Tesista: Luis Adrián Castro Quiroa

Titulo de la tesis: Estimación de Localización de Dispositivos móviles en redes de radiofrecuencia usando series de tiempo

Director de la tesis: Dr. Jesús Favela Vara

Descripción de la tesis: La localización es uno de los problemas al que más se han dirigido los esfuerzos en Computo Consiente del Contexto. El objetivo del estudio es tratar de estimar la posición de un dispositivo móvil (usuario) en una red inalámbrica (WLAN) para, de esta forma, proveer información o servicios dependiendo de donde se encuentre el usuario. Para tratar de explicar de una manera más sencilla separaremos el problema en 3 partes:

1. Donde esta el usuario en un instante de tiempo?,

2. Dónde estará el usuario en el siguiente instante de tiempo, conociendo donde estuvo en los instantes anteriores?, y finalmente,

3. Definir Rutas por donde es posible que se mueva el usuario.

Enseguida les presento una breve descripción del problema:

Por naturaleza, las redes de radiofrecuencia es un ambiente hostil, en que la propagación de la señal esta determinada, en gran medida por la estructura física del edificio, es decir, que la señal puede ser afectada por las paredes, muebles, temperatura e incluso personas caminando. La manera en como tratamos de resolver el problema de la localización es medir la fuerza de la señal inalámbrica de 6 puntos de acceso en diferentes puntos del edificio y entrenar una red neuronal con los datos obtenidos. Es decir, se hace una relación entre las diferentes señales recibidas por el dispositivo móvil y la posición física del usuario (x, y). Sin embargo, existe un error inherente al problema que no es posible reducirlo, debido a los factores que mencione anteriormente del ambiente así como fenómenos propios de la señal (atenuación, “rebote” de la señal, ruido debido a interferencia, etc.).
Para tratar de disminuir el error en la estimación se propone tomar en cuenta las posiciones en las que ya ha estado el usuario en los instantes anteriores (es muy probable que en un tiempo t+1 me encuentre en una posición muy cercana a la que estuve en tiempo t). Para esto, se usa otra red neuronal para predecir posiciones futuras del usuario basadas en las ultimas posiciones conocidas, que no es otra cosa que hacer una predicción de valores futuros de dos variables en el tiempo:
las coordenadas X y Y. Sin embargo, esto no soluciona del todo el problema ya que al ir caminando por un pasillo y llegar, por ejemplo, a una esquina, la red neuronal pensará que el usuario desea pasar a través de la pared, lo cual es ilógico. Se debe restringir, de alguna manera, las rutas humanamente realizables, lo cual se puede hacer discretizando el ambiente y usar Modelos de Markov en el que cada estado representa una posición y las transiciones de estados, obviamente, el cambio en la posición del usuario.

E-mail: quiroa@cicese.mx

Sitio web: http://usuario.cicese.mx/~quiroa/