Determining Beacon-Based Distance Information According to Environmental Conditions and Testing with the Trilateration Algorithm

Year 2024, , 650 - 659, 27.06.2024

Recep Çakır , Serkan Doğanalp

https://doi.org/10.35414/akufemubid.1389005

Abstract

Bluetooth technology has become very useful with its development in recent years. In particular, Bluetooth Low Energy (BLE) is one of the most important developments in this field. Longer quality data exchange with less energy is the main feature of BLE. BLE infrastructure is found in electronic devices used in health, sports, in-car devices, smart home, marketing and many other areas. Beacon technology, which uses the BLE infrastructure, is one of these devices. Beacon technology is a simple, small, wireless device with BLE infrastructure that transmits one-sided data to the user and interacts with other smart devices. In the location-based use of beacon technology, many positioning algorithms, especially proximity, fingerprint and trilateration, are developed and used. In location-based use of Beacon technology, the distance between the Beacon and the user must be determined accurately. In Beacon technology, this information is presented to users as a standard value by the manufacturer, but the user can also determine this distance according to environmental conditions. In this study, 6 different test plans were carried out to determine the distance between the Beacon and the user according to environmental conditions. The tests were carried out according to square layout plans from 3x3 m to 8x8 m. The beacon-based usability of the trilateration algorithm with the determined distance information was also investigated using these test plans. The tests were performed based on the most appropriate Beacon field placement for the trilateration algorithm. In most of the tests performed, the distance information determined according to the environmental conditions gave better results than the standard distance information provided to the users by the manufacturer. For Beacon-based use of the trilateration algorithm, the distance information provided by the manufacturer generally gave better results.

Keywords

Beacon, BLE, Trilateration, RSSI

Beacon Tabanlı Mesafe Bilgisinin Ortam Şartlarına Göre Belirlenerek Üçgenleme Algoritmasıyla Test Edilmesi

Abstract

Bluetooth teknolojisi son yıllardaki gelişimiyle oldukça kullanışlı hale gelmiştir. Özellikle Bluetooth Low Energy (BLE) bu alandaki en önemli gelişmelerden bir tanesidir. Daha az enerjiyle daha uzun süreli kaliteli veri alışverişi BLE’nin temel özelliğidir. BLE alt yapısı sağlık, spor, araç içi cihazlar, akıllı ev, pazarlama ve daha birçok alanda kullanılan elektronik cihazlarda bulunmaktadır. BLE alt yapısını kullanan Beacon teknolojisi de bu cihazlardan biridir. Beacon teknolojisi BLE alt yapısına sahip kullanıcıya tek taraflı veri ileten, diğer akıllı cihazlarla etkileşime giren basit, küçük, kablosuz cihazlardır. Bu teknoloji konum bilgisi ile de bütünleşik halde kullanılabilmektedir. Beacon teknolojisinin konum bazlı kullanımında proximity (yakınlık), fingerprint (parmak izi), trilateration (üçgenleme) başta olmak birçok konumlandırma algoritması geliştirilmekte ve kullanılmaktadır. Beacon teknolojisinin konum bazlı kullanımında Beacon ile kullanıcı arasındaki mesafenin sağlıklı bir şekilde belirlenmesi gerekir. Beacon teknolojisinde bu bilgi üretici firma tarafından kullanıcılara standart bir değer olarak sunulmakla birlikte kullanıcı bu mesafeyi ortam şartlarına göre de belirleyebilmektedir. Bu çalışmada Beacon ile kullanıcı arasındaki mesafenin ortam şartlarına göre belirlenmesi amacıyla 6 farklı test planı gerçekleştirilmiştir. Testler 3x3 m’den 8x8 m’ye kare yerleşim planlarına göre yapılmıştır. Belirlenen mesafe bilgisi ile üçgenleme algoritmasının Beacon tabanlı kullanılabilirliği de bu test planları kullanılarak araştırılmıştır. Testler üçgenleme algoritması için en uygun Beacon saha yerleşimi baz alınarak yapılmıştır. Yapılan testlerin genelinde ortam şartlarına göre belirlenen mesafe bilgisi, üretici firma tarafından kullanıcılara sunulan standart mesafe bilgisinden daha iyi sonuç vermiştir. Üçgenleme algoritmasının Beacon tabanlı kullanımı için ise genel anlamda üretici firma tarafından sağlanan mesafe bilgisi daha iyi sonuç vermiştir.

Keywords

Beacon, BLE, Üçgenleme, RSSI

Ethical Statement

Çalışmamızın başka bir yerde yayınlanmadığını ve başka bir dergi tarafından değerlendirilmediğini beyan ederiz.

