Localização Tolerante a Falhas de Usuários Móveis em Ambientes Fechados
Resumo
O conhecimento da localização de um dispositivo móvel é essencial para o desenvolvimento de aplicações sensíveis ao contexto. Este trabalho investiga técnicas de localização de dispositivos móveis em ambientes fechados, que atendam aos requisitos de baixo custo, precisão e tolerância a falhas. Como preocupações adicionais, colocam-se a viabilidade de execução em dispositivos com restrições de recursos e o tempo gasto na execução da função de localização. Especificamente, avaliamos soluções baseadas em redes neurais e no algoritmo dos k-vizinhos mais próximos, as quais utilizam os sinais de rádio emitidos por pontos de acesso de redes sem fio. Um cenário real foi utilizado para implementação e avaliação das técnicas.Referências
Bahl, P. e Padmanabhan, V. (2000). RADAR: An in-building RF-based user location and tracking system. IEEE INFOCOM, volume 2, pp. 775–784, Tel-Aviv, Israel.
Brunato, M. e Battiti, R. (2005). Statistical learning theory for location fingerprinting in wireless LANs. Computer Networks, 47(6):825–845.
Gandhi, R. (2003). Tolerance to access-point failures in dependable wireless local-area networks. IEEE Workshop on Object-Oriented Real-Time Dependable Systems, pp. 136–143, Nápoles, Itália.
Ito, S. e Kawaguchi, N. (2005). Bayesian based location estimation system using wireless LAN. IEEE Workshop on Object-Oriented Real-Time Dependable Systems, pp. 273–278, Kauai Island, HI, EUA.
Kontkanen, P., Myllymäki, P., Roos, T., Tirri, H., Valtonen, K., e Wettig, H. (2004). Chap. 11: Probabilistic methods for location estimation in wireless networks. Ganesh, R., Kota, S., Pahlavan, K., e Agustı́, R., editores, Emerging Location Aware Broadband Wireless Adhoc Networks, pp. 173–187. Kluwer Academic Publishers.
Kröse, B. (1996). An introduction to neural networks. Universidade de Amsterdam. http://citeseer.ist.psu.edu/ose96introduction.html.
Prasithsangaree, P., Krishnamurthy, P., e Chrysanthis, P. K. (2002). On indoor position location with wireless LANs. IEEE Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications, pp. 273–278, Lisboa, Portugal.
Rodriguez, M., Favela, J., Martı́nez, E., e Muñoz, M. (2004). Location-aware access to hospital information and services. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 8(4):448–455.
Universidade de Stuttgart (20 05). Stuttgart neural network simulator. http://www-ra.informatik.uni-tuebingen.de/SNNS/.
Yu, L., Wang, S., e Lai, K. (2006). An integrated data preparation scheme for neural network data analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 18(2):217–230.
Brunato, M. e Battiti, R. (2005). Statistical learning theory for location fingerprinting in wireless LANs. Computer Networks, 47(6):825–845.
Gandhi, R. (2003). Tolerance to access-point failures in dependable wireless local-area networks. IEEE Workshop on Object-Oriented Real-Time Dependable Systems, pp. 136–143, Nápoles, Itália.
Ito, S. e Kawaguchi, N. (2005). Bayesian based location estimation system using wireless LAN. IEEE Workshop on Object-Oriented Real-Time Dependable Systems, pp. 273–278, Kauai Island, HI, EUA.
Kontkanen, P., Myllymäki, P., Roos, T., Tirri, H., Valtonen, K., e Wettig, H. (2004). Chap. 11: Probabilistic methods for location estimation in wireless networks. Ganesh, R., Kota, S., Pahlavan, K., e Agustı́, R., editores, Emerging Location Aware Broadband Wireless Adhoc Networks, pp. 173–187. Kluwer Academic Publishers.
Kröse, B. (1996). An introduction to neural networks. Universidade de Amsterdam. http://citeseer.ist.psu.edu/ose96introduction.html.
Prasithsangaree, P., Krishnamurthy, P., e Chrysanthis, P. K. (2002). On indoor position location with wireless LANs. IEEE Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications, pp. 273–278, Lisboa, Portugal.
Rodriguez, M., Favela, J., Martı́nez, E., e Muñoz, M. (2004). Location-aware access to hospital information and services. IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine, 8(4):448–455.
Universidade de Stuttgart (20 05). Stuttgart neural network simulator. http://www-ra.informatik.uni-tuebingen.de/SNNS/.
Yu, L., Wang, S., e Lai, K. (2006). An integrated data preparation scheme for neural network data analysis. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 18(2):217–230.
Publicado
29/05/2006
Como Citar
COPETTI, Alessandro; LEITE, J. C. B.; LOQUES, Orlando.
Localização Tolerante a Falhas de Usuários Móveis em Ambientes Fechados. In: WORKSHOP DE TESTES E TOLERÂNCIA A FALHAS (WTF), 7. , 2006, Curitiba/PR.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2006
.
p. 87-98.
ISSN 2595-2684.
DOI: https://doi.org/10.5753/wtf.2006.23354.