Link tải luận văn miễn phí cho ae
Chương 1: Giới thiệu và đặt vấn đề
Tóm tắt nội dung:
Chương này trình bày về lý do chọn đề tài, mục tiêu chính của đề tài và
nêu rõ phạm vi nghiên cứu của đề tài. Đồng thời đưa ra phương pháp tiếp cận và
cấu trúc của toàn bộ luận văn này.
1.1 Đặt vấn đề và lý do chọn đề tài
Cùng với sự phát triển của mạng không dây, các dịch vụ dựa trên vị trí
LBSs (Location-based services) đã được ứng dụng trên các thiết bị di động như
laptop, điện thoại thông minh hay PDAs(Personal Digital Assistants) để theo dõi
người dùng và phản ứng khi người dùng gặp sự cố khẩn cấp. Những ứng dụng
này đòi hỏi phải xác định vị trí hiện tại của người dùng để phát đi thông điệp
khẩn cấp đồng thời cung cấp vị trí của người dùng đang bị sự cố. Vì vậy vấn đề
xây dựng một hệ thống định vị và theo dõi người dùng đang được mọi người
quan tâm.
Đối với môi trường ngoài trời, hiện nay hệ thống định vị toàn cầu
GPS(Global Position System) đang ngày càng phát triển và được sử dụng rộng
rãi. Nó có độ chính xác khoảng 10 mét, nhưng GPS thật sự bị hạn chế và không
thể hoạt động hiệu quả khi định vị mục tiêu trong các tòa nhà có nhiều vật cản
như những bức tường, trần nhà do tín hiệu của các vệ tinh bị suy yếu. Các khu
vực đô thị và những tòa nhà cao tầng là những vật cản làm suy yếu tín hiệu vệ
tinh khiến cho các hệ thống định vị dựa trên GPS hoạt động kém hiệu quả. Vì
vậy đề tài nghiên cứu về một hệ thống định vị trong nhà trở thành một lĩnh vực
đang được nhiều người nghiên cứu trong những năm gần đây.
Hiện nay có một số phương pháp xây dựng trên những thiết bị di động được
cài đặt chức năng GPS để cung cấp dịch vụ định vị trong nhà, đó là kỹ thuật A
GPS(Assited GPS)[23]. Kỹ thuật A-GPS cần kết nối đến một máy chủ và đạt độ
chính xác trong phạm vi 5m đến 50m. Một kỹ thuật khác là Calibree[14], kỹ
thuật này dò tìm cường độ sóng GSM để xác định vị trí của người dùng nếu thiết
bị di động của họ có trang bị thiết bị thu GPS. Tuy nhiên kỹ thuật Calibree có sai
số dự báo trung bình lên đến 147m đối với trường hợp sử dụng 25 thiết bị có
trang bị thiết bị thu tín hiệu GPS trong khu vực có diện tích 1km2.
Ngoài GPS, các loại công nghệ không dây và cảm ứng khác cũng được sử
dụng để xây dựng hệ thống định vị trong nhà. Ví dụ hệ thống định vị sử dụng
hồng ngoại, sóng vô tuyến như hệ thống cảm biến, siêu âm … cũng có thể định vị
người dùng với độ chính xác cao. Tuy nhiên hệ thống này đòi hỏi phải có những
thiết bị cơ sở hạ tầng và các thiết bị cảm ứng nên tốn chi phí cao dẫn đến khó
khăn khi triển khai với quy mô lớn.
Trong bài luận văn này đề xuất một hệ thống định vị trong nhà Indoor
Position System dựa trên mạng không dây nội bộ WLAN(Wireless Local Area
Network) sử dụng chuẩn IEEE 802.11b/g, đây là một giải pháp triển khai hệ
thống định vị trong nhà dựa trên các thiết bị phát sóng WiFi có sẵn trong các tòa
nhà như là các thiết bị AP(Access Point) nhằm tận dụng các cơ sở hạ tầng có sẵn
đem lại hiệu quả về chi phí triển khai. Hệ thống của chúng ta sử dụng giá trị
cường độ tín hiệu RSS(Received Signal Strength) kết hợp với thông tin vị trí của
người dùng trong quá khứ để xác định vị trí hiện tại của một người đang sử dụng
thiết bị di động.
