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dc.creatorSilva, Bolívar Menezes da
dc.date.accessioned2019-05-21T14:26:20Z
dc.date.available2019-05-21T14:26:20Z
dc.date.issued2019-02-11
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/16606
dc.description.abstractThe popularization of mobile devices with increasingly sensors and embedded resources has boosted several types of research in the area of context-awareness computing. Among the most relevant contextual information is the location. In outdoor environments, GPS technology is already widespread. However, in general, people tend to spend most of their time indoors, such as university buildings, hospitals, shopping malls, supermarkets, airports or even in their homes. Due to interference caused by various obstacles, the accuracy of GPS location can often be compromised. In order to overcome the problem of location indoors, several approaches, mainly using radiofrequency technologies, have been proposed. So far, there is no widely accepted solution that solves the problem of location indoors. In this sense, the present work uses an opportunistic approach, which takes advantage of the Wi-Fi infrastructure available in the environment, to provide the location of mobile stations. Based on this objective, the WALDO architecture was developed, linking some characteristics of different approaches developed in recent years, taking into account the techniques that present the best results at each stage, together with a zone-based approach and rankings. This approach seeks to make RSS reads that have noises ignored during the localization phase. After performing tests in different scenarios, using the WALDO architecture, the presented results were satisfactory. Although this is an opportunistic approach, the tests present most of the estimates with an average error between 2 and 4 meters, depending on the dataset used. In the first set of data, corresponding to an area of 66 m2 (computer lab), 80.24% of the tests presented location estimates between 0 and 4 meters from the true location (zero being the correct position of smartphone at the time of the test). On the other hand, in the tests performed with the second set of data, in an area of 560 m2 (composed of some rooms), the results between 0 and 5 meters corresponded to 75.5% of the tests.eng
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectLocalização em ambientes fechadospor
dc.subjectSistema de posicionamento interno baseado em redes sem fiopor
dc.subjectSistema oportunistapor
dc.subjectIndoor positioning systemeng
dc.subjectWireless-based indoor positioning systemeng
dc.subjectOpportunistic systemeng
dc.titleUtilizando a infraestrutura wi-fi disponível para prover a localização de smartphones em ambientes fechadospor
dc.title.alternativeUtilizing the existing wi-fi infrastructure to provide the location of mobile stations in indoors environmentseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoA popularização de dispositivos móveis com cada vez mais sensores e recursos embarcados impulsionou diversas pesquisas na área de computação sensível ao contexto. Entre as informações contextuais mais relevantes, está a localização. Em ambientes externos, a tecnologia de GPS já está largamente difundida. No entanto, em geral, as pessoas tendem a passar a maior parte do tempo em ambientes fechados, como prédios universitários, hospitais, shoppings, supermercados, aeroportos ou mesmo em suas casas. Devido a interferências causadas por diversos obstáculos, muitas vezes a precisão da localização via GPS pode ser comprometida. Visando a contornar o problema de localização em ambientes fechados, diversas abordagens, utilizando principalmente tecnologias de radiofrequência, vêm sendo propostas. Até o momento, não existe nenhuma solução amplamente aceita, que resolva o problema de localização em ambientes fechados. Nesse sentido, o presente trabalho utiliza uma abordagem oportunista, que aproveita a infraestrutura Wi-Fi disponível no ambiente, para fornecer a localização de estações móveis. Com base nesse objetivo, foi desenvolvida a arquitetura WALDO, que une algumas das características de diferentes abordagens de trabalhos desenvolvidos nos últimos anos, levando em consideração as técnicas que apresentam melhores resultados em cada etapa, em conjunto com uma abordagem baseada em zonas e rankings. Essa abordagem busca fazer com que as leituras de RSS que apresentam ruídos sejam ignoradas durante a fase de localização. Após a realização de testes em cenários distintos, utilizando a arquitetura WALDO, os resultados apresentados foram satisfatórios. Embora se trate de uma abordagem oportunista, os testes apresentam a maioria das estimativas com um erro médio entre 2 e 4 metros, dependendo do conjunto de dados utilizado. No primeiro conjunto de dados, correspondente a uma área de 66 m2 (laboratório de informática), 80,24% dos testes apresentaram estimativas de localização entre 0 e 4 metros do local real (sendo zero a posição correta do smartphone no momento do teste). Por outro lado, nos testes realizados com um segundo conjunto de dados, em um área de 560 m2 (composto por algumas salas), os resultados entre 0 e 5 metros corresponderam a 75,5% dos testes.por
dc.contributor.advisor1Lima, João Carlos Damasceno
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8369217264362638por
dc.contributor.referee1Stein, Benhur de Oliveira
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4640320476003795por
dc.contributor.referee2Trentin, Marco Antônio Sandini
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4746488333257798por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9207183887223985por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentCiência da Computaçãopor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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