FenixEdu™

Dissertação

Vírus: Localização colaborativa para sistemas de posicionamento interiores EVALUATED

Detalhes: O trabalho desenvolvido nesta dissertação tem como ponto de partida um sistema de localização indoor desenvolvido pela Thales. Este utiliza sensores baseados no Open Beacon e apoia-se em medições de Received Signal Strength (RSS). Numa dissertação precedente a esta, foram descritas as metodologias utilizadas originalmente pela Thales e propostas outras que provaram ter melhores resultados, tendo por base um algoritmo de otimização convexa. No sistema original (proposto pela Thales) aplicou-se às medições de RSS um Moving Average Filter (MAF) seguido da Formula de Friis. Tal mostrou-se insuficiente para determinar a localização correta de um alvo (antena móvel). Para isso, nesta dissertação é estudado um método diferente dos já utilizados, que também tem como ponto de partida as medições de RSS entre todos os pares de sensores. Dado que o processamento destas é feito offline e não em tempo real, o pretendido não foi a localização exata do alvo mas sim o traçado da trajetória que este descreveu ao longo do tempo. Recorreu-se a metodologias como filtros inspirados nos de Kalman, e outros, ao algoritmo de Multidimensional Scaling (MDS) e análises Procrustes. Outros processos foram descartados no decorrer do trabalho desenvolvido, uma vez que provaram ser desnecessários e/ou inadequados. Para a obtenção dos dados, medições de RSS, foram realizadas diferentes montagens, setups, das ancoras em vários cenários físicos diferentes. A montagem escolhida para dar a conhecer as metodologias escolhidas foi uma das que proporcionou melhores resultados, mostrando assim as melhores características para este tipo de operação.
Keywords: RSS, Medições de Potência, Redes de Sensores, Localização Colaborativa, Algoritmo, MDS

Discussão: novembro 23, 2020, 10:0