GSM alapú helymeghatározó alkalmazás készítése Android környezetben Maczák Balázs Mérnök Informatikus MSc Témavezető: Tihanyi Attila 2012
Nyilatkozat Alulírott Maczák Balázs, a Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai Karának hallgatója kijelentem, hogy ezt a szakdolgozatot meg nem engedett segítség nélkül, saját magam készítettem, és a diplomamunkában csak a megadott forrásokat használtam fel. Minden olyan részt, melyet szó szerint, vagy azonos értelemben, de átfogalmazva más forrásból átvettem, egyértelműen a forrás megadásával megjelöltem. Ezt a Szakdolgozatot más szakon még nem nyújtottam be.... Maczák Balázs 2
1. Tartalom Nyilatkozat...2 Tartalmi összefoglaló...5 2. Abstract...6 3. Bevezetés...7 4. Helymeghatározás...8 5. Módszerek...8 5.1 GPS alapú helymeghatározás [1]...8 5.2 Leszármazott autonóm helymeghatározás...9 5.3 GSM alapú helymeghatározás...9 5.4 Helymeghatározás a szolgáltató által...9 5.5 GSM alapú helymeghatározás Cella ID segítségével...9 5.6 Helymeghatározás ívmetszéssel [3]...10 5.7 Helymeghatározás a háromszögelés elvével...13 5.8 Helymeghatározás elve az észlelt időkülönbség mérése alapján...14 5.9 A PPKE-ITK által kidolgozott megoldás [4]...15 6. Korábbi eredmények...16 6.1 Mérőalkalmazás...16 6.1.1 A mérőalkalmazás struktúrája...16 6.1.2 A program működése...18 6.1.3 Az adatbázis...19 6.2 A mért GSM adatok és a pozíció kapcsolatának vizsgálata korrelációs módszerekkel [6]...20 6.2.1 Mérési adatok transzformációja metrikus térbe...21 6.2.2 A mérési adatok korrelációjának meghatározása...22 6.2.3 Eredmények értékelése...23 7. A feladat leírása...25 3
7.1 Az Android rendszerről röviden...25 7.2 Fejlesztés Android környezetben...25 7.2.1 Android alkalmazások felépítése [7]...27 7.2.2 Az Android rendszerben hozzáférhető GSM adatok...28 7.3 A helymeghatározó modul implementálása...29 7.4 A fejlesztés során használt tervezési minták [9]...30 7.4.1 Template method...30 7.4.2 Facade...30 7.4.3 Bridge...31 7.4.4 Observer...31 7.5 A kész modul felépítése...33 7.5.1 GmsLocationChangedListener...35 7.5.2 GsmLocationRanger...35 7.5.3 GsmLocationProvider...35 7.5.4 GsmLocationManager...36 8. A modult használó tesztalkalmazás...37 9. Problémák, további feladatok...38 10. Továbbfejlesztési lehetőségek...38 11. Konklúzió...39 12. Függelék...40 12.1 A tesztalkalmazás Activity-jének forráskódja...40 12.2 Rövidítések jegyzéke...42 12.3 Felhasznált irodalom...43 4
Tartalmi összefoglaló Korunk fejlett technológiájának köszönhetően egyre elterjedtebbek az olyan alkalmazások, rendszerek, amelyek valamilyen módon egy mobil készülék pozíciójának meghatározására épülnek. A legelterjedtebb módszer a GPS (Global Positioning System), mely a föld körül keringő 24 műhold segítségével, a műholdaktól való távolság alapján végzi a helymeghatározást. Ez a rendszer valóban hibátlanul működik abban az esetben, ha a Föld körül keringő műholdak láthatók. Ellenkező esetben viszont (például beltéren, esetleg szűk utcákban) a műholdaktól való távolság ismeretének hiányában a GPS alapú helymeghatározás sem lehetséges. Erre a problémára kívánunk megoldást nyújtani egy alternatív helymeghatározási lehetőséggel, mely nem a GPS műholdakra, hanem a GSM (Global System for Mobile Communications) adótornyokra épít, így ugyanúgy működik, akár kültéren van a készülék, akár beltéren. Korábbi években az én feladatom volt egy olyan Android mérőalkalmazás készítése, mely képes egy terület a helymeghatározás számára releváns adatainak rögzítésére. Az elmúlt egy évben arra kerestem a választ, hogy a mérőalkalmazás által rögzített adatokból milyen módszerrel, és mekkora pontossággal nyerhetők ki a pozícióra vonatkozó információk. Jelen dolgozatban ismertetem az elkészült rendszert (mérő- és helymeghatározó alkalmazás) külön tekintettel e féléves munkámra, valamint egy tesztalkalmazáson keresztül bemutatom az elért eredményeket. 5
