Dissertação

{pt_PT=Vírus: Localização colaborativa para sistemas de posicionamento interiores} {} EVALUATED

{pt=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. , en=The work done during this dissertation has as starting point an indoor localization system developed by Thales. It uses Open Beacon based sensors and relies on RSS measurements. This system was already the subject of study of a previous dissertation. In that one, the methodologies originally used were described and others were proposed that proved to achieve better results, based on a convex optimization algorithm. In the original system (proposed by Thales) a Moving Average Filter(MAF) was applied to the measurements of RSS followed by the Friis Formula. This proved to be insufficient to determine the correct location of a target (mobile antenna). For this, in this dissertation a different method from the ones already used is studied, which also has as starting point the RSS measurements between all pairs of sensors. Given that the processing of these is done offline and not in real time, what was intended was not the exact location of the target, but the outline of the trajectory it described over time. Among the used methodologies, there are filters resembling the Kalman ones and others, MDS algorithm and Procrustes Analysis. Other processes were discarded as they proved to be unnecessary and/or unsuitable. To obtain the needed data (RSS measurements) many setups of the anchors in several different physical scenarios were examined. The selected setup to illustrate the chosen methodologies was one of the ones that produced the best results, showing the preferred features to this kind of operation.}
{pt=RSS, Medições de Potência, Redes de Sensores, Localização Colaborativa, Algoritmo, MDS, en=RSS, Power Measurements, Wireless Sensor Networks, Cooperative Localization, Algorithm, Multidimensional Scaling}

Novembro 23, 2020, 10:0

Orientação

ORIENTADOR

João Paulo Salgado Arriscado Costeira

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

João Pedro Castilho Pereira Santos Gomes

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado