Accuracy driven hybrid localization method

The development of communications network and mobile computing, and the increasing demand for location-based services inside buildings, have made indoor positioning a very popular research topic in recent years. Indoor Human Localization (IHL) systems are based on several different technologies, surely the most diffused are based on Radio-Frequencies. The localization technology exploited in this thesis is based on 2.4 GHz. In order to obtain the physical position of the target-of-interest, the process of localization is divided in two phases: signal measurement and position estimation. In this study in first phase we use received signal strength (RSS) parameter, and in the second phase we used a grid-based lateration method. In order to obtain the distance estimation in the first phase of localization, two different signal propagation models (LAURA and MWM) are exploited, the two methods are evaluated and their performances are presented. Furthermore, based on the complementary performances of the two implemented models, we developed several methods to compose the two algorithms, to provide an improvement of position estimation. The developed methods are divided in two parts: basic methods using a static mixture policy, or using dynamic mixture policy based on estimation accuracy indicators. The proposed method, based on a policy involving two confidence indicators, provides a combination of LAURA and MWM methods. The policy enables to choose the model at each time instant, which is probable to give better estimations. Experimental data prove the validity of the approach, reporting an improvement in the localization results.

Lo sviluppo di reti di comunicazione e mobile computing, e la crescente domanda per servizi basati su localizzazione in ambienti coperti, hanno reso la localizzazione indoor un importante argomento di ricerca negli ultimi anni. Sistemi di localizzazione di persone indoor (Indoor Human Localization - IHL) sono basati sulle tecnologie più disparate, sebbene i più diffusi si affidino alle Radio Frequenze. La tecnologia di localizzazione utilizzata in questa tesi è basata su segnali a 2.4GHz. Per ottenere la posizione della persona-target, il processo di localizzazione può essere diviso in due fasi: la raccolta di segnali e la stima della posizione. In questo studio per la prima fase sono stati utilizzati i dati di potenza del segnale ricevuta (Received Signal Strength - RSS), mentre nella seconda un metodo di laterazione basato su una griglia. Per ottenere la stima della distanza nella prima parte del processo di localizzazione, sono stati utilizzati due diversi modelli (LAURA e MWM) di propagazione del segnale; questi modelli sono stati valutati e le loro prestazioni confrontate. Inoltre, partendo dalla complementarietà delle prestazioni di questi due modelli, sono stati sviluppati diversi metodi per combinarne i procedimenti, al fine di raggiungere un miglioramento della posizione stimata. I metodi sviluppati sono stati classificati in due tipologie: basati su strategie di composizione statiche, o dinamiche, basate su indicatori di accuratezza. Il metodo proposto, basato su una strategia che coinvolge due indicatori di confidenza, fornisce una combinazione dei metodi Laura e MWM. Questa permette ad ogni istante di tempo, di scegliere il modello che ci si aspetta dia una stima migliore. I dati sperimentali confermano la validità dell'approccio, e riportano un miglioramento nei risultati di localizzazione.