Localización espacial basada en la potencia de recepción de señales Wi-Fi utilizando un smartphone

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dc.contributor.advisorZenteno Bolaños, Efrain
dc.contributor.authorAraoz Coacalla, Jesus
dc.date.accessioned2022-12-12T14:13:51Z
dc.date.available2022-12-12T14:13:51Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractEn recientes años, la demanda por sistemas de localización para interiores ha ido en aumento. Esto con el fin de optimizar procesos en la industria, mejorar la toma de decisiones y desplegar la navegación en interiores. Consiguiendo así, ahorrar recursos, aumentar la calidad de los servicios, y así mejorar la calidad de vida del usuario final. Sin embargo, en nuestra región se observa un incipiente desarrollo de este tipo de sistemas. En este sentido, para impulsar el estudio en esta área, el presente trabajo desarrolla e implementa varios sistemas que estiman la localización en interiores. Estos sistemas están basados en la lectura del indicador de fuerza de señal recibida (RSSI por sus siglas en inglés) en un smartphone, dada la potencia emitida por los puntos de acceso (AP por sus siglas en inglés). Se ha llevado a cabo el estudio de investigación en las instalaciones de la universidad Católica San Pablo (Edificio Duhamel planta baja). Dado que, se ha requerido de una red WI-FI (Wireless Fidelity) con el mayor número posible de puntos de acceso, para el método probabilístico. Aunque, el sistema funciona en cualquier entorno que posea al menos tres puntos de acceso. Un número mayor permite mejorar la precisión de la localización. Se han utilizado dos diferentes enfoques, tales como: algoritmos determinísticos (trilateración) y probabilísticos (aprendizaje automático). Ambos enfoques han sido comparados para determinar cuál de estos muestra el mejor desempeño (precisión, complejidad, y escalabilidad). Como resultado se ha obtenido un error promedio de 15.4 metros al usar trilateración. Asimismo, se ha obtenido un error promedio de 2.95 metros en la estimación de la posición, al usar una red neuronal, entrenada con el algoritmo de gradiente conjugado escalado (SCG por sus siglas en inglés). Dichos resultados son similares a lo observado en el estado del arte.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.identifier.other1075997
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12590/17358
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Católica San Pabloes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCSPes_PE
dc.subjectLocalización en Interioreses_PE
dc.subjectWiFies_PE
dc.subjectRSSIes_PE
dc.subjectFingerprintinges_PE
dc.subjectTrilateraciónes_PE
dc.subjectRed Neuronal Artificiales_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.00es_PE
dc.titleLocalización espacial basada en la potencia de recepción de señales Wi-Fi utilizando un smartphonees_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
renati.advisor.dni41702801
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8460-6509es_PE
renati.author.dni71596871
renati.discipline712096es_PE
renati.jurorSan Román Castillo, Ebert Gabrieles_PE
renati.jurorFernandez Aranzamendi, Elizabeth Gladyses_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineIngeniería Electrónica y de Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Católica San Pablo. Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónicaes_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.nameIngeniero Electrónico y de Telecomunicacioneses_PE
thesis.degree.programEscuela Profesional de Ingeniería Electrónica y de Telecomunicacioneses_PE
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Tesis - Ingeniería Electrónica y de Telecomunicaciones