I. Giới thiệu tổng quan về định vị Wifi
Định vị Wifi là một kỹ thuật quan trọng trong công nghệ định vị, đặc biệt trong môi trường indoor. Các phương pháp như Pattern Matching dựa trên RSS (Received Signal Strength) đã được nghiên cứu rộng rãi. Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật Điện tử này tập trung vào việc đánh giá các thuật toán Pattern Matching trong Wifi Positioning. Các hệ thống định vị hiện đại như GPS không hiệu quả trong môi trường indoor, do đó, WLAN-based positioning trở thành giải pháp tối ưu. Phương pháp định vị này sử dụng dữ liệu RSS từ các Access Points (APs) để xác định vị trí người dùng.
1.1. Các kỹ thuật định vị indoor
Các kỹ thuật định vị trong nhà bao gồm UWB (Ultra-Wideband), Indoor GPS, và WLAN-based positioning. Trong đó, WLAN-based positioning nổi bật nhờ tính phổ biến và chi phí thấp. Pattern Matching là một trong những phương pháp nghiên cứu chính, sử dụng thuật toán như k-Nearest Neighbor (k-NN) và Artificial Neural Network (ANN) để so sánh dữ liệu RSS và ước lượng vị trí. Phân tích dữ liệu từ các APs giúp tối ưu hóa độ chính xác của hệ thống.
1.2. Ứng dụng của định vị Wifi
Ứng dụng công nghệ định vị Wifi rộng rãi trong các hệ thống định vị tại sân bay, bệnh viện, và trung tâm thương mại. Nghiên cứu khoa học này nhằm cải thiện độ chính xác và tốc độ tính toán của các thuật toán Pattern Matching. Tối ưu hóa tín hiệu và lọc nhiễu là các yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu suất của hệ thống. Phần mềm được phát triển trong luận văn giúp thu thập và phân tích dữ liệu WLAN, từ đó đánh giá hiệu quả của các phương pháp định vị.
II. Phương pháp Pattern Matching trong định vị Wifi
Pattern Matching là phương pháp định vị dựa trên việc so sánh dữ liệu RSS thu thập được với cơ sở dữ liệu đã có. Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật Điện tử này tập trung vào việc đánh giá các thuật toán như k-NN, ANN, và RADAR. Các thuật toán này được sử dụng để ước lượng vị trí người dùng dựa trên tín hiệu Wifi. Phân tích dữ liệu từ các APs giúp xác định độ chính xác và tốc độ tính toán của từng phương pháp.
2.1. Thuật toán k Nearest Neighbor k NN
Thuật toán k-NN là một trong những phương pháp Pattern Matching phổ biến. Nó so sánh dữ liệu RSS hiện tại với cơ sở dữ liệu để tìm ra k điểm gần nhất. Vị trí ước lượng được tính bằng trung bình cộng của các điểm này. Đánh giá hiệu suất của k-NN cho thấy độ chính xác phụ thuộc vào số lượng k và chất lượng dữ liệu RSS. Tối ưu hóa tham số k là yếu tố quan trọng để cải thiện kết quả định vị.
2.2. Mạng Neural Nhân tạo ANN
ANN là thuật toán sử dụng mạng neural để học và dự đoán vị trí dựa trên dữ liệu RSS. Phương pháp nghiên cứu này được thực hiện bằng cách huấn luyện mạng neural trên cơ sở dữ liệu thu thập được. Phân tích dữ liệu cho thấy ANN có khả năng xử lý nhiễu tốt hơn so với các thuật toán khác. Tối ưu hóa tín hiệu và cấu trúc mạng neural là các yếu tố quan trọng để nâng cao độ chính xác của hệ thống.
III. Phần mềm thu thập và phân tích dữ liệu
Phần mềm được phát triển trong Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật Điện tử này có hai chức năng chính: thu thập dữ liệu WLAN và ước lượng vị trí dựa trên thuật toán Pattern Matching. Phần mềm sử dụng ngôn ngữ C# và chạy trên hệ điều hành Windows 7. Cấu trúc dữ liệu được thiết kế để lưu trữ thông tin từ các APs, bao gồm RSS và vị trí tương ứng. Phân tích dữ liệu từ phần mềm giúp đánh giá độ chính xác và tốc độ tính toán của các phương pháp định vị.
3.1. Thu thập dữ liệu WLAN
Phần mềm thu thập dữ liệu RSS từ các APs tại các vị trí đã biết trước. Dữ liệu được lưu trữ dưới dạng XML và CSV để dễ dàng phân tích. Phương pháp nghiên cứu này đảm bảo tính chính xác của cơ sở dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu quả của các thuật toán Pattern Matching. Tối ưu hóa quá trình thu thập dữ liệu là yếu tố quan trọng để cải thiện kết quả định vị.
3.2. Phân tích và đánh giá kết quả
Phần mềm sử dụng các thuật toán Pattern Matching để ước lượng vị trí dựa trên dữ liệu RSS thu thập được. Phân tích dữ liệu từ phần mềm cho phép so sánh độ chính xác và tốc độ tính toán của các phương pháp như k-NN, ANN, và RADAR. Đánh giá hiệu suất của từng thuật toán giúp xác định phương pháp tối ưu cho từng môi trường cụ thể. Tối ưu hóa tín hiệu và lọc nhiễu là các yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả của hệ thống.
