Resumen

Los algoritmos basados en huellas dactilares son populares en sistemas de localización en interiores basados en dispositivos móviles. Al comparar el RSSI (Indicador de Fuerza de Señal Recibida) de diferentes transmisores de ondas de radio, como puntos de acceso Wi-Fi, con huellas dactilares pregrabadas de puntos ubicados (utilizando diferentes algoritmos de inteligencia artificial), los sistemas basados en huellas dactilares pueden ubicar puntos desconocidos con una resolución de unos pocos metros. Sin embargo, entrenar el sistema con huellas dactilares ya ubicadas tiende a ser una tarea costosa tanto en tiempo como en recursos, especialmente si se consideran grandes áreas. Además, los algoritmos de decisión tienden a ser de alta demanda de memoria y CPU en tales casos, al igual que el tiempo requerido para obtener la ubicación estimada de una nueva huella dactilar. En este artículo, estudiamos, proponemos y validamos una forma de seleccionar las ubicaciones para las huellas dactilares de entrenamiento que reduce la cantidad de puntos requeridos mientras mejora la precisión de los algoritmos al ubicar puntos a nivel de habitación. Presentamos una comparación de diferentes algoritmos de decisión de inteligencia artificial y seleccionamos aquellos con mejores resultados. Realizamos una comparación con otros sistemas en la literatura y sacamos conclusiones sobre las mejoras obtenidas en nuestra propuesta. Además, se introducen, estudian y validan algunas técnicas como la filtración de puntos de acceso no estables para mejorar la precisión.

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Huellas dactilares; Algoritmos; Sistemas de localización en interiores; RSSI; Inteligencia artificial; Puntos de acceso
• Keywords:Fingerprinting; Algorithms; Indoor location systems; RSSI; Artificial intelligence; Access points