Robust wlan-stödd positionering : För miljöer med starka flervägsfel-effekter

Detta är en Kandidat-uppsats från Mittuniversitetet/Avdelningen för arkiv- och datavetenskap

Sammanfattning: Efterfrågan och tillhandahållandet av platsberoende tjänster blir allt större vilket i sin tur skapar intresse för billiga och skalbara tekniker i alla möjliga olika miljöer. Särskilt intressant blir tekniker som är lätta att installera på nya platser och vars hårdvarukomponenter är enkla och billiga. I denna rapport presenteras en experimentiell systemteknisk metod för positionsberäkning i inomhusmiljöer, specifikt de som på grund av lokala elektromagnetiska fält, rörliga större föremål eller oregelbundna ytor skapar störningar som gör det svårt att utföra förlitlig positionering. Systemet utgörs av ett antal wifi-routrar samt en signalmottagre kopplad till en dator med systemets mjukvarukomponent installerad. Resultatet bedömdes utifrån en förväntad nivå av korrekthet, närmare bestämt att minst hälften av systemets bedömningar inte har fel med mer än två meter, samt en övre gräns på högst tre meters fel i minst 90 procent av fallen. För att möta målsättningen utrustades mjukvaran med komponenter tänkta att minimera effekten av störningar. Ett Kalmanfilter ger en bättre tolkning av inkommande mätdata medan en för området vanlig estimeringsalgoritm, så kallad Location Fingerprinting, förstärks med en experimentell uppsättning artificiella neurala neuronnät. Som rapporten kommer visa möter systemet som helhet utmaningen och presterar initialt bättre än väntat (hälften av bedömningarna har ett fel på 1,5 meter eller lägre) men även att det beshöver testas i så många nya miljöer som möjligt så att det kan gå att dra slutsatser om dess mer generella användbarhet.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)