WiFi als Basis für Location-based Services.

von Gastautor am 20.Februar 2014 in Trends & Analysen

Christian von Hoesslinvon Christian von Hoesslin

Zu wissen, wo sich jemand aufhält, ist wichtig, denn nur so können Unternehmen gezielt und effektiv mit diesen Personen interagieren. Das ist das grundlegende Konzept hinter Location-based Services (LBS). Im Rahmen dessen haben Indoor-Technologien in letzter Zeit Aufmerksamkeit auf sich gezogen: Apple hat den Indoor-Kartographen WiFiSLAM gekauft, Google Maps unterstützt mehr innenliegende Standorte und Microsoft hat die Indoor-Karten bei Bing erweitert. Der Schlüssel zu LBS ist eine hochverfügbare und leistungsfähige WLAN-Infrastruktur.

Im Prinzip ist WiFi ein Indoor-GPS für Orte, an denen die GPS-Technologie nicht geeignet ist. Während sich die WiFi-Protokolle nicht grundlegend geändert haben, ist die Ökologie von WiFi-Standortdiensten eine andere geworden. Fast jeder nutzt mittlerweile mehrere WiFi-fähige Geräte – und davon möchten Unternehmen in verschiedensten Branchen profitieren. Dementsprechend entstehen neue Technologien, um die Genauigkeit der Standortbestimmung zu verbessern. Dabei gibt es verschiedene Ansätze, mit denen der Standort durch die Nutzung von WiFi bestimmt werden kann.
Standortdienste in Echtzeit verwenden so genannte Asset Tags, die entwickelt wurden, um beispielsweise den Weg von Transportcontainern zu verfolgen. Dabei sammeln die Tags in bestimmten Abständen die Signaldaten eines Access Points und geben diese an den Netzwerk-seitigen Server zurück, der dann mithilfe der Signalstärke oder auch über den RF Fingerprint, also eine Art Fingerabdruck des Handys, in den Funkwellen, errechnet, wo sich das Objekt befindet. Der Server ordnet den Standort dieses Tags dann auf einer Karte zu. Obwohl es recht einfach ist, diesen Ansatz für ein bereits existierendes WLAN zu nutzen, hat er sich nicht sehr weit durchgesetzt. Der Grund: Die Notwendigkeit der Netzwerk-Server.
Die Messung der Time Difference of Arrival (TDoA) ist ein Verfahren zur Positionsbestimmung auf Basis von Differenzzeiten, das sich die Tatsache zunutze macht, dass Radiowellen ständig in Bewegung sind. Um Distanzen festzustellen, wird die Round-Trip Time gemessen, also die Zeitspanne, die erforderlich ist, um ein Signal von einer Quelle zum Empfänger zu senden und dessen Antwort zurück zu transportieren. Dafür müssen Taktfrequenzen genau erhoben werden. Da die Taktfrequenzen in aktuellen WiFi-Chips höher sind, wird auch die Genauigkeit von TDoA besser.

Mobile Apps, die sich auf das Indoor-WiFi konzentrieren, nehmen ebenfalls an Bedeutung zu. Und das obwohl die jeweilige App für verschiedenste Endgeräte und Betriebssysteme entwickelt werden muss, um von möglichst vielen Menschen genutzt zu werden. Zudem werden immer öfter die Algorithmen für die Standortbestimmung überdacht, indem automatisierte Lerntechnologien eingesetzt werden, um Standorte innerhalb von Gebäuden zu bestimmen. So sehen viele Unternehmen den Standort eines Endgeräts als „DNS-Kette“: Dabei werden Signalstärken und/oder die so genannte TDoA genutzt, um die grobe Umgebung zu bestimmen. Diese wird anhand von aufeinanderfolgenden RF Fingerprints (In welche Richtung geht der Nutzer?) und trägeren Sensoren im Telefon (etwa dem Kompass) verknüpft. So kann der Standort bis auf zwei Meter genau eingegrenzt werden. Reicht das nicht aus, können weitere Mechanismen genutzt werden, etwa der Ausschluss von unmöglichen Wegen.

