In order to minimize greenhouse gas emissions and operational cost related to the ICT-infrastructure the power management method of a Radio Base Station (RBS) or Base Transceiver Station (BTS) at Ericsson is studied and modelled. The major load demand at RBS’s are due to uplink and downlink data traffic. Ericssons RBS’s contains power resources and energy storage systems that are controlled by a power controller module in order to meet load demand. Such power resources may be AC-grid, generator and photovoltaic cells etc. Using a certain power resource entails a distinct cost and emission. This thesis investigates the influence that the power controller logic has on cost and emission using two frameworks. One framework models the power resource management in the form of a hybrid dynamical system. Using this framework a new management policy is investigated and compared with the current management policy. The second framework investigates the usage of MPC for controlling the power sources during operation. Using this framework a third management policy is introduced and compared with the current implementation. The performance of the three management policies are compared by simulating a standard RBS operation scenario. The results show that during a RBS scenario where the grid will never fail the third management method using MPC outperforms the other two management policies. In the RBS scenario that the grid may fail the second management method outperforms the current implementation. The implication of these results may be that during a scenario of no grid failure it is more advantageous to decrease emission and cost by using a supervisory control method. During a scenario where grid failure may occur using the second management method, where battery is used as more than just a back-up unit, is more advantageous for decreasing emission and cost. / För att minimera utsläpp av växthusgaser och driftskostnader inom ICT-infrastrukturen studeras och modelleras effekt-hanteringen för en radiobasstation (RBS) eller Base Transceiver Stations (BTS) på Ericsson. Det stora belastningsbehovet hos en RBS beror på upplänk och nedlänksdatatrafik. Ericssons RBS innehåller kraftresurser och energi lagringssystem som styrs av en effektkontrollmodul för att möta lastbehovet. Sådana kraftresurser kan vara AC-nät, generator eller solceller etc. Användandet av en viss kraftresurs medför en distinkt driftkostnad och utsläpp. Detta examensarbete undersöker effekten som kontrollmodulens logik har på kostnad och emission genom två tillvägagångssätt. Ett tillvägagångssätt modellerar effekt-hanteringen i form av ett hybrid dynamiskt system. Med detta tillvägagångssätt utreds en ny resurs förvaltningspolicy och jämförs med den nuvarande implementerade policyn. Det andra tillvägagångssättet undersöker användningen av MPC för att styra effekt-hanteringen under drift. Detta tillvägagångssätt leder till en tredje förvaltningspolicy som jämförs med den nuvarande implementerade policyn. Prestandan av de tre förvaltningspolicyerna jämförs genom att simulera olika scenarion av RBS-drift. Resultaten visar att under ett RBS-scenario där nätet aldrig kommer att förloras överträffar den tredje förvaltningspolicyn som använder MPC, de andra två förvaltningsmetoderna. I ett RBS scenario där nätet kan förloras överträffar den andra förvaltningsmetoden den nuvarande implementeringen. Resultaten tyder på att under ett scenario utan nätfel är det mer fördelaktigt för att minska utsläpp och kostnader genom att använda den tredje förvaltningsmetoden. Under ett scenario där nätfel kan inträffa är den andra förvaltningsmetoden, där batteriet används som mer än bara en reservenhet, mer fördelaktig för att minska utsläpp och kostnader.

Today’s way of driving works very well, but there can be substantial improvements made in the road systems and in the vehicles themselves. Many of the disadvantages of current road systems and vehicles can be removed in the future by using appropriate information and communication technology. A disadvantage that has been considered to be a major problem for many years is the fossil fuel-consumption of vehicles. Hybrid-cars and all-electric cars are being developed to reduce the use of fossil-based fuels. Since it could take a long time for these new types of vehicles to replace vehicles currently using internal combustion engines, development must also seek to improve current vehicles. Fuel-savings and safety are two major aspects that researchers and vehicle manufacturers are trying to address. One approach that provides fuel-savings is driving in a convoy. Both Scania and Volvo are currently developing this approach. They aim to achieve the same goal, but in two different ways - since they do not build upon the exact same concepts. Scania is a major manufacturer of trucks and buses, while Volvo is a major manufacturer of trucks, buses, and cars. Both are seeking to improve the fuel-savings for trucks and busses, but Volvo is also seeking to improve fuel-savings for cars. Unfortunately, with every solution are new problems. Convoy driving brings advantages, but appropriate communication between the vehicles of the convoy and those seeking to join a convoy is necessary for this approach to work well. This is particularly challenging as these vehicles are in moving while communicating. For this reason, the communication needs to utilize wireless links. This thesis shows in more detail how the inter-vehicle communication works using Wi-Fi and why this is a good media to use when driving a convoy. The testing of Wi-Fi between two driving vehicles and in implementation of two model vehicles shows another perspective of Wi-Fi than today’s use of it. / Dagens sätt att köra i samhället fungerar väldigt bra men det finns naturligtvis massor av nackdelar med olika vägsystem och fordonen själva. Dessa nackdelar kan i framtiden försvinna med utvecklingen av IT-systemen. En stor nackdel som setts som ett problem sen flera år tillbaka är bränsleförbrukningen hos fordonen. Det finns hybridbilar och t.o.m. elbilar vilka utvecklas i syfte att spara på jordens bränsle resurser. Men eftersom det antagligen kommer ta flera tiotals år innan dessa fordon kommer ersätta dagens fordon med bränslemotorer så måste utvecklingen också gå i två vägar, nämligen att förbättra dagens bränsledrivna fordon. Bränsleförbrukning och säkerhet är de två främsta aspekterna vid denna typ av utveckling. Ett system som faktiskt förbättrar bränslebesparing är att köra på led som en konvoj. Detta körsystem utvecklas just nu av två större företag, Scania och Volvo. De siktar mot samma mål men har två olika tillvägagångssätt då de inte är i grunden exakt likadana företag. Scania bygger lastbilar och bussar medan Volvo förutom dessa fordon även bygger bilar. Detta ger Volvo en chans att även förbättra bilkörandet. Men med varje lösning kommer det nya problem. Detta sätt att köra ger givetvis fördelar men man oroar sig ändå för kommunikationen som behövs för detta system. Detta är inte enheter som står stilla på exempelvis ett kontor eller flygplats, utan det är enheter som rör sig ständigt, vilket betyder att kommunikationen måste vara trådlös. Denna rapport går in mer i detalj hur den externa kommunikationen mellan fordon fungerar med Wi-Fi och varför det är ett bra protokoll att använda i konvojer. Testerna med Wi-Fi körandes i två bilar och även i två små modellbilar ger Wi-Fi ett annat perspektiv än dagens användning.

Smart homes are custom-fitted systems for users to manage their home environments. Smart homes consist of devices which has the possibility to communicate between each other. In a smart home system, the communication is used by a central control unit to manage the environment and the devices in it. Setting up a smart home today involves a lot of manual customizations to make it function as the user wishes. What smart homes lack is the possibility to learn from users behaviour and habits in order to provide a customized environment for the user autonomously. The purpose of this thesis is to examine whether environmental data can be collected and used in a small smart home system to learn about the users behaviour. To collect data and attempt this learning process, a system is set up. The system uses a central control unit for mediation between wireless electrical outlets and sensors. The sensors track motion, light, temperature as well as humidity. The devices and sensors along with user interactions in the environment make up the collected data. Through studying the collected data, the system is able to create rules. These rules are used for the system to make decisions within its environment to suit the users’ needs. The performance of the system varies depending on how the data collection is handled. Results find that collecting data in intervals as well as when an action is made from the user is important. / Smarta hem är system avsedda för att hjälpa användare styra sin hemmiljö. Ett smart hem är uppbyggt av enheter med möjlighet att kommunicera med varandra. För att kontrollera enheterna i ett smart hem, används en central styrenhet. Att få ett smart hem att vara anpassat till användare är ansträngande och tidskrävande. Smarta hemsystem saknar i stor utsträckning möjligheten att lära sig av användarens beteende. Vad ett sådant lärande skulle kunna möjliggöra är ett skräddarsytt system utan användarens involvering. Syftet med denna avhandling är att undersöka hur användardata från en hemmiljö kan användas i ett smart hemsystem för att lära sig av användarens beteende. Ett litet smart hemsystem har skapats för att studera ifall denna inlärningsmetod är applicerbar. Systemet består av sensorer, trådlösa eluttag och en central styrenhet. Den centrala styrenheten används för att kontrollera de olika enheterna i miljön. Sensordata som sparas av systemet består av rörelse, ljusstyrka, temperatur och luftfuktighet. Systemet sparar även användarens beteende i miljön. Systemet skapar regler utifrån sparad data med målet att kunna styra enheterna i miljön på ett sätt som passar användaren. Systemets agerande varierade beroende på hur data samlades in. Resultatet visar vikten av att samla in data både i intervaller och när användare tar ett beslut i miljön.

As the rapid progress in technology changes our daily life, it also changes how the Industry works. The new developments enable technologies such as the Internet of Moving Things (IoMT), and through these technologies, new challenges arise. IoMT adds one more vital issue, localization, to be solved in comparison to the Internet of Things (IoT). To enable IoMT in the manufacturing industry, there are still problems that need to be overcome. Critical statements such as power consumption, price, accuracy, data management, and size. In this thesis, an evaluation of a new sensor system for an air pneumatic grinder is conducted. The features of the sensor system are to report data from the grinder to the cloud and to localize the position of the grinder. The focus was to optimize the localization algorithm and power consumption of the system. The localization of the grinder was conducted with a new and improved algorithm, Ring Error Difference System (REDS), introduced in this thesis. The new algorithm increased the previous known iRingLA accuracy from 2.91 m to 2.33 m for Bluetooth Low Energy (BLE) and from 3.99 m to 2.84 for Wi-Fi, according to the experiments performed. The final system was able to estimate the operation runtime with an error of 24 s for an operational runtime of 905 s. The operational lifetime of the system was 242 h and 45 h, respectively, for BLE and Wi-Fi. An optimized software was introduced to decrease power consumption. The optimized version was estimated to have an operational lifetime of 1540 h for BLE, which did not reach the wanted lifetime of 3000 h set by Atlas Copco. Hence, I conclude that the hardware, Wemos ESP32, used in the thesis, is not feasible for this solution. Simpler hardware, than the Wemos ESP32, should be used to be able to reach the goal of 3000 h. / De stora framstegen inom dagens teknik förvandlar inte bara vårt dagliga liv det förändrar också tekniken inom industrin. Den nya tekniken möjliggör framsteg så som Internet of Moving Things (IOMT), vilket leder till nya utmaningar. IoMT jämfört med Internet of Things (IoT) lägger till ytterligare utmaningar att lösa så som lokalisering. För att kunna använda IoMT inom tillverkningsindustrin måste ett flertal problem hanteras så som strömförbrukning, pris och noggrannhet på lokaliseringen, datahantering och storlek på systemet. I denna masteruppsatts gör jag en utvärdering av ett nytt sensorsystem för luftdrivna slipmaskiner. Detta sensorsystem rapporterar data från slipmaskinen till molnet och rapporterar positionen av utrustningen. Fokuset på uppsatsen var att optimera lokaliseringsalgoritmen och minska strömförbrukningen för systemet. Lokaliseringen av slipmaskinen gjordes med en ny och förbättrad algoritm, Ring Error Difference System (REDS), som jag introducerar i avhandlingen. Algoritmen förbättrade den tidigare kända RSSI-baserade iRingLA från 2,91 m till 2,33 m med Bluetooth Low Energy (BLE) och från 3,99 m till 2,84 m för Wi-Fi. Det slutliga systemet kunde uppskatta drifttiden med en avvikelse på 24 s av den verkliga drifttiden, 905 s. Systemets operativa livslängd var 242 timmar och 45 timmar för BLE respektive Wi-Fi. Dessutom infördes en optimerad programvara för att minska strömförbrukningen. Den optimerade versionen beräknades ha en livslängd på 1540 timmar för BLE, vilket inte når den önskade livslängden på 3000 timmar satt av Atlas Copco. Ifrån mitt arbete drar jag slutsatsen att hårdvaran som används i uppsatsen, inte kan användas i en slutlig produkt. En enklare hårdvara än Wemos ESP32 bör användas för att kunna nå målet på 3000 timmar.

