Novas estratégias para o projeto de sistemas de posicionamento 3D em ambientes fechados baseados em aprendizado de máquina

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Nascimento, Hitalo
Copyright Year	2018
Abstract	Sistemas de posicionamento indoor (IPS) tem atraido muita atencao nos ultimos anos, e isso e motivado principalmente por um grande numero de aplicacoes potenciais. No entanto, continua sendo um desafio maximizar a precisao desse tipo de sistema, especialmente para estimativas tridimensionais. Nesta tese, este problema e discutido de forma ampla. Alem disso, tres solucoes baseadas em inferencia Bayesiana sao propostas. Entre essas solucoes, destaca-se o sistema intitulado IPS-MAS, que foi desenvolvido a partir de um sistema multiagente composto por uma rede Bayesiana e uma rede neural profunda. Adicionalmente, esse sistema foi projetado de forma a combinar os metodos de multilateracao e impressao digital, a fim de reduzir a regiao de aquisicao dos vetores de intensidade de sinal recebido. Alem disso, a relacao entre a qualidade do sinal recebido e o nivel de ruido, que e influenciada pelo incremento do numero de pontos de acesso e do numero de pessoas que se deslocam dentro do ambiente, e considerada pelo sistema. Os sistemas propostos apresentaram melhor desempenho quando comparado com os demais, resultando em erros de posicionamento medios de 0,90 m, 1,80 m, 1,82 m, para os algoritmos IPS-MAS, kmeans-NB e kNN-Bayes, respectivamente (cenario em que a combinacao entre o metodo multilateracao e impressao digital foi considerada somente para o algoritmo IPS-MAS) e 0,90 m, 1,12 m, 1,19 m, para os algoritmos IPS-MAS, kmeans-NB e kNN-Bayes, respectivamente (cenario em que a combinacao entre o metodo multilateracao e impressao digital foi considerada para as tres solucoes).
File Format	PDF HTM / HTML
Alternate Webpage(s)	http://www.repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/35638/3/2018_tese_hjbnascimento.pdf
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article