Wireless-Loc

De Grupo de Inteligencia Computacional (GIC)
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Wireless Location

La rápida proliferación de routers inalambricos, ha descubierto una nueva manera de localización. Ciudades como San Francisco cuentan con aplicaciones para dispositivos móviles que localizan al usuario en un mapa, únicamente detectando las redes a la que es accesible. Estos sistemas pueden hacer uso de redes Wireless (Wi-fi 802.11), pero tamién hay tecnicas similares que utilizan triangularización de señanes GPRS o UMTS. El fín es proveer un sistema de localización sin necesidad de tener GPS en el dispositivo de acceso. La gran ventaja de los sistemas de localización basados en Wi-Fi es que son factibles en contextos interiores, donde los sistemas GPS no son efectivos.


Resumen

El PFC que se propone es un ejercicio de sensorización de redes Wi-Fi, para la posterior construcción de un sistema básico de localización. Los algoritmos tradicionales se basan en sistemas bayesianos. En este ejercicio, se provará además con otros clasificadores como KStart o RIPPER.


Herramientas

Los experimentos se realizarán en principio en la Facultad de Informática, aunque es de grán interés buscar algún contexto factible para el alumno, en el que se puedan escanear señales de algún barrio. La razón de buscar una zona exterior es comprobar las dificultades que presentan el cambio de routers, la desaparición o la aparición de nuevas señales.

Como plataforma de desarrollo se usará Netbeans (y Symbian si es posible).



Objetivos

El objetivo fundamental es la introducción del alumno en la nuevas técnicas de localización basadas en sensorización de redes. Comprensión de herramientas de utilidad como modelo patentable y la presentación concursos.


Requisitos deseables

Java, C. Conocimientos de clasificación supervisada.


Fases

1.- Lectura y comprensión de los artículos indicados. Indagación en el estado del arte de 'Wireless Location'.

2.- Familiarización con Netbeans (o Eclipse) y Symbian.

3.- Creación de mapa y escaneo de señales.

4.- Implementación de algoritmos de localización.

5.- Extracción de conclusiones y propuestas de mejoras.

6.- Presentación a concursos.

Más información

Ramón Moreno Jiménez [1]