Authentication is an indispensable part of information security. It serves to distinguish legitimate users from unauthorized ones. With the rapid growth of Internet of Things (IoT) devices, authentication of wireless communication is gathering more and more attention. Traditional authentication methods using cryptography, such as Hash-based Message Authentication Codes (HMACs) or digital signature, demand significant computational power and hardware resources, especially for low-end platforms. Spoofing attackers take advantage of trust relationships, trying to impersonate legitimate entities the wireless Access Point (AP) trusts. To tackle this issue, physical layer authentication methods are proposed. Using a fast and lightweight implementation, authentication based on physical layer attributes has the chance to improve the security performance of the authentication in the wireless network and protect it from spoofing attacks. It takes advantage of the uniqueness and inimitability of physical layer attributes by using them as identifying information. In this project, one of the physical layer attributes, Channel State Information (CSI), is utilized as the identifying information of devices. CSI samples from different wireless devices are collected by a wireless monitor. Features on amplitude and phase are extracted from raw CSI samples through data processing algorithms. For every device, a corresponding feature profile is pre-built so that authentication can be accomplished by matching the CSI profile. One-Class Support Vector Machine (OCSVM), a machine learning technique, which has a satisfying performance in novel discrimination, is used for profile building and profile matching algorithms so that the physical layer identities from various devices can be distinguished effectively. Our study aims to prove the feasibility of the authentication using CSI identity is conducted and the authentication and spoofer detection accuracy is calculated. With the profile matching algorithm based on OCSVM, the authentication accuracy and the spoofer detection accuracy remains around 98% and 100% respectively. Finally, to address the limitations in related work, such as the phase error fingerprinting which is not effective across all the bands, and the instability of the authentication results, a combined authentication method is designed and implemented successfully. The new method is based on both the traditional cryptographic authentication and CSI-based authentication. The implementation is accomplished by using the data processing methods and discrimination techniques mentioned above. The basic functions, such as detecting CSI variance and switching between CSI and cryptographic authentication, and the CPU computing performance under different authentication modes are observed. The performance of the new method is analyzed and evaluated under different potential attack scenarios. The evaluation shows that the basic functions and defense ability are valid and satisfying under different scenarios. The computing resource saves at least 36.92% and at most 79.73% compared to various traditional cryptographic authentication. / Autentisering är en oumbärlig del av informationssäkerheten, eftersom den särskiljer legitima användare och motståndare i nätverk. Med den snabba tillväxten av trådlösa IoT-enheter får säker autentisering inom trådlös kommunikation mer och mer uppmärksamhet. Traditionell trådlös autentisering metoder har en enorm efterfrågan på beräkningskraft och hårdvaruresurser, samtidigt som de är sårbara för vissa attacker. Spoofing-attack, som drar fördel av pålitliga relationer genom att imitera en person eller organisation som den trådlösa AP litar på, är en av de svåraste säkerheterna problem med trådlös autentisering. För att lösa detta problem föreslås autentiseringsmetoder för fysiska lager. Genom att använda en snabb och lätt implementering har autentiseringen baserad på fysiska lagerattribut möjlighet att förbättra säkerhetsprestandan för autentiseringen i det trådlösa nätverket och skydda den från spoofing attacker. Eftersom det tar fördelen av det unika och oefterhärmlighet av fysiska lagerattribut genom att använda dem som identitetsinformation som ska autentiseras. I detta projekt används ett av attributen för fysiskt lager, CSI som enhetsidentitet för att studera prestandan för trådlös autentisering under det nya överföringsprotokollet 802.11ac.CSI-prov från olika trådlösa enheter samlas in från den trådlösa monitorn. Funktioner