An indoor positioning system using Bluetooth Low Energy

In this paper, we present a Bluetooth Low Energy (BLE) based indoor positioning system developed for monitoring the daily living pattern of old people (e.g. people living with dementia) or individuals with disabilities. The proposed sensing system is composed of multiple sensors that are installed in different locations in a home environment. The specific location of the user in the building has been pre-recorded into the proposed sensing system that captures the raw Received Signal Strength Indicator (RSSI) from the BLE beacon that is attached on the user. Two methods are proposed to determine the indoor location and the tracking of the users: a trilateration-based method and fingerprinting-based method. Experiments have been carried out in different home environments to verify the proposed system and methods. The results show that our system is able to accurately track the user location in home environments and can track the living patterns of the user which, in turn, may be used to infer the health status of the user. Our results also show that the positions of the BLE beacons on the user and different quality of BLE beacons do not affect the tracking accuracy

Utilização de QoC para melhorar o cenário experimental de sensores biomédicos para suporte às aplicações móveis distribuídas

TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação.Atualmente sensores biomédicos estão sendo cada vez mais usados para coletar dados em determinados ambientes monitorados chamados de Ambient Assisted Living (AAL). Os dados desses ambientes, como por exemplo temperatura, pressão e umidade são coletados por sensores para que assim possa ser feito um monitoramento do ambiente à distância. A tendência de se coletar dados dessa maneira está aumentando, tendo em vista que é uma forma rápida e eficiente de monitorar ambientes a longa distância, podendo enviar os dados para um servidor pela rede. No entanto deve-se tomar o cuidado para que os dados transportados ao servidor estejam corretos e limpos, ou seja, sem informações inúteis, que não interessam em determinados contextos. Esse trabalho visa apresentar um estudo de uma abordagem de utilizar parâmetros de Qualidade de Contexto (QoC) nesses ambientes assistidos para configurar melhor os sensores daquele ambiente. Já que a inexistência de qualidade pode levar sistemas monitorados a agir de maneira inadequada, podendo oferecer riscos ao usuário dependendo da aplicação. A avaliação do QoC pode melhorar o sistema e ajudar a configurá-los, ou seja, em determinados lapsos de qualidade, uma ação específica pode ser tomada. Para validar o objetivo do trabalho, foi proposto um método de quantificar a qualidade de contexto e depois avaliá-la. Para a análise desse método foi utilizado um simulador de contexto, onde foi possível a criação de um cenário, bem como atuação de sensores biomédicos em uma pessoa que andava pelo cenário. Através deste simulador foi possível gerar tabelas com os resultados do QoC provindos das leituras do sensor e com isso foi feito uma avaliação desses resultados. A partir da avaliação feita, percebeu-se que é possível identificar não só a existência de um problema na qualidade dos dados, mas também qual é a possível fonte do problema que está causando essas falhas de qualidade