PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (PPGI)

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

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Banca de DEFESA: FABIO DE ALBUQUERQUE SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FABIO DE ALBUQUERQUE SILVA
DATA: 29/07/2020
HORA: 14:30
LOCAL: Defesa remota (Google Meet)
TÍTULO: Uma Abordagem para Localização em Ambientes Internos baseada em Impressão Digital do sinal de Wi-Fi e Aprendizagem de Máquina
PALAVRAS-CHAVES: Serviços baseados em localização interna, impressão digital do sinal de Wi-Fi, aprendizagem de máquina.
PÁGINAS: 65
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Metodologia e Técnicas da Computação
ESPECIALIDADE: Sistemas de Informação
RESUMO: Os serviços baseados em localização interna (Indoor Location Based Services – ILBS) vêm atraindo muita atenção nos últimos anos por causa de seu potencial social e comercial, com um valor estimado de mercado de US$ 10 bilhões em 2020. Como os sinais de satélite (GPS) e celular (GSM) não conseguem penetrar bem em ambientes internos, com paredes externas e obstáculos internos, o uso do sinal Wi-Fi, para localização interna, ganhou muita importância, tanto na área acadêmica quanto na área industrial, devido à grande penetração de LANs sem fio (WLANs) e dispositivos móveis habilitados para Wi-Fi. Em particular, a técnica baseada em impressão digital da intensidade do sinal recebido (Received Signal Strength fingerprint – RSS fingerprint) tem atraído muita atenção, por amenizar o problema de multipath (múltiplos caminhos percorridos pelo sinal entre o emissor e receptor) agravado pela existência de paredes e objetos em ambientes internos. Diante deste cenário, motivados pela busca de um ILBS eficiente e eficaz, propomos neste trabalho o uso combinado da impressão digital do Wi-Fi (RSS fingerprint) com algoritmos de Aprendizagem de Máquina, com o objetivo de identificar qual a abordagem mais adequada para localização em ambientes internos e uso racional de recursos em dispositivos móveis, considerando o erro médio de estimativa da localização próximo de 1 (um) metro. Ao contrário de outros trabalhos relacionados, que concentram esforços apenas em uma das fases do RSS fingerprint, nossa pesquisa buscou melhorias tanto na fase de construção do mapa de sinais do ambiente (fase offline) quanto na fase de localização do dispositivo móvel no ambiente interno (fase online). Neste sentido, foi realizado um projeto de experimentos com dois cenários (2D e 3D) e os resultados obtidos apresentaram erro médio mínimo de 2m no experimento 2D, com apenas 5 medições na fase offline, e 1,08m no experimento 3D, utilizando uma Rede Neural e informações da posição anterior na fase online de localização.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 415.119.564-53 - ROSTAND EDSON OLIVEIRA COSTA - UFPB
Interno - 1743917 - THAIS GAUDENCIO DO REGO
Interno - 2042972 - TIAGO PEREIRA DO NASCIMENTO
Externo à Instituição - FRANCISCO DANTAS NOBRE NETO