på Amplitude och Phase extraheras från råa CSI-prover genom respektive dataförbehandlingsalgoritmer. För varje enhet är en motsvarande funktionsprofil förbyggd så att autentiseringen kan utföras genom att matcha CSI-profilen. Maskininlärningsteknik, OCSVM, som har en tillfredsställande prestanda i den nya diskrimineringen, används i profilbyggande och profilmatchningsalgoritmer så att de fysiska lagrets identiteter från olika enheter effektivt kan särskiljas. En studie syftar till att bevisa genomförbarheten av autentisering med CSI-identitet genomförs och noggrannheten för autentisering och spooferdetektering beräknas. Med profilmatchningsalgoritmen bas ed på OCSVM förblir autentiseringsnoggrannheten och spooferdetekteringsnoggrannheten runt 98% till 99% respektive 100%. Slutligen, med ovanstående metoder och tekniker och övervägandet av begränsningar i relaterat arbete, som fasfelsfingeravtrycksfelet som inte är tillräckligt effektivt över alla band, och instabiliteten i autentiseringsresultaten, ett lättviktigt och flexibelt autentiseringsschema baserat på kombination av traditionell kryptoautentisering och CSI-autentisering designas och implementeras framgångsrikt. Grundfunktionen och datorprestanda observeras och prestandan för den nya metoden analyseras under olika potentiella attackscenarier. Efter experimenten kan datorresurser sparas åtminstone 36,92% och som mest 79,73% jämfört med olika traditionella kryptoautentiseringar. Dessutom är den grundläggande funktionen och försvarsförmågan giltig och tillfredsställande under olika scenarier.

Even in the 21st century, modern communication technology is still affected by natural disasters and political turmoil which threaten people’s lives and make the internet or mobile phone networks unavailable for use. This work uses systems theory which resulted in a proof of concept system that uses shortwave radio technology to provide a one-way communication system. A message a user writes on their smartphone, which is connected to a small pre-set transmitter, is sent out to a receiver in another part of the world where the message can then be posted on the internet. This system is a cheaper alternative to other shortwave radio transmitters, and has potential for improvement.

One of the main challenges in wireless power transfer (WPT) devices is performance degradation when the receiver’s position and characteristics vary. The variations in the system parameters such as load impedance and coupling strength in WPT devices affect performance characteristics such as output voltage and power. When the system parameters are different from the optimal operating conditions, the performances are degraded. Therefore, the load impedance and coupling strength must be monitored to do the necessary optimization and control. However, such control approaches require additional sensing circuits and a data communication link between transmitter- and receiver-sides. This study proposes a new machine learning (ML) assisted WPT system that predicts the power delivered to the receiver by only using measurements at the transmitter-side. In addition, a method is also proposed to estimate load impedance and coupling coefficient using machine learning approach. We study what parameters measurable at the transmitter-side can be used to predict the output power delivered to receivers at variable load impedance and coupling strengths. In the proposed method, the output power of an inductor-capacitor-capacitor (LCC)-Series tuned WPT system is successfully predicted only using the measured root-mean-square (RMS) of the input current. Random forest algorithm has shown best accuracy to estimate the output power based on transmitter-side parameters only. The proposed approach is experimentally validated using a laboratory prototype. Harmonic components of the input current are used to assess the load impedance and coupling coefficient successfully. Multi-output regression has the highest accuracy for estimating the load impedance and coupling coefficient. The proposed ML algorithm is also used to classify the turn-on and -off regimes to ensure high-efficient operation. / En av de viktigaste utmaningarna med trådlösa kraftöverföring enheter är degraderingen av prestandan när mottagarens position och egenskaper varierar. Variationerna av systemets parametrar, såsom belastningsmotstånd och kopplings styrka i WPT-anordning, påverkar prestanda egenskaperna såsom spänning och effekt. När system parametrarna skiljer sig från de