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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4927| Título: | Sistema híbrido de localização para ambientes internos assistido por filtro de Kalman e fusão de vetores de estado |
| Título(s) alternativo(s): | Kalman filtering and state vector fusion-aided hybrid indoor positioning system |
| Autor(es): | Eyng, Angela Cristina |
| Orientador(es): | Rayel, Ohara Kerusauskas |
| Palavras-chave: | Impressões digitais Tecnologia bluetooth Kalman, Filtragem de Sistemas de informação geográfica Sistemas de comunicação sem fio Internet das coisas Métodos de simulação Distâncias - Medição Fingerprints Bluetooth technology Kalman filtering Geographic information systems Wireless communication systems Internet of things Simulation methods Distances - Measurement |
| Data do documento: | 20-Fev-2020 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | EYNG, Angela Cristina. Sistema híbrido de localização para ambientes internos assistido por filtro de Kalman e fusão de vetores de estado. 2020. Dissertação (Mestrado em Sistemas de Energia) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2020. |
| Resumo: | Neste trabalho propõe-se um Sistema Híbrido de Localização para Ambientes Internos (H-IPS, do inglês Hybrid Indoor Positioning Sytem) baseado no mecanismo de beacons do Bluetooth Low Energy (BLE). Realiza-se a fusão das técnicas de Fingerprinting (FP) e Multilateração (MLT), ambas baseadas no Indicador de Intensidade de Sinal Recebido (RSSI, do inglês Received Signal Strength Indicator). O objetivo é estimar a localização de um objeto móvel em um ambiente fechado, considerando que este segue um modelo de movimento com velocidade constante. Aplica-se um Filtro de Kalman (FK) para cada saída (FP e MLT), com o objetivo de suavizar o erro associado a cada técnica. Finalmente, é realizada a fusão dos vetores de estado obtidos após a filtragem, para reduzir a incerteza do posicionamento obtido. Os resultados indicam que o esquema proposto apresenta um aumento na precisão da estimativa de posição de 46%, quando comparado com a técnica de FP, e de aproximadamente 54%, quando comparado com a técnica de MLT. Além disso, analisou-se a influência do tamanho da grade utilizada para estruturar o banco de dados de fingerprinting, o número de Pontos de Acesso (Aps, do inglês Access Points) e como o número de amostras utilizadas afeta a precisão do esquema apresentado. Por fim, os resultados mostram que a probabilidade de que o erro de distância do H-IPS desenvolvido seja menor do que 2 m é 92%, enquanto que para FP e MLT a mesma probabilidade é de 43% e 47%, respectivamente. |
| Abstract: | In this work it was considered the Bluetooth Low Energy (BLE) beaconing mechanism to propose an Hybrid Indoor Positioning System (H-IPS) that fuses both multilateration (MLT) and fingerprinting (FP) RSSI-based approaches. The aim is to estimate the localization of an indoor target node, which is assumed to follow a uniform motion model. It was adopted Kalman Filtering (KF) to diminish the MLT and FP errors while performing a track-to-track fusion (TTF) of the two KF outputs to further improve the performance. The results indicate that the proposed H-IPS improves the estimation accuracy when individually compared to the standalone FP scheme in up to 46% in the considered scenarios, while the standalone MLT is outperformed in approximately 54%. Moreover, some insights on the influence of parameters such as the FP grid size, number of access points (Aps) and number of samples on the accuracy of the proposed scheme are provided. Finally, it is shown that the probability that the distance error of the proposed H-IPS is lower than 2 m is 92%, while for the FP and MLT the same probability is 43% and 47%, respectively. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4927 |
| Aparece nas coleções: | CT - Programa de Pós-Graduação em Sistemas de Energia |
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