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【24h】

Localisation d'usager dans un environnement interne en utilisant une technique pour contrer la variation temporelle du canal.

机译：使用一种可抵抗频道时间变化的技术在内部环境中对用户进行定位。

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摘要

Several researches suggest systems allowing indoor location estimation in no-time-varying channels. However, few of those studies take into account the case of time-varying channels. This thesis propose a location system allowing to counter time-varying channel in an indoor environment. The received signal strengths (RSS), in a WLAN system, are measured and used in a Fingerprinting technique in order to define the channel signature. The database is therefore created, in 3D, in no-time-varying channel at t 0. The Fingerprinting technique suffers degradations in location accuracy in time-varying channels. In that case, new measurements are carried out to create a new database. This thesis propose a method allowing the location in time-varying channel when it is difficult or impossible to collect measurements. The system generates a database with measurements of few reference points and a Data Mining technique called the Model Tree. The method uses a regression analysis to learn the temporal predictive relationship between the RSS values of the mobile and the reference points and generates a new database at tx. Afterwards, an artificial neural network (ANN) is applied to the database for location estimation. The method tree generates a degradation less than 9% within 3 meters accuracy. In order to validate the proposed system, 3 databases are generated at different rimes (t1, t 2 and t3) and used simultaneously as inputs for the ANN to estimate the position of the mobile. The distance location accuracy of 3 meters is obtained for 61.38% of the cases and of 5 meters for 78.22% of the cases. This causes a supplementary degradation of approximately 7% in 2D.;The 3D estimations adds a 3.5% supplementary degradation to the two previous ones because of the z variable which defines the mobile floor location (in a building). This approach allows a 3 meters accuracy in 57.06% of the cases and of 5 meters in 74.81% of the cases in 3D. The location system proposed in this thesis achieves acceptable results particularly in 2D. It is recommended when time and material means are insufficient or limited.
机译：多项研究表明，系统允许在不随时间变化的信道中进行室内位置估计。然而，这些研究很少考虑时变信道的情况。本文提出了一种定位系统，可以在室内环境中应对时变信道。在WLAN系统中，测量接收到的信号强度（RSS）并将其用于指纹技术，以定义信道签名。因此，数据库在t 0处的时不变通道中以3D方式创建。指纹技术在时变通道中的位置精度会受到影响。在这种情况下，将执行新的测量以创建新的数据库。本文提出了一种在难以或不可能收集测量值时允许在时变信道中定位的方法。该系统会生成一个数据库，其中包含很少的参考点的测量值和一种称为模型树的数据挖掘技术。该方法使用回归分析来了解手机的RSS值和参考点之间的时间预测关系，并在tx处生成一个新数据库。然后，将人工神经网络（ANN）应用于数据库以进行位置估计。方法树在3米的精度内生成的降级小于9％。为了验证所提出的系统，在不同的边缘（t1，t 2和t3）生成了3个数据库，并同时将其用作ANN的输入，以估计移动台的位置。 61.38％的情况获得3米的距离定位精度，78.22％的情况获得5米的距离定位精度。这会在2D中导致大约7％的附加降级。由于定义了移动地板位置（在建筑物中）的z变量，因此3D估算使前两个视图的附加降级了3.5％。这种方法在3D中允许57.06％的情况下3米的精度，在74.81％的情况下5米的精度。本文提出的定位系统取得了令人满意的结果，特别是在二维中。建议在时间和物力不足或有限的情况下使用。

著录项

  • 作者

    Hamza, Lamia.;

  • 作者单位

    Ecole Polytechnique, Montreal (Canada).;

  • 授予单位 Ecole Polytechnique, Montreal (Canada).;
  • 学科 Engineering Electronics and Electrical.
  • 学位 M.Sc.A.
  • 年度 2009
  • 页码 127 p.
  • 总页数 127
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 无线电电子学、电信技术;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:37:37

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