2. Abstract Due to recent developed technologies, such softwares and systems which are built to appoint the position of a device are getting more and more prevalent. The most prevalent method for localisation is GPS (Global Positioning System) which with the help of 24 earth satellites, calculates the position by the distance from the satellites. This system does really work perfectly in that case when the earth satellites are visible. Otherwise, like in narrow streets or indoor, in the lack of knowing the distance from the satellites, the GPS localisation is not possible. We would like to give a solution for this problem by an alternative localisational possibility. It is based on GSM cell towers instead of GPS satellites so it works in the same way no matter we are indoor or outdoor. In the past few years I was working on an Android application that is able to record the GSM data of a selected area needed for the GSM based localisation. Int he last year I tried to find out the method, and the accuracy the position can be calculated with from the collected data. In this paper I would like to introduce the system (consists of a collector- and a positioning application) especially the work of this year, and throu a test application I would like to present the results. 6
3. Bevezetés Az Egyetemen régebb óta folyik egy kutatási project az alternatív helymeghatározási módszerekkel, mint például a GSM alapú rendszer. Az én feladatom a továbbfejlesztéssel kapcsolatban: Az eddigi helymeghatározási módszerek összefoglalása, valamint ezen keresztül annak bemutatása, hogy a GSM alapú helymeghatározástól milyen tulajdonságok várhatók Az összefoglalás felhasználásával a szükséges, valamint az Android rendszerben elérhető adatok körének meghatározása Annak leírása, hogy a GSM alapú helymeghatározási technológia mely esetekben alkalmazható Alkalmazás készítése, mely alkalmas egy terület GSM adatainak rögzítésére, valamint adatbázisba helyezésére a meglévő adatmodellek használatával Korrelációs módszerrel a GSM adatok és a pozíció kapcsolatának vizsgálata Feladataim ebben a szemeszterben: Metrika meghatározása a mért GSM adatok halmazán Helymeghatározó modul készítése szem előtt tartva a hordozhatóság és újra felhasználhatóság elvét Az elkészült modulhoz tesztalkalmazás készítése, mely képes az eredmények térképen való megjelenítésére 7
4. Helymeghatározás A technológia fejlődésének köszönhetően egyre elterjedtebbé válnak az olyan szolgáltatások, alkalmazások, melyek valamilyen módon vagy a saját, vagy mások pozíciójának ismeretén alapulnak. Gondoljunk például egy autóban a GPS alapú navigációs segédeszközre, vagy, hogy a Google Maps is mutatja a készülék pozícióját a megjelenített térképen. Ezek az alkalmazások mind-mind ugyanarra az alapvető kérdésre vezethetők vissza: hogyan tudjuk megmondani egy készülék helyzetét? 5. Módszerek A következő fejezetben ismertetném a helymeghatározásban eddig használt főbb megoldásokat, ezek előnyeit, illetve hiányosságait. 5.1 GPS alapú helymeghatározás [1] A ma használt talán legelterjedtebb helymeghatározási módszer a GPS. Ebben az esetben a helymeghatározás 24 db műhold segítségével történik, amiből egyszerre általában 7-12 látható. A műholdas helymeghatározó rendszer időmérésre visszavezetett távolságmérésen alapul. Mivel ismerjük a rádióhullámok terjedési sebességét, és a rádióhullám kibocsátásának és beérkezésének idejét, ezek alapján meghatározhatjuk a forrás távolságát. A háromdimenziós térben három ismert helyzetű ponttól mért távolság pontos ismeretében már meg tudjuk határozni a pozíciót. Ennek a módszernek a pontossága általában méteres nagyságrendben mozog, de léteznek olyan mérnöki felszerelések, melyek 0.5 cm es pontosságot is adnak, ám ezek a műszerek sem méretük, sem áruk miatt nem alkalmasak mindennapi használatra. A másik probléma a GPS rendszerrel, hogy mivel műholdakkal történő kommunikáción alapszik, beltéren, vagy szűk utcákban megbízhatatlan, vagy egyáltalán nem működik, ezen kívül használata speciális készüléket igényel, tekintve, hogy a telefonok többsége még nincs felszerelve az adott technológiához szükséges hardwareel. 8
