1. Localización en interiores
mediante WiFi
Almudena Rivadeneyra, José Carlos Segura,
Pablo García-Sánchez
ETS. Ingenierías en Informática y Telecomunicación
Universidad de Granada

2. Índice
 Introducción
 Desarrollo
 Fase previa
 Localización zonal
 Vecino más próximo
 Candidato más votado
 Localización minuciosa
 Distancia mínima
 Minimal Square Error
 Conclusiones

3. Introducción
 Localización en espacios cerrados
 Otros proyectos
 Bat, CRICKET, RADAR
 Wi-Fi
 Poco costoso

Atraviesa paredes (2 o 3 AP para 250 m2)
 No hay que agregar hardware adicional

4. Fase previa
 Programa que extrae muestras
 MAC
 Edificio
 Planta
 Zona
 RSSI
 SID
 Tomadas en condiciones de trabajo reales.

5. Fase previa

6. Localización zonal:
El candidato más votado
 Utiliza la MAC con más potencia y permite
saber la planta y el edificio

7. Localización Zonal:
Vecino más próximo
 Plantas con tres puntos de acceso, se escogen
los 3 AP con mayor potencia (AP1, AP2, AP3)
 Izquierda: AP1 pertenece a ZI, AP2 pertenece a ZC
y AP3 no pertenece a la planta
 Derecha: (análogo)
 Central: AP1, AP2 y AP3 en la misma planta
 Plantas con dos puntos de acceso, se escogen
los dos AP con mayor potencia (AP1, AP2)
 Izquierda: AP1 en ZI y AP2 en otra planta
 Derecha: (análogo)
 Central: AP1 y AP2 de la misma planta

8. Localización precisa
 Utiliza la posición exacta del conjunto de
muestras inicial y un recorrido por cada una de
las plantas.
 Algoritmos
 Mínima Distancia (MD): Escoger de las referencias
aquella que más se parezca al índice de potencia
actual
 Estimación de mínimo error de la posición (MSE):
dada una cierta potencia, qué probabilidad existe
de que se encuentre en determinada posición
 Posición estimada = Probabilidad*Posición

9. Localización precisa (II)
 Análisis estático: conocidas las posiciones de
las muestras de referencia, estimar su posición
dadas el resto de referencias.
 Análisis dinámico: se realiza un recorrido de
un extremo a otro de la planta
 Los valores de referencia a usar para los
experimentos:
 Los 3 valores de mayor potencia para cada AP
 La media de todas las referencias
 Todos los valores de forma individual

10. Análisis estático (ejemplo)

11. Análisis dinámico
 Una medición cada segundo (suavizada)
RSSIn,m = α*RSSIn,m +(1- α)*RSSIn,m con α = 0.75
-1

12. Análisis dinámico

13. Conclusiones
 Creación de una BD para testeo de algoritmos
 Localización factible con errores de ±5 metros
 Localización zonal (Candidato Más Votado vs.
Vecino Más Cercano)
 Localización minuciosa (MSE vs. MD)
 Método de Mínimo Error basado en distribuciones
gaussianas es mejor que MD.

14. Muchas gracias!
 ¿Dudas? O mejor, ¿sugerencias?
 almutr@correo.ugr.es