References

• Ainul, R.D., 2022. An enhanced trilateration algorithm for indoor RSSI based positioning system using zigbee protocol. Jurnal Infotel, 14(4), 301-306.https://doi.org/10.20895/infotel.v14i4.822
• Allurwar, N., Nawale, B., and Patel, S.C., 2016. Beacon for Proximity Target Marketing. International Journal of Engineering and Computer Science, 15(5), 16359-16364.https://doi.org/10.18535/ijecs/v5i5.08
• Anagnostopoulos, G. G., and Deriaz, M., (2014). Accuracy enhancements in indoor localization with the weighted average technique. SensorComm, Lisbon, Portugal, 112-116.
• Andrew, L. C., 2022. An analysis of Bluetooth 5 in comparison to Bluetooth 4.2: Uma análise do Bluetooth 5 em comparação com o Bluetooth 4.2. Europub Journal of Education Research. Europub Journal of Education Research, 3(1), 112-120.https://doi.org/10.54745/ejerv3n1-008
• Bisdikian, C., 2001. An overview of the Bluetooth wireless technology. IEEE Commun. Mag., 39(12), 86-94. https://doi.org/10.1109/35.968817
• Blasio, G.D., Quesada-Arencibia, A., García, C.R., Molina-Gil, J.M., and Caballero-Gil, C., 2017. Study on an Indoor Positioning System for Harsh Environments Based on Wi-Fi and Bluetooth Low Energy. Sensors, 17(6),1299.https://doi.org/10.3390/s17061299
• Brena, R.F., García-Vázquez, J., Galván-Tejada, C.E., Rodríguez, D.M., Rosales, C.V., and Fangmeyer, J., 2017. Evolution of Indoor Positioning Technologies: A Survey. J. Sensors, 2017. https://doi.org/10.1155/2017/2630413
• Eroğlu, O., ve Doğan, M., (2019). Konum Tabanlı Hizmetler, Bluetooth Tabanlı İç Mekan Konumlandırma Hizmeti, Antalya İli Örneği. TMMOB 6. Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, Ankara, Türkiye.
• Gao, J., Qin, Z., Fan, T., and Sun, W., 2022. BSSH: Bluetooth Indoor Positioning Strategy for Ship Cabin Based on Hierarchical Area. Mobile Information Systems. https://doi.org/10.1155/2022/5425306
• Gomez, C., Oller, J., and Aspas, J.P., 2012. Overview and Evaluation of Bluetooth Low Energy: An Emerging Low-Power Wireless Technology. Sensors, 12(9), 11734-11753. https://doi.org/10.1155/2022/5425306
• Ilci, V., Alkan, R. M., Gülal, V. E., and Cizmeci, H., (2015). Trilateration technique for WiFi-based indoor localization. ICWMC 2015, St. Julians, Malta, 36.
• Ilci, V., Gulal, E., and Alkan, R., 2018. An investigation of different Wi-Fi signal behaviours and their effects on indoor positioning accuracy. SURVEY REVIEW, 50 (362), 404-411. https://doi.org/10.1080/00396265.2017.1292672
• Kaya, Gülağız, F., Göz, F., Şahin, E., Albayrak, M. S. and Kavak, A., 2016. Beacon Temelli Sanal Etiket Uygulaması. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 3 (1), 1-7.
• Khudhair, A.A., Jabbar, S.Q., Sulttan, M.Q., and Wang, D., 2016. Wireless Indoor Localization Systems and Techniques: Survey and Comparative Study. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 3(2), 392-409.https://doi.org/10.11591/ijeecs.v3.i2.pp392-409
• Kohne, M., and Sieck, J., (2014). Location-Based Services with iBeacon Technology. 2014 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Modelling and Simulation,Madrid, Spain, 315-321.
• Magsi, S. A., Khir, M. H. B. M., Nawi, I. B. M., Hasan, M. A., Ullah, Z., Khan, F. U., Saboor, A., and Siddiqui, M. A., 2023. Experimental evaluation of Trilateration-Based outdoor localization with LoRaWAN. Computers Materials & Continua, 75(1), 845.https://doi.org/10.32604/cmc.2023.033636
• Manzoni, P., Calafate, CT., Cano, J-C., and Hernández-Orallo, E., 2019. Indoor Vehicles Geolocalization Using LoRaWAN. Future Internet, 11 (6),124. https://doi.org/10.3390/fi11060124
• Siekkinen, M., Hiienkari, M., Nurminen, J.K., and Nieminen, J., (2012). How low energy is Bluetooth low energy? Comparative measurements with ZigBee/802.15.4. 2012 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW), Paris, France, 232-237.
• Sümer, N.N., Ataklı, N., and Kucur, O., (2020). Using RSSI-Based Bluetooth Low Energy for Indoor Location Detection. 2020 5th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK), Diyarbakır, Türkiye, 83-87.
• Uttraphan, C., Abdul Aziz, F.D., Abd Wahab, M.H., and Idrus, S.Z.S., (2020). Bluetooth Based Indoor Navigation System. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Penang, Malaysia,917(1).
• Wang, Y., Yang, X., Zhao, Y., Liu, Y., and Cuthbert, L.G., (2013). Bluetooth positioning using RSSI and triangulation methods. 2013 IEEE 10th Consumer Communications and Networking Conference (CCNC), Las Vegas, Nevada,837-842.