5.2 Leszármazott autonóm helymeghatározás Ez a módszer a GPS alapú helymeghatározásra épít, de előnye vele szemben, hogy nem igényel folyamatos GPS jelet. Lényege, hogy a mobiltelefon kezdeti helyzetét meghatározzuk GPS rendszer segítségével, majd a későbbi pozíciókat a készülék maga számolja oly módon, hogy a kiindulási ponttól számítva folyamatosan méri a gyorsulásának nagyságát és irányát, amelyből a pontos eltelt idő ismeretében a sebesség, és abból az elmozdulás számolható. Nagy előnye, hogy a mobiltelefon akkor is képes a pozíciójának meghatározására, ha megszűnt a kapcsolata a GPS műholdakkal. 5.3 GSM alapú helymeghatározás Egy másik lehetséges megközelítése a helymeghatározásnak nem a GPS technológián alapul, hanem azokon az információkon, melyeknek minden telefon a birtokában van, mivel nélkülözhetetlenek a mobiltelefonos kommunikációhoz. 5.4 Helymeghatározás a szolgáltató által Néhány mobiltelefon-hálózat üzemeltető nyújt szolgáltatásokat helymeghatározásra, ám ez igen ritka, használata nehézkes, és ha el is érhető, igen drága. A Cell ID-hez hasonló technikán alapszik, de mivel a szolgáltató számára több információ áll rendelkezésre, valamivel pontosabb. 5.5 GSM alapú helymeghatározás Cella ID segítségével Ez a technológia kizárólag olyan információkon alapul, melyeknek minden mobiltelefon a birtokában van. Ebben az esetben azt használjuk ki, hogy a telefon mindig a hozzá legközelebb lévő toronyhoz van csatlakozva (persze ezen még lát több tornyot is), így pontosan tudjuk, hogy melyik cellában vagyunk. Egy ilyen cella mérete országonként változhat, Magyarországon az átlagos cellaméret 1191 m [2], de ez persze lakott területen jóval kisebb, és a forgalomsűrűség növekedésével szükségszerűen zsugorodik. Ezen kívül a szomszédos cellák figyelésével és követésével a pontosság tovább javítható (ez a tapasztalatok alapján nagyvárosban körülbelül 20 méteres pontosságot jelent)[1]. 9
5.6 Helymeghatározás ívmetszéssel [3] Ennek a módszernek a lényege, hogy ha meg tudjuk határozni a távolságunkat két adótoronytól, akkor a lehetséges pozíciónk kér körív mentén adódik, amelyek rendszerint két pontban metszik egymást. Ha ezek után vesszük a távolságunkat egy harmadik toronytól, akkor a helyzetünket egyértelműen meg tudjuk határozni igen jó közelítéssel. Az adótoronytól való távolság mérésére két alapvető módszert ismertetnék. 1. ábra: Az ívmetszés elve 10
1. Távolságmérés a vett jel szintje alapján A távolságmérés alapulhat a jel szintjén, mivel a jelszint a következőktől függ: az adó és a vevő távolságától az adó teljesítményétől az adóantenna nyereségétől iránykarakterisztikájától a vevőantenna nyereségétől a terjedést befolyásoló tényezőktől Városi környezetben a veszteség számítására használható az Okumura-Hata modell: Ahol: = Veszteség városi területen. Mértékegysége: decibel (db) = Adó antenna magassága. Mértékegysége: méter (m) = Vevő antenna magassága. Mértékegysége: méter (m) = Átviteli frekvencia. Mértékegysége: megahertz (MHz) = Antenna magasságának korrekciós faktora = Távolság az adó és a vevő között. Mértékegység: kilométer (km) Valamint kis városokban: Nagy városokban: 11