1.2 Mục tiêu đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu các thuật toán định vị trong nhà
(Indoor Localization Algorithms) và xây dựng hệ thống định vị trong các tòa nhà
IPS(Indoor Positioning System) sử dụng điện thoại thông minh gồm những mục
tiêu cụ thể sau:
- Nghiên cứu thuật toán định vị trong nhà sử dụng kỹ thuật Fingerprinting
để đoán vị trí của mục tiêu dựa vào ước lượng xác suất Bayes,
khoảng cách Euclide và thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor
(KMLN)
o Tìm hiểu giải pháp định vị mục tiêu bằng sóng Wifi sử dụng
RSS (Received Signal Strength).
o Tìm hiểu phương pháp ước lượng xác suất Bayes, khoảng cách
Euclide và thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor
(KMLN) trong định vị trong nhà.
o Tìm hiểu kỹ thuật Fingerprinting tạo bản đồ sóng Wifi dựa trên
việc thu thập dữ liệu RSS, tạo ra phân phối xác suất của các giá
trị RSS tại mỗi vị trí tọa độ (x,y), đây chính là dữ liệu
Fingerprinting.
o Đề ra thuật toán cải tiến K-Maximum Likelihood Constraint
Tracking Neighbor sử dụng thông tin vị trí trong quá khứ của
người dùng vào trong thuật giải để cải thiện thuật toán K
Maximum Likelihood Neighbor.
- Xây dựng chương trình mô phỏng đánh giá thuật toán định vị trong nhà
trên.
o Xây dựng chương trình mô phỏng việc định vị trong nhà sử dụng
thuật toán trên bộ dữ liệu thử nghiệm
o Đánh giá hiệu quả của thuật toán và chạy thử để đánh giá hiệu
quả của thuật toán định vị trong nhà.
- Xây dựng chương trình định vị trong nhà trên thiết bị di động và đánh
giá thuật toán trên thực tế
o Xây dựng hệ thống định vị trong nhà trên laptop, điện thoại.
o Tiến hành thu thập, đo đạc RSS tại mỗi vị trí tham chiếu nhận
được từ các thiết bị phát sóng Wifi để tạo ra bộ dữ liệu huấn
luyện để thực nghiệm bài toán.
o Đánh giá kết quả.
Phương pháp tiếp cận :
- Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn để lựa chọn giải pháp, mô hình thích hợp
cho ứng dụng thực tế, đồng thời trên cơ sở thực tiễn phát triển các lý
luận khoa học để lý luận gắn với thực tiễn.
- Nghiên cứu, tìm hiểu các loại thiết bị cảm ứng tích hợp trên Smart
Phone được sử dụng trong mô hình nghiên cứu.
- Tìm hiểu các phương pháp, thuật toán xác định vị trí người dùng thiết bị
Smart phone và vị trí của nơi quan tâm.
- So sánh, đánh giá các thuật toán định vị, lựa chọn thuật toán phù hợp.
- Xây dựng chương trình và cài đặt thử nghiệm trên laptop, thiết bị di
động và đánh giá kết quả thực hiện.
Trong luận án này trình bày một mạng hệ thống định vị dựa trên kỹ thuật
Received Signal Strength Fingerprinting, đây là một kỹ thuật định vị trong nhà
chính xác và hiệu quả. Trước hết ta sử dụng thuật toán K-Maximum Likelihood
Neighbor để xác định vị trí của một người sử dụng điện thoại di động, và sau đó
đề xuất một thuật toán K-Maximum Likelihood Constraint Tracking Neighbor
theo dõi vị trí quá khứ trước đó của người dùng để nâng cao độ chính xác của
thuật toán định vị.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
Chương 1: Giới thiệu và đặt vấn đề
Tóm tắt nội dung:
Chương này trình bày về lý do chọn đề tài, mục tiêu chính của đề tài và
nêu rõ phạm vi nghiên cứu của đề tài. Đồng thời đưa ra phương pháp tiếp cận và
cấu trúc của toàn bộ luận văn này.
