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Algoritmos probabilísticos para WiFi Fingerprinting
Dissertação de mestrado integrado em Engenharia de Telecomunicações e InformáticaA técnica Wi-Fi Fingerprinting é uma técnica amplamente utilizada no
posicionamento em interiores. Através desta técnica é possível determinar a posição do
dispositivo, combinando os valores da intensidade do sinal recebidos com os valores da
intensidade do sinal pré-adquiridos, presentes numa base de dados. O grande problema
desta técnica é que, ao longo do tempo o cenário vai sofrendo várias alterações,
condicionando a estimativa do posicionamento. Já foram propostos vários algoritmos de
localização baseados em fingerprinting, sendo o mais popular o algoritmo k Nearest
Neighbors (KNN).
O propósito desta dissertação centra-se em construir novos algoritmos que permitam
estimar o posicionamento, baseados na técnica Wi-Fi fingerprinting. São abordados nesta
dissertação dois tipos de algoritmos, algoritmos determinísticos e algoritmos
probabilísticos, com o intuito de avaliar o desempenho de cada um deles em ambientes
indoor. Entre os algoritmos determinísticos, foi escolhido e implementado um algoritmo
hierárquico já existente. Este algoritmo inclui três etapas distintas, nomeadamente a
identificação do edifício, depois do respetivo piso e finalmente a estimativa da
localização. Tendo em conta o ambiente em estudo, este algoritmo hierárquico apresenta
resultados satisfatórios, sendo utilizado como referência na análise de desempenho dos
restantes algoritmos aqui apresentados. Ainda nos algoritmos determinísticos, são
efetuadas propostas de alteração ao algoritmo hierárquico de forma a melhorar os
resultados. Relativamente aos algoritmos probabilísticos, são descritas e implementadas
três variantes. Estas três variantes calculam a probabilidade de uma fingerprint pertencer
a um determinado local, utilizando diferentes metodologias. A primeira variante, faz uso
de uma distribuição baseada em histogramas. É construído um histograma de valores da
intensidade do sinal para cada ponto de acesso de uma fingerprint. A segunda variante
recorre à probabilidade de um ponto de acesso ter sido observado numa determinada
posição. A terceira variante utiliza a função gaussiana de Kernel para cada ponto de
acesso. Todos estes algoritmos, tanto os determinísticos como os probabilísticos foram
testados recorrendo a datasets de dados reais, que permitiram obter os resultados descritos
neste documento.Wi-Fi Fingerprinting is a widely used technique in interior positioning systems. Due
to this technique it is possible to determine the position of a device, combining the values
of the received signal intensity with the values of the signals intensity pre-acquired from
a database. The main problem of this technique is that, over the time the scenario suffer
several changes conditioning the estimated position. There have been proposed several
localization algorithms based in fingerprinting in which the most popular is the k Nearest
Neighbors algorithm.
This dissertation focuses on developing new algorithms that permit the estimation of
the positioning, based in the Wi-Fi fingerprint technique. In this dissertation we make two
approaches, deterministic algorithms and probabilistic algorithms, with the aim to
evaluate the performance of each one in indoor environments. Between the deterministic
algorithms, an existent hierarchical algorithm was chosen and then implemented. This
algorithm includes three different steps, the building identification, the floor identification
and finally the estimated localization. Taking into account the study environment, this
hierarchical algorithm shows decent results, so it is used as a reference in the performance
analyses of the other algorithms presented here. Still in the deterministic algorithms, it is
made several proposals to modify the hierarchical algorithm in order to improve the
results. Relatively to the probabilistic algorithms it is described and implemented three
variants. These three variants calculate the probability of a fingerprint belong to a
particular location, using several methodologies. The first uses distribution histograms. It
is built an histogram of the signal intensity values for each access point of a fingerprint.
The second resorts on the probability of an access point being observed in a certain
position. The third uses the Kernel’s gaussian function for each access point. All of these
algorithms, both deterministic as probabilistic were tested using datasets of real data, that
permitted to obtain the results described in this document