Andr Iasi Moura

WBLS: um sistema de localizao de

dispositivos mveis em redes Wi-Fi

Dissertao apresentada Escola

Politcnica da Universidade de So

Paulo para a obteno do Ttulo de

Mestre em Engenharia Eltrica.

So Paulo

2007

Andr Iasi Moura

WBLS: um sistema de localizao de

dispositivos mveis em redes Wi-Fi

Dissertao apresentada Escola

Politcnica da Universidade de So

Paulo para a obteno do Ttulo de

Mestre em Engenharia Eltrica.

rea de concentrao:

Sistemas Digitais

Orientadora: Profa. Livre Docente

Anna Helena Reali Costa

So Paulo

2007

Ficha Catalogrca

Moura, Andr Iasi

WBLS: um sistema de localizao de dispositivos mveis em redes Wi-Fi

/ A. I. Moura. So Paulo, 2007.

120 p.

Dissertao (Mestrado) Escola Politcnica da Universi-

dade de So Paulo. Departamento de Engenharia de Computao

e Sistemas Digitais.

1. Redes locais de computadores 2. Radionavegao 3. Processamento di-

gital de sinais 4. Sistema de posicionamento global I. Universidade de So

Paulo. Escola Politcnica. Departamento de Engenharia de Computao

e Sistemas Digitais. II. t.

Resumo

A proliferao de dispositivos mveis e de redes sem o tem encorajado um crescente

interesse em sistemas e servios baseados na localizao de dispositivos portteis, es-

pecialmente em ambientes internos, como edifcios e residncias. A localizao de um

dispositivo porttil um parmetro crtico em aplicaes baseadas no contexto, as quais

requerem grande preciso na estimativa de localizao. Entretanto, projetar e desenvolver

sistemas de localizao em interiores, com crescente preciso na estimao e decrescente

custo de instalao, um problema desaador. Uma abordagem bastante interessante

para satisfazer os requisitos de baixo custo consiste em utilizar as infra-estruturas exis-

tentes de redes locais sem o (WLAN) no padro IEEE 802.11, que j esto instaladas

em muitos ambientes. A maioria das abordagens para localizao usando WLAN propos-

tas na literatura baseada em tcnicas probabilsticas, que apresentam bom desempenho

e esto cada vez mais populares. Estas tcnicas usam um mapa com a informao da

potncia recebida do sinal (RSSI) juntamente com a freqncia de presena de sinal cole-

tada de mltiplos pontos de acesso Wi-Fi, em diferentes localizaes fsicas no ambiente.

Porm, a informao sobre freqncia de presena de sinal pode ser muito ruidosa devido

natureza imprevisvel das falhas de transmisso, as quais podem ocorrer decorrentes de

diversos fatores. Este trabalho prope um novo sistema de localizao Wi-Fi, o WBLS

(Wireless Based Location System), que no considera a informao sobre freqncia de

presena de sinal no processo de estimao, visando eliminar os rudos a ela associados.

O WBLS explora o fato da potncia do sinal Wi-Fi variar com a localizao e usa um

HMM descrito em um grafo onde os ns representam as localizaes e as arestas, as pro-

babilidades de transio em funo da topologia do ambiente e das velocidades esperadas

de um pedestre portando um dispositivo mvel. Investiga-se em que situaes a elimina-

o da informao sobre freqncia de presena de sinal devido a seus rudos associados

aumenta a exatido da estimativa de localizao, apesar do descarte da informao em si.

Os experimentos realizados demonstram que a caracterstica mais importante do WBLS

uma particular robustez ao lidar com desligamentos de pontos de acesso, os quais podem

ocorrer sem nenhum aviso ou previso em um ambiente onde pouco controle se tem sobre

sua infra-estrutura.

Abstract

The proliferation of mobile computing devices and wireless networks has fostered a grow-

ing interest in location-based systems and services for Portable Wireless Devices, spe-

cially in indoor environments. The location of a handheld device is a critical parameter in

context-aware applications, which require high degree of accuracy of location estimation.

However, designing and developing indoor location systems with increasing estimation

accuracy and decreasing cost installation is a challenging problem. A very interesting

approach to reach low-cost requirements consists in using the pre-existing IEEE 802.11

wireless local area network (WLAN) infrastructure that is already installed in many places.

Most of the WLAN indoor location approaches proposed in the literature are based on

probabilistic techniques which show good performance and are becoming increasingly

popular. Such approaches use a map of received signal strength information and signal

presence frequency collected from multiple Wi-Fi access points at dierent physical lo-

cations in the environment. However, the signal presence frequency information can be

very noisy due to the unpredictable nature of transmissions failures, which can be caused

by several factors. This work proposes a new probabilistic-based Wi-Fi location system,

WBLS (Wireless Based Location System), which doesn't take the signal presence fre-

quency information into account in the estimation process, in an attempt to eliminate its

associated noise. WBLS exploits the fact that Wi-Fi signal strength vary with location,

and uses an HMM on a graph of location nodes whose transition probabilities are a func-

tion of the building's oor plan and expected speeds of a pedestrian holding a portable

device. We investigate if eliminating signal presence frequency information due to its

associated noise increases the accuracy of the location estimation, despite the amount of

information about the signal presence that is discarded. Experiments show that the most

important feature of WBLS is a particular robustness while dealing with access points

shutdowns that may happen without any warning in an environment where there is little

control over the infrastructure.

Lista de Figuras

2.1 Caractersticas da RSSI observada em redes Wi-Fi . . . . . . . . . . . . . . 16

2.2 Tcnica de triangulao que utiliza a informao do ngulo do sinal. . . . . 17

2.3 Tcnica de triangulao que utiliza a informao da distncia entre emissor

e receptor. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

3.1 Representao de uma cadeia de Markov. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

3.2 Esquema do algoritmo de localizao completo. . . . . . . . . . . . . . . . 45

4.1 Distribuies de probabilidade do estado calculadas pelo algoritmo de lo-

calizao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

4.2 Distribuio das probabilidades de observao em dois instantes consecutivos 52

4.3 Distribuio da RSSI de um sinal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

5.1 Planta da rea onde foram realizados os experimentos. . . . . . . . . . . . 61

5.2 Caminhos percorridos nos experimentos de localizao com o dispositivo

em movimento. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

5.3 Desempenho de sistemas propostos na literatura em termos dos erros m-

dios obtidos em funo da combinao de PAs presentes. . . . . . . . . . . 68

5.4 Desempenho do sistema bsico com dados simulados variando o coeciente

de correlao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

5.5 Desempenho do WBLS com dados simulados variando o coeciente de cor-

relao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

5.6 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico em trs

grupos de dados simulados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

5.7 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico com dados

de percursos realizados em ambiente real . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

5.8 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico desconside-

rando PA com falha. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

5.9 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico com simu-

lao de desligamento de certos PAs durante os percursos . . . . . . . . . . 75

A.1 Arquitetura distribuda para um servio de localizao Wi-Fi. . . . . . . . 89

A.2 Camadas inferiores de um modelo de interconexo de um dispositivo que

implementa a especicao 802.11. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

A.3 Canais de transmisso para redes Wi-Fi. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95

A.4 Congurao ideal para implementao de redes vizinhas. . . . . . . . . . . 96

A.5 Utilizao de mesmo canal no mesmo espao fsico. . . . . . . . . . . . . . 97

A.6 Distribuies da RSSI de sinais que se aproximam da sensibilidade . . . . . 107

A.7 Sensibilidade do aparelho usado nos experimentos. . . . . . . . . . . . . . . 108

B.1 Comparao de desempenho entre sistemas propostos na literatura em fun-

o de diferentes medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

B.2 Desempenho do sistema bsico com dados simulados variando o coeciente

de correlao em funo de diferentes medidas . . . . . . . . . . . . . . . 111

B.3 Desempenho do WBLS com dados simulados variando o coeciente de cor-

relao em funo de diferentes medidas . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112

B.4 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico em cami-

nhadas simuladas com = 1, em funo de diferentes medidas . . . . . . . 113

B.5 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico em cami-

nhadas simuladas com = 0, 8, em funo de diferentes medidas . . . . . . 114

B.6 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico em cami-

nhadas simuladas com = 0, 6, em funo de diferentes medidas . . . . . . 115

B.7 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico com dados

de percursos realizados em ambiente real, em funo de diferentes medidas 116

B.8 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico desconside-

rando PA com falha, em funo de diferentes medidas . . . . . . . . . . . . 117

B.9 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico com simu-

lao do desligamento de um PA com baixa presena . . . . . . . . . . . . 118

B.10 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico com simu-

lao do desligamento de um PA com alta presena . . . . . . . . . . . . . 119

B.11 Comparao de desempenho entre o WBLS e o sistema bsico com simu-

lao de desligamento de dois PAs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120

