Indoor Positioning System using Dynamic Model Estimation

Abstract

Os sistemas de posicionamento interno (IPSs) são usados para localizar dispositivos móveis em ambientes internos. IPSs baseados em modelo de propagação têm a vantagem de não ter um treinamento exaustivo e uma extensa caracterização de sinal do ambiente, conforme exigido pela técnica de impressão digital. No entanto, a maioria dos IPSs baseados em modelo utilizam parâmetros de perda de sinal fixos, tratando todo o cenário como tendo um sinal uniforme de propagação. Isso pode funcionar para os experimentos em pequena escala, mas não para cenários maiores, como escolas, shoppings e hospitais. Neste trabalho propomos o PoDME (Posicionamento usando estimativa de modelo dinâmico, do inglês, Positioning using Dynamic Model Estimation), um IPS baseado em modelo que usa parâmetros dinâmicos que são estimados com base na região em que o sinal foi enviado. Mais especificamente, usamos o conjunto de nós âncoras que recebem o sinal enviado por um dispositivo móvel e suas intensidades de sinal, para estimar os melhores valores locais para os parâmetros do modelo log-distance. Além disso, uma vez que nossa solução depende muito dos nós âncoras selecionados para usar no cálculo da posição, propomos um novo método para escolher os três melhores nós âncoras, não escolhendo apenas os nós mais próximos, mas também aqueles que beneficiam o cálculo de posição com base em mínimos quadrados. O método proposto é baseado na tecnologia Bluetooth Low Energy (BLE) e realizamos várias análises de dados com experimentos em um cenário real de grande escala. Os resultados preliminares mostram que a nossa solução atinge um erro de estimativa de posição de 3 m, que é 17% melhor do que IPSs que utilizam modelos com parâmetros fixos.