Investigador INESC TEC publica artigo em publicação internacional
Fernando Pereira, colaborador da Unidade de Telecomunicações e Multimédia (UTM), publicou recentemente um artigo no Journal of Location Based Services. O artigo apresenta o trabalho realizado durante 2011 no CERN (European Organization for Nuclear Research) onde o investigador trabalhou como estagiário, assim como algumas conclusões daí extraídas.
30 outubro 2012
Em termos gerais, o artigo, intitulado “Performance and limits of KNN-based positioning methods for GSM networks over leaky feeder in underground tunnels", aborda a localização em túneis tirando partido das redes de comunicação já instaladas e respetivos níveis de sinal. Neste caso específico, analisa-se a possibilidade de utilizar métodos fingerprinting com tecnologia de rede GSM, cuja propagação é efetuada sobre cabos radiantes ("leaky-feeder") em vez de antenas convencionais.
Numa primeira parte, o estudo demonstra que estes métodos poderão efetivamente ser utilizados para efeitos de localização. Contudo, os resultados experimentais mostram que a acuidade possível depende de vários fatores que não existem nos cenários convencionais e que não podem ser negligenciados. Fatores como fast-fading e multi-coupling criam sérias dificuldades à obtenção de medidas estáveis da potência do sinal, o que associado ao baixo índice de atenuação do cabo leaky feeder se traduz em menor acuidade.
Numa segunda parte, é proposto um novo algoritmo para melhorar a performance de localização, com base nos comuns algoritmos da classe Nearest-Neighbour (NN). Nestes algoritmos é necessária uma fase inicial de calibração na qual se mede a potência do sinal em vários pontos equidistantes, formando um "mapa" do sinal rádio. Posteriormente procede-se ao cálculo da posição fazendo-se corresponder uma nova medida do sinal a um ponto do mapa. O algoritmo considera os vários canais GSM disponíveis, e ainda o nível de instabilidade do sinal detetado em cada ponto de calibração. Além de não implicar custos computacionais relevantes, esta alteração levou a uma pequena melhoria no desempenho do algoritmo.
Finalmente, para verificar até que ponto seria possível melhorar a performance de localização, foi criado um modelo de um sistema ideal, isto é, um modelo que confrontado com os dados recolhidos tomaria sempre a melhor decisão. Este modelo mostrou que, embora fosse possível obter melhores resultados, o nível de confiança apenas aumentaria em cerca de 20%.
Acredita-se que o cenário apresentado nunca fora estudado com fins de localização e, além dessa contribuição específica, na generalidade dos cenários o algoritmo NN foi explorado de uma forma nova e que permitiu uma melhoria de performance. O estudo do limite da performance destes algoritmos permite ainda compreender até que ponto um algoritmo poderá atingir uma certa performance ou se será melhor investir noutros fatores do processo, como uma calibração mais densa e/ou de maior precisão.
UTM/INESC TEC, outubro 2012