Nesta dissertação são analisados métodos de localização baseados na rede, com destaque para os métodos de correlação de assinaturas de rádio-frequência (DCM - Database Correlation Methods). Métodos baseados na rede não requerem modificações nos terminais móveis (MS - Mobile Stations), sendo portanto capazes de estimar a localização de MS legados, i.e., sem suporte específico a posicionamento. Esta característica, associada a alta disponibilidade e precisão dos métodos DCM, torna-os candidatos viáveis para diversas aplicações baseadas em posição, e em particular para a localização de chamadas
para números de emergência - polícia, defesa civil, corpo de bombeiros, etc. - originadas de telefones móveis celulares. Duas técnicas para diminuição do tempo médio para produção de uma estimativa de posição são formuladas: a filtragem determinística e a busca otimizada utilizando algoritmos genéticos. Uma modificação é realizada nas funções de avaliação utilizadas em métodos DCM, inserindo um fator representando a inacurácia
intrínseca às medidas de nível de sinal realizadas pelos MS. As modificações propostas são avaliadas experimentalmente em redes de telefonia móvel celular de segunda e terceira gerações em ambientes urbanos e suburbanos, assim como em redes locais sem fio
em ambiente indoor. A viabilidade da utilização de bancos de dados de correlação (CDB - Correlation Database) construídos a partir de modelagem de propagação é analisada, bem como o efeito da calibração de modelos de propagação empíricos na precisão de métodos DCM. Um dos métodos DCM propostos, utilizando um CDB calibrado, teve um desempenho superior ao de vários outros métodos DCM publicados na literatura, atingindo em área urbana a precisão exigida dos métodos baseados na rede pela regulamentação FCC (Federal Communications Commission) para o serviço E911 (Enhanced 911 ). / This work analyzes network based positioning methods, in particular the fingerprinting
or database correlation methods. Network based methods do not require mobile
station upgrading or replacement, thereby being capable of locating legacy mobile stations,
i.e., without any specific positioning related features. This characteristic, coupled
with the high availability and precision of fingerprinting methods, make them viable candidates
for several location based applications, especially for the positioning of cellular
mobile phones originating emergency calls - for police, fire brigade, etc. Two techniques
to reduce the average positioning fix time are proposed: deterministic filtering and genetic
algorithms optimized search. A modification is proposed in database correlation methods
evaluation functions, by inserting a factor representing the inherent inaccuracy in the signal
strength measurement made by the mobile station. The proposed improvements are
experimentally evaluated in second and third generation cellular networks in urban and
suburban environments, as well as in indoor wireless local area networks. The viability of
using correlation databases built from propagation modeling is evaluated, as well as the
effect of empirical propagation models calibration in the fingerprinting location precision.
One of the proposed fingerprinting techniques, using a calibrated correlation database,
achieved a performance superior to several other published fingerprinting methods, reaching
in an urban area the precision requirements set by the Federal Communications
Commission for network based methods providing the Enhanced 911 emergency location
service.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:UERJ:oai:www.bdtd.uerj.br:5039 |
Date | 13 July 2010 |
Creators | Rafael Saraiva Campos |
Contributors | Lisandro Lovisolo, Júlio Cesar Rodrigues Dal Bello, Marcelo Gonçalves Rubinstein, Marco Antonio Grivet Mattoso Maia, Paulo Sergio Ramirez Diniz |
Publisher | Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Eletrônica, UERJ, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ, instname:Universidade do Estado do Rio de Janeiro, instacron:UERJ |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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