1.1 Đặt vấn đề và lý do chọn đề tài
Cùng với sự phát triển của mạng không dây, các dịch vụ dựa trên vị trí
LBSs (Location-based services) đã được ứng dụng trên các thiết bị di động như
laptop, điện thoại thông minh hay PDAs(Personal Digital Assistants) để theo dõi
người dùng và phản ứng khi người dùng gặp sự cố khẩn cấp. Những ứng dụng
này đòi hỏi phải xác định vị trí hiện tại của người dùng để phát đi thông điệp
khẩn cấp đồng thời cung cấp vị trí của người dùng đang bị sự cố. Vì vậy vấn đề
xây dựng một hệ thống định vị và theo dõi người dùng đang được mọi người
quan tâm.
Đối với môi trường ngoài trời, hiện nay hệ thống định vị toàn cầu
GPS(Global Position System) đang ngày càng phát triển và được sử dụng rộng
rãi. Nó có độ chính xác khoảng 10 mét, nhưng GPS thật sự bị hạn chế và không
thể hoạt động hiệu quả khi định vị mục tiêu trong các tòa nhà có nhiều vật cản
như những bức tường, trần nhà do tín hiệu của các vệ tinh bị suy yếu. Các khu
vực đô thị và những tòa nhà cao tầng là những vật cản làm suy yếu tín hiệu vệ
tinh khiến cho các hệ thống định vị dựa trên GPS hoạt động kém hiệu quả. Vì
vậy đề tài nghiên cứu về một hệ thống định vị trong nhà trở thành một lĩnh vực
đang được nhiều người nghiên cứu trong những năm gần đây.
Hiện nay có một số phương pháp xây dựng trên những thiết bị di động được
cài đặt chức năng GPS để cung cấp dịch vụ định vị trong nhà, đó là kỹ thuật A
GPS(Assited GPS)[23]. Kỹ thuật A-GPS cần kết nối đến một máy chủ và đạt độ
chính xác trong phạm vi 5m đến 50m. Một kỹ thuật khác là Calibree[14], kỹ
thuật này dò tìm cường độ sóng GSM để xác định vị trí của người dùng nếu thiết
bị di động của họ có trang bị thiết bị thu GPS. Tuy nhiên kỹ thuật Calibree có sai
số dự báo trung bình lên đến 147m đối với trường hợp sử dụng 25 thiết bị có
trang bị thiết bị thu tín hiệu GPS trong khu vực có diện tích 1km2.
Ngoài GPS, các loại công nghệ không dây và cảm ứng khác cũng được sử
dụng để xây dựng hệ thống định vị trong nhà. Ví dụ hệ thống định vị sử dụng
hồng ngoại, sóng vô tuyến như hệ thống cảm biến, siêu âm … cũng có thể định vị
người dùng với độ chính xác cao. Tuy nhiên hệ thống này đòi hỏi phải có những
thiết bị cơ sở hạ tầng và các thiết bị cảm ứng nên tốn chi phí cao dẫn đến khó
khăn khi triển khai với quy mô lớn.
Trong bài luận văn này đề xuất một hệ thống định vị trong nhà Indoor
Position System dựa trên mạng không dây nội bộ WLAN(Wireless Local Area
Network) sử dụng chuẩn IEEE 802.11b/g, đây là một giải pháp triển khai hệ
thống định vị trong nhà dựa trên các thiết bị phát sóng WiFi có sẵn trong các tòa
nhà như là các thiết bị AP(Access Point) nhằm tận dụng các cơ sở hạ tầng có sẵn
đem lại hiệu quả về chi phí triển khai. Hệ thống của chúng ta sử dụng giá trị
cường độ tín hiệu RSS(Received Signal Strength) kết hợp với thông tin vị trí của
người dùng trong quá khứ để xác định vị trí hiện tại của một người đang sử dụng
thiết bị di động.