optimala drifts förhållandena, försämras prestandan. Därför måste luftmotståndet och kopplings styrkan övervakas, för att göra nödvändig optimering och kontroll. Sådana styrmetoder kräver emellertid ytterligare avkännings kretsar, och en data kommunikationslänk mellan sändar- och mottagarsidan. Denna studie föreslår ett nytt maskininlärning assisterat WPT-system, som förutsäger kraften som levereras till mottagaren genom att endast använda mätningar på sändarsidan. Dessutom föreslås en metod för att detektera belastningsimpedans och kopplings koefficient med användning av maskin inlärningsmetoder. Vi studerar vilka parametrar som är mätbara på sändarsidan och som kan användas för att förutsäga utgången effekten som levereras till mottagare vid varierande belastningsmotstånd och kopplings nivåer. I den föreslagna metoden förutses framgångs effekten för ett induktor-kondensator-kondensator LCCserie avstämt WPT-system endast framgångsrikt med hjälp av det uppmätta effektivvärdet för ingångs strömmen. Slumpmässig skogsalgoritm har visat exceptionell noggrannhet för att uppskatta uteffekten endast baserat på sändarsidans parametrar. Den föreslagna metoden valideras experimentellt med användning av en laboratorium prototyp. Harmoniska komponenter i ingångs strömmen används för att framgångsrikt bedöma last motståndet och kopplings koefficienten. Multi-utgångsregression har verkat vara mycket exakt för att uppskatta belastningsimpedans och kopplingskoefficient. Den föreslagna maskininlärning algoritmen används också för att klassificera start-och-off-regimer för att säkerställa hög effektiv drift.

Luossavaara-Kiirunavaara Aktiebolag (LKAB) är en gruvdriftskoncern med järnmalmsbrytning som huvudsaklig verksamhet. En av produkterna tas fram genom att raffinera järnmalm till pellets vilket är en efterfrågad produkt vid ståltillverkning.   Vid sintring av råkulor till pellets är temperaturen väsentlig för att få så hög oxidation som möjligt av magnetit till hematit och för att få rätt fasthet. För att reglera värmen bör temperaturen mätas bland råkulorna eftersom det är kulornas temperatur som är det viktiga.                                   Projektet går ut på att undersöka möjligheterna att mäta temperatur bland råkulor på gratevagnar som åker genom en pelletsugn med ett permanent mätsystem. Här ställs höga krav på mätsystemet på grund av miljö, portabilitet och drifttid. Miljöanalyser gjordes för att ta reda på vilken påfrestning ett mätsystem bör klara av. Förslag om placering av mätutrustning framtogs genom kartläggning av miljön. En värmeundersökning utfördes av vad hög värme har för påverkan på elektroniska komponenter som kan behövas till ett mätsystem. Det gjordes även en undersökning över vilka komponenter som kan klara av den värme ett mätsystem kan bli utsatt för. Utifrån detta kunde ett prototypmätsystem konstrueras för att mäta temperaturen där ett mätsystem kan placeras på en gratevagn samt för att skapa möjlighet för mätningar med termoelement i bädd. Mätsystemet skapades med trådlös kommunikation, möjlighet till loggning av data och med möjlighet att ansluta tre termoelement av typ S. Olika typer av trådlös kommunikation utvärderades för att se vad som kan vara mest lämpat med tanke på miljö, räckvidd, strålning och strömförbrukning. Strömförsörjning undersöktes för att hitta den mest lämpade strömförsörjningen med längst drifttid och högst funktionalitet. En utredning gjordes för att hitta monteringsmöjligheter av ett mätsystem på en gratevagn. Värmeavskärmning och isolering undersöktes för att få ner temperaturen i kapslingen och för elektroniken i ett mätsystem. Några olika temperaturgivare granskades för att hitta en som klarar av att mäta temperaturer upp till 1500°C och som fysiskt kan monteras på en gratevagn. / Luossavaara-Kiirunavaara Aktiebolag (LKAB) is a mining group with iron ore mining as the main business. One of the products is produced by refining iron ore to iron pellets, which is a quality and environmentally clever product  in steel production.                                     When iron pellets are produced by roasting green pellets the temperature is very important. The goal is to get as much oxidation as possible from hematite to magnetite and to get correct mechanical properties. To control the process it’s important to know the temperature of the green pellets specifically and not the surrounding mechanical structure, ceramics lining in the furnace and the influence from radiation.   