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http://hdl.handle.net/11422/9951| Especie: | Trabalho de conclusão de graduação |
| Título : | Localização indoor via KDE em assinaturas de RSSI |
| Autor(es)/Inventor(es): | Soares, Eduardo Elael de Melo |
| Tutor: | França, Felipe Maia Galvão |
| Resumen: | O projeto consiste em um sistema de localização indoor desenvolvido para rodar em smartphones, ele faz parte de um projeto maior de localização e rastreio robusto à variações do ambiente. Entretanto este projeto se restringe ao caso de localização do aparelho em estado imóvel, desconsiderando também variações do ambiente. O algoritmo se baseia no mapeamento das assinaturas RSSI, i.e. indicadores da potência do sinal, assim como suas variações, construindo,então,uma malha de pontos e associando à cada ponto uma distribuição de probabilidade. Esta distribuição deve ser estimada pelo método de KDE –Kernel Density Estimation. O algoritmo, então, cruza os dados de RSSI medidos em tempo real com as informações contidas nas distribuições de probabilidade, através de uma inferência Bayesiana, para determinar o local mais provável de origem dos vales de RSSI aferidos. O algoritmo foi capaz de obter uma acurácia de mais de 90% |
| Materia: | localização indoor KDE – kernel density estimation inferência bayesiana assinatura de RSSI |
| Materia CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS |
| Unidade de producción: | Escola Politécnica |
| Editor: | Universidade Federal do Rio de Janeiro |
| Fecha de publicación: | ago-2013 |
| País de edición : | Brasil |
| Idioma de publicación: | por |
| Tipo de acceso : | Acesso Aberto |
| Aparece en las colecciones: | Engenharia de Controle e Automação |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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