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En entornos interiores, la localización basada en WiFi (RSS) es sensible a varios efectos de atenuación y ruido durante la transmisión en interiores, que son las principales causas de errores de localización que afectan su precisión. Teniendo en cuenta esos efectos de atenuación, los sistemas de posicionamiento basados en una sola tecnología son ineficaces para realizar una localización precisa. Por esta razón, la tendencia es hacia el uso de sistemas de posicionamiento híbridos (combinación de dos o más tecnologías inalámbricas) en escenarios de localización en interiores/exterior para obtener una mejor precisión de posición. Este artículo presenta una técnica híbrida para implementar la localización en interiores que adopta enfoques de huellas dactilares en tanto WiFi como Redes de Sensores Inalámbricos (WSNs). Este modelo explota el aprendizaje automático, en particular las técnicas de Redes Neuronales Artificiales (ANN), para el cálculo de la posición. Los resultados experimentales muestran que el sistema híbrido propuesto mejoró la precisión, reduciendo el error de distancia promedio a 1.05m mediante el uso de ANN. La aplicación de la técnica de optimización basada en Algoritmos Genéticos (GA) no produjo una mejora adicional en la precisión. En comparación con el rendimiento de la optimización de GA, ANN no optimizado tuvo un mejor desempeño en términos de precisión, estabilidad y tiempo computacional. Los resultados anteriores muestran que la técnica híbrida propuesta es prometedora para lograr una mejor precisión en aplicaciones de posicionamiento del mundo real.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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