Resumen

Debido a los crecientes requerimientos de los servicios de ubicación basados en la localización (LBS) sin interrupciones y las 24 horas del día, se ha observado un creciente interés en el rastreo de ubicación asistido por redes Wi-Fi en la última década. Uno de los problemas significativos de los enfoques convencionales de rastreo de ubicación Wi-Fi basados en la huella digital de la fuerza de la señal recibida (RSS) es el trabajo que consume mucho tiempo y es intensivo en mano de obra involucrado en la calibración de la huella digital de ubicación. Para resolver este problema, se desarrolla un novedoso enfoque de mapeo y localización simultánea (SLAM) de Wi-Fi no etiquetado para evitar la huella digital de ubicación y sensores inerciales o de visión adicionales. En este enfoque, primero se construye un mapa de movilidad no etiquetado del área de cobertura utilizando la colaboración de la multitud a partir de un lote de secuencias de RSS de Wi-Fi grabadas esporádicamente basadas en el ensamblaje de clústeres espectrales. Luego, se aplica el algoritmo de alineación de secuencias para llevar a cabo el rastreo de ubicación y la actualización del mapa de movilidad. Finalmente, la efectividad de este enfoque se verifica mediante experimentos extensos realizados en un área de un campus universitario.

• Materias:Modelos de tráfico Aplicación de Android Redes de sensores Redes sociales móviles Sistemas integrados
• Subjects:Traffic models Android application Sensor networks Mobile social networks Embedded systems
• Palabras claves:Requisitos; Servicios basados en la localización; Red Wi-Fi; Seguimiento de la localización; Huella digital RSS; Enfoque SLAM
• Keywords:Requirements; Location-based services; Wi-Fi network; Location tracking; RSS fingerprinting; SLAM approach