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Análise de desempenho de métodos de trilateração baseados em RSSI utilizando tecnologia LoRa

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Costa, João Deluca Figueiredo
Orientador(a): Fontes, João Vitor de Carvalho lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEE
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/19781
Resumo: Advances in wireless technology improved its accessibility by most electronics, today it is relatively easy to find top shelf microcontrollers that use one or more wireless technologies, and those are often used in a wide range of applications. It is in this context that the Internet of Things (IoT) is present and is expanding exponentially, so, one not-so-obvious way to take advantage of this infrastructure, is to utilize the communication itself for the system localization, applying wave propagation models and trilateration methods. Thus, by searching for models and methods that can generate good accuracy and precision, this project brings a methodology to compare 4 different position estimation algorithms, based on the Received Signal Strength Indicator (RSSI) that are commonly used in the literature: Wheighted Centroid Localization (WCL), Modified Centroid Localization Algorithm (MCLA), MinMax algorithm and Minimum Mean Squared Error (MMSE). A fifth algorithm was developed based on the MMSE, considering the two metrics, accuracy and precision, and it was also compared to the other 4 methods. The implementation was done using a new technology that integrates well with Internet of Things, called Long Range (LoRa), so the wave propagation equation was modeled using empiric data of this communication RSSI. After the model step, the 5 trilateration algorithms were simulated through a series of different scenarios, varying the known anchor-node quantity in each step. Finally, all the methods were tested empirically using low cost LoRa hardware in a experimental campaign at an open field with no obstacles. The real results are compared with the simulation and the performance of each algorithm is analyzed.
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It is in this context that the Internet of Things (IoT) is present and is expanding exponentially, so, one not-so-obvious way to take advantage of this infrastructure, is to utilize the communication itself for the system localization, applying wave propagation models and trilateration methods. Thus, by searching for models and methods that can generate good accuracy and precision, this project brings a methodology to compare 4 different position estimation algorithms, based on the Received Signal Strength Indicator (RSSI) that are commonly used in the literature: Wheighted Centroid Localization (WCL), Modified Centroid Localization Algorithm (MCLA), MinMax algorithm and Minimum Mean Squared Error (MMSE). A fifth algorithm was developed based on the MMSE, considering the two metrics, accuracy and precision, and it was also compared to the other 4 methods. The implementation was done using a new technology that integrates well with Internet of Things, called Long Range (LoRa), so the wave propagation equation was modeled using empiric data of this communication RSSI. After the model step, the 5 trilateration algorithms were simulated through a series of different scenarios, varying the known anchor-node quantity in each step. Finally, all the methods were tested empirically using low cost LoRa hardware in a experimental campaign at an open field with no obstacles. The real results are compared with the simulation and the performance of each algorithm is analyzed.Os avanços da tecnologia sem fio a fizeram um fator constante na maioria dos sistema eletrônicos, hoje é relativamente fácil encontrar microcontroladores de prateleira que utilizam uma variedade de tecnologias sem fio, que por sua vez são cada vez mais usados em uma gama ampla de aplicações. É neste contexto que a Internet da Coisas (\emph{Internet of Things} ou IoT) está presente e se expande exponencialmente, assim, uma maneira não tão óbvia de se tirar proveito dessa infraestrutura, é utilizar a própria comunicação como meio de posicionamento do sistema em questão, aplicando-se modelos de propagação da onda e métodos de trilateração. Dessa forma, buscando os modelos e métodos que forneçam maior acurácia e precisão, esse trabalho traz uma metodologia para a comparação de 4 diferentes algoritmos de estimativa de posição, baseados na intensidade do sinal de comunicação recebido (\emph{Received Signal Strength Indicator} ou RSSI), relativamente comuns na literatura: \emph{Weighted Centroid Localization} (WCL), \emph{Modified Centroid Localization Algorithm} (MCLA), algoritmo \emph{MinMax} e \emph{Minimum Mean Squared Error} (MMSE). Um quinto algoritmo foi desenvolvido baseado no MMSE, levando em consideração as métricas de comparação, acurácia e precisão, e também foi comparado com os outros 4 métodos. Toda implementação usa uma nova tecnologia que vem sendo amplamente aplicada no ambiente de Internet das Coisas, \emph{Long Range} ou LoRa, na qual foi modelada a equação de propagação da onda utilizando dados empíricos de RSSI. Após a etapa do modelo, os 5 algoritmos de trilateração foram simulados utilizando de uma série de cenários diferentes, variando a quantidade de nós-base conhecidos em cada passo. Por fim, todos os métodos foram testados empiricamente utilizando hardware LoRa de baixo custo em uma campanha experimental ao ar livre e sem obstáculos. Os resultados reais são comparados com os simulados e os desempenhos de cada algoritmo são analisados.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - PPGEEUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessLoRaLoraRSSIEstimativa da posiçãoPropagação de ondaTrilateraçãoENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::MEDIDAS ELETRICAS, MAGNETICAS E ELETRONICAS; INSTRUMENTACAOENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOESAnálise de desempenho de métodos de trilateração baseados em RSSI utilizando tecnologia LoRaPerformance analysis of RSSI-based trilateration methods using LoRa technologyinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARTEXTDissertacao Final e Folha de Aprovacao - Joao Deluca F Costa.pdf.txtDissertacao Final e Folha de Aprovacao - Joao Deluca F Costa.pdf.txtExtracted texttext/plain90347https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/f7193837-bcf4-4b00-8a34-3bb51d507f0e/downloadee8a21400efb31775100b49f54b534ceMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILDissertacao Final e Folha de Aprovacao - Joao Deluca F Costa.pdf.jpgDissertacao Final e Folha de Aprovacao - Joao Deluca F Costa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4016https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/d6b96a46-e05e-42d9-a2b2-a1f9041b61ed/download37c9402703820579130d0fb148b6ad39MD54falseAnonymousREADORIGINALDissertacao Final e Folha de Aprovacao - Joao Deluca F Costa.pdfDissertacao Final e Folha de Aprovacao - Joao Deluca F Costa.pdfapplication/pdf2408091https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/f96e9680-2dcc-48ca-a553-26b4fdce083b/download0694a0ed29315f80d990e4582f19945dMD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8810https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/f4a0600d-94d8-466d-857e-8153db939ada/downloadf337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aecMD52falseAnonymousREAD20.500.14289/197812025-02-06 02:05:57.7http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilopen.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/19781https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-06T05:05:57Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
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