2. Távolságmérés a vett jel késleltetése alapján Abban az esetben, ha az adó és a vevő szinkronizált, a vett jel késleltetése az adó és a vevő távolságától függ (tegyük fel, hogy a terjedési sebesség ismert). GPS műholdak esetében a szinkronizált adó a műholdakon van, a vevő órája nem szinkronizált. Az ebből fakadó hibákat a négy műhold alapján számolt egyenletekkel küszöbölik ki. Elvben semmilyen akadálya nincs annak, hogy ugyanezen az elven telefonhálózatoknál is meg tudjuk határozni a távolságot például az alábbi módon: a mobiltelefon-készülék egy bázisállomás utasítására egy jelcsomagot küld ki, amely tartalmazza a küldés időpontját. A bázisállomás veszi a jelet és a küldési és beérkezési idő különbsége alapján jó közelítéssel számolni tudja a távolságot a készülék és maga között. A harmadik generációs (3G) mobil rendszerekben az ilyen elven működő helymeghatározások elterjedt nevei: AFLT Advanced Forward Link Trilateration EFLT Enhaced Forward Link Trilateration. Az, hogy egy adott esetben a felmenő vagy a lemenő irányú terjedés ideje alkalmasabb a helymeghatározásra, a műszaki kérdéseken kívül számos jogi és biztonságtechnikai megfontolás alapján dönthető el. 12
5.7 Helymeghatározás a háromszögelés elvével Ez a rádióállomások (például tipikusan a kalózadók) bemérésének hagyományos módszere. Működésének alapelve az, hogy különböző helyeken megmérik, hogy a keresett adó jele milyen irányból érkezik. Elméletben két mérési pont alapján már meghatározható az adó pozíciója oly módon, hogy a két mérőpontból képzeletben kibocsájtunk egy-egy egyenest a vett jel érkezési irányába, és ezek metszéspontja adja ki a keresett helyet. Természetesen a gyakorlatban itt is megjelenik egy bizonyos hibafaktor, ám ez több mérés készítésével csökkenthető. Több, egymás melletti vevőantennát antennavektorként használva, az iránymérés az időkülönbségek alapján oldható meg. 2. ábra: Helymeghatározás a vett rádiójelek alapján 13
5.8 Helymeghatározás elve az észlelt időkülönbség mérése alapján Abban az esetben, ha a bázisállomások órái szinkronizálva működnek, egy több adótól egyszerre elküldött jel beérkezési idejének időkülönbségei a bázisállomástól való távolságtól függenek. A mobiltelefon saját pontos, de nem szinkronizált órája alapján ugyanazt a jelsorozatot generálva korrelációs módszerrel azt tudja kellő pontossággal mérni, hogy különböző bázisállomásokról egyszerre küldött kódsorozatot milyen időeltéréssel veszi (T3-T1, T3-T2, T2-T1). A bázisállomások helye a hálózatüzemeltető számára ismert. Azok a pontok, amelyeknek távolságkülönbsége egy bázisállomás-pártól állandó, egy hiperbola mentén helyezkednek el. A mobilkészülék helye tehát a hiperbolák metszéspontjában van. 3. ábra: Helymeghatározás az észlelt időkülönbség mérése alapján 14
5.9 A PPKE-ITK által kidolgozott megoldás [4] A saját módszerünk lényege, hogy az alkalmazás várható helyének területén előzetes méréseket végzünk és ezeket a pozícióval együtt egy adatbázisban eltároljuk. Ezután ezen a területen a cellainformációkat lekérve az eredményeket összevetjük az adatbázisban letároltakkal, és megkapjuk az aktuális pozíciónkat. Ezzel a megközelítéssel természetesen nagyságrendekkel jobb pontosság érhető el, mint az online megoldások segítségével, ám előzetes mérést igényel. A rendszer már korábban kidolgozásra került Karunkon [5], elsőként egy laptop-ra csatolt USB-s GSM adó-vevő (Falcom Samba 75) és egy USB-s GPS vevő segítségével mértek, és határozták meg a pozíciót. Korábbi tanulmányaim során ennek a rendszernek a mintájára készítettem egy alkalmazást Android platformra, mely képes az Androidon elérhető, és a helymeghatározás szempontjából releváns adatok mérésére, és tárolására. 4. ábra: Korábbi mérőállomás (bal oldalon a Falcom Samba 75) 15
