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NNT: Nearest Neighbour Trapezoid Algorithm for IoT WLAN Smart Indoor Localization Leveraging RSSI Height EstimationNNT: Algoritmo trapezoidal del vecino más próximo para la localización inteligente en interiores de WLAN IoT aprovechando la estimación de altura RSSI

Resumen

La localización en interiores como técnica para ayudar o sustituir a los sistemas de localización de satélites y torres de telefonía móvil en exteriores ha cobrado importancia en la reciente era del Internet de las Cosas (IoT). Este impulso del IoT ha provocado un aumento de la investigación hacia la localización en interiores, donde la huella digital, el mapeo de radio como un esquema rentable y eficiente, está emergiendo como la mejor empresa que eligen los empresarios. Sin embargo, los entornos interiores complejos comprenden dispositivos localizables (TD) a diversas alturas, como rastreadores infantiles, placas de identificación, TD sobre la mesa, TD en los bolsillos, y situaciones como peatones hablando por teléfono: es decir, a la altura de la oreja, entre otros. Este trabajo investiga y analiza "experimentalmente", en primer lugar, el impacto de la altura de la huella digital del indicador de intensidad de señal recibida (RSSI) para construir mapas radioeléctricos de localización en interiores. En segundo lugar, se propone un novedoso modelo de pérdida de trayectoria trapezoidal para la estimación de RSSI y, por último, el algoritmo trapezoidal del vecino más cercano (NNT) para la localización inteligente de IoT en interiores aprovechando y mitigando el impacto de la altura considerada durante la huella digital de la señal offline. Además, proponemos aproximadamente 1 metro por encima del suelo del espacio objetivo como la altura efectiva de la huella digital para los enfoques de localización en interiores.

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