RTI
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Ausgewertet aus dem Lakehouse (Iceberg auf S3/rustFS) — nicht aus dem Live-Stream.
Rote Linie = im Paper veroeffentlichte Werte (45,99 Hz CIR-Frames, 2,16 Hz Ortungen, Cimdins et al., Sensors 2023, 23(4), 2199, Abschnitt 5.1).
Gerätefreie Lokalisierung (Device-Free Localization, DFL) nutzt ein Funknetz im Raum, um Personen zu erkennen und zu verorten. Die Person trägt dabei keinen Funkchip. Sie wird sichtbar, weil ihr Körper die Ausbreitung der Funkwellen verändert: Signalpfade werden gedämpft, gestreut oder reflektiert.
Vier Ultra-Wideband-Funkknoten (UWB, A4001–A4004) tauschen zyklisch kurze Funkpakete aus. Ist der Raum leer, entsteht ein stabiles Funkbild: die Idle-Referenz. Betritt eine Person den Raum, verändern sich einzelne Signalpfade. Aus diesen Änderungen berechnet das System den wahrscheinlichsten Aufenthaltsort — dargestellt als roter Punkt in der Karte.
Die Knoten arbeiten mit UWB nach IEEE 802.15.4a und DW1000-Transceivern. In einem festen Zeitraster, einem Time Division Multiple Access-Verfahren (TDMA), sendet immer ein Knoten, während die übrigen Knoten mithören. Aus vier Knoten ergeben sich bis zu 4·(4−1) = 12 gerichtete Sender-Empfänger-Beobachtungen.
Für jede Beobachtung misst der Empfänger eine Kanalimpulsantwort (Channel Impulse Response, CIR). Sie zeigt, wann Signalanteile beim Empfänger eintreffen: zuerst der direkte Pfad, danach Echos durch Reflexionen im Raum.
Multipath-Assisted Radio Tomographic Imaging (MA-RTI) nutzt diese Mehrwegeausbreitung nicht als Störung, sondern als zusätzliche Information. Aus den Veränderungen der CIR wird ein räumliches Bild berechnet.
Neben dem Direktpfad werden auch reflektierte Signalpfade ausgewertet. Diese einzelnen Signalanteile heißen Mehrwege-Komponenten (Multipath Components, MPCs): Der Direktpfad ist MPC0, spätere Reflexionen sind MPC1…N.
Reflektierte MPCs werden über virtuelle Anker modelliert: Ein realer Funkknoten wird an einer Wand gespiegelt, sodass der reflektierte Pfad geometrisch wie eine direkte Verbindung behandelt werden kann. Das System kennt diese Pfade aus einem vorbereiteten 3D-Raummodell.
Verändert eine Person einen Pfad, ändert sich die zugehörige MPC gegenüber der Idle-Referenz. MA-RTI sammelt diese Änderungen und rechnet daraus ein Radio Tomographic Imaging-Bild (RTI):
Heatmap = Inversionsoperator · gemessene Kanaländerungen
Die Heatmap ist keine Kameraaufnahme, sondern eine rekonstruierte Aufenthaltswahrscheinlichkeit. Ihr Maximum ist die Positionsschätzung. Im Originalsystem lag die CIR-Frame-Rate bei etwa 46 Hz; die tatsächliche Lokalisierungsrate lag bei etwa 2 Hz. Die Genauigkeit betrug etwa 1,0 m in 50 % und 1,8 m in 80 % der Fälle.
Ein Funkpfad ist nicht nur entlang einer dünnen Linie empfindlich, sondern in einem Bereich um diesen Pfad. Anschaulich lässt sich dieser Bereich als Fresnel-Zone beschreiben. Steht die Person darin, beeinflusst sie die jeweilige CIR-Komponente besonders stark.
Das RTI-Bild entsteht aus der Überlagerung vieler solcher Zonen über direkte und reflektierte Pfade. Wo sich viele betroffene Zonen schneiden, entsteht das Maximum. Die länglichen Strukturen oder „Keulen" sind die sichtbaren Beiträge einzelner Funkpfade.
Knoten A4001–A4004 → UWB-Kommunikation → CIR-Messungen → Raspberry Pi sammelt Rohdaten
(/raw) → Signalverarbeitung und MA-RTI-Lokalisierung → Position und RTI-Bild
(/loc) → Web-App live über WebSocket.
„IDLE File aufnehmen" misst bei leerem Raum eine neue Referenz. „IDLE init" baut daraus das Modell. „Pipeline neu starten" lädt die aktuelle Konfiguration neu.
Grundlage: M. Cimdins, S. O. Schmidt, F. John, M. Constapel, H. Hellbrück, „MA-RTI: Design and Evaluation of a Real-World Multipath-Assisted Device-Free Localization System", Sensors 2023, 23, 2199 · doi.org/10.3390/s23042199 · CoSA, TH Lübeck.