Uma Avaliação de Métodos de Calibração Livre Aplicados à
Radiolocalização Fingerprinting Baseada em Aprendizado de Máquina
Fingerprinting, Sistemas de Localização indoor,
Aprendizagem de máquina, métodos de calibração livre
Os serviços baseados em localização têm se tornado uma ferramenta
indispensável no dia a dia dos usuários em diversas aplicações, tais como
navegação baseada em mapas, publicidade direcionada e monitoramento de
frota. Uma das principais alternativas para prover localização é a técnica
de radiolocalização baseada em fingerprinting, a qual consiste na
utilização da similaridade entre os níveis de sinal de rádio frequência
(RF) para estimar a localização do usuário. Entretanto, quando existem
diferentes dispositivos móveis situados no mesmo local ocorre uma
disparidade entre os valores de níveis de sinal quando são aferidos. Tal
disparidade é causada, principalmente, pela falta de padronização de
hardware dos fabricantes, resultando em diferentes chipsets. Essas
variações de nível de sinal comprometem a acurácia da localização, uma vez
que a técnica fingerprinting irá estimar uma localização diferente daquela
em que o dispositivo realmente se encontra. Para lidar com essas variações,
técnicas de calibração são empregadas para mitigar seus efeitos e aprimorar
a acurácia do sistema de localização. No entanto, alguns desses métodos,
tais como, HLF, RSC e DIFF podem piorar o desempenho da localização em
cenários homogêneos, devido a construírem um novo fingerprint em vez de
utilizar os valores de níveis de sinal brutos. Desse modo, perdem a
informação discriminativa relacionada a dispositivos homogêneos. Todavia
existe o método W-RSS e a ausência de calibração que são benéficos no caso
homogêneo. Portanto, foi realizada a combinação dos métodos de calibração
livre HLF, RSC e DIFF com o método W-RSS. Em que foi comprovado um aumento
de acurácia nos dispositivos homogêneos, em comparação com a aplicação dos
métodos isolados, de 53, 79%, 50, 70% e 36, 90% nos métodos RSC+W-RSS,
DIFF+W-RSS e HLF+W-RSS, respectivamente. Dos quais os métodos RSC+W-RSS e
DIFF+W-RSS foram os melhores no cenário homogêneo do que não utilizar a
calibração. Já na acurácia geral também houve um aumento permanecendo os
métodos RSC+W-RSS, DIFF+W-RSS mais eficientes com 15, 54% e 11, 57%,
respectivamente. Em relação ao custo computacional, todos os métodos
combinados avaliados foram mais lentos do que os métodos isolados, sendo o
método RSC+W-RSS, DIFF+W-RSS e HLF+W-RSS 4,61, 181,36 e 158,66 vezes mais
lentos que os métodos RSC, DIFF e HLF, respectivamente.