Rastreador de dispositivos Bluetooth de baja energía

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado se enmarca en el ámbito de las comunicaciones inalámbricas. En concreto está centrado en la tecnología Bluetooth Low Energy (BLE). Como parte fundamental del trabajo se hace un análisis de las especificaciones y de la torre de protocolos que emplea esta tecnología. Asimismo, se ilustra el procedimiento para configurar y hacer funcionar el kit de desarrollo BLE modelo nRF52840 fabricado por la empresa Nordic Semiconductor. Como ejemplo de aplicación del kit de desarrollo se utiliza el sistema operativo en tiempo real Zephyr para implementar una aplicación que permite rastrear la distancia entre dos dispositivos BLE empleando las propiedades físicas de las ondas electromagnéticas que intercambian los dispositivos BLE. Entre tales propiedades cabe señalar los tiempos de propagación y las variaciones de fase en distintas frecuencias. El código fuente empleado se basa en algoritmos propietarios del fabricante. Tras un estudio de campo en distintos escenarios reales de interés que proporcionan distintas condiciones de propagación se analizan y se comparan los distintos algoritmos. Como parte de este estudio de campo, se ha automatizado el procesado de las muestras obtenidas empleando código python, para analizar la precisión de los diferentes métodos de estimación de distancia analizados. Los resultados muestran un margen de error significativo, especialmente en algunos métodos, lo que sugiere la necesidad de optimización y una elección apropiada de método dependiendo del escenario de propagación de las señales.

This Final Degree Project focuses on wireless communication technologies, specifically on using Bluetooth Low Energy (BLE) for distance estimation between devices. The main goal is to provide a theoretical and practical foundation for future projects in this field. A comprehensive technical explanation of BLE is included, alongside a tutorial for installing and configuring the Nordic Semiconductor development environment and using nRF52840 devices with the nrf_dm program. A Python script was developed to process data obtained through nrf_dm, facilitating the graphical interpretation of measurements. This script, included in the project, is readily applicable for similar studies. Additionally, measurements were conducted in various environments, analyzing the accuracy of the different distance estimation methods in nrf_dm. Results revealed a significant error margin, especially in specific methods, highlighting the need for optimization. The project proposes future research directions, such as improving the selection of the nrf_dm “Best” method or adjusting this selection based on environmental conditions. This work not only provides fundamental knowledge on BLE but also practical tools and key insights for improving distance estimation in future research.