Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Indoor localization system for smartphone using deterministic Wi-Fi fingerprint technique

Year (A.D.)

2020

Document Type

Thesis

First Advisor

กุลธิดา โรจน์วิบูลย์ชัย

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Department (if any)

Department of Computer Engineering (ภาควิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์)

Degree Name

วิศวกรรมศาสตรดุษฎีบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

วิศวกรรมคอมพิวเตอร์

DOI

10.58837/CHULA.THE.2020.1132

Abstract

การระบุตำแหน่งภายในอาคารด้วยการใช้เทคนิคลายนิ้วมือของสัญญาณวายฟายมักจะทำงานอย่างไม่มีประสิทธิภาพเมื่อนำไปใช้งานในพื้นที่ขนาดใหญ่ นอกจากนี้ การระบุตำแหน่งดังกล่าวมักพบกับปัญหาตำแหน่งที่ไม่ตรงกัน ซึ่งทำให้เกิดความไม่แม่นยำในการระบุตำแหน่ง ยิ่งกว่านั้นการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมก็สามารถลดประสิทธิภาพโดยรวมของระบบได้เช่นกัน เพื่อที่จะแก้ปัญหาเหล่านี้ งานวิจัยชิ้นนี้ได้นำเสนอ ระบบระบุตำแหน่งภายในอาคารสำหรับสมาร์ตโฟนด้วยการใช้เทคนิคลายนิ้วมือของสัญญาณวายฟายเชิงกำหนด ระบบนี้ประกอบด้วยกันทั้งหมด 3 ส่วน ส่วนที่หนึ่งคืออัลกอริทึมสำหรับจัดหมวดหมู่พื้นที่ โดยส่วนนี้จะจำแนกคำร้องขอจากผู้ใช้งาน ว่าถูกส่งมาจากภายนอกอาคารหรือภายในอาคารใด เพื่อกรองคำร้องขอที่ถูกส่งมาจากพื้นที่ภายนอกอาคารหรือพื้นที่ที่ระบบไม่ได้ครอบคลุมออกไป ส่วนที่สองคืออัลกอริทึมระบุตำแหน่งภายในอาคาร ส่วนนี้จะใช้ข้อมูลจากส่วนแรก ในการลดขอบเขตการค้นหาลายนิ้วมือของสัญญาณลง ทำให้สามารถลดระยะเวลาในการประมวลผลเพื่อหาตำแหน่งที่แน่นอนได้อย่างมหาศาล นอกจากนี้อัลกอริทึมในส่วนนี้จะคำนึงถึงปัญหาตำแหน่งที่ไม่ตรงกัน เพื่อลดผลกระทบจากปัญหาดังกล่าว ส่วนที่สามคืออัลกอริทึมตรวจจับบีเอสเอสไอดีที่หายไปจากคำร้องขอจากผู้ใช้งานและปรับปรุงฐานข้อมูล เพื่อให้ระบบสามารถปรับตัวกับสภาวะแวดล้อมที่เปลี่ยนไปได้ จากผลการทดลอง ระบบที่นำเสนอสามารถจัดหมวดหมู่พื้นที่ ระบุตำแหน่งภายในอาคารและตรวจจับบีเอสเอสไอดีที่หายไปได้อย่างแม่นยำ โดยอัลกอริทึมสำหรับจัดหมวดหมู่พื้นที่สามารถลดระยะเวลาในการประมวลผลอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเปรียบเทียบกับงานวิจัยที่ผ่านมา นอกจากนี้อัลกอริทึมตรวจจับบีเอสเอสไอดีที่หายไปสามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้กับทั้งระบบที่นำเสนอและงานวิจัยที่ผ่านมาได้อย่างมาก

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

Generally, fingerprint-based indoor localization works inefficiently when deployed in a large-scale area. Furthermore, the approach can suffer from non-coincident location problems which lead to inaccurate localization. Moreover, the changing environment can degrade overall performance. To tackle these problems, this research proposes an indoor localization system for smartphone using deterministic Wi-Fi fingerprint technique. The system consists of three main parts. The first part is area classification. It identifies an area of the user’s queries whether they are outdoor or located in a specific building. The second part is fingerprint-based indoor localization algorithm. It utilizes the information from the first part by searching only the fingerprint in the specific building. Third, our missing-BSSID detector algorithm detects the missing Basic Service Set Identifiers (BSSIDs) in the incoming query and updates a sampling database. This part is for our system to quickly adapt to the changing environment. According to the evaluation results, the proposed system achieves high accuracy of area classification, indoor localization and missing-BSSIDs detection. The area classification algorithm can significantly reduce the overall processing time compared to the previous work. More importantly, the missing-BSSID detector algorithm improves the overall performance to the proposed system as well as other existing systems.

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.