Lista de Tabelas

2.1 Variao de RSSI mdio observado em funo da distncia do PA. . . . . . 15

2.3 Caractersticas dos principais trabalhos de localizao Wi-Fi. . . . . . . . . 30

4.1 Freqncia de presena e RSSI de sinais em uma mesma sala. . . . . . . . . 54

5.1 Teste T para o primeiro experimento em ambiente real (gura 5.7). . . . . 73

5.2 Teste T para o segundo experimento em ambiente real (gura 5.8). . . . . 73

5.3 Teste T para o primeiro experimento com perda de sinal. . . . . . . . . . . 76

5.4 Teste T para o segundo experimento com perda de sinal. . . . . . . . . . . 76

5.5 Teste T para o terceiro experimento com perda de sinal. . . . . . . . . . . 76

A.1 Trechos de seqncias de RSSIs observadas no Linux e no Windows. . . . . 106

Lista de Abreviaturas e Siglas

ACK Acknowledge

AOA Angle Of Arrival

CM Cadeia de Markov

CSMA/CA Carrier Sense Media Access / Collision Avoidance

CTS Clear To Send

DGPS Diferential Global Positioning System

GPS Global Positioning System

HMM Hidden Markov Model

k-NNSS K-Nearest Neighbor in Signal Space

LME Layer Manegement Entity

LOS Line of Sight

LSA Limiar de Sensibilidade Absoluta

MAC Media Access Control

MLP Multi-Layer Perceptron

NDIS Network Driver Interface Specication

NLOS Non Line of Sight

OFDM Ortogonal Frequency Division Multiplexing

OSI Open System Intereconnection

PA Ponto de Acesso

PDA Personal Digital Assistent

PHY Physical Layer

PLCP Physical Layer Convergence Protocol

PM Ponto de Medida

PMD Physical Medium Dependent

RSSI Received Signal Strength Indication

RTS Request To Send

TDOA Time Diference of Arrival

TOA Time Of Arrival

WBLS Wireless Based Location System

Wi-Fi Wireless Fidelity

WLAN Wireless Local Area Network

Lista de Smbolos

Conjuntos, Tuplas e Vetores

A conjunto de pontos de acesso

Ci vetor de caractersticas armazenado no registro i do mapa de RSSI

E conjunto de estados

Ot vetor de observaes no instante t

Ri (ei, Ci), tupla que representa as informaes armazenadas no registro i do mapade RSSI

Rssii, a conjunto de parmetros que descreve a distribuio de probabilidade deRSSI do PA a no PM correspondente ao registro i do mapa de RSSI

Elementos

bi, a, n altura da barra n do histograma do PA a no registro i do mapa de distribuiode RSSI

ei estado de localizao i

lt localizao do dispositivo no instante t

oa, t observao da RSSI do PA a feita no instante t

pa ponto de acesso a

rssi valor da observao da RSSI de um PA

Parmetros

fa, i freqncia de presena do sinal do PA a no registro i do mapa de distribuiode RSSI

x , y coordenadas de um estado de localizao

zt nmero de sinais presentes na observao Ot

coeciente de correlao entre as freqncias de presena dos sinais gravadas nomapa de RSSI e as freqncias de presena dos sinais durante um percurso simulado

, fatores de normalizao

a, i fator de normalizao de Ga, i(rssi)

i, a mdia da funo de distribuio de RSSI do PA a no registro i do mapa dedistribuio de RSSI

i, a varincia da funo de distribuio de RSSI do PA a no registro i do mapade distribuio de RSSI

um nmero aleatrio entre 0 e 1

Variveis aleatrias e Proposies

oa RSSI observada do PA a

q varivel de estado

qt varivel de estado no instante t

Sa proposio que arma presena de sinal do PA a, equivalente a oa Rmin.

ndices

a ndice de PA

g ndice genrico

i , j ndices de estado

n ndice de uma barra em um histograma

t ndice de tempo discreto

Constantes

A nmero de PAs

I nmero de estados

N nmero de barras em um histograma

Rmin valor mnimo de RSSI

Rmax valor mximo de RSSI

Funes e Probabilidades

Ga, i(rssi) funo que discretiza a gaussiana que representa a distribuio de RSSIdo PA a no PM correspondente ao registro i do mapa de distribuio de RSSI

K(ei) funo de ncleo usada na interpolao do mapa de RSSI

P(x) distribuio de probabilidade dos valores de uma varivel aleatria x

P () probabilidade de ocorrer

P (|) probabilidade de ocorrer dado que verdadeiro

Ptrans(ej, ei) representao de P (qt+1 = ei|qt = ej), probabilidade de ocorrer atransio do estado ej para o estado ei

Sumrio

1 Introduo 4

1.1 Localizao Wi-Fi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6

1.2 Objetivo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

1.3 Organizao do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

2 Localizao em redes Wi-Fi 12

2.1 Caractersticas do problema de localizao em redes Wi-Fi . . . . . . . . . 12

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia . . . . . . . . . . . . 16

2.2.1 Tcnicas que utilizam triangulao . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

2.2.2 Tcnicas que utilizam um modelo discreto do ambiente . . . . . . . 20

2.2.3 Tcnicas que utilizam redes neurais . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

2.3 Comparao e anlise dos trabalhos sobre localizao Wi-Fi . . . . . . . . 27

2.3.1 Histrico dos trabalhos realizados em localizao Wi-Fi . . . . . . . 27

2.3.2 Questes relacionadas metodologia da parte experimental . . . . . 31

2.3.3 Anlise do desempenho das tcnicas com base nos trabalhos apre-

sentados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

2.3.4 Adaptabilidade a variaes no ambiente . . . . . . . . . . . . . . . 35

3 Um sistema bsico de localizao Wi-Fi 37

3.1 A fase de treinamento: construo do mapa de RSSI . . . . . . . . . . . . 37

3.1.1 Realizao das medidas de observao . . . . . . . . . . . . . . . . 38

3.1.2 O armazenamento da informao obtida . . . . . . . . . . . . . . . 39

3.2 A fase de execuo: localizao markoviana em redes Wi-Fi . . . . . . . . . 40

3.2.1 O modelo de estados ocultos de Markov HMM . . . . . . . . . . . 41

3.2.2 O algoritmo de localizao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

3.3 Especicaes do sistema bsico de localizao Wi-Fi . . . . . . . . . . . . 46

4 WBLS: o sistema de localizao proposto 49

4.1 Denio do foco de desenvolvimento da proposta . . . . . . . . . . . . . . 49

4.1.1 Anlise crtica do sistema bsico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

4.1.2 Anlise do rudo caracterstico da informao . . . . . . . . . . . . 52

4.2 Descrio do WBLS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

4.2.1 A alterao proposta no sistema bsico . . . . . . . . . . . . . . . . 55

4.2.2 Anlise matemtica da proposta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

4.3 Discusso sobre implicaes da proposta . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

5 Parte experimental 60

5.1 O ambiente de testes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

5.2 Metodologias para realizao dos experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . 61

5.2.1 Captura das seqncias de observaes dos caminhos . . . . . . . . 62

5.2.2 O simulador de um dispositivo em movimento . . . . . . . . . . . . 64

5.2.3 Realizao dos experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

5.3 Experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

5.3.1 Testes preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

5.3.2 Anlise de desempenho sem perda de sinal . . . . . . . . . . . . . . 68

5.3.3 Anlise de desempenho com perda de sinal de um PA . . . . . . . . 74

5.3.4 Discusso dos resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

6 Concluso 78

6.1 Contribuies do trabalho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78

6.2 Trabalhos futuros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79

6.3 Consideraes nais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80

Referncias 81

Apndice A -- Questes tcnicas sobre infra-estrutura para localizao Wi-

Fi 87

A.1 Arquiteturas para um servio de localizao Wi-Fi . . . . . . . . . . . . . . 87

A.2 Especicao 802.11 para redes Wi-Fi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

A.2.1 A sub-camada MAC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90

A.2.2 A camada PHY . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94

A.3 Hardware e Drivers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 101

A.3.1 A rede sem o no Windows . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102

A.3.2 A rede sem o no Linux . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103

A.3.3 Comparao entre plataformas para a realizao de experimentos . 105

A.3.4 Anlise da sensibilidade do aparelho utilizado nos experimentos . . 106

Apndice B -- Resultados completos dos experimentos realizados 109

B.1 Testes preliminares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110

B.2 Experimentos com dados simulados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111

B.3 Experimentos em ambiente real . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116

B.4 Experimentos com perda de sinal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118

41 Introduo

Tem sido visto nos ltimos anos um crescimento acentuado na utilizao de dispositivos

portteis com processadores de alto desempenho, como lap-tops e PDAs (Personal Digital

Assistent), ao ponto de tais dispositivos passarem a fazer parte do cotidiano das pessoas.

