Neue Algorithmen optimieren die Planung von BLE-Beacons in Gebäuden
Forscher der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg (BTU) haben neue Verfahren für die automatische Planung von Bluetooth-Low-Energy-Beacon-Netzen entwickelt. Die Algorithmen berücksichtigen Gebäudestruktur und Funkdämpfung und sollen mit weniger Beacons eine zuverlässige Indoor-Lokalisierung ermöglichen.
Wo müssen die BLE-Beacons installiert werden?
BLE-Beacons können in Gebäuden als feste Referenzpunkte für die Indoor-Lokalisierung dienen. Ein mobiles Gerät empfängt die Signale mehrerer Beacons und schätzt daraus seine Position. In der untersuchten Architektur erfolgt die Entfernungsbestimmung über RSSI und die Positionsberechnung per Trilateration. Dafür muss jeder relevante Punkt gleichzeitig von mindestens drei Beacons erreicht werden.
Die eigentliche Herausforderung liegt damit bereits vor der Inbetriebnahme: Wo müssen die Beacons installiert werden, damit keine Abdeckungslücken entstehen, aber auch nicht unnötig viel Hardware eingesetzt wird?
Die BTU-Forscher beziehen dafür Gebäudemerkmale wie Wände, Decken, Glasflächen, Materialarten und Materialstärken in die Modellierung ein. Diese Faktoren beeinflussen die Dämpfung und damit die erwartete Reichweite der BLE-Signale.
Planungssoftware statt manueller Platzierung
In der Praxis wird die Platzierung von Beacons häufig manuell geplant. Das ist zeitaufwendig und kann weder vollständige Dreifachabdeckung noch eine möglichst geringe Zahl an Beacons garantieren.
Das Team um Sven Löffler, Viktoria Abbenhaus, George Assaf und Petra Hofstedt kombiniert deshalb drei Optimierungsansätze:
Constraint Programming,
Large Neighborhood Search und
Evolutionary Algorithms.
Die neue Arbeit erweitert frühere Forschung durch schnellere Berechnungen der Funkabdeckung, optimierte Parameter und hybride Verfahren.
Ein wichtiger Fortschritt betrifft die Berechnung der Beacon-Abdeckung. Sobald die aus dem RSSI-Modell abgeleitete maximale Reichweite überschritten ist, wird die Berechnung beendet. Bei Large Neighborhood Search werden vorhandene Abdeckungsdaten zudem inkrementell aktualisiert, statt vollständig neu berechnet zu werden. Für Teile des Verfahrens sank der Rechenaufwand dadurch um rund 80 Prozent.
29 Gebäudemodelle vollständig gelöst
Die Forscher testeten die Verfahren an 29 synthetisch erzeugten, mehrstöckigen Gebäudemodellen. Frühere constraint-basierte Varianten fanden je nach Ansatz nur für 27,6 bis 93,1 Prozent der Gebäude eine Lösung.
Mit den verbesserten Algorithmen stieg die Lösungsrate auf 100 Prozent. Besonders erfolgreich war die Kombination aus Constraint-basierter Optimierung und Large Neighborhood Search. Sie reduzierte die durchschnittliche Zahl benötigter Beacons von 167 auf 161 und erzielte bei 22 der 29 Testgebäude die beste Lösung.
Praxistest in einem dreistöckigen BTU-Gebäude
Zusätzlich wurde das Verfahren auf reale Grundrisse eines dreistöckigen BTU-Gebäudes in Cottbus angewendet. Für die modellierte Dreifachabdeckung wurden insgesamt 39 Beacons berechnet, verteilt auf 13, 11 und 15 Einheiten pro Etage. BLE-Signale können dabei teilweise durch Decken hindurch auch zur Abdeckung benachbarter Stockwerke beitragen.
Die Autoren betonen, dass dies noch keine großflächige Realvalidierung darstellt. Zusammen mit den synthetischen Tests liefert der Versuch jedoch einen ersten Hinweis darauf, dass sich der Ansatz auch auf komplexe reale Gebäude übertragen lässt.
Von Notfalllokalisierung bis Asset Tracking
Mögliche Einsatzfelder reichen von Indoor Navigation, Personensicherheit, Ticketing und Emergency Response bis zum Asset Tracking.
Entscheidend ist dabei die untersuchte Architektur: Die fest installierten BLE-Beacons dienen als Referenzpunkte. BLE-fähige mobile Endgeräte wie Smartphones, Wearables oder andere Geräte empfangen deren Signale und bestimmen daraus ihre Position. Eine klassische RTLS-Architektur, bei der ein BLE-Tag sendet und fest installierte Locator die Position berechnen, ist nicht Gegenstand dieser Forschung.
NFC & BLE Micro-Location Mobile-Ticket Lösung
Die Integration von NFC- und BLE-Technologie in das Portoer ÖPNV-System schafft ein nutzerfreundliches, flexibles und modernes Mobile-Ticketing, das Fahrgästen eine vereinfachte Abrechnung und Nutzung ermöglicht.
Für Systemintegratoren liegt der praktische Nutzen deshalb vor allem in der automatisierten Planung der Funkinfrastruktur. Bereits vor der Installation lässt sich modellieren, wie viele Referenz-Beacons benötigt werden und an welchen Positionen sie installiert werden sollten, um die geforderte Dreifachabdeckung zu erreichen.
Die Open-Access-Studie „Advanced Algorithms for the Three-Dimensional Beacon Placement Problem Based on Constraint Programming, Large Neighborhood Search, and Evolutionary Methods“ wurde in SN Computer Science bei Springer Nature veröffentlicht.
Lesen Sie die Studie bei Springer Nature: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-026-05267-z