Sistemas de Localiza

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Sistemas de Localização baseados em 802.11

• Fernando Ney da Costa Nascimento
• ney_at_inf.puc-rio.br

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Roteiro

• Motivação
• Aplicações
• Alternativas e Problemas
• Localização baseada em 802.11
• Metodologia
• Algoritmos
• Conclusões

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Motivação

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

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Aplicações

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

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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

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Alternativas

• Outdoor
• GPS
• Indoor
• Infrared (IR)
• Radio Frequency (RF)

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GPS

• Altamente disseminado
• Cada vez mais baratos
• Não funcionam em ambientes indoor

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Infra-Vermelho

• Grande precisão (curtas distâncias, linha reta
  entre emissor e receptor)
• Baixa escalabilidade
• Requer hardware especializado
• Ex Active Badge

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Rádio Frequência

• Granularidade a nível de célula
• Alta Escalabilidade
• Não requer hardware especializado

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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)

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Localização baseada em 802.11

• Hardware já presente no ambiente
• Custo reduzido
• Complexidade reduzida

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Ideía

• Usar medidas de força do sinal para determinar a
  localização.

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Categorias

• Técnicas Determinísticas
• Técnicas Probabilísticas

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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

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Técnicas de Localização

• Representação do Espaço
• Representação do Sinal
• Algorimtos de Inferência de Localização

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Representação do Espaço

• Representação da localização e direção

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Representação do Sinal

• Ponto de Acesso
• Valor do sinal medido

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Algoritmos de Inferência

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

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Nearest Neighbor (CHOICE, RADAR)

• A localização é determinada usando um função de
  distância.
• Ex. Distância Euclidiana
• Resolução de 3.20 metros em média

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Multiple Nearest Neighbor (RADAR)

• São considerados as k amostras mais perto.
• Resolução de 2.75 (k5)metros em média

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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

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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

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Modelo de propagação de ondas de rádio

• Resolução de 4.3 metros em média

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Regra de Bayes

• Função de Probabilidade
• Probabilidade Anterior
• Distribuição Posterior

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Kernel Method (Ekahau)

• Regra de Bayes
• Distribuição posterior
• Uso de distribuição Gaussiana

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Kernel Method

• Função de Probabilidade

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Kernel Method
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Histogram Method (Ekahau, Rover, Nibble)

• Função de Probabilidade
• Determinada através de caixas
• Caixas com tamanhos diferentes ou iguais

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Histogram Method
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Inferência Probabilística

• Resolução de 1.5 metros em média

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Sistemas de Localização
Algoritmos Precisão Sistemas
Nearest Neighbor 3.20 RADAR, CHOICE
Kernel 2.30 Ekahau
Histogram 2.30 Ekahau, Rover, Nibble
Inferência Probabilística 1.50 Rice University
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Variações

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

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Vantagens

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

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Desvantagens

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

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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