6. 6. Korábbi eredmények Korábbi tanulmányaim során a fent leírt módszer Android környezetében való alkalmazásával foglalkoztam. Elsőként egy merőalkalmazást készítettem, mely futása alatt másodpercenként készít méréseket az aktuális GPS és GSM adatokról, és ezeket egy SQLite adatbázisba helyezi. Következő lépésként korrelációs módszerrel vizsgáltam az alkalmazás által mért GSM adatok és az adott adatokhoz tartozó pozíció közti kapcsolatot. A következőkben ezeket ismertetném röviden. 6.1 Mérőalkalmazás A program megírása során törekedte arra, hogy a komponensei később könnyen újrafelhasználhatóak, struktúrája pedig könnyen érthető legyen, így ebben a félévben már lehetőségem volt a korábban megírt alkalmazáskomponensekre támaszkodni. 6.1.1 A mérőalkalmazás struktúrája A program fő komponensei a következők voltak: MenuActivity: egy Activity osztály, ezt látja elsőként a felhasználó, amikor elindítja a programot. LoggerActivity: színtén egy Activity, ez felel az adatok rögzítéséért, és adatbázisba helyezéséért. BrowserActivity: ezen keresztül van lehetősége a felhasználónak a már korábban rögzítésre került adatok megjelenítésére LogEntry: ez tartalmazza az egy adott pillanatban rögzített adatokat (GSM, GPS, idő, stb ) DBAdapter: az adatbázissal való kommunikáció ezen az osztályon keresztül valósítható meg, biztosítja a fontosabb adatbázis funkciókat MyCellInfo: ez tárolja egy időpillanatban mért GSM információit az kurrens toronynak MyLocationListener: ez az osztály értesül a GPS adatok változásáról, és megjegyzi azokat. Ezen kívül ez az osztály felel azért is, hogy az adatok rögzítése másodpercenként megtörténjen MyPhoneStateLisntener: ez az osztály értesül térerősség változásáról, és megjegyzi azt 16
A program osztályhierarchiája a következő képen látható: 5. ábra: A mérőalkalmazás osztálydiagramja A program két alapvető funkcióval rendelkezik: adatokat tud gyűjteni egy terület GSM adatairól, és azokat az SD kártyára képes menteni a meglévő adatbázis adatait képes megjeleníteni egy lista formájában. 17
6.1.2 A program működése Egy menüvel indul a program, ahol a felhasználó választhat, hogy melyik opciót kívánja használni. Amennyiben a Start logging funkcióra kattint, elkezdődik a terület adatainak rögzítése. Amennyiben a felhasználó megnyomja a készülék vissza gombját, az adatok mentésre kerülnek az adatbázisba. A Home gomb megnyomására a program nem áll meg, hanem a háttérben fut tovább. 6. ábra: A mérőalkalmazás működése mérés közben Az adatbázis tartalmának megjelenítése a következő módon történik: 7. ábra: A mérőalkalmazás működése a mért adatok listázása közben 18
6.1.3 Az adatbázis A program, mint azt már korábban írtam, a mért adatokat az SD kártyára menti le a mérés végén. Ez egy SQLite adatbázis, mely struktúrája a központi adatbázis leegyszerűsített változata (sok adat vagy nem elérhető, vagy irreleváns). A korreláció számolásához ezt az adatbázist használtam. Az alábbi ábrán látható a központi, valamint az SD kártyán található adatbázis diagramja: 8. ábra: Az adatbázis felépítése 19
6.2 A mért GSM adatok és a pozíció kapcsolatának vizsgálata korrelációs módszerekkel [6] A statisztikában a korreláció jelzi két tetszőleges érték közötti lineáris kapcsolat nagyságát és irányát (avagy ezek egymáshoz való viszonyát). Az általános statisztikai használat során a korreláció jelzi azt, hogy két tetszőleges érték nem független egymástól. Az ilyen széles körű használat során számos együttható, érték jellemzi a korrelációt, alkalmazkodva az adatok fajtájához. A korreláció a következőképp számolható: A gyakorlatban, és jelen esetünkben is nem álnak rendelkezésre az elméleti adatok, ezért az úgynevezett tapasztalati korreláció használható, melyet a következőképp számolunk: A megoldáson való munkám során a következő problémával szembesültem: a korrelációs módszer feltételezi, hogy metrikus téren dolgozunk, azaz definiálva van két elem távolsága. Esetünkben viszont ez nem igaz, tekintve, hogy az adatok nagy része (pl.: cella azonosító) úgynevezett nominális adatok. Emiatt, annak érdekében, hogy a korrelációs módszer alkalmazható legyen, meg kellett határoznom egy metrikát. 20
