▷ #Trilateration-based Indoor Location using Supervised Learning Algorithms

  • ✅ Abstract:
    • The indoor positioning system (IPS) has a wide range of applications, due to the advantages it has over Global Positioning Systems (GPS) in indoor environments. Due to the biosecurity measures established by the World Health Organization (WHO), where the social distancing is provided, being stricter in indoor environments. This work proposes the design of a positioning system based on trilateration. The main objective is to predict the positioning in both the ‘x’ and ‘y’ axis in an area of 8 square meters. For this purpose, 3 Access Points (AP) and a Mobile Device (DM), which works as a raster, have been used. The Received Signal Strength Indication (RSSI) values measured at each AP are the variables used in regression algorithms that predict the x and y position. In this work, 24 regression algorithms have been evaluated, of which the lowest errors obtained are 70.322 [cm] and 30.1508 [cm], for the x and y axes, respectively.
  • ✅ Conference content:

  • ➡️ Introduction
  • ➡️ Related Work
  • ➡️ Methodology




  • ➡️ Results

  • ➡️ Discussion and Conclusions




✅ References:
  1. Andy Rick Sánchez-Villena and Valeria de La Fuente-Figuerola, "Covid-19: cuarentena aislamiento distanciamiento social y confinamiento¿ son lo mismo?" in Anales De Pediatria (Barcelona Spain: 2003), Elsevier, vol. 93, pp. 73, 2020.
  2. Meirui Qian and Jianli Jiang, "Covid-19 and social distancing", Journal of Public Health, pp. 1-3, 2020.
  3. Emre Teoman and Tolga Ovatman, "Trilateration in indoor positioning with an uncertain reference point", 2019 IEEE 16th International Conference on Networking Sensing and Control (ICNSC), pp. 397-402, 2019.
  4. Bernhard Hofmann-Wellenhof, Herbert Lichtenegger and James Collins, Global positioning system: theory and practice, Springer Science & Business Media, 2012.
  5. F Herranz, M Ocana, LM Bergasa, MA Sotelo, R Barea, E López, et al., "Sistema de localizacion gps y wifi sobre pda aplicado a un sistema de evacuacion de emergencia", Proceedings of the IX Workshop of Physical Agents, 2008.
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  7. Giuseppe Bonaccorso, Machine learning algorithms, Packt Publishing Ltd, 2017.
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  11. Pranesh Sthapit, Hui-Seon Gang and Jae-Young Pyun, "Bluetooth based indoor positioning using machine learning algorithms", 2018 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Asia (ICCE-Asia), pp. 206-212, 2018.
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