Being able to keep track of ones assets is a very useful thing, from avoiding losing ones keys or phone to being able to find the needed equipment in a busy hospital or on a construction site. The area of localization is actively evolving to find the best ways to accurately track objects and devices in an energy efficient manner, at any range, and in any type of environment. This thesis focuses on the last aspect of maintaining accurate localization regardless of environment. For radio frequency based systems, challenging environments containing many obstacles, e.g., indoor or urban areas, have a detrimental effect on the measurements used for positioning, making them deceptive. In this work, a method for correcting range measurements is proposed for a narrowband sub-GHz radio frequency based localization system using Received Signal Strength Indicator (RSSI) and Time-of-Flight (ToF) measurements for positioning. Three different machine learning models were implemented: a linear regressor, a least squares support vector machine regressor and a gaussian process regressor. They were compared in their ability to predict the true range between devices based on raw range measurements. Achieved was a 69.96 % increase in accuracy compared to uncorrected ToF estimates and a 88.74 % increase in accuracy compared to RSSI estimates. When the corrected range estimates were used for positioning with a trilateration algorithm using least squares estimation, a 67.84 % increase in accuracy was attained compared to positioning with uncorrected range estimates. This shows that this is an effective method of improving range estimates to facilitate more accurate positioning. / Att kunna hålla reda på var ens tillgångar befinner sig kan vara mycket användbart, från att undvika att ens nycklar eller telefon tappas bort till att kunna hitta utrustningen man behöver i ett myllrande sjukhus eller på en byggarbetsplats. Området av lokalisering utvecklas aktivt för att hitta de bästa metoderna och teknologierna för att med precision kunna spåra fysiska objekt på ett energieffektivt sätt, på vilken räckvidd som helst, och i vilken miljö som helst. Detta arbete fokuserar på den sista aspekten av att uppnå precis positionering oavsett miljö. För radiofrekvensbaserade system har utmanande miljöer med många fysiska hinder som till exempel inomhus och stadsområden en negativ effekt på de mätningar som används för positionering, vilket gör dem vilseledande. I detta arbete föreslås en metod för att korrigera avståndsmätningar i ett narrowband sub-GHz radiofrekvensbaserat lokaliseringssystem som använder Received Signal Strength Indicator (RSSI)- och Time-of-Flight (ToF)-mätningar för positionering. Tre olika maskininlärningsmodeller har implementerats: en linear regressor, en least squares support vector machine regressor och en gaussian process regressor. Dessa jämfördes i sin förmåga att förutspå det sanna avståndet mellan enheter baserat på råa avståndsmätningar. De korrigerade avståndsmätningarna uppnådde 69.96 % högre nogrannhet jämfört med okorrigerade ToF-uppskattningar och 88.74 % högre nogrannhet jämfört med RSSI-uppskattningar. Avståndsuppskattningarna användes för positionering med trilateration och minsta kvadratmetoden. De korrigerade uppskattningarna gav 67.84 % mer precis positionering jämfört med de okorrigerde uppskattningarna. Detta visar att detta är en effektiv metod förbättra avståndsuppskattningarna för att i sin tur bidra till mer exakt positionering.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-333077 |
| Date | January 2023 |
| Creators | Barrett, Silvia |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Stockholm : KTH Royal Institute of Technology |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2023:553 |
Page generated in 0.0023 seconds