The goal of the project is to examine possibilities to measure temperature with a permanent measurement system of green pellets which are transported on grate cars trough pellet plant. The measurement system has to meet some requirements of environment, portability and operating time. Analysis of the environment has been made to get specification of what a measurement system has to withstand. Proposition about assembly location has been investigated by analysis of the environment. A thermal analysis has been made of electronic components, especially electronic components that can be used in a measurement system. A analysis has also been made of which electronic components that are suited for a measurement system and can withstand the heat. A development measurement system has been developed from the results of the analysis. The system has been constructed to measure the temperature of what a system can be exposed of on a grate car. This with wireless and data-logging support and future measurements possibilities with three thermocouples of type S.   Wireless data transfer was examined to see what type is most suited for the task with knowledge of environment, transmission range, radiation and power consumption. Power sources was examined to find a power source with longest working time and highest functionality. Heat insulation and reflective materials has been investigated with the goal to get the temperature in the system enclosure as low as possible. Some different types of temperature sensors that can measure temperatures up to 1500°C and which can be mounted on a grate car has been evaluated.

Vehicular ad hoc networks (VANETs) are a hot topic in the intelligent transport system (ITS) area. The introduction of wireless communications between vehicles will enable many useful applications to enhance road traffic safety as well to increase efficiency. The standardization of IEEE 802.11p, being an amendment to IEEE 802.11 intended for VANETS, faces many challenges. In Europe a 30 MHz spectrum at 5.9 GHz have been dedicated for ITS and this spectrum has to be used to its full potential. For this reason this thesis compares a 20 MHz wide frequency channel with a 10 MHz wide through measurements using 802.11p hardware. The measurements were conducted on a highway with relative speeds of up to 240 km/h. The results from these initial measurements show that a 20 MHz channel does not perform worse than a 10 MHz channel despite the high relative speeds and large metal signs scattering the signals. What enabled this thesis to do the measurements was Halmstad University‟s participation in the Grand Cooperative Driving Challenge (GCDC) 2011. In GCDC nine teams mostly from Europe competed in having the vehicle that had the best behaviour in a platoon of vehicles using cooperative adaptive cruise control (CACC), the CACC algorithm controlled the vehicles‟ acceleration and breaking autonomously based on in-vehicle sensors and communicated messages between the vehicles in the platoon using 802.11p. This thesis implemented the communication part of Halmstad University‟s vehicle. The challenge was held in Helmond, Holland, May 14-15, 2011. Halmstad University‟s team finished in second place. / CoAct

This report evaluates various methods that can be used to position a smartphone running the Android platform, without the use of any special hardware or infrastructure and in conditions where GPS is unavailable or unreliable; such as indoors. Furthermore, it covers the implementation of such a system with the use of a deterministic fingerprinting method that is reasonably device independent, a method which involves measuring a series of reference points, called fingerprints, in an area and using those to locate the user. The project was carried on behalf of Sigma, a Swedish software consulting company. / Denna rapport evaluerar olika metoder för att bestämma positionen av en smartphone som använder sig av Android-plattformen. Metoden skall inte använda sig av någon speciell hårdvara eller infrastruktur samt kunna hantera förhållanden där GPS är otillgängligt eller opålitligt, som till exempel inomhus. Den beskriver också implementation av ett sådant system som använder sig av en deterministisk fingerprinting-metod som någorlunda väl kan hantera enheter av olika modeller, en metod som innebär att man mäter upp en mängd med referenspunkter, kallade fingerprints, och använder dessa för att placera användaren. Projektet utfördes på uppdrag av Sigma, ett svenskt mjukvarukonsultbolag.