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Sistemas de Localização baseados em 802.11 Fernando Ney da Costa Nascimento

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Apresentação em tema: "Sistemas de Localização baseados em 802.11 Fernando Ney da Costa Nascimento"— Transcrição da apresentação:

1 Sistemas de Localização baseados em Fernando Ney da Costa Nascimento

2 Roteiro Motivação Aplicações Alternativas e Problemas Localização baseada em Metodologia Algoritmos Conclusões

3 Motivação Crescente aumento de comunicação sem fio Pré-requisito para serviços baseados em localização Soluções tradicionais não funcionam

4 Aplicações Location-Awareness Localização de Pessoas Dispositivos Inteligentes Roteamento Wireless Segurança Localização de intrusos Robôs Móveis Exploração Construção automática de mapas Navegação

5 Propriedades de Sistemas de Localização Posição Física x Simbólica Localização Absoluta x Relativa Localização Remota ou Auto-Localização Exatidão e Precisão Escala Reconhecimento de dispostivos Custo Limitações

6 Alternativas Outdoor GPS Indoor Infrared (IR) Radio Frequency (RF)

7 GPS Altamente disseminado Cada vez mais baratos Não funcionam em ambientes indoor

8 Infra-Vermelho Grande precisão (curtas distâncias, linha reta entre emissor e receptor) Baixa escalabilidade Requer hardware especializado Ex: Active Badge

9 Rádio Frequência Granularidade a nível de célula Alta Escalabilidade Não requer hardware especializado

10 Problemas com propagação de sinais Indoor Propagação não linear Ruído Propagação Multi-Caminho Interferência Absorção Temperatura do ar Absorção por pessoas (freqüência resonante da água)

11 Localização baseada em Hardware já presente no ambiente Custo reduzido Complexidade reduzida

12 Ideía Usar medidas de força do sinal para determinar a localização.

13 Categorias Técnicas Determinísticas Técnicas Probabilísticas

14 Algoritmos para Localização Fase 1: Geração dos dados – Construção de um espaço de busca. Geração por modelos de propagação Geração empírica Fase 2: Recepção de um dado real e busca da posição nos dados gerados na fase 1. Busca probabilística Busca por diferença/semelhança

15 Técnicas de Localização Representação do Espaço Representação do Sinal Algorimtos de Inferência de Localização

16 Representação do Espaço Representação da localização e direção

17 Representação do Sinal Ponto de Acesso Valor do sinal medido

18 Algoritmos de Inferência Nearest Neighbor Multiple Nearest Neighbor Modelo de Propagação de ondas de rádio Kernel Method Histogram Method Inferência Probabilística

19 Nearest Neighbor (CHOICE, RADAR) A localização é determinada usando um função de distância. Ex.: Distância Euclidiana Resolução de 3.20 metros em média

20 Multiple Nearest Neighbor (RADAR) São considerados as k amostras mais perto. Resolução de 2.75 (k=5)metros em média

21 Multiple Nearest Neighbor (cont.) Escolha de k k pequeno melhora, mas não significativamente k grande piora,pois pontos distantes são levados em consideração k não melhora significativamente porque são os mesmos pontos com diferentes orientações

22 Modelo de propagação de ondas de rádio Usado para determinar as amostras Teórico x Empírico Diversos modelos de propagação Resultados variáveis devido a propagação de sinais em ambientes indoor Reduz a dependência de dados empirícos

23 Modelo de propagação de ondas de rádio Resolução de 4.3 metros em média

24 Regra de Bayes Função de Probabilidade Probabilidade Anterior Distribuição Posterior

25 Kernel Method (Ekahau) Regra de Bayes Distribuição posterior Uso de distribuição Gaussiana

26 Kernel Method Função de Probabilidade

27 Kernel Method

28 Histogram Method (Ekahau, Rover, Nibble) Função de Probabilidade Determinada através de caixas Caixas com tamanhos diferentes ou iguais

29 Histogram Method

30 Inferência Probabilística Resolução de 1.5 metros em média

31 Sistemas de Localização AlgoritmosPrecisãoSistemas Nearest Neighbor~ 3.20RADAR, CHOICE Kernel~ 2.30Ekahau Histogram~ 2.30Ekahau, Rover, Nibble Inferência Probabilística ~ 1.50Rice University

32 Variações Número de pontos amostrados Número de amostras por pontos Orientação do usuário Número vetores de observação utilizados Número de Pontos de Acesso

33 Vantagens Orientação Não tão preciso como posição Custo Infraestrutura já existente Escalável Limitação por custo computacional

34 Desvantagens Dependência do Ambiente Movimentação de pessoas e objetos Outros dispositivos 2.4 GHz Geração de dados Tempo necessário para geração

35 Conclusões A inferência varia com fatores externos Os melhores resultados têm sido obtidos com estratégias probabilísticas É possível a construção de diversas aplicações com a precisão descrita


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