Grazie mille Fabio (e grazie anche agli altri che hanno risposto
con altre indicazioni)
Questo lavoro mi sembra davvero ben fatto, ma induce ulteriori
riflessioni sulla possibilità di misurare effettivamente la reale
distanza.
Ci sono un paio di passaggi molto interessanti nell'introduzione.
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Distance estimation using BLE (Bluetooth Low Energy) is possible
using the Received Signal Strength Indicator (RSSI) measured by a
Bluetooth Central reading from a Peripheral. However, the RSSI
value exhibits significant variation and is subject to factors
such as:
All these factors introduce random noise in estimates of
distance.
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e poi
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Singapore Ministry of Health has come up with a guideline to
determine if someone has been a close contact of a patient - the
individual must have been within a 2 meter distance and present
for at least 30 minutes. A device running the protocol will be
able to pick up any other surrounding devices as long as they are
in range, which could include devices more than 2 meters away and
even behind multiple walls. A problem statement then arises
when presenting a list of contacts based on the encounter
records: not everyone will fit the criteria of a close contact.
To resolve this issue of too many false positives while
maintaining a higher degree of true positives, we aim to apply an
algorithm during post-processing to increase our precision of
identifying close contacts befitting the criteria. Thus, the
following trials in this document are designed to collect
distinguishable data matching the close contact criteria, as well
as data outside of it for tuning the algorithm.
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Anche la parte sui modelli di telefono è illuminante
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Earlier on in our experiments it was found that the physical
characteristics of every device can affect the quantity and
quality of data collected. It can be expected that the bluetooth
hardware in each chipset, the antenna layout, and even the
phone’s OS can affect the performance of the BlueTrace
implementation.
Hardware characteristics can be controlled by collecting readings
in an EMC chamber (anechoic or semi-anechoic). These readings can
then be applied in post-processing to calibrate the RSSI values
from the trial. See Anechoic Chamber Readings section for more
information.
One critical factor to take into account is the manufacturer’s
own battery saving features built into their OS. This is
noted in particular for Android vendors, and each flavor of
Android can affect the amount of data that can be collected over a
period of time. Some Android OEMs aggressively suppress the
performance of the app, and at times may even kill the service or
throttle the bluetooth hardware. A good reference guide can be
found at: https://dontkillmyapp.com/. By following the steps to
whitelist the app for each device, we can lessen the impact that
manufacturer battery saving features affects our readings.
An added precaution that we have introduced is to have trial
participants interact as often as they can with their device, so
the power-saving functions do not kick in and disrupt the app
service.
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Alla fine loro hanno fatto il field trail in un ufficio con alcune
persone e mentre è vero che hanno tirato fuori dei dati di
calibrazione per una dozzina di modelli, il tutto non è stato
verificato sul campo a Singapore (tant'è che poi sono andati in
quarantena e - come ripetuto più volte su questa lista - il loro
responsabile di TraceTogether ha osservato che il tracciamento
digitale non può sostituire quello umano).
Insomma, bel lavoro come come ingegnere apprezzo molto, ma ecco,
se fossi il responsabile di un'azienda che deve decide se su
queste basi si può lanciare un prodotto sul mercato, non
rischierei....
Ciao, Enrico
Sulla stima della distanza attraverso il Bluetooth il Governo di Singapore ha fatto un lavoro eccellente, spiegando la metodologia di testing per la calibrazione delle misure fra differenti chipset BLE di differenti telefonini.
Cioè il problema indicato nell’articolo esiste, ma c’è anche un approccio per risolverlo “normalizzando” il dato di RSSI in funzione del chipset bluetooth del telefono specifico:
Per fare ciò, si crea quindi una base dati di calibrazione per tutti i principali telefonini per la riduzione del margine di errore nell’interpretare l’RSSI:
Fabio
On 24/04/2020 08:20, Enrico Nardelli wrote:
Scusatemi, non so era stato fatto circolare qui in lista un articolo molto interessante che discuteva la misurazione della distanza fatta con Bluetooth in contesti reali (orientamento del ricevitore, presenza di ostacoli, etc. etc.)
Una prima ovvia ricerca negli archivi di Nexa non mi ha dato risultati... :-(
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Prof. Enrico Nardelli
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