Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Nascimento, Mateus Rabelo Fonseca do
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| Orientador(a): |
Soares, Guilherme Marcio
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| Banca de defesa: |
Pinto, Milena Faria
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Marcato, André Luís Marques,
Santos, Alexandre Bessa dos |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Faculdade de Engenharia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/15267
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Resumo: |
Este trabalho propõe uma técnica de localização interna baseada em Localização por Luz Visível (Visible Light Communication - VLC). A estratégia é baseada na utilização de luminárias de LED cujo fluxo luminoso é modulado em diferentes frequências. Um sensor de luz é então usado para coletar o sinal de iluminância recebido, o qual é usado como entrada para uma Rede Neural Artificial (RNA) previamente treinada para estimar a posição do sensor. A principal contribuição do trabalho é que o procedimento de treinamento da RNA é realizado utilizando um estimador de iluminância baseado na distribuição luminosa das luminárias, que é obtido através do arquivo .IES fornecido pelo fabricante da luminária, que é o mesmo arquivo utilizado para projetos de iluminação. Portanto, utilizando as características do ambiente e o arquivo .IES, o sistema proposto pode fornecer dados para treinar com precisão a RNA utilizada no método de posicionamento sem a necessidade de coletar dados do ambiente. Os resultados atestam o desempenho satisfatório da técnica de localização proposta ao produzir um erro médio de distância inferior a 1,16cm em um ambiente de 3m × 3m × 3m e inferior a 3,83cm em um ambiente de 3m × 1m × 3m, considerando níveis de refletância nas paredes de 0%, 30% e 70%. |
