Robust RSSI-based Indoor Positioning System using K-means Clustering and Bayesian Estimation

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Pinto, Bráulio Henrique Orion Uchôa Veloso
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/2044598311458637, https://orcid.org/0000-0001-8885-5609
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas
Instituto de Computação
Brasil
UFAM
Programa de Pós-graduação em Informática
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8374
Resumo: This work proposes a new indoor positioning system, named KLIP, that uses the K-means clustering algorithm to split the environment into different sets of log-distance propagation models in order to better characterize the indoor environment and further improve the position estimation using Bayesian inference. The proposed method is validated in a large-scale, real-world scenario composed of Bluetooth Low Energy (BLE)-based devices. It is demonstrated, throughout the work, that the addition of location information of training points to the received signal strength indicator (RSSI) as an attribute for the clustering step improves the positioning accuracy. Moreover, the obtained results show that the solution outperforms the naive Bayesian estimation up to 12% – regarding the positioning accuracy – and the broadly deployed kNN for reduced training dataset size – regarding both accuracy and online processing time. In this sense, KLIP proves to be an efficient and scalable alternative when both site-survey effort and energy consumption constraints must be taken into account.