Resumen

La técnica de huella dactilar para posicionamiento en interiores basada en el sistema 5G ha llamado la atención. El filtro de Kalman (KF) se utiliza como preprocesamiento de los datos crudos para reducir la perturbación de los valores de la Fuerza de Señal Recibida (RSS). Después del preprocesamiento, se adopta el algoritmo de Kriging Universal (UK) para reducir los esfuerzos de establecer una base de datos de huellas dactilares mediante la Interpolación Espacial. Se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático llamado -Vecinos más Cercanos (KNN) para calcular la posición de los equipos de usuario. Se realizan experimentos reales con señales 5G en el aire. Se consideran dos escenarios interiores dependiendo de si la estación base está ubicada en la misma habitación que el equipo de usuario o no. En la sala de prueba A, los algoritmos propuestos KF y UK logran una mejora del 53% en la precisión del posicionamiento. En la sala de prueba B, se obtiene una

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Técnica de huellas dactilares; Posicionamiento en interiores; Sistema 5g; Filtro de Kalman; Intensidad de la señal recibida; Interpolación espacial
• Keywords:Fingerprinting technique; Indoor positioning; 5g system; Kalman filter; Received signal strength; Spatial interpolation