6.2.1 Mérési adatok transzformációja metrikus térbe Mint azt említettem, annak érdekében, hogy a korrelációs módszer alkalmazható legyen, elsőként szűkség van a mérési adatok transzformációjára. Ez egyrészt ahhoz kell, hogy a tapasztalati korrigált szórásnégyzetek, és a tapasztalati várható értékek számolhatóak legyenek, másrészt pedig, hogy az egyes mérési pontok távolságát meg tudjuk határozni ezektől az értékektől. Ehhez arra van szűkség, hogy az mérési ponthoz tartozó minden adat metrikus legyen. Ezt úgy oldottam meg, hogy minden mérési ponthoz a mérési sorozat során látott összes tornyot rögzítettem, ha az adott pontban az nem volt látható, akkor 0 jelerősséggel. Az így kapott adatok elhelyezhetőek egy többdimenziós térben, és a távolság a következőképp értelmezhető: ahol x és y a két mérési pont, k a mérési sorozat során látott tornyok száma, és pedig az i. cellaazonosítóhoz tartozó jelerősség az x, illetve y mérési pontban, vagy 0, ha az adott pontban az i. torony nem volt látható. A tapasztalati várható értékek ez alapján a következő módon számolható: Ahol száma, pontban. az i. cellaazonosítóhoz tartozó tapasztalati várható érték, N a mérési pontok pedig az i. cellaazonosítóhoz tartozó vétel oldali jelerőség a k. mérési Az így kapott értékekből konstruálható egy fiktív mérési pont, amely a mérési sorozat tapasztalati várható értéke lesz. 21
6.2.2 A mérési adatok korrelációjának meghatározása A korreláció alap esetben arra szolgál, hogy két adatsor közötti kapcsolatot tudjunk meghatározni. A módszernek létezik egy változata, mely egy adatsor és időben eltoltjának korrelációját adja meg. Ezt a módszert autokorrelációnak nevezik, és a következőképpen számolható: Ahol az i. mérési pont metrikus térbe való transzformáltja, N a mérési pontok száma, a mérési sorozat tapasztalati várható értéke, N a mérési pontok száma, t pedig azt jelöli, hogy hány időegységgel toltuk el az adatsort az autókorrelációhoz. Jelen esetben, ha a mérési sorozaton végzett autókorreláció eredményeképpen 1- et kapnánk, az azt jelentené, hogy a GSM adatok egy adott pozícióban teljes mértékben idő invariánsak, azaz nem változnak az idő függvényében. Ez természetes lehetetlen a külső behatások (időjárás, mozgó tárgyak, reflexió) miatt, de mindenesetre az lenne a GSM alapú helymeghatározási módszer számára a legoptimálisabb, ha a korrelációs számolás eredménye közel 1 lenne. Ezen kívül érdekes még az is, hogy az időeltolás mértékét növelve hogyan változik a korreláció mértéke. 22
6.2.3 Eredmények értékelése A fent leírt programot több időkülönbségre is lefuttattam, az eredményeket a kölünböző t értékekre az alábbi táblázat tartalmazza: t R(t) 1 0.856889595237558 2 0.945041182998336 3 0.926712423451782 4 0.9589651586667112 5 0.9652026092734035 6 0.9804893045197994 7 0.9131865435819973 8 0.9400248445253838 9 0.9895832812749561 10 0.9770629362177548 11 0.9322300272228167 12 0.9587102835780164 13 0.9636817074202863 14 0.996763143429412 15 0.936655613273162 A fenti eredményekből kiolvasható, hogy az azonos pozícióhoz tartozó GSM adatok szoros összefüggésben vannak egymással. Ez azért bír nagy jelentőséggel, mert e nélkül a GSM alapú helymeghatározó módszer megbízhatatlan lenne. 23
