A Tagless Indoor Localization System Based on Capacitive Sensing Technology

Accurate indoor person localization is essential for several services, such as assisted living. We introduce a tagless indoor person localization system based on capacitive sensing and localization algorithms that can determine the location with less than 0.2 m average error in a 3 m × 3 m room and has recall and precision better than 70%. We also discuss the effects of various noise types on the measurements and ways to reduce them using filters suitable for on-sensor implementation to lower communication energy consumption. We also compare the performance of several standard localization algorithms in terms of localization error, recall, precision, and accuracy of detection of the movement trajectory

Item Tracer

One of our daily issues for searching indoor lost item remain unresolved until today as there is no any systematic way of locating it. Unaccounted amount of time and energy has been wasted each day trying to retrieve it based on memory. Therefore, in this project, a prototype is proposed to locate indoor lost item utilizing received signal strength (RSS) for distance estimation. The prototype primary consists of a small size tag for attaching on any item and a reader for computing the estimated location of the tag. A positioning algorithm is developed to analyse the behaviour of received signal strength and calculate the probability of the target location. As the nature of indoor environment varies across each location, the prototype is tested at multiple indoor locations for refining the algorithm and verifying its robustness and consistency in estimating the target location. The results obtained showed that the percentage of error for direction probability is 32 % and accuracy of distance is at 0.9m

Smart hierarchical WiFi localization system for indoors

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2013-2014En los últimos años, el número de aplicaciones para smartphones y tablets ha crecido rápidamente. Muchas de estas aplicaciones hacen uso de las capacidades de localización de estos dispositivos. Para poder proporcionar su localización, es necesario identificar la posición del usuario de forma robusta y en tiempo real. Tradicionalmente, esta localización se ha realizado mediante el uso del GPS que proporciona posicionamiento preciso en exteriores. Desafortunadamente, su baja precisión en interiores imposibilita su uso. Para proporcionar localización en interiores se utilizan diferentes tecnologías. Entre ellas, la tecnología WiFi es una de las más usadas debido a sus importantes ventajas tales como la disponibilidad de puntos de acceso WiFi en la mayoría de edificios y que medir la señal WiFi no tiene coste, incluso en redes privadas. Desafortunadamente, también tiene algunas desventajas, ya que en interiores la señal es altamente dependiente de la estructura del edificio por lo que aparecen otros efectos no deseados, como el efecto multicamino o las variaciones de pequeña escala. Además, las redes WiFi están instaladas para maximizar la conectividad sin tener en cuenta su posible uso para localización, por lo que los entornos suelen estar altamente poblados de puntos de acceso, aumentando las interferencias co-canal, que causan variaciones en el nivel de señal recibido. El objetivo de esta tesis es la localización de dispositivos móviles en interiores utilizando como única información el nivel de señal recibido de los puntos de acceso existentes en el entorno. La meta final es desarrollar un sistema de localización WiFi para dispositivos móviles, que pueda ser utilizado en cualquier entorno y por cualquier dispositivo, en tiempo real. Para alcanzar este objetivo, se propone un sistema de localización jerárquico basado en clasificadores borrosos que realizará la localización en entornos descritos topológicamente. Este sistema proporcionará una localización robusta en diferentes escenarios, prestando especial atención a los entornos grandes. Para ello, el sistema diseñado crea una partición jerárquica del entorno usando K-Means. Después, el sistema de localización se entrena utilizando diferentes algoritmos de clasificación supervisada para localizar las nuevas medidas WiFi. Finalmente, se ha diseñado un sistema probabilístico para seguir la posición del dispositivo en movimiento utilizando un filtro Bayesiano. Este sistema se ha probado en un entorno real, con varias plantas, obteniendo un error medio total por debajo de los 3 metros