Evaluación de algoritmos de estimación de la posición en interiores

Abstract

Debido a la ineficiencia que presentan los sistemas de posicionamiento global (GPS) en entornos cerrados, han surgido los sistemas de localización en interiores con el propósito de suplir esta carencia y tener un sistema fiable para entornos interiores. El presente trabajo realiza un estudio comparativo de los algoritmos más utilizados en la estimación de la posición para los sistemas de localización en interiores basados en la potencia de la señal recibida. Los criterios de comparación más importantes fueron el error cometido, el tiempo de cómputo, la cantidad de memoria utilizada, la granularidad y la tolerancia al fallo. La implementación de los algoritmos: KNN, WKNN y Método de Bayes con la herramienta MatLab 7.0 y la optimización de los principales parámetros de los mismos son resultados del presente trabajo de investigación. Las pruebas realizadas permitieron demostrar la rapidez y precisión del algoritmo WKNN y la alta dependencia de la granularidad por parte del Método de Bayes, junto a otras conclusiones de innegable validez.