Ruckus SPoT Screenshot-2

Durch die Heatmap einer Mall kann der Standort der meisten WiFi-Nutzer nachvollzogen werden.

Standortbestimmung auf Basis der Signalstärke und des Funk-Fingerabdrucks alleine sind auf zwischen drei und zehn Meter genau. Das reicht nicht, um Nutzer konkret einem Raum oder etwa einer Seite im Einkaufszentrum zuzuordnen. Ein Hauptproblem hier ist, dass die Signalstärke von einem Moment zum nächsten variieren kann. Für jede Messung sind mindestens drei Signalquellen nötig – jedoch sinkt hier die Genauigkeit, da die Signale innerhalb von Gebäuden durch Wände, Aufzüge und dergleichen abgeschwächt werden. Beim Funk-Fingerabdrucks gibt es ähnliche Probleme: Werden fünf Fingerprints vom gleichen Standort genommen, sehen alle unterschiedlich aus. Zudem verändern sich RF-Umgebungen ständig, so dass ein Fingerprint aus einem Gebäude für das Nachbarhaus schon nicht mehr richtig sein kann. Die Kalibrierung oder das Fingerprinting ist also ein Prozess, der kontinuierlich wiederholt werden muss.
Jeder der genannten Ansätze hat demnach Vor- und Nachteile. Je mehr der oben genannten Verfahren in Kombination genutzt werden, desto genauer lassen sich auch Positionen bestimmen. WiFi-Produkte mit dynamischen, direktionalen Antennensystemen können zu alldem noch die Antennenkennzahlen nutzen, um Standorte noch akkurater zu bestimmen.

Standortdaten verbessern Zuverlässigkeit der Netzwerke

Mobile Geräte fungieren für Location-based Services wie ein Katalysator – je weiter sie sich verbreiten, desto nutzerzentrierter muss auch der Ansatz sein. Nur so können Unternehmen indirekt profitieren, indem sie ihren Kunden, Gästen oder Nutzern einen Mehrwert bieten – etwa den automatischen Hotel-Check-In, Wegbeschreibungen oder spezielle Angebote für das Geschäft, vor dem sie gerade stehen. So können sie wiederum die Kosten für eine solche Infrastruktur rechtfertigen – schließlich ist das WLAN dann kein Kostenfaktor, sondern ein Umsatztreiber.

Der rasante Anstieg von mobilen, WLAN-fähigen Endgeräten hat dafür gesorgt, dass Location-based Services viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen haben. Ob Einzelhandel, Tourismus- oder auch Gesundheitsbranche: Unternehmen entwickeln Modelle für die Nutzung von LBS. In diesem Jahr wird vor allem die Analyse von WLAN-basierten Standortdaten eine Rolle spielen, um die Business Intelligence zu erhöhen, Sicherheitsregeln zu definieren und die Wi-Fi-Nutzererfahrung zu verbessern.

Neben Unternehmen haben aber auch Carrier ein Interesse daran, Standortdienste und –analysen anzubieten. Damit können sie ihr eigenes Netzwerk nicht nur anpassen, sondern auch besser monetarisieren. Intelligentere WiFi-Dienste, die granulare Standortdetails von Nutzern liefern, ermöglichen es Carriern und deren Kunden, den Endnutzern eine deutlich bessere Kundenerfahrung zu bieten.

Über Christian von Hoesslin

Christian von Hoesslin ist Experte für das Thema WiFi und seit zwei Jahren bei Ruckus Wireless als Regional Sales Manager für Deutschland, Österreich und die Schweiz tätig. Insgesamt ist Christian von Hoesslin bereits seit über 25 Jahren in der IT-Branche unterwegs. Stationen seiner Karriere beinhalten unter anderem SAP, Fujitsu, Extreme Networks, Veritas/symantec.


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