Essa nova condio traz uma srie de possibilidades a serem exploradas e tem inuncias

em diversas reas de pesquisa. Uma das reas que tem atrado bastante interesse nos

ltimos anos, por estar vinculada ao aumento da capacidade dos processadores existen-

tes no mercado, a de aplicativos que consideram o contexto em que esto inseridos.

Aplicativos orientados a contexto podem escolher a forma e o momento de se comunicar

com o usurio, fornecendo informaes relevantes e teis, em funo da situao em que

o dispositivo e o usurio se encontram, das aes do usurio e de sua histria pregressa.

Tais aplicativos geralmente possuem mecanismos de inferncia sobre os tipos de atividade

e os objetivos que o usurio busca alcanar. Quando um aplicativo orientado a contexto

executado em um dispositivo mvel, uma informao que pode ser importante para esse

processo a localizao deste dispositivo no ambiente em que ele se encontra.

Uma srie de trabalhos com foco em aplicativos orientados a contexto e que fazem

uso da informao de localizao do dispositivo vem sendo apresentada nos ltimos anos.

Sparacino (2003) e Abowd et al. (1997), por exemplo, propem guias para museus ou

escolas na forma de dispositivos portteis que podem fornecer a seus usurios informaes

sobre as obras que o cercam, sugestes de sees a visitar em funo de uma anlise dos

lugares j visitados, ou ajud-los a encontrar o que procuram partindo da posio em se

encontram, tarefas que dependem fundamentalmente de um servio de localizao.

Outros exemplos interessantes so os projetos de casas inteligentes (BRUMITT et al.,

2000; DEY; ABOWD; SALBER, 1999). Em tais projetos, todos os dispositivos dentro de

uma residncia planejada esto integrados e se comunicam com um sistema central. O

sistema costuma analisar o comportamento e as aes dos usurios da casa e pode con-

trolar automaticamente o acendimento de lmpadas, o acionamento do ar condicionado,

o acesso a determinados ambientes, ou fornecer informaes que ajudem aos usurios da

0 Introduo 5

casa na utilizao de seus equipamentos de forma a otimizar a ecincia do consumo de

energia e maximizar o conforto dos usurios, entre outras coisas. Nestes trabalhos, ser-

vios de localizao para dispositivos portteis servem para fornecer dados importantes

sobre o comportamento de seus usurios, alm de fornecer informao de contexto para os

aplicativos executados em tais dispositivos quando se comunicam com o sistema central

da casa.

Aplicativos orientados a contexto representam uma parcela importante da demanda

por servios de localizao; no entanto, diversos tipos de aplicativo de roteamento, de

busca, de gerao de informao contextual, de auxlio a decientes fsicos, de alocao de

recursos, entre outros, podem ser beneciados pela existncia de um servio de localizao

eciente e convel. Dessa forma, fcil imaginar que esse tipo de servio tende a se tornar

componente integrante dos aparelhos portteis e, por isso, muito se tem estudado e escrito

sobre o tema.

Quando se trata de sistemas de localizao, sem dvida o mais conhecido de todos

o GPS (Global Positioning System) (LONGSDON, 1995). O GPS um sistema de geo-

localizao que cobre toda a superfcie do globo terrestre oferecendo um erro de estimativa

mximo de 10 metros em reas abertas. Esse erro pode ainda ser reduzido para a ordem

de centmetros fazendo-se uso de uma estao de referncia, num sistema que chamado

de DGPS (Diferential Global Positioning System) (WBBENA et al., 1996). Ambos os sis-

temas GPS e DGPS utilizam sinais enviados por satlites para que os dispositivos

possam estimar sua localizao, o que resulta em um problema: para um dispositivo re-

alizar sua estimativa necessrio que os sinais de um nmero mnimo de satlites sejam

recebidos por ele. Conseqentemente, estes sistemas no funcionam adequadamente den-

tro de ambientes fechados como edifcios ou casas, ou mesmo em espaos urbanos cercados

de construes muito altas e, assim, no podem ser utilizados em determinadas aplicaes.

As companhias de telefonia celular tm sistemas de localizao que utilizam como re-

ferncia os sinais recebidos dos aparelhos celulares pelas suas antenas, podendo analisar o

tempo de viagem, a potncia ou o ngulo com que o sinal de cada aparelho chega antena

ou simplesmente reportar a posio da antena qual cada aparelho est associado. Estes

sistemas fornecem informaes de localizao inclusive quando os aparelhos se encontram

dentro de edifcios, mas a complexidade da propagao das ondas eletromagnticas pr-

ximas ao cho (NESKOVIC; NESKOVIC; PAUNOVIC, 2000) e a quantidade imprevisvel de

obstculos como paredes, objetos e pessoas, afetam seu desempenho

1

. Alm disso, h a

1

Neste trabalho, o termo desempenho, quando usado para caracterizar um sistema de localizao, est

relacionado principalmente qualidade das estimativas e no ecincia computacional dos sistemas.

1.1 Localizao Wi-Fi 6

questo do freqente baixo nmero de antenas presentes no raio de alcance do aparelho,

situao agravada pela poltica de controle da potncia do sinal, cujo objetivo evitar in-

terferncias entre os sinais de aparelhos localizados na mesma clula (CAFFERY; STBER,

1998; BALBACH, 2000).

Nos Estados Unidos h uma legislao que requer que as companhias de celular sejam

capazes de localizar aparelhos conectados sua rede com um erro de estimativa mximo

de 125m em pelo menos 67% das vezes (FCC, 1996). De fato, as estimativas de sistemas de

localizao utilizando as antenas de celular seja empregando tecnologia GSM ou CDMA

dicilmente devem superar essa ordem de grandeza em termos de preciso e exatido

(CAFFERY; STBER, 1998; BALBACH, 2000). Os melhores resultados de que se tem notcia

nos dias de hoje so anunciados por alguns sistemas comerciais que prometem um erro

mdio de 10m, mas apenas em regies onde a densidade de antenas muito grande.

Alguns sistemas de alta preciso foram desenvolvidos para localizao em ambientes

fechados. Dentre estes, pode-se citar sistemas que usam sinais de ultra-som (HAZAS,

2002) e infra-vermelho (KRUMM; WILLIAMS; SMITH, 2002), os quais chegam a apresentar

erro de estimativa mximo de apenas poucos centmetros, mas que possuem um custo de

implantao proibitivo, j que o ambiente teria que ser todo coberto por sensores para que

pudesse ser completamente monitorado e os sistemas apresentassem um bom desempenho.

1.1 Localizao Wi-Fi

Uma idia alternativa aos sistemas baseados em sinais de ultra-som, de infra-vermelho,

de antenas de celular e de satlites para resolver o problema de localizao em ambientes

fechados estabelecer um compromisso entre o tamanho das clulas de cobertura e o

custo do investimento em infra-estrutura. Essa alternativa tem se concretizado atravs

da explorao dos sinais das redes Wi-Fi.

Wi-Fi (Wireless Fidelity) um termo que identica redes e dispositivos que imple-

mentam a especicao IEEE 802.11 para redes sem o (ANSI/IEEE, 1999). Uma rede

Wi-Fi estruturada, que o objeto de estudo deste trabalho, composta por dispositivos

que se comunicam por sinais de rdio-freqncia dentre os quais um ou mais so Pontos de

Acesso (PA). PAs so dispositivos que, por um lado, conectam-se rede cabeada e, por ou-

tro, comunicam-se com os outros dispositivos Wi-Fi atravs de sinais de rdio-freqncia,

servindo como ponte para que tais dispositivos acessem a rede

2

.

2

A especicao IEEE 802.11 descreve tambm redes ad-hoc, onde no existem PAs, mas como elas

no so de interesse para o presente trabalho, sempre que aqui se usar a expresso rede Wi-Fi estar-se-

1.1 Localizao Wi-Fi 7

Com o aumento da utilizao de lap-tops e PDAs e considerando que a implantao

de uma rede cabeada pode ser complicada dependendo da estrutura fsica do ambiente,

cada vez mais se opta pela utilizao de redes Wi-Fi. Muitos edifcios como shopping

centers, escolas, escritrios, fbricas e outros j possuem vrios PAs em funcionamento,

fornecendo acesso s suas respectivas redes. Essa infra-estrutura pode ser utilizada por um

sistema de localizao que analise os sinais das redes para inferir coordenadas de posio

dos dispositivos no ambiente. primeira vista, apesar de sofrer dos mesmos problemas

de imprevisibilidade da forma de propagao do sinal que os sistemas que usam antenas

de celular sofrem, o fato de as clulas de cobertura das redes Wi-Fi serem menores, por

si s, j implicam maior preciso e exatido.

Como um dos principais objetivos do estudo de localizao de dispositivos mveis em

redes Wi-Fi chamada daqui para frente apenas de localizao Wi-Fi a utilizao de

uma infra-estrutura j existente, minimizando ou, se possvel, eliminando a necessidade

de instalaes de novos aparelhos ou mesmo de alteraes nos aparelhos existentes, a

informao que costuma ser usada para efetuar as estimativas de localizao a potncia

do sinal recebido, tambm conhecida como RSSI (Received Signal Strength Indication).

