подразделить на четыре стратегии: моделирование распространения, Cell of Origin (CoO), Fingerprinting (FP) и мультилатерация [1-2].
Кратко опишем каждый из приведенных выше методов:
• Cell of Origin - самый простой метод, который обеспечивает точность позиционирования в 50 м. Точка доступа в данном методе, генерирующая самое высокое значение RSSI на мобильном устройства, идентифицируется, и предполагается, что позиция пользователя имеет одну и ту же координату, что и точка доступа.
• Fingerprinting - метод, предусматривающий наличие «радио карты» на точках доступа. То есть, для позиционирования объекта на точке должны быть откалиброваны по уровню сигнала расстояния от точки доступа. Например, определенный уровень сигнала должен быть приурочен к определенному расстоянию от точки. Главным недостатком данного метода является сложность - это калибровки, и данный метод будет еще менее действенным в случае конфликтов с другими точками доступа.
• Позиционирование на основе потерь в канале - информация о расстоянии от передатчика содержится во времени прихода и амплитуде принятого сигнала. То есть, данный метод схож с позиционированием,
19
использованным в и сотовыми сетями. Оценка расстояния возможна
благодаря использованию RSSI, ТоА, TDoA, RTT, которые будут описаны ниже.
Литерация на основе RSSI. В данном методе значение RSSI, полученное беспроводным устройством, является функцией расстояния между излучателем и приемником. Модель потерь на трассе или затухания описывает эту зависимость в целом. Расстояние в данном методе описывается с помощью известной модели Гарольда Фрииса [3]:
где: Pr - значение принимающей мощности (RSSI); Pt - передаваемая мощность; Gt и Gr - усиление антенн передатчика и приемника; d - расстояние; p - показатель потерь на трассе; h,y - параметры замирания сигнала [4].
WLAN ToA - метод, основанный на трилатерации, и представляет собой технологию, позволяющую преодолеть фазу автономного обучения, необходимую для технологий на основе RSSI. Измерение времени также обеспечивает более стабильную альтернативу по сравнению с измерениями RSSI с их известной изменчивостью времени.
Метод TDoA требует одновременного приема сигнала минимум от двух точек доступа для основного режима взаимодействия. В данном методе несколько точек доступа не могут одновременно передавать информацию одному терминалу, и для работы этого метода необходимо синхронизировать сигналы их приемников. Проблема заключается в том, что соседние точки доступа обычно настроены на разные частотные каналы и прослушиваются на конкретной частоте.
Последний метод RTT основан на разнице во времени между отправкой импульса в точку доступа и временем, когда ответ был получен на том же устройстве после возврата этого импульса. Для оценки расстояния в данном методе необходимо знать задержки распространения сигнала. Одним из возможных решений является измерение временной задержки непосредственно в точке доступа и пересылка значения задержки на мобильную станцию для корректировки задержек.
Моделирование позиционирования пользователя посредством стандарта Wi-Fi
Для анализа возможностей сетей Wi-Fi в качестве сетей позиционирования построена модель данной системы с использованием среды Matlab. Для использования трилатерации, или же триангуляции необходимо использовать как минимум три точки доступа. Также важно, чтобы все точки доступа находились на одной прямой. Смоделированный план расположения точек доступа изображен на рис. 2.
Перед началом моделирования необходимо определиться с моделью распространения радиоволн в условном пространстве. Например, модели для распространения в свободном пространстве, модели для распространения внутри помещений (включающие в себя модели Окамура-Хата, модель Ли, модели COST-Хата), и модели для распределения внутри помещения.
Рисунок 2
Так как сценарии применения позиционирования на основе Wi-Fi в основном включают в себя применения внутри помещений, была выбрана модель распространения радиоволн ITU-R P.1238-7 [5]. В данной модели оцениваются потери на распространении радиоволн, которая описывается следующей зависимостью:
где: N - коэффициент потери мощности с расстоянием; f - частота (МГц); d -расстояние (м); Lf- фактор подавления на пробивание пола (дБ). Вычислив уровень потерь при распространении, необходимо провести расчет мощности принимаемого сигнала по следующей формуле:
где: а - коэффициент, отвечающий за мощность передатчика, его усиление; 2 -затухание в тени. В процессе моделирования пользовательским устройством будет получен Я881 от точек доступа, а для триангуляции необходимо преобразовать расстояние от этих станций путем расчета по вышеописанным формулам.
Первым этапом смоделируем позиционирование одной неподвижной точки, результат чего представлен на рис. 3.
Рисунок 3
Из рисунка видно, что влияние шума крайне велико, и определить позицию пользователя без использования дополнительных средств невозможно. Поэтому для достижения менее шумного результата будем использовать фильтр Калмана [6]. Результат использования фильтра на рис. 4.
Рисунок 4
Важным замечанием к использованию фильтра Калмана является то, что у него есть период адаптации, который виден на графике Error value, но также явно уменьшение уровня шумов. При этом средняя квадратичная ошибка расчета снизилась до 0,64 м, что в 6,8 раз лучше, чем на рис. 3.
Также важно провести моделирование пользователя в движении, для демонстрации чего вынесем пример передвижения пользователя по случайной траектории. Результат моделирования видим на рис. 5.
Рисунок 5
Как видно из графика, пользователя можно отчетливо позиционировать и видеть его перемещения относительно трех точек, при этом среднеквадратичное отклонение равняется 8 м. При увеличении разрядности фильтра в 15, можно достичь уменьшения отклонения до 5 м.
Заключение
В рамках данного исследования были рассмотрены методы позиционирования, используемые в современном мире, такие как GNSS и позиционирование через сотовую сеть, представлены основные требования к данным системам. Была рассмотрена технология IEEE 802.11 в качестве технологии для позиционирования, которая по сравнению с мобильными и спутниковыми системами может давать схожие показатели по точности позиционирования, а также явно выигрывает в стоимости развертывания подобной системы. Также приведены актуальные методы позиционирования для технологии Wi-Fi, где для исследования был выбран метод триангуляции, в связи с тем, что данный метод позволяет получить необходимые для него данные с любого устройства Wi-Fi.
В реалиях данной работы определены условия моделирования и выбрана модель распространения радиоволн. Проведено моделирование позиционирования для двигающихся и неподвижных объектов. Результаты, полученные с использованием фильтра Калмана, дали данные в 6,8 раз выше по сравнению с необработанными данными по точности позиционирования. Моделирование движущегося объекта показало, что точность резко падает при резких изменениях траектории, но с ростом коэффициента фильтрации можно уменьшить этот эффект.
Резюмируя вышеописанное можно сделать вывод, что использование технологии Wi-Fi для позиционирования является крайне привлекательной технологией, но полученные результаты требуют значительной обработки. В качестве направления для дальнейшего исследования необходимо провести анализ актуальности других фильтрующих схем.
Литература
1. Радайкина, С. А. Изучение алгоритмов локального позиционирования в пространстве, используя Wi-Fi и LBS данные сотовых операторов // Молодой ученый, 2016. - № 14 (118). - С. 89-92. URL: https://moluch.ru/archive/118/32574/ (дата обращения: 09.07.2020).
2. 802.11n-2009. IEEE Standard for Information technology - Local and metropolitan area networks - Specific requirements.
3. Бабаев Н.В., Симонина О.А. Методика модернизации системы транкинговой связи стандарта TETRA // Труды учебных заведений связи, 2018. - Т. 4. - № 2. - С. 36-43.
4. Коэффициенты затухания сигнала Wi-Fi при прохождении через различные среды, https://help.keenetic.com/hc/ru/articles/213968869, 27.04.2020.
5. ITU-R R. P. 1238-7, // Propagation data and prediction methods for the planning of indoor radio communication systems and radio local area networks in the frequency range, 2012. - Т. 900.
6. Kalman, R.E. (1960). «A new approach to linear filtering and prediction problems». Journal of Basic Engineering 82 (1): - pp. 35-45.
РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ РАСЧЕТА ЕМКОСТИ СЕТИ СТАНДАРТА IEEE 802.11 AX
А.А. Прасолов, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, prasolov.alex@gmail.com; Н.В. Бабаев, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, n.babaev2016@yandex.ru.
УДК 621.391_
Аннотация. В рамках данной статьи продемонстрировано исследование, главной задачей которого является разработка методики расчета емкости сети для нового стандарта IEEE 802.11 aх. В первой части статьи описана существующая методика и показаны недостатки данных методик при расчете емкости стандарта 802.11 ах. Исходя из отсутствия действующей методики для нового стандарта было принято решение разработать новую методику расчета на базе существующей формулы Джузеппе Бианачи с внесенными в нее изменениями, касающимися
24
