Dissertação

Localização em Ambientes Internos utilizando redes IEEE 802.11 e algoritmo WKNN

Nos últimos anos, com a evolução das tecnologias de informação e comunicação, surgiram novas técnicas de localização de objetos ou usuários em ambientes internos. Apesar disso, os sistemas de localização interna (ILSs) continuam sendo um desafio, pois os trabalhos da literatura dependem de sensor...

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Autor principal: Carvalho, Alípio de Sales
Outros Autores: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4299594H4&tokenCaptchar=03AGdBq25jiywlni8Bdj4R6ZLJllWJfffILQXjSraz_7lDT2YCvyKy4P8gXgrHwU3wH9thdfrsy032eAtDtbnRAVVbr89t9X7B4uEd-TiAtlIV3fiCS2ixJbrW_WGqmvKMogjkMW_xxp6prIU2Rqc0svDCYgzY7RHHT3VRN8oKOyy6LlXRekcQEcydRSCEqBCTuQEkTlMKcvPuiCO0wgfXB0pv4e22gxhLb4BcWGEw-xft__eNhX7MasQIXqdM7a5jbd2De4KJyb0IbSN2Y4I6MsVmWeFeg4swrWpRCKsnfYEPIoSCoC6FHzO8BEWuDXC9rPRL2U23Mweuon-c8Bl6nln8YguNl_PwfEO-SggoEvRYj_G1Y90Vnzvwgtq6VWbZMrc5PL1YFlB1nKDBA_TQCTJqbwuFT29Vp5IdjTT93GLcE34NAF4QhywL4uoZv4CFpTc9A71CKh0G
Grau: Dissertação
Idioma: por
Publicado em: Universidade Federal do Amazonas 2021
Assuntos:
Sistemas de controle inteligente
ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA
ILS
RSS
Redes Wi-Fi
Algoritmo WKNN
Acesso em linha: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8564
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Apesar disso, os sistemas de localização interna (ILSs) continuam sendo um desafio, pois os trabalhos da literatura dependem de sensores com tecnologia específica e alto custo para obter a acurácia adequada para o sistema. Além disso, muitas trabalhos da literatura relacionados a ILS apresentam limitações em sua interface homem máquina (Human Machine Interface - HMI), dificultando a operação e a usabilidade. Nesta dissertação de mestrado apresenta-se proposta de ILS de alta capacidade computacional, fácil operação e usabilidade para determinar a localização de um usuário, a partir de seu smartphone, utilizando assinaturas dos sinais de RF (Radio Frequency) transmitidos em redes Wi-Fi pré-existentes no ambiente, uma base de dados criada a partir das assinaturas de RSSI coletadas e e algoritmo de aprendizagem supervisionada WKNN (Weighted K-Nearest Neighbor). O ILS proposto apresentou erro de localização RMSE (Root Mean Square Error) de 2,87m, superando trabalhos recentes da literatura, onde o menor erro de localização RMSE obtido foi de 4,31m, além disso, nesta dissertação propõe-se fornecer facilidades de configuração de HMI. In recent years, with the evolution of information and communication technologies, new techniques for locating objects or users in indoor environments have emerged. Despite this, indoor location systems (ILSs) continue to be a challenge since some proposals depend on sensors with specific technology and high cost to obtain adequate system accuracy. In addition, many existing ILS proposals have limitations in their Human- Machine Interface (HMI), making operation and usability difficult. In this work we present a high computational capacity, easy operation and simple usability system. The proposed ILS determines the location of an user, from his smartphone, using signatures of preexisting Wi-Fi access points in the environment, a database created in an off-line phase and WKNN (Weighted K-Nearest Neighbor) supervised learning algorithm. The proposed ILS showed a RMSE (Root Mean Square Error) location error of 2,87m, surpassing recent work in the literature, where the lowest RMSE location error obtained was 4,31m. In addition, our proposal provides HMI configuration facilities. Seria interessante se houvesse mais caixas com opções para agilizar no processo de depósito da Tese/Dissertação Nada a comentar 2021-12-01T21:33:13Z 2021-10-01 Dissertação CARVALHO, Alípio de Sales. Localização em Ambientes Internos utilizando redes IEEE 802.11 e algoritmo WKNN. 2021. 58 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Amazonas, Manaus (AM), 2021. https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8564 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Amazonas Faculdade de Tecnologia Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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