A RSSI uma informao que os drivers da rede Wi-Fi sempre fornecem, j que uma

informao til para a escolha de associao entre possveis redes disponveis.

Na maioria dos trabalhos reportados na literatura sobre localizao Wi-Fi (BAHL; PAD-

MANBHAM, 2000; BERNA et al., 2003; BRUNATO; KALL, 2002; ELNAHRAWY; LI; MARTIN,

2004; HAEBERLEN et al., 2004; HOWARD; SIDDIQI; SUKHATME, 2003; KRUMM; HORVITZ,

2004; LADD et al., 2002; ROOS et al., 2002; SAHA et al., 2003; TAO et al., 2003; XIANG et

al., 2004; YOUSSEF; AGRAWALA, 2005), o processo de localizao feito em duas fases.

Na primeira, construdo um banco de dados que armazena a informao das RSSIs e

das freqncias de presena dos sinais provenientes dos diversos PAs que se encontram no

ambiente, informao esta que obtida por um dispositivo mvel que realiza observaes

em diferentes localizaes fsicas do ambiente. Esse banco de dados costuma ser chamado

de mapa de RSSI.

Na segunda fase, esse mapa ento usado como referncia para determinar a qual

das posies gravadas o conjunto de valores de RSSI que um dispositivo observa num

determinado momento deve corresponder, possibilitando assim a estimativa de localiza-

o. A forma como isso feito varia de trabalho para trabalho, mas um grande nmero

deles utiliza mtodos probabilsticos (ELNAHRAWY; LI; MARTIN, 2004; KRUMM; HORVITZ,

2004; HAEBERLEN et al., 2004; LADD et al., 2002; ROOS et al., 2002; YOUSSEF; AGRAWALA,

referenciando uma rede estruturada.

1.2 Objetivo 8

2005; BERNA et al., 2003; XIANG et al., 2004), pois so esses os que apresentam melhores

resultados prticos. Esses mtodos possuem dois componentes bsicos: um mdulo para

o clculo da probabilidade de obteno das RSSIs medidas em um determinado momento

a chamada probabilidade de observao ; e um mdulo para o clculo da probabilidade

de transio entre localizaes consecutivas do dispositivo a chamada probabilidade de

transio. A combinao dos resultados dos clculos realizados em cada mdulo dene

uma distribuio de probabilidade no universo de estados de localizao, estados estes

que correspondem a posies pr-denidas no ambiente. Com base nesta distribuio,

estima-se ento a localizao do dispositivo.

Apesar de um grande nmero de trabalhos sobre localizao Wi-Fi ser encontrado na

literatura, apenas uma pequena parcela deles apresenta uma anlise do desempenho dos

sistemas quando estes estimam a localizao de dispositivos em movimento. Esse tipo

de situao que deve ser a mais comum em diversas classes de aplicaes (ABOWD et

al., 1997; ASTHANA; CRAVATTS; KRZYZANOWSKI, 1994; SPARACINO, 2003) tem carac-

tersticas particulares que implicam maiores diculdades para um sistema de localizao.

Quando os trabalhos comparam os resultados de experimentos realizados com dispositi-

vos em movimento aos resultados de experimentos realizados com dispositivos parados,

os primeiros costumam se mostrar consideravelmente piores (BAHL; PADMANBHAM, 2000;

LADD et al., 2005), o que deixa claro que eles constituem um caso crtico e que devem ser

analisados mais a fundo.

1.2 Objetivo

O foco deste trabalho o estudo de sistemas de localizao em redes Wi-Fi em um contexto

onde os dispositivos a serem localizados freqentemente se encontram em movimento, em

ambientes fechados que oferecem pouco ou nenhum controle sobre sua infra-estrutura de

redes sem o.

As principais diculdades que este tipo de sistema enfrenta esto relacionadas com o

fato de ter que lidar com uma informao muito ruidosa. A caracterstica da propagao

de ondas eletromagnticas (como os sinais Wi-Fi) em ambientes internos e as interferncias

causadas pelas pessoas que transitam por ele, entre outras coisas, faz com as RSSIs

apresentem variaes relativamente grandes e de difcil previsibilidade.

Uma conseqncia disso, e fonte certa de rudo na informao que o sistema recebe, o

fato de a presena do sinal de determinados PAs no apresentar uma freqncia constante.

1.2 Objetivo 9

Uma anlise dos algoritmos probabilsticos utilizados nos sistemas propostos para resolver

este problema sugere que isso pode ser uma importante fonte de erro, j que os sistemas

baseiam-se, em boa parte, nesta informao de freqncia de presena de sinal.

A proposta do presente trabalho apresentar um sistema o WBLS (Wireless Based

Location System) que realiza suas estimativas de localizao utilizando um sistema

bsico com abordagem probabilstica, porm ignorando a informao de freqncia de

presena do sinal, dando assim um maior peso s RSSIs de fato observadas pelo dispositivo

que est sendo localizado.

Um sistema de localizao Wi-Fi deve lidar com um ambiente sobre o qual se tem

pouco ou nenhum controle e, muitas vezes, sequer conhecimento detalhado a priori. Como

se pretende que um sistema funcione bem utilizando uma infra-estrutura que j existe,

imperativo que este sistema tenha a capacidade de adaptar-se a alteraes que podem

acontecer sem qualquer aviso nesta infra-estrutura. A queda de algum PA, seu desli-

gamento permanente ou falhas na sua transmisso so cenrios que podem ocorrer de

fato. Ao deixar de considerar a informao da freqncia de presena do sinal, o sistema

localizao proposto se mostrou robusto para lidar com este tipo de situao.

Uma parte importante do trabalho apresentado aqui consiste na realizao de experi-

mentos que forneam os dados para a anlise do comportamento do WBLS. No entanto,

denir uma metodologia convel para a anlise do desempenho de um sistema de locali-

zao Wi-Fi no contexto proposto apresenta seus desaos. O primeiro problema a resolver

denir como obter seqncias de observaes correspondentes a caminhadas por um am-

biente de testes, determinando ao mesmo tempo a posio real do dispositivo em cada um

dos instantes de observao. Em trabalhos encontrados na literatura, poucas referncias

apresentam uma boa soluo para este problema (BERNA et al., 2003; KRUMM; HORVITZ,

2004) apresentando, assim, uma anlise de qualidade dos sistemas de localizao Wi-Fi

quando se trata de realizar estimativas de localizao de dispositivos em movimento.

Outro problema encontrado obter concluses que possam ser generalizadas, j que

cada ambiente de testes tem particularidades que afetam o desempenho dos sistemas, o

que torna muito difcil a comparao entre eles. A existncia de uma ferramenta que d

suporte execuo dos sistemas, simulando condies que possam ser reproduzidas em

novos testes, uma carncia dessa rea de pesquisa. A metodologia proposta aqui um

passo no sentido da soluo desses problemas e faz parte das contribuies deste trabalho.

1.3 Organizao do trabalho 10

1.3 Organizao do trabalho

Este trabalho est organizado da forma descrita a seguir.

O captulo 2 descreve o contexto de localizao Wi-Fi. Primeiramente so apresenta-

das as caractersticas do problema de localizar um dispositivo mvel utilizando os sinais

das redes de um determinado ambiente, o que ajuda a denir quais so os principais

desaos encontrados. Em seguida, tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia

so descritas com o objetivo de ajudar na compreenso das propostas existentes para a

soluo do problema. Por m, uma anlise dessas propostas apresentada para denir o

modelo de sistema que se adapta melhor ao contexto e estabelecer quais problemas ainda

carecem de uma abordagem mais profunda.

No captulo 3 apresenta-se um sistema de localizao baseado no modelo denido no

captulo anterior, que servir como base para a proposta apresentada e como referncia na

anlise de desempenho. Neste captulo so descritos em detalhes a construo do mapa

de RSSI e o funcionamento do processo de estimativa de localizao de um dispositivo

mvel atravs do mtodo chamado localizao markoviana.

No captulo 4 proposto o sistema WBLS (Wireless Based Location System). O

captulo inicia com uma anlise dos pontos que podem ser alterados no sistema bsico,

apresentado no captulo anterior, para se conseguir um desempenho melhor. Segue-se

ento uma anlise das caractersticas do rudo presente na informao com a qual o sistema

lida. Essas duas anlises apresentam as idias que do suporte alterao proposta no

algoritmo do sistema bsico, gerando o WBLS. Esta alterao ento detalhada e, por

m, apresentada uma anlise matemtica da proposta.

No captulo 5 so descritos os experimentos realizados neste trabalho para validar a

proposta. Primeiramente, o ambiente de testes e o hardware utilizado so apresentados.

