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23 Out
14:00 Defesa de Mestrado Integralmente a distância
Tema
A Comparative Study of Indoor Localization Methods based on RSS
Aluno
Tiago Moreira Trocoli da Cunha
Orientador / Docente
Lucas Francisco Wanner
Breve resumo
A localização em ambientes fechados é uma aplicação de IoT importante e abrangente. Em dispositivos de baixo custo, os métodos que dependem da Força do Sinal Recebido (RSS, sigla em inglês) em pacotes de rádio para estimar a distância e a posição dos dispositivos são amplamente usados, uma vez que não requerem hardware adicional e fornecem precisão razoável. Embora muitos métodos de localização em ambientes fechados baseada em RSS tenham sido desenvolvidos, os estudos comparativos para esses métodos geralmente se concentram principalmente na precisão, ignorando métricas importantes, como tempo de resposta e consumo de energia. Em dispositivos com restrição de energia, em particular, a precisão não pode ocorrer em detrimento da redução da vida útil da bateria e, portanto, maximizar a precisão isoladamente pode não ser desejável. Neste trabalho, apresentamos um estudo comparativo de técnicas de localização baseadas em RSS implementadas em hardware comum. Comparamos nove métodos de localização em um ambiente de escritório do mundo real com forte interferência de sinal e em cômodos de uma casa com fraca interferência de sinal. Além da precisão, apresentamos o consumo de energia e o tempo de resposta para cada método. Nossos resultados mostraram que o modelo lognormal de estimativa de distância comumente usado teve um desempenho ruim em termos de precisão nesses ambientes, mas eles tinham o menor custo de energia; que as variações do método Fingerprinting tiveram valores de consumo de energia, o tempo de resposta e a precisão mais balanciados e melhores; e implementações mais simples obtiveram resultados melhores do que as complexas, no geral. Os resultados experimentais mostraram que a precisão foi amplamente impactada pela posição dos nós âncora, corroborando a necessidade de posicionamento cuidadoso desses dispositivos. Finalmente, a pesquisa mostrou que o descarte seletivo de informações de alguns nós âncoras podem levar a uma melhor precisão quando comparado ao uso de todos ais nós disponíveis. No entanto, a seleção do subconjunto de âncora ótimo para cada estimativa é uma tarefa difícil.
Banca examinadora
Titulares:
Lucas Francisco Wanner IC/UNICAMP
Gustavo Medeiros de Araujo UFSC
Juliana Freitag Borin IC/UNICAMP
Suplentes:
Leandro Aparecido Villas IC/UNICAMP
Giovani Gracioli UFSC