1.2 Mục tiêu đề tài
Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu các thuật toán định vị trong nhà
(Indoor Localization Algorithms) và xây dựng hệ thống định vị trong các tòa nhà
IPS(Indoor Positioning System) sử dụng điện thoại thông minh gồm những mục
tiêu cụ thể sau:
- Nghiên cứu thuật toán định vị trong nhà sử dụng kỹ thuật Fingerprinting
để đoán vị trí của mục tiêu dựa vào ước lượng xác suất Bayes,
khoảng cách Euclide và thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor
(KMLN)
o Tìm hiểu giải pháp định vị mục tiêu bằng sóng Wifi sử dụng
RSS (Received Signal Strength).
o Tìm hiểu phương pháp ước lượng xác suất Bayes, khoảng cách
Euclide và thuật toán K-Maximum Likelihood Neighbor
(KMLN) trong định vị trong nhà.
o Tìm hiểu kỹ thuật Fingerprinting tạo bản đồ sóng Wifi dựa trên
việc thu thập dữ liệu RSS, tạo ra phân phối xác suất của các giá
trị RSS tại mỗi vị trí tọa độ (x,y), đây chính là dữ liệu
Fingerprinting.
o Đề ra thuật toán cải tiến K-Maximum Likelihood Constraint
Tracking Neighbor sử dụng thông tin vị trí trong quá khứ của
người dùng vào trong thuật giải để cải thiện thuật toán K
Maximum Likelihood Neighbor.
- Xây dựng chương trình mô phỏng đánh giá thuật toán định vị trong nhà
trên.
o Xây dựng chương trình mô phỏng việc định vị trong nhà sử dụng
thuật toán trên bộ dữ liệu thử nghiệm
o Đánh giá hiệu quả của thuật toán và chạy thử để đánh giá hiệu
quả của thuật toán định vị trong nhà.
- Xây dựng chương trình định vị trong nhà trên thiết bị di động và đánh
giá thuật toán trên thực tế
o Xây dựng hệ thống định vị trong nhà trên laptop, điện thoại.
o Tiến hành thu thập, đo đạc RSS tại mỗi vị trí tham chiếu nhận
được từ các thiết bị phát sóng Wifi để tạo ra bộ dữ liệu huấn
luyện để thực nghiệm bài toán.
o Đánh giá kết quả.
Phương pháp tiếp cận :
- Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn để lựa chọn giải pháp, mô hình thích hợp
cho ứng dụng thực tế, đồng thời trên cơ sở thực tiễn phát triển các lý
luận khoa học để lý luận gắn với thực tiễn.
- Nghiên cứu, tìm hiểu các loại thiết bị cảm ứng tích hợp trên Smart
Phone được sử dụng trong mô hình nghiên cứu.
- Tìm hiểu các phương pháp, thuật toán xác định vị trí người dùng thiết bị
Smart phone và vị trí của nơi quan tâm.
- So sánh, đánh giá các thuật toán định vị, lựa chọn thuật toán phù hợp.
- Xây dựng chương trình và cài đặt thử nghiệm trên laptop, thiết bị di
động và đánh giá kết quả thực hiện.
Trong luận án này trình bày một mạng hệ thống định vị dựa trên kỹ thuật
Received Signal Strength Fingerprinting, đây là một kỹ thuật định vị trong nhà
chính xác và hiệu quả. Trước hết ta sử dụng thuật toán K-Maximum Likelihood
Neighbor để xác định vị trí của một người sử dụng điện thoại di động, và sau đó
đề xuất một thuật toán K-Maximum Likelihood Constraint Tracking Neighbor
theo dõi vị trí quá khứ trước đó của người dùng để nâng cao độ chính xác của
thuật toán định vị.
Do Drive thay đổi chính sách, nên một số link cũ yêu cầu duyệt download. các bạn chỉ cần làm theo hướng dẫn.
Password giải nén nếu cần: ket-noi.com | Bấm trực tiếp vào Link để tải:
You must be registered for see links