Segue-se ento uma descrio da metodologia utilizada para a captura das observaes

de um dispositivo real e virtual que se movimenta no ambiente. Os experimentos so

ento apresentados e seus resultados, discutidos.

No captulo 6, as concluses so apresentadas. Primeiramente discutem-se as contri-

buies do trabalho, em seguida, so listados os possveis caminhos a serem explorados

em trabalhos futuros e, por m, so feitas as consideraes nais.

O apndice A tem como objetivo apresentar anlises mais profundas de alguns dos ar-

gumentos utilizados no trabalho. Ele inicia com algumas consideraes sobre arquiteturas

para a implementao de um servio de localizao Wi-Fi. Em seguida descreve-se a espe-

1.3 Organizao do trabalho 11

cicao IEEE 802.11 para redes sem o. Vrios detalhes de funcionamento que ajudam

a compreender mais profundamente o contexto de localizao Wi-Fi so apresentados.

Particularmente, a seo sobre a camada PHY responde a questes importantes levanta-

das no texto sobre a variao da freqncia da presena de sinais dos aparelhos Wi-Fi e

d suporte anlise dos dados realizada no captulo 4. Por m, so feitas consideraes

sobre o hardware e os drivers envolvidos.

O apndice B apresenta o conjunto completo de resultados dos experimentos realizados

neste trabalho, cuja descrio e discusso apresentada no captulo 5.

12

2 Localizao em redes Wi-Fi

Uma compreenso das caractersticas de um problema essencial para a obteno de sua

soluo. A primeira seo deste captulo descreve as caractersticas do problema de loca-

lizao de dispositivos mveis fazendo uso dos sinais emitidos pelos PAs de redes Wi-Fi

em ambientes fechados, indicando quais so suas possibilidades e limitaes. So ento

descritas tcnicas de localizao baseadas em sinais de rdio-freqncia que podem ser

usadas para o desenvolvimento de sistemas de localizao Wi-Fi e, por m, apresen-

tada uma comparao entre trabalhos encontrados na literatura em termos das tcnicas

empregadas, metodologias e resultados.

2.1 Caractersticas do problema de localizao em re-

des Wi-Fi

Quando uma pessoa caminha por uma rua, ela estima sua localizao identicando pontos

de referncia e calculando sua distncia a cada um deles, o ngulo em que os percebe,

ou meramente estabelecendo quais referncias esto em seu campo de viso. A pessoa

faz isso simplesmente analisando as imagens formadas em sua retina. O mesmo princpio

est por trs de qualquer sistema de localizao. Um dispositivo que deseja se localizar

deve possuir um ou mais sensores (que correspondem aos olhos da pessoa) que captam

informaes de pontos de referncia no ambiente. Em localizao em redes Wi-Fi, os

pontos de referncia so os PAs que fornecem acesso rede, e os sensores so as prprias

placas de rede Wi-Fi que recebem sinais de rdio-freqncia provenientes dos PAs. Estes

so os sinais que carregam as informaes dos quadros da rede. Para detalhes sobre o

funcionamento de redes Wi-Fi, veja o item A.2 do apndice.

Sinais de rdio-freqncia captados por um aparelho receptor possuem basicamente

trs atributos que representam informaes relevantes para localizao: o ngulo em que

o sinal chega; o instante em que o sinal chega (informao que pode ser usada para

estimar o tempo de percurso entre a antena emissora e receptora); e a potncia com que

2.1 Caractersticas do problema de localizao em redes Wi-Fi 13

esse sinal recebido (em sistemas de localizao Wi-Fi essa informao chamada de

RSSI - Received Signal Strength Indication). Quanto mais exata a informao, melhor a

qualidade das estimativas de localizao.

Sendo assim, a forma como o sinal de rdio-freqncia se propaga tem grande inun-

cia no funcionamento do sistema de localizao. Como j foi discutido na introduo,

sistemas de localizao Wi-Fi tm como foco ambientes fechados, como prdios, casas,

shopping centers, universidades. Esses ambientes tm como caracterstica o fato de que os

sinais de rdio-freqncia se propagam por mltiplos caminhos, caminhos estes que quase

sempre correspondem a uma propagao NLOS (Non Line Of Sight), ou seja, que no

inclui o caminho em linha reta entre as antenas (PAHLAVAN; LI; MAKELA, 2002; HIGH-

TOWER; BORRIELLO, 2001). Isso torna muito mais difcil e imprecisa a interpretao das

informaes provenientes dos sinais que chegam aos dispositivos. Alm disso, os sinais

sofrem inuncias de agentes e condies no estacionrios do ambiente, os primeiros re-

presentados por pessoas, objetos e outros emissores de rdio-freqncia principalmente

fornos de micro-ondas (WISOCKI; ZEPERNICK, 2000) e os ltimos, pelas condies cli-

mticas como umidade e temperatura.

Outra caracterstica importante da localizao Wi-Fi a possibilidade da utilizao

de uma infra-estrutura j existente no ambiente, o que reduz consideravelmente o custo de

implantao do sistema. Mas utilizar uma infra-estrutura j existente pode ter implicaes

que complicam o problema de localizao de dispositivos, principalmente porque isso

implica, na maioria das vezes, utilizar sinais de aparelhos sobre os quais no se tem

qualquer controle. Como os aparelhos tm diferentes proprietrios, nunca se sabe quando

qualquer um deles ser desligado para manuteno, trocado de posio ou simplesmente

desabilitado indenidamente.

A falta de controle no apenas sobre os aparelhos, mas sobre a implantao da rede

em si, outro fator complicador. A instalao de PAs Wi-Fi muito simples e pode ser

feita por qualquer pessoa que deseja ter uma rede sem-o prpria em funcionamento. No

entanto, em uma rea onde h vrias redes instaladas sem um controle centralizador,

muito provvel que PAs ocupem canais vizinhos, que interferem entre si, ou at o mesmo

canal. Como conseqncia, as redes passam a ser menos conveis, o que prejudica o

processo de localizao (no item A.2.2 do apndice h uma explicao detalhada das

possveis conseqncias de diferentes conguraes de redes Wi-Fi).

Por m, a falta de controle problemtica tambm quando se trata da estrutura fsica

do ambiente. A construo de uma parede ou a instalao de um biombo, por exemplo,

2.1 Caractersticas do problema de localizao em redes Wi-Fi 14

podem alterar a forma de propagao de um sinal e, se o sistema de localizao no for

informado dessa mudana estrutural, ele no ser capaz de interpretar corretamente a

informao que recebe.

O raio de alcance do sinal de um PA outra caracterstica interessante do problema.

possvel ter uma idia da grandeza desse raio ao serem feitas algumas consideraes.

Primeiramente, considere que a potncia de sada de um PA costuma ser cerca de 20dBm

valor correspondente potncia do sinal percebida, em decibis de miliwatt, a uma

polegada de distncia da antena, o que implica uma potncia de -10dBm a um metro da

antena (BARDWELL, 2007) e o sinal pode ser percebido enquanto sua potncia perma-

necer superior a aproximadamente -100dBm esse valor, chamado de sensibilidade, varia

de aparelho para aparelho, mas costuma car em torno disso, conforme demonstram as

descries apresentadas por Langfeldt (2007). Assim, o sinal varia cerca de 90dBm entre

a distncia de um metro da antena emissora e o ponto mais distante em que o sinal ainda

percebido por um aparelho receptor.

Segundo Hashemi (1993), um dos principais modelos utilizados para caracterizar a

propagao de sinais de rdio-freqncia em ambientes fechados sugere uma relao linear

entre a potncia do sinal recebido medida em dBm's e a distncia entre as antenas emissora

e receptora. Para se ter uma idia da magnitude dessa relao, realizou-se um pequeno

experimento. Foram feitas medidas da RSSI do sinal de um determinado PA em trs

posies de um corredor com um espaamento de aproximadamente 3m entre elas. A

tabela 2.1 apresenta a mdia de 300 medidas em cada uma dessas posies. Fazendo-se

uma interpolao com mnimos quadrados, o coeciente de perda de potncia por distncia

que se encontra neste experimento de cerca de 2.4dBm/m. Os trabalhos de Brunato

e Kall (2002) e Smailagic, Small e Siewiorek (2000) mostram resultados semelhantes

para esse mesmo coeciente cerca de 2dBm/m para o primeiro e 1.7dBm/m para o

ltimo. Isso d uma idia de que o raio de alcance de um PA deve car entre 40m e 60m.

Como essa relao entre potncia e distncia depende muito da congurao do ambiente

(principalmente de quantos elementos de absoro e disperso existem no caminho do

sinal), esse valor pode variar bastante utilizando o modelo de propagao em espao

livre de obstculos (HALLIDAY; RESNICK; WALKER, 2000), que diz que a potncia (em

Watts) decai com o quadrado da distncia, esse raio seria maior que 10Km, o que indica

como esse valor pode variar. No entanto, na prtica, difcil encontrar uma rede Wi-Fi

com um alcance maior que 100m.

