SISTEMA DE LOCALIZACIÓN EN INTERIORES CON DISPOSITIVO MULTISENSOR Y REDUNDANCIA TEMPORAL

Abstract

[ES]Trabajo Fin de Grado del Grado en Tecnologías de Telecomunicación, se titula Localización en interiores con dispositivo multisensor y redundancia temporal. En el mismo se desarrolla un software que permite la localización en interiores usando el software matemático Matlab, empleando los siguientes mecanismos: el método RF Fingerprinting para la calibración del área de trabajo, un dispositivo multisensor que dispone de cuatro antenas WiFi que proporciona diversidad espacial, además se realizarán dos calibraciones en diferentes instantes temporales para obtener redundancia temporal, y por lo tanto, una mejor caracterización del canal. Se ha realizado una extensa batería de pruebas para determinar el método con el que se obtiene mejores resultados de posicionamiento, demostrando que el método de β-Divergencia, para β = 0’1 es el mejor procedimiento. Asímismo, se ha aplicado el método DSW (Dynamic Space Warping) para conseguir una mayor disminución del error y una mejor estimación de la posición.[EN]Thesis of the Degree in Technologies of Telecommunication is titled Location in interiors with device multisensor and temporary redundancy. It have been developed a software that allows Localization Indoor using a mathematical software called Matlab, through the following mechanisms: RF Fingerprinting method for calibration the working area, a multisensor device which has four antennas WiFi in order to provide spatial diversity, in addition, two calibrations it has been done in different times to obtain temporal redundancy, and as a result, a better characterization of the channel.

An extensive battery of tests has been performed to determine which the best method for indoor positioning is. The results have concluded that the β-Divergence distance method for β = 0'1 is the best procedure. In addition, the DSW (Dynamic Space Warping) method has been applied, in order to obtain a greater decrease of the error and a better estimation of the position.