Nel dominio della comunicazione acustica, la modulazione gioca un ruolo fondamentale nell'ottimizzazione della trasmissione dei dati. A differenza delle tecnologie di comunicazione wireless a lunga distanza, come LoRa, che sono progettate per trasmettere piccole quantità di dati su ampie distanze, nel dominio acustico la disponibilità di banda limitata impone l'adozione di tecniche di modulazione specifiche. In particolare, la tecnica di modulazione preferita nella comunicazione acustica è quella basata su chirp, piuttosto che l'uso di fmin, che viene raramente impiegato.

Quando si analizza la modulazione nel contesto del chirp spread spectrum (CSS), il concetto di ortogonalità tra i simboli modulati diventa centrale. Nel caso dell'OFDM, nonostante la presenza di interferenze inter-simbolo, l'interferenza tra simboli adiacenti si annulla nei punti di campionamento, garantendo che ogni simbolo sia ortogonale. In altre parole, il prodotto tra simboli distinti si annulla, come espresso dall'equazione si ⊗ sj = 0, con i ≠ j. Tuttavia, raggiungere un'ortogonalità simile con i segnali chirp è un compito più complesso, tanto che è stata proposta una nuova tecnica: l'Orthogonal Chirp Division Multiplexing (OCDM). Questa tecnica si basa sulla trasformata di Fresnel per creare chirp ortogonali che soddisfano le condizioni di ortogonalità simili a quelle dell'OFDM, ma presenta il limite significativo della sensibilità agli errori di sincronizzazione, riducendo così la sua praticità.

Pertanto, nella maggior parte dei sistemi, si ricorre alla divisione temporale, in cui i simboli sono assegnati a intervalli di tempo differenti. Tuttavia, questo approccio comporta un trade-off: ridurre la durata dei simboli per ottenere una maggiore velocità di trasmissione comporta anche una riduzione del guadagno di elaborazione, aumentando la probabilità di errore (BER).

Un'altra strategia utilizzata per ridurre le interferenze reciproche tra simboli diversi è la variazione del parametro k. Ad esempio, alcuni ricercatori hanno proposto il concetto di "ortogonalità lasca" (loose orthogonality), dove due portatori chirp distinti possono essere considerati ortogonali se il valore della correlazione tra di essi, indicato come α, è sufficientemente basso. In altre parole, l'interferenza tra i segnali deve essere ridotta al minimo per garantire che i simboli possano essere separati efficacemente utilizzando un filtro abbinato.

Inoltre, una tecnica interessante per la modulazione dei segnali acustici è il Binary Orthogonal Keying (BOK), in cui l'informazione viene codificata nel segno del coefficiente di modulazione k. Ad esempio, un valore positivo di k può rappresentare il bit “1” (un up-chirp), mentre un valore negativo di k può rappresentare il bit “0” (un down-chirp). La modulazione BOK è semplice, ma altre tecniche, come il Quadrature Orthogonal Keying (QOK), proposto da Ka et al., utilizzano "punti di inversione" in posizioni specifiche dei chirp per ottenere una maggiore ordine di modulazione. Questi punti di inversione consentono di ottenere simboli ortogonali che possono essere distinti, pur mantenendo un elevato grado di efficienza.

Un ulteriore avanzamento in questa area è l’uso di più portatori con frequenze centrali diverse per aumentare l'ordine di modulazione. Questo approccio permette di migliorare la velocità di trasmissione dei dati, passando da decine di bit al secondo a velocità superiori, fino a 1 kbps, mantenendo comunque una bassa interferenza tra i portatori. Sebbene l'uso simultaneo di più portatori all'interno dello stesso intervallo temporale possa generare interferenze tra i portatori (ICI), se l'interferenza è contenuta entro limiti accettabili, è possibile aumentare l'efficienza della modulazione senza compromettere troppo la qualità della trasmissione.

Tuttavia, la demodulazione dei segnali basati su chirp richiede una notevole potenza di calcolo, poiché si basa su un filtro abbinato, il cui compito è correlare il segnale in ingresso con un template di riferimento predefinito. L'accuratezza della demodulazione dipende dalla capacità di identificare il massimo della correlazione tra il segnale ricevuto e i simboli di riferimento. In sistemi di modulazione ad alto ordine, ogni simbolo richiede un template di riferimento unico, il che implica calcoli ripetitivi per ogni simbolo, aumentando il carico computazionale.

Infine, l’architettura di un tipico "frame" acustico è strutturata in tre parti principali: un preambolo, simboli di dati e un intervallo di guardia. Il preambolo è utilizzato dal ricevitore per rilevare l'arrivo di un frame acustico, migliorando la sensibilità di rilevamento. L'intervallo di guardia ha due obiettivi principali: ridurre gli effetti della propagazione multipath e minimizzare le interferenze tra simboli (ISI). Quando la comunicazione avviene su canali dinamici, è necessario implementare tecniche di elaborazione del segnale per mantenere la performance, in quanto le tecniche tradizionali, come l'equalizzazione del canale, non sono efficaci in comunicazioni acustiche a causa della bassa coerenza temporale dei canali acustici.

È importante notare che, oltre alla scelta della tecnica di modulazione, la gestione delle condizioni del canale è cruciale. La stima e la compensazione dei fenomeni come lo spostamento Doppler o le variazioni del canale sono essenziali per migliorare l'affidabilità della trasmissione, specialmente in scenari acustici in movimento. Strategie come l'uso di segnali a tono puro insieme ai simboli OFDM, come proposto da Wang et al., possono contribuire a stimare e compensare gli spostamenti Doppler, ottimizzando la ricezione del segnale.

Qual è il miglior approccio per la localizzazione acustica in ambienti complessi?