Mivel a gyakorlatban a mérést felölelő időtartamnál jóval nagyobb különbség lesz a mérések, valamint a gyakorlati felhasználás között, ezért az eredmények értékei mellett annak is jelentősége van, hogy az időeltolás mértéke milyen összefüggésben van a korrelációval. Az alábbi diagramon láthatóak a korrelációs értékek az időeltolás mértékének függvényében: 9. ábra: Az autokorreláció alakulása az időkülönbség függvéynében A grafikon alapján az is megállapítható, hogy a korreláció az adatsor és eltoltja között nem csökken meghatározóan az időkülönbség növelésével. Ezek alapján kijelenthető, hogy az Egyetem által kifejlesztett módszer használható Android készülékeken az adatok időérzékenysége alapján. 24
7. A feladat leírása Az én feladatom egy mérőalkalmazás készítése volt Android telefonra, mely hordozhatóbb, mint a fent említett mérőrendszer, valamint olyan szempontból is előnyösebb, hogy ez esetben az adatok egyből egy, a későbbi végfelhasználó által használt készüléken vannak. 7.1 Az Android rendszerről röviden Az Android a Google vezetésével fejlesztett nyílt forráskódú Linux alapú mobil platform, mely mögé több tucat világhírű cég sorakozott fel. A fejlesztők reményei szerint ez a rendszer fogja meghatározni a jövőben a mobil telekommunikációt. A rendszer részesedése az okostelefon-platformok között kiemelkedő, fő hiányossága ahogy erre majd részletesebben ki is térek megegyezik fő erősségével: a fragmentáltsággal. Ez azt jelenti, hogy nyílt forráskódú operációs rendszer révén a készülékgyártó cégek zöld utat kaptak a platform használatára. Ez ezt eredményezi, hogy az elérhető készülékek terén a vásárlóknak jóval nagyobb választék áll a rendelkezésükre, mint például az iphone esetében, ám a különböző Android implementációk igen megnehezítik a fejlesztést. 7.2 Fejlesztés Android környezetben Android operációs rendszerre a fejlesztés történhet Java, vagy C++ nyelven. A Java nyelv használata esetén használható az alkalmazásfejlesztők számára készített eclipse-plugin, mely nagyban megkönnyíti az implementációs folyamatot. A rendszer fejlesztői a rendszerbe integráltak egy saját maguk által készített Java virtuális gépet (Dalvik). Regiszter alapú virtuális gépről van szó, így kevesebb helyet foglal, mint más virtuális gépek. Egyszerre több Dalvik példány is futhat egy készüléken, mégis hatékony marad. Minden Android alkalmazás saját DVM példánnyal rendelkezik. Java alapú programozási nyelvvel lehet fejleszteni, de nem teljesen Java, mivel sok asztali Java könyvtárra nincs szűkség egy telefonon, így az android-ból kihagytak néhány java package-et pl.: java.applet, java.beans,javax.rmi,javax.print. 25
Az Android rendszer maga több különböző szoftverfajta együttese: middlewareek, core-alkalmazások és maga az operációs rendszer. 10. ábra: Az Android rendszer architektúrája [6] Az Android operációs rendszer alapja egy Linux kernel, továbbá absztrakciós szint a hardware és a software között. Memória-, energia-, hálózat kezelés Driver modellek Linux v.2.6-os alapokon Az App framework tartalmaz minden olyan kódot, amire egy alkalmazás fejlesztése során szűkségünk lehet. Nagy szabadsággal rendelkezünk, ugyanazokat a forrásokat használjuk, mint a Google által fejlesztett alapértelmezett alkalmazások, le is lehet cserélni azokat, így saját arcunkra szabhatjuk a rendszert. 26
7.2.1 Android alkalmazások felépítése [7] Bár az Android alkalmazás implementálása általában Java nyelven történik, sokban eltér a szokványos Java alkalmazásoktól. A legfontosabb különbség talán az alkalmazások felépítésében van. Az Android rendszerben ugyani az alkalmazások nem alkotnak annyira jól elkülöníthető egységeket, mit a klasszikus értelemben vett szoftverek. Egy Android alkalmazásnak például nem csak egy belépési pontja van, hanem a fejlesztő tetszőlegeset definiálhat. Ez azt is jelenti, hogy egy Android alkalmazás nem rendelkezik main függvénnyel. Ehelyett kisebb komponensből épül fel, melyek, ha a fogadó fél engedi, akár alkalmazások között is képesek együttműködni (például lehetőségünk van az SMS alkalmazás elindítására a saját alkalmazásunkból is). Az Android alkalmazás