Localización en interiores mediante captura y clasificación de medidas reales de potencia de señal

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dc.contributor.advisor Lázaro Gredilla, Miguel
dc.contributor.author Gallego Yuste, Ignacio
dc.date.accessioned 2014-08-06T18:14:45Z
dc.date.available 2014-08-06T18:14:45Z
dc.date.issued 2013-03
dc.date.submitted 2013-03-14
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/19256
dc.description.abstract Actualmente vivimos en una sociedad cuya demanda tecnológica está alcanzando límites impensables no hace tanto tiempo. Equipar un coche para hacer un viaje ya no consiste únicamente en preparar las maletas y hacer los bocadillos. Aparatos como el GPS, móvil, Dvd portátil, mp3, tableta… se han convertido en tan importantes como llevar una muda limpia. Múltiples compañías han sido capaces de crear necesidades que no existían en la sociedad con la aparición de sus productos. Libros electrónicos, tablets, portafotos electrónicos… innumerables productos de dudosa efectividad se han colado en la espiral de consumo tecnológico en la que estamos implantados. Pero dichos productos no han tenido éxito sin más, sino que detrás hay un trabajo de varios ingenieros (y todo su equipo) que han sido capaces de no solo crear el producto sino de hacerlo atractivo para la sociedad, independientemente del uso que esta pueda llegar a darle. Y aquí nos encontramos nosotros, con el objetivo de crear una herramienta de posicionamiento indoor, las cuales están comenzando a gozar de una gran popularidad y están extendiendo su presencia en el mercado, pero que aún tienen que perfeccionar muchos aspectos de su funcionamiento para ofrecer un servicio impecable. El objetivo que queremos alcanzar es que se pueda determinar de manera fiable la estancia donde se encuentra una persona, un objeto, un aparato…..en una superficie cerrada como pueda ser un centro comercial, un hangar o un teatro. Para ello hemos recopilado multitud de medidas reales de potencia de señal WIFI en múltiples estancias, tanto en la universidad como en una vivienda unifamiliar. Nos hemos servido, principalmente, de un Smartphone (HTC DESIRE) y dos aplicaciones (WIFI Analyzer y Salamander) para la creación de una base de datos, que nos servirá para el entrenamiento de los algoritmos de clasificación multiclase que hemos empleado para la clasificación de las muestras. Dicha base de datos ha sido conformada mediante la extracción de los datos de las aplicaciones empleadas en diversos ficheros y posteriormente moldeados hasta conseguir una matriz de datos que se pudiera tratar cómodamente. Una vez llegados a esta situación, con los datos recopilados y presentados a la vista de manera agradable, entra en acción la herramienta matemática por excelencia: Matlab. Una vez tenemos los datos cargados en Matlab, observaremos las tasas de acierto que obtendremos de los diferentes algoritmos de clasificación multiclase empleados, dependiendo de dichas tasas y del tiempo empleado tanto en el entrenamiento de los algoritmos con en la clasificación de las muestras, analizaremos los algoritmos más convenientes para cada ocasión.
dc.description.abstract Nowadays we live in a society whose technological requirements are reaching limits which were unbelievable not much time ago. Packing for a road trip is no longer as easy as putting some food and a couple of bottles of water. Devices like GPS, mobile phones, tablet, mp3… have become as necessary bringing clean underwear. A lot of companies have been able of create necessities that never existed before in our society with the creation of their products. Electronic books, tablets, electronic photo frames, etc., are examples of products that despite their dubious effectiveness have managed to get ourselves into a spiral of consumption that does not seem to be leaving us any soon. In this work we set out to create a new indoor positioning tool. Positioning tools are beginning to enjoy great popularity and are expanding their presence in the market, but many aspects of its operation are yet to be improved in order to offer an impeccable service. The goal that we want to achieve is to be able to reliably determine in which area a given person, object, or device are located when they lie inside a closed space, such as malls, hangars or theaters. In order to do this, we have recorded a lot of measurements of WIFI signal strength in multiples areas, like the university campus or a family house. We have used a Smartphone (HTC Desire) and two applications (WIFI Analyzer and Salamander) for the creation of a database that we will use for training different multiclass classification algorithms. The database has been populated from the data that the applications have collected in different areas. Once we have reached this point of the work and the collected data is pleasantly presented to the eye, it is time for some mathematical modeling using Matlab. Once the data are loaded in Matlab, we will apply different multiclass classification algorithms in order to determine which of them is the best suited for our objective, according to performance measurements of accuracy and speed.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Radiocomunicación
dc.subject.other Proceso de señales
dc.subject.other Sistema de posicionamiento global
dc.subject.other Comunicaciones móviles
dc.subject.other Redes de comunicación
dc.title Localización en interiores mediante captura y clasificación de medidas reales de potencia de señal
dc.type bachelorThesis
dc.subject.eciencia Telecomunicaciones
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería de Sistemas de Comunicaciones
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones
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