La localizzazione acustica, un campo in rapida evoluzione nella tecnologia dei sensori, sfrutta suoni per determinare la posizione di un obiettivo, spesso senza la necessità di infrastrutture complesse. La differenza principale tra i sistemi basati su infrastruttura e quelli senza infrastruttura riguarda il modo in cui vengono gestiti i segnali acustici e la sincronizzazione tra gli ancoraggi. Nei sistemi infrastrutturati, gli ancoraggi trasmettono attivamente segnali acustici, mentre in quelli senza infrastruttura, i dispositivi di destinazione sono responsabili della trasmissione dei segnali.

Un aspetto vantaggioso dei sistemi basati su trasmissioni acustiche passive è che non dipendono dal numero di dispositivi target nell’area. Ogni dispositivo target necessita solo di attivare passivamente i propri microfoni per ascoltare i segnali, riducendo il consumo energetico. Tuttavia, tale approccio richiede algoritmi di localizzazione più complessi, che potrebbero includere la necessità di sincronizzare le trasmissioni degli ancoraggi tramite un server. In alternativa, quando gli ancoraggi agiscono come ricevitori, determinano la posizione del target basandosi su stime di angolo di arrivo (AoA) provenienti da più ancoraggi che ricevono le trasmissioni dal dispositivo di destinazione. Sebbene questa metodologia sembri più semplice concettualmente, la sua scalabilità è limitata dal numero di dispositivi che trasmettono attivamente, rendendola più adatta per scenari passivi, come la localizzazione di suoni provenienti da esseri umani o animali tramite array di microfoni.

I sistemi sincroni, in cui gli ancoraggi trasmettono simultaneamente o seguendo un programma predefinito, tendono a offrire una maggiore precisione ma a scapito della complessità operativa. Questi metodi sono ampiamente utilizzati nei sistemi di localizzazione attivi come l’Active Bat, sviluppato nel 1997 dal laboratorio AT&T di Cambridge, che è stato uno dei primi a implementare ancoraggi sincroni. In questo sistema, ogni oggetto da localizzare è dotato di un trasmettitore radio a 418 MHz, e una matrice di ricevitori è montata sul soffitto per rilevare i segnali acustici. L'accuratezza della localizzazione raggiunge un livello di precisione di 14 cm nel 95% dei casi, un risultato notevole in ambienti chiusi.

Altri approcci sincroni, come il sistema Guoguo e ALPS, utilizzano trasmissioni ortogonali per stimare il tempo di volo (ToA) e determinare la posizione degli oggetti. Questi sistemi sono caratterizzati da una sincronizzazione di ancoraggi tramite Zigbee o Bluetooth e forniscono una localizzazione a livello di centimetri, con errori medi che oscillano tra 10 cm e 30 cm.

In contrasto, i sistemi asincroni come ARABIS non necessitano di una sincronizzazione precisa tra ancoraggi e dispositivi target. In ARABIS, gli ancoraggi trasmettono beacon acustici periodicamente seguendo un programma TDMA grossolano. Questo approccio elimina la necessità di sincronizzare i dispositivi, riducendo i problemi legati alla latenza di rete e ai ritardi di sincronizzazione. La localizzazione in ARABIS è altamente precisa, con errori di localizzazione che si attestano intorno ai 7,4 cm nel 95% dei casi.

Anche il sistema AALTS è un miglioramento di ARABIS, grazie a un approccio più robusto per la rilevazione dell'inizio del segnale e una modulazione a spettro di chirp pseudo-ortogonale che raddoppia la velocità di trasmissione. Con solo quattro nodi di ancoraggio, AALTS è in grado di seguire i target mobili con errori di tracciamento del 90° percentile inferiori a 50 cm.

Un altro approccio interessante senza infrastruttura, che si basa su ancoraggi passivi, impiega array di microfoni per stimare l'angolo di arrivo (AoA) delle trasmissioni del dispositivo target. Un esempio di tale sistema è quello proposto da Gabbrielli et al., che utilizza un sistema a microfoni disposti a forma di pentagono per rilevare segnali ultrasonici. La precisione angolare di questo sistema è di 0,44°, con un errore di localizzazione medio di 10 cm in scenari indoor. Inoltre, sistemi come RAILS migliorano ulteriormente le prestazioni, riducendo gli errori di localizzazione in ambienti complessi come i magazzini.

Quando si considerano metodi senza infrastruttura, come quelli basati su AoA, la scelta delle tecnologie e la configurazione del sistema diventano cruciali. L'uso di array di microfoni e la stima della differenza di tempo di arrivo (TDoA) è particolarmente efficace per ambienti con dispositivi mobili o in situazioni in cui la riduzione del consumo energetico è una priorità.

Un aspetto da tenere in considerazione è che la precisione della localizzazione dipende molto dalle condizioni ambientali, come la presenza di riflessi o ostacoli che possono distorcere il segnale. Inoltre, la densità di ancoraggi e la qualità dei sensori acustici svolgono un ruolo determinante nell'affidabilità complessiva del sistema. La scelta tra un sistema infrastrutturato e uno senza infrastruttura dipende quindi da vari fattori, tra cui la scala dell'applicazione, i requisiti di precisione e le risorse disponibili.

La localizzazione acustica, sia con infrastruttura che senza, sta evolvendo rapidamente, offrendo soluzioni sempre più precise e efficienti. Gli sviluppi in ambito sincrono e asincrono, così come l'integrazione di tecnologie come Wi-Fi e sensori acustici avanzati, stanno ampliando le possibilità di applicazione in una vasta gamma di settori, dalla navigazione interna ai sistemi di monitoraggio degli animali, fino all'automazione domestica.

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