alapvető építőelemei az úgynevezett alkalmazáskomponensek. Mindegyik az alkalmazás egy lehetséges belépési pontja. A felhasználó számára nem mindegyik funkcionál belépési pontként, de mindegyik külön, jól elkülöníthető szerepet játszik az alkalmazásban. Activity: Egy képernyőhöz tartozó felhasználói felület a mögötte lévő logikával (például: e-mail kliens esetében külön Activity-k: e-mail olvasása, írása, bejövő mappa, stb.). Egy külső alkalmazás elindíthatja az e-mail író Activity-t pl. megosztásra kattintva. Service: Háttérben futó folyamat falhasználó felület nélkül, általában egy Activity-ből vezéreljük (pl. zenelejátszó) Broadcast reciever: rendszer szintű üzenetekre lehet figyelni vele (pl. új sms) Content provider: Az alkalmazás megosztott adatainak kezelése (pl. névjegyzék) Intent: Olyan üzenet, mellyel az egyes komponensek egymás között tudnak kommunikálni, akár egy alkalmazáshoz tartoznak, akár nem. 27
7.2.2 Az Android rendszerben hozzáférhető GSM adatok A főcella esetében: o Cell ID (Cella azonosító) o LAC (Location Area Code) o MCC (Mobile Country Code) o MNC (Mobile Network Code) o RSSI (Received Signal Strength Indicator) A mellékcellák lehetnek GSM vagy CMDA típusúak is. Előbbi esetében az azonosítás a cellaazonosító alapján történik, utóbbinál az ún. Primary Scrambling Code használható erre a célra, ugyanis ebben az esetben a cellaazonosító -1.[8] o Cell ID GSM hálózat esetén a cellaazonosító, CMDA esetében pedig a PSC o RSSI o LAC o Type a következő értékeket veheti fel: GPRS EDGE HSDPA HSUPA HSPA 28
7.3 A helymeghatározó modul implementálása A következő fejezetben ismertetném a GSM alapú helymeghatározó modul implementációjának és működésének részleteit, a megoldás során alkalmazott tervezési mintákat, valamint a lehetséges és választott megoldási alternatívákat. Az implementáció során a fő hangsúlyt az újrafelhasználhatóságra és a hordozhatóságra fektettem, azaz igyekeztem a modult úgy megírni, hogy a későbbiekben a lehető legkönnyebb legyen a működés megváltoztatása az eredeti kód módosítása nélkül. Ezen kívül a tervezés során szem előtt tartottam azt is, hogy a felhasználó - vagyis a fejlesztő, aki a jövőben a modult kívánja használni elől a modul belső felépítése és logikája a lehető legnagyobb mértékben el legyen rejtve. Összefoglalva tehát célom az volt, hogy egy olyan modult készítsek, amelynek működése egyszerűen testre szabható a belső szerkezet és működés ismerete nélkül. Tanulmányaim, illetve munkám során azt tapasztaltam, hogy a legtöbb, gyakran előforduló kérdésre, és problémára a szoftveripar korábban már választ adott. Ezen tapasztalatokat, bevált módszereket hívjuk gyűjtőnéven programtervezési mintáknak. Az angolul csak Gang of Four vagy GoF-ként emlegetett Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson és John Vlissides programozó négyes a 90-es évek elején írta meg Programtervezési minták című könyvét, amely ma is alapjául szolgál az objektumorientált programozási minták kutatásának. Ez a könyv összesen 23 mintát mutat be, viselkedési minta, szerkezeti minta és létrehozási minta csoportokba sorolva őket. A szerzők kiemelik, hogy egyáltalán nem a valóságtól elrugaszkodott és elvont mintákat találtak ki, hanem csak összegyűjtötték a sokszor előforduló problémákat és a rájuk adott válaszokat, kielemezték őket, és a látottak alapján megpróbáltak általános megoldásokat nyújtani. A könyvben minden minta mellé leírták azt, hogy milyen felmerülő problémára adhat választ, alkalmazásának előnyeit és hátrányait, a megvalósítás lehetséges buktatóit, ismert felhasználásokat és példakódot, így teljes képet adva azok lehetséges használatának körülményeiről és eredményéről. Ez a könyv ma is referenciaként szolgál minden objektumorientált mintákkal kapcsolatos munkához. [9] 29