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Título: Estimação da distância de pontos móveis baseada na potência de sinais de roteadores de redes sem fio
Título(s) alternativo(s): Estimation of mobile points distance based on signal strength of wireless router
Autor : Cunha, Rodrigo de Lima
Lattes: http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4422365Z6
Primeiro orientador: Miranda Neto, Arthur de
Primeiro coorientador: Vitor, Giovani Bernardes
Primeiro membro da banca: Lima, Danilo Alves de
Segundo membro da banca: Ferreira, Janito Vaqueiro
Palavras-chave: Sistemas de posicionamento
Sistemas de localização
Sistema de posicionamento diferencial
GPS
Positioning systems
Location systems
Differential positioning system
Data da publicação: 7-Jun-2017
Referência: CUNHA, R. de L. Estimação da distância de pontos móveis baseada na potência de sinais de roteadores de redes sem fio. 2017. 77 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2017.
Resumo: A necessidade de obter a localização de pessoas e objetos no globo terrestre proporcionou a expansão e o surgimento de tecnologias primordiais à engenharia contemporânea, principalmente no contexto de veículos inteligentes e sua interação com o meio. Atualmente muitos sistemas têm se baseado nas informações obtidas pelo GNSS (Global Navigation Satellite System) para se localizar. Contudo, esse sistema demonstra limitações estruturais, as quais impedem que os usuários obtenham posições mais precisas, principalmente em ambientes fechados, como estacionamentos subterrâneos, ambientes em que não seja possível a recepção de sinais dos satélites ou, mesmo, em lugares onde há interferência. Diante disso, sistemas de posicionamento baseados no sinal RSSI funcionam como suporte à localização tradicional. A técnica proposta neste trabalho consiste em utilizar sinais providos por roteadores de rede sem fio, disponíveis na infraestrutura de redes domésticas, coorporativas ou públicas, para estimar a posição baseada na leitura da potência do sinal recebido deles por receptores sem fio (Wirelles, RSSI), disponíveis na maioria dos dispositivos móveis. Para isso, foram estudados e avaliados diferentes modelos que equacionam a relação de distância em função da potência do sinal RSSI recebido. A fim de avaliar qual o melhor modelo para os cenários estudados, aplicou-se uma otimização utilizando o algoritmo PSO (Particle Swarm Optimization) para se obter os parâmetros ótimos de cada modelo, os quais fornecem um erro de estimação mínimo. Experimentos em ambiente real foram realizados e avaliados por meio da comparação com dados obtidos por um sistema de posicionamento diferencial (RTK).
Abstract: The need to obtain the localization of primordial technologies on the terrestrial globe surface allowed the expansion and emergence of primordial technologies to contemporary engineering, especially in the context of intelligent vehicles and their interaction with the environment. Many systems have now been based on the information obtained by GNSS (Global Navigation Satellite System) for localization. However, this system demonstrates structural limitations, which prevent users from obtaining more accurate positions, especially in closed environments such as underground parking lots, environments where satellite signals are not possible or where interference occurs. In view of this problem, positioning systems based on RSSI signal function is a support for traditional localization. The technique proposed in this work consists of using signals provided by wireless network routers, available in the infrastructure of domestic, corporate or public networks, to estimate the position based on readings of signal power received by wireless receivers of mobile devices. For this, different models were studied and evaluated that equate the distance relation as a function of the power of the RSSI signal received. In order to evaluate the best model for the scenarios studied, an optimization was applied using the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm to obtain the optimum parameters of each model, which would be a minimum estimation error. Experiments in real environment were performed to evaluate this solution.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13239
Publicador: Universidade Federal de Lavras
Idioma: por
Aparece nas coleções:DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)



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