2.1 Caractersticas do problema de localizao em redes Wi-Fi 15

Tabela 2.1: Variao de RSSI mdio observado em funo da distncia do PA.

distncia do PA (m) RSSI mdio (dBm)

PM-1 4.2 -57.7972

PM-2 7.3 -64,0417

PM-3 9.9 -74,6778

O tamanho do raio de alcance indica a distncia mxima que um dispositivo pode estar

de um determinado PA e ainda conseguir perceber o sinal proveniente dele. Um sinal que

atravessa uma distncia menor est sujeito a menos fontes de interferncia e obviamente

produz uma informao mais convel para o sistema de localizao. Por isso, o fato

do raio de alcance de 100m ser relativamente pequeno se comparado, por exemplo, ao

tamanho das clulas de cobertura das redes de telefonia celular as quais chegam a ter

raio de alguns quilmetros (CAFFERY; STBER, 1998) uma das qualidades dos sistemas

de localizao Wi-Fi. Por outro lado, esse alcance permite que, com um nmero razovel

de PAs, seja possvel cobrir reas de um bom tamanho.

Por uma srie de motivos que sero explicados nas prximas sees, a potncia per-

cebida do sinal recebido, a RSSI, a informao que se costuma usar como referncia em

sistemas de localizao Wi-Fi. Por isso, importante salientar alguns detalhes das carac-

tersticas da RSSI do sinal Wi-Fi. A gura 2.1-a mostra uma comparao entre as mdias

das medidas de RSSI de um determinado PA obtidas por um dispositivo mvel em uma

mesma posio mas com quatro orientaes diferentes. Fica claro que a orientao tem

grande inuncia na caracterstica da distribuio do sinal observado e pode fazer variar

a mdia da distribuio em at 10dBm. A principal razo disso a posio do corpo do

usurio e da prpria mquina em relao antena, ambos agentes que interferem no sinal

no caso do usurio, o corpo absorve parte do sinal, no caso da mquina, o metal que a

constitui tem propriedades de reexo e disperso do sinal (HASHEMI, 1993).

Outra caracterstica importante pode ser visualizada na gura 2.1-b, que mostra a

variao da RSSI de um determinado PA observada durante mais de 2 horas por um

dispositivo parado em um ponto xo. A primeira observao que se pode fazer que a

amplitude da variao do sinal chega a mais de 15dBm, o que mostra uma grande incerteza

relacionada com cada observao isolada. A segunda observao que h o que se pode

chamar de uma incerteza sobre essa incerteza pois, dependendo da regio analisada do

grco, a mdia pode estar deslocada para cima ou para baixo, variando a mdia em

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 16

si em cerca de 7dBm. Essa variao est relacionada presena dos elementos no

estacionrios do ambiente e um exemplo do rudo que eles introduzem.

Esses dados mostram que o tipo de variao relacionado orientao (10dBm, como

mostra a gura 2.1-a), por exemplo, pode causar uma variao de cerca de 3m a 5m no

raio de propagao do sinal considerado por um sistema de localizao, e a observao

de dois sinais extremos de um mesmo PA (com diferena de pouco mais de 15dBm na

gura 2.1-b) pode causar uma variao de at 7m desse raio. Isso d uma idia do grau de

incerteza relacionado com o tipo de entrada, caracterstico de um sistema de localizao

Wi-Fi.

Figura 2.1: Caractersticas da RSSI observada em redes Wi-Fi: (a) mdia da RSSI

observada com o dispositivo posicionado em quatro diferentes orientaes; e (b) RSSIs

observadas durante um longo perodo de tempo com o dispositivo parado.

Tendo em vista as caractersticas descritas, os principais desaos para o desenvolvi-

mento de um sistema de localizao Wi-Fi esto na criao (ou denio) de um modelo

que: represente corretamente a propagao dos sinais Wi-Fi em um ambiente que possui

uma alta complexidade estrutural; adapte-se s condies imprevisveis da parte no esta-

cionria do ambiente; e seja robusto para lidar com as modicaes de uma infra-estrutura

sobre a qual no se tem controle.

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia

Existem diversas tcnicas que podem ser empregadas quando se procura estimar locali-

zao utilizando sinais de rdio-freqncia. Cada uma delas tem suas vantagens e des-

vantagens, adequando-se melhor a um ou outro contexto. Para que se possa denir qual

tcnica melhor se adequa ao contexto de localizao Wi-Fi importante conhec-las. Por

isso, neste captulo estas tcnicas sero descritas e suas caractersticas, comentadas. Para

maior facilidade de compreenso, as tcnicas foram agrupadas em trs categorias: tcni-

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 17

cas que utilizam triangulao; tcnicas que utilizam um modelo discreto do ambiente; e

tcnicas que empregam redes neurais.

2.2.1 Tcnicas que utilizam triangulao

Muitas tcnicas empregadas para localizao com sinais de rdio-freqncia consistem

na realizao de alguma forma de triangulao. As tcnicas de triangulao tm algumas

particularidades que variam de acordo com o tipo de informao que usada no sistema de

localizao. Por exemplo, para os casos em que a informao a ser considerada o ngulo

de chegada, tal informao costuma ser obtida nos pontos de referncia que, para isso,

recebem sinais vindos do dispositivo. Neste contexto, com apenas dois pontos de referncia

possvel realizar o processo de localizao em um espao de duas dimenses, j que

necessria apenas a denio de dois ngulos cujo tamanho da aresta adjacente a ambos

seja conhecido para que se possa denir um tringulo. A gura 2.2 ilustra o processo.

Essa tcnica conhecida como AOA (Angle Of Arrival) (HIGHTOWER; BORRIELLO, 2001;

RUSSEL, 2003).

Figura 2.2: Tcnica de triangulao que utiliza a informao do ngulo do sinal.

J para os casos em que se utiliza a informao de tempo de chegada do sinal ou de

potncia, parte-se de um modelo matemtico que descreve o comportamento do sinal no

ambiente para se determinar a distncia entre cada ponto de referncia e o dispositivo.

Aqui, quem recebe o sinal tanto pode ser o ponto de referncia como o prprio dispositivo

que est sendo localizado, e preciso que se conhea a posio de trs pontos de refern-

cia que estejam dentro do raio de alcance do dispositivo para que a estimativa seja feita.

Conhecendo-se o tamanho das arestas dos tringulos formados por pares de pontos de

referncia e pelo dispositivo, pode-se determinar a posio do vrtice que corresponde

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 18

sua localizao. O procedimento usual para essa determinao consiste em traar circun-

ferncias em torno de cada um dos pontos de referncia. Os raios de tais circunferncias

devem ser as distncias calculadas entre os respectivos pontos de referncia e o disposi-

tivo, e a interseco delas corresponde localizao do dispositivo. A gura 2.3 ilustra

o procedimento. Como a informao sempre possui uma impreciso caracterstica, co-

mumente realizada alguma forma de mdia entre as possveis posies estimadas (GWON;

JAIN; KAWAHARA, 2004; CAFFERY; STBER, 1998).

Figura 2.3: Tcnica de triangulao que utiliza a informao da distncia entre

emissor e receptor.

No caso da informao ser a potncia do sinal recebido a RSSI o modelo matemtico

usado para propagao em espao livre de obstculos aquele que diz que a potncia do

sinal varia de forma inversa ao quadrado da distncia da antena transmissora. Para o caso

da propagao em ambientes fechados, que corresponde mais diretamente ao contexto do

presente trabalho, alguns modelos foram propostos na literatura. Pode-se encontrar boas

selees deles nos trabalhos de Hashemi (1993) e de Neskovic, Neskovic e Paunovic (2000).

No caso da informao ser o tempo de chegada do sinal, a situao um pouco mais

complexa. A informao de fato necessria no simplesmente o instante de chegada,

mas o tempo de percurso do sinal entre a antena emissora e a receptora. Por isso, no

basta que se conhea o instante de chegada do sinal, mas preciso saber tambm o tempo

em que o sinal partiu da antena emissora. O sinal pode conter uma marca desse tempo

(timestamp), mas preciso que os relgios do aparelho emissor (ou seja, de um dos pontos

de referncia) e do receptor estejam sincronizados para que a diferena entre o tempo de

chegada do sinal, marcado pelo receptor, e o tempo de partida do sinal, marcado pelo

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 19

emissor, corresponda ao tempo de viagem. Essa tcnica conhecida como TOA (Time

Of Arrival). Como muitas vezes no possvel que os relgios dos pontos de referncias

estejam sincronizados com o relgio do dispositivo, uma soluo utilizar um ponto de

referncia a mais, sincronizar apenas os relgios dos pontos de referncia (emissores) e

trabalhar com o tempo relativo de viagem do sinal em lugar do absoluto. o que

feito, por exemplo, no GPS (LONGSDON, 1995). Essa tcnica chamada de TDOA (Time

Diference Of Arrival).

Sistemas que utilizam o AOA no servem para ambientes fechados devido aos ml-

tiplos caminhos de propagao NLOS que um sinal pode percorrer at ser captado pela

antena do aparelho receptor. Alm disso, a implementao de um sistema que utiliza

AOA necessita de antenas direcionais nos receptores, o que no vivel para localizao

Wi-Fi.

Em relao aos sistemas que se baseiam na informao de RSSI, o problema que se

encontra que os modelos matemticos empregados raramente se aproximam suciente-

mente da realidade para que os resultados alcanados com essa tcnica sejam expressivos.

Duas so as principais razes disso: a interferncia entre mltiplos caminhos gera uma

variao muito grande de RSSI em espaos muitos pequenos; e o efeito exato dos diver-

sos obstculos que compem um ambiente interno sobre um sinal muito difcil de ser

captado por um modelo matemtico. Neskovic, Neskovic e Paunovic (2000) argumentam

que mesmo modelos complexos acabam sendo imprecisos devido inuncia da parte no

estacionria do ambiente.

TOA e TDOA costumam ser tcnicas muito ecientes quando existe propagao LOS

(Line Of Sight). No entanto, em ambientes fechados esse tipo de propagao no acon-

tece, ou chega muito atenuada em relao propagao feita por outros caminhos.

possvel, com algumas tcnicas de super resoluo, recuperar o instante da chegada da

primeira propagao (PAHLAVAN; LI; MAKELA, 2002) mas no possvel garantir que essa

primeira propagao seja LOS. Alm disso, o hardware para realizar essa operao um

hardware especco (KRIZMAN; BIEDMAN; RAPPAPORT, 1997). Outra diculdade na im-

plementao de TOA ou TDOA que elas necessitam de uma sincronizao muito na

entre os relgios dos pontos de referncia, os quais devem ser, alm de tudo, extremamente

precisos (YAMASAKI et al., 2005; BALBACH, 2000).

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 20

2.2.2 Tcnicas que utilizam um modelo discreto do ambiente

Uma alternativa ao raciocnio geomtrico representado pelas triangulaes a utilizao

de um modelo discreto do ambiente, onde registros de padres de variao de determinados

atributos servem como referncia para o sistema de localizao. Na teoria, quaisquer dos

atributos dos sinais podem ser considerados, mas na prtica o atributo escolhido costuma

ser a RSSI. Isso porque, se a informao sobre o ngulo de chegada do sinal ou sobre o

tempo de percurso do sinal for a informao mais convel e simples de ser obtida em um

determinado contexto, costuma-se utilizar a tcnica de triangulao, que se adapta bem

a esse tipo de informao e no necessita de uma discretizao do ambiente.

As tcnicas que se baseiam em um modelo discreto costumam consistir de duas fases: a

fase de treinamento, onde se cria um banco de dados que armazena o padro de variao

de um ou mais atributos em diversas posies no ambiente; e a fase de execuo do

localizador, onde as estimativas de localizao so efetivamente realizadas.

A informao armazenada no banco de dados que, no caso especco de localizao

Wi-Fi, comumente chamado de mapa de RSSI pode ser obtida experimentalmente,

ou seja, atravs de medies feitas em posies do ambiente, ou atravs de um modelo

matemtico que descreve o comportamento do sinal. Como a etapa de criao do banco de

dados anterior execuo do localizador, possvel utilizar modelos matemticos bas-

tante complexos e que consomem um tempo de processamento alto, o que seria proibitivo

se fossem executados durante o processo de localizao propriamente dito.

A maior desvantagem dessa tcnica que a construo desse banco de dados no

caso dos padres obtidos experimentalmente, que o mtodo mais usado implica um

trabalho exaustivo, onde todo o ambiente que ser atendido pelo sistema de localizao

deve ser coberto.

Na fase de execuo, os atributos dos sinais recebidos pelo dispositivo so compara-

dos com os padres das diversas posies gravadas no banco de dados e, a partir dessa

comparao, realiza-se a estimativa de localizao do dispositivo. O mtodo usado para a

comparao de atributos e para a realizao das estimativas de localizao o que dene

cada sistema especco. Pode-se separar os mtodos existentes em dois grupos (YOUSSEF;

AGRAWALA, 2005): mtodos deterministas e mtodos probabilsticos.

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 21

Mtodos deterministas

Os mtodos deterministas so aqueles cujos algoritmos trabalham com variveis deter-

ministas em toda sua cadeia (diferentemente dos mtodos probabilsticos, que trabalham

com variveis aleatrias e distribuies de probabilidade).

O primeiro mtodo que foi apresentado para localizao Wi-Fi (BAHL; PADMANBHAM,

2000) era determinista e bastante simples. Segundo este mtodo, as RSSIs dos sinais de

cada um dos PAs de um ambiente, observadas pelo dispositivo que deve ser localizado,

formam um vetor de atributos. No mapa de RSSI, cada posio representada por um

vetor semelhante a esse, gerado atravs das mdias de um conjunto de medidas realizadas

naquela posio. Calculam-se as distncias euclidianas entre o vetor de atributos obser-

vado e cada um dos vetores das diferentes posies que constituem o mapa de RSSI. A

estimativa do sistema ento a posio cuja distncia calculada tenha sido a menor. Este

mtodo chamado de NNSS (Nearest Neighbour in Signal Space).

Um extenso deste mtodo o chamado k-NNSS (apresentado pela primeira vez tam-

bm por Bahl e Padmanbham (2000)), no qual o localizador determina, a cada iterao,

um conjunto das k posies cujos vetores de atributos so os mais prximos do vetor de

atributos observado, e a mdia das coordenadas dessas posies o valor estimado para

a localizao do dispositivo.

Outros mtodos deterministas foram propostos na literatura (GWON; JAIN; KAWAHARA,

2004; ELNAHRAWY; LI; MARTIN, 2004; KRUMM; PLATT, 2003) mas como no apresentam

resultados especialmente signicativos, foge ao escopo deste trabalho entrar em detalhes

sobre eles.

Mtodos deterministas so de simples compreenso e implementao, mas no levam

em considerao informaes sobre as estatsticas das variaes de RSSI. Alm disso, eles

no incorporam naturalmente a relao de dependncia entre estimativas consecutivas de

localizao. Existem alguns trabalhos em localizaoWi-Fi que utilizam mtodos determi-

nistas e que procuram modelar de alguma forma essa relao (BAHL; PADMANBHAM, 2000;

GWON; JAIN; KAWAHARA, 2004) mas seus resultados foram apenas moderados quando

comparados a outros mtodos, como ser visto na prxima seo.

Mtodos probabilsticos

A caracterstica estocstica das RSSIs observadas por um dispositivo em uma rede Wi-Fi

leva a crer que mtodos probabilsticos devem constituir o tipo de ferramenta indicado

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 22

para realizar a tarefa de estimar localizao em ambientes fechados. A rea de robtica

mvel, que tem na localizao um dos seus problemas mais importantes (DUDEK; JENKIN,

2000), desenvolveu diversos estudos utilizando esse tipo de abordagem. Segundo Fox

et al. (1999), os principais mtodos utilizados em robtica so: o ltro de Kalman (e

suas variaes), o ltro multi-hipteses, o ltro de partculas, a localizao em grade e a

localizao topolgica.

Pode-se encontrar na literatura comparaes entre estes mtodos quando aplicados

localizao de robs (FOX et al., 2003; NEHMZOW, 2003), mas algumas caractersticas

deste problema diferem fundamentalmente das caractersticas da localizao de dispositi-

vos mveis, o que indica que cada mtodo deve ser analisado luz dessas diferenas. Quais

seriam elas? Primeiramente, robs possuem sensores proprioceptivos, como odmetros,

que os permite utilizar modelos de movimento relativamente precisos. No caso da locali-

zao Wi-Fi, por exemplo, muito difcil prever com segurana, entre uma observao e

outra, para onde um dispositivo est se deslocando e se de fato h o objetivo de atingir

algum lugar ou no. Segundo, a informao dada pelos sensores dos robs corresponde,

na localizao de dispositivos mveis, informao das RSSIs dos sinais provenientes dos

pontos de referncia, o que, em ambientes fechados, costuma ser uma informao muito

mais ruidosa que aquela dada pelos sensores dos robs.

Assim, o ltro de Kalman, que muito interessante para uso na localizao de robs

por ser computacionalmente eciente (FOX et al., 2003), no recomendvel para locali-

zao Wi-Fi de dispositivos mveis em ambientes fechados. Simplicadamente, o ltro de

Kalman consiste de duas fases: na primeira, a fase de predio, utiliza-se a estimativa da

postura

1

do rob em um instante anterior e o modelo de movimento derivado, no caso

dos robs, dos sensores proprioceptivos para prever a postura esperada, e ento, fazendo

uso de um modelo de observao derivado dos sensores exteroceptivos , determina-se

uma previso do sinal que ser observado; na segunda fase, o sinal de fato observado

comparado com a previso, a diferena entre eles calculada e a estimativa de postura

colocada entre a postura esperada e aquela que corresponderia observao, de forma a

car mais prxima da postura prevista na primeira fase, se o modelo de movimento for

mais preciso, ou correspondente observao dos sensores, se mais preciso for o modelo

de observao (detalhes sobre o ltro de Kalman so descritos por Bozic (1979) e por

Gelb et al. ()). Esse ltro apia-se substancialmente em dois pontos: na existncia de

modelos cuja incerteza seja representada por um rudo branco (um rudo representado

1

Postura um termo empregado em localizao de robs e que est sendo utilizado aqui por estar se

tratando de mtodos utilizados primordialmente nesse contexto. Ela corresponde informao de posio

e de orientao do objeto quando se refere localizao em um plano de movimento.

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 23

por uma distribuio gaussiana em torno de um valor nulo), tanto no caso do modelo de

movimento quanto no de observao; e em modelos que sejam representados por funes

lineares ou que possam ser aproximadas por funes lineares (atravs da derivao da

funo original) na regio da incerteza. Quando se trata de localizao de dispositivos

mveis em redes Wi-Fi dentro de ambientes fechados, as incertezas do modelo de movi-

mento e da observao so muito grandes e o modelo de observao muito complexo, o

que indica que ltros de Kalman no se apresentam como uma boa soluo.

O ltro multi-hipteses consiste da implementao de mltiplos ltros de Kalman, um

para cada hiptese de postura do rob. Cada hiptese recebe um peso, que pode ser igual

para todas elas, inicialmente. Quando o ltro de Kalman executado, a cada iterao,

alm de fazer a estimativa de localizao, o ltro calcula uma matriz de co-varincia, que

pode ser vista como uma medida da incerteza da estimativa. Essa informao pode ser

usada para corrigir os pesos das hipteses. Apesar de ser mais exvel, continua mode-

lando a incerteza com rudo branco, computacionalmente mais custoso e necessita de

heursticas sosticadas para determinar quando se deve adicionar ou dispensar hipteses

(FOX et al., 2003). Dada a complexidade da localizao de dispositivos mveis em redes

Wi-Fi dentro de ambientes fechados, esse tipo de ltro deixa de ser recomendvel.

O ltro de partculas (THRUN et al., 2000) consiste de um mtodo que utiliza partculas

para representar uma distribuio de probabilidade da postura do objeto que est sendo

localizado. J a localizao em grade e a localizao topolgica so variaes do mtodo

mais genrico chamado localizao markoviana (FOX; BURGARD; THRUN., 1999). A loca-

lizao markoviana utiliza um modelo de estados ocultos de Markov tambm conhecido

como HMM (Hidden Markov Model) e a distribuio de probabilidade da postura do

objeto dada sobre um universo discreto representado pelo conjunto de estados do modelo

(no prximo captulo, o mtodo de localizao markoviana ser descrito em detalhes).

Ambos os mtodos o ltro de partculas e a localizao markoviana apiam-se no

princpio markoviano, que diz que o estado (no caso, a postura do objeto a ser localizado)

em um determinado instante dependente apenas do estado no instante imediatamente

anterior e da ao executada. Assim, a cada iterao, o algoritmo de localizao em

ambos os mtodos calcula uma nova distribuio de probabilidade da postura do objeto

em funo da distribuio estimada no instante anterior. Essa modelagem explcita da

relao de dependncia de estimativas em instantes consecutivos uma das grandes foras

destes mtodos, principalmente quando se trata de localizar um dispositivo que est de

fato se movimentando. Uma diferena importante entre o ltro de partculas e a localiza-

o markoviana que o primeiro concentra a informao de distribuio de probabilidade

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 24

do estado de localizao na regio prxima de onde se espera que o dispositivo se encontre,

podendo assim armazenar mais detalhes sobre essa regio e desprezar regies onde o pro-

cessamento seria incuo, e a localizao markoviana mantm a informao de distribuio

de probabilidade do estado de localizao no ambiente inteiro, perdendo assim o poder

de detalhar regies muito especcas.

Ambos os mtodos so exveis para lidar com um modelo de observao complexo

derivado do mapa de RSSI. No entanto, o ltro de partculas que uma ferramenta

que se encaixa perfeitamente ao contexto de localizao de robs necessita de alguns

ajustes para ser adaptado ao contexto de localizao de dispositivos mveis e algumas

questes podem ser levantadas quanto a sua praticidade devido necessidade de tais

adaptaes e mesmo ao seu desempenho devido s grandes incertezas encontradas

nos modelos de observao e movimento. J a localizao markoviana o mtodo que se

encaixa melhor no contexto de localizao de dispositivos mveis em ambientes fechados

devido correspondncia entre os estados do HMM e os registros do mapa de RSSI.

At aqui foram comentados mtodos probabilsticos que levam em considerao a

relao de dependncia entre estimativas consecutivas. H, no entanto, uma srie de

mtodos mais simples que se baseiam apenas no conceito de probabilidades condicionais

de Bayes (BAYES, 1763), que quando se trata de localizao com sinais de rdio-freqncia

pode ser expresso pela frmula:

P (e|O) = P (O|e)P (e)P (O)

,

onde P (e|O) representa a probabilidade do estado de localizao e dado que se observouO, P (O|e) representa a probabilidade de se observar O dado que se est no estado e, P (e)representa a probabilidade do estado e e P (O) representa a probabilidade de se observar

O.

Estes mtodos que neste trabalho sero chamados de ltros bayesianos simples

costumam considerar a distribuio de probabilidade a priori para o universo de estados

de localizao, P(e), como sendo uniforme, o que deixa a estimativa dependente apenas

da comparao do vetor de caracterstica observado com os vetores de caractersticas

que compem o mapa de RSSI (comparao esta representada na frmula pelo fator

P (O|e)). Em relao aos mtodos deterministas, a nica diferena substancial est nofato de considerarem tambm a forma da distribuio de probabilidade dos valores de RSSI

medidos em cada posio, em vez de apenas a mdia. Como os ltros bayesianos simples

no modelam a relao de dependncia entre estimativas consecutivas, seu desempenho

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 25

questionvel quando se trata de localizar dispositivos que realmente esto em movimento.

De fato, como ser visto na prxima seo, os trabalhos encontrados na literatura com este

tipo de mtodo ou no apresentam resultados para este tipo de localizao, ou apresentam

resultados relativamente fracos.

Os mtodos probabilsticos em geral levam vantagem em relao aos deterministas

porque eles incorporam mais informao, o que inclui as distribuies de probabilidade

dos valores de RSSI dos diferentes pontos de referncia em diferentes posies do ambi-

ente, alm da relao de dependncia entre estimativas consecutivas de localizao (esta

ltima, exceto para os mtodos bayesianos simples). Essa a razo de os melhores resulta-

dos encontrados na literatura sobre localizao Wi-Fi utilizarem mtodos probabilsticos.

Dentre os trabalhos que utilizam outras tcnicas, os nicos que apresentam resultados

comparveis a eles so os que empregam redes neurais. Tcnicas com redes neurais sero

descritas a seguir.

2.2.3 Tcnicas que utilizam redes neurais

Um sistema de localizao pode ser visto simplesmente como uma funo que tem como

entrada um vetor de atributos observado e como sada a posio do objeto a ser localizado

em termos de coordenadas de posio ou em termos da clula em que se encontra neste

trabalho, clulas correspondem a pequenas reas que no se sobrepem e que, unidas,

formam a rea total do ambiente. Essa funo deve lidar com entradas ruidosas e, para

sua construo, deve-se levar em considerao exemplos de vetores de atributos obtidos

atravs de medidas realizadas em posies conhecidas do ambiente. Um tipo de funo que

conhecida por lidar bem com entradas ruidosas e que tem boa capacidade de aprender

atravs de exemplos so as redes neurais de alimentao direta

2

(RUSSEL; NORVIG, 2003).

O desenvolvimento de redes neurais teve origem a partir da intuio de que as redes

de neurnios cerebrais apresentavam grande capacidade de processamento de informaes

(MCCULLOCH; PITTS, 1943). Uma rede neural consiste de um conjunto de neurnios

articiais interconectados, onde as sadas de alguns neurnios alimentam as entradas de

outros (SAHA et al., 2003). Em uma rede neural de alimentao direta, as entradas de cada

neurnio articial so multiplicadas, cada uma, por um peso especco. Dessa forma, a

estrutura e o conjunto dos pesos da rede denem a funo que ela representa.

A maneira mais comum de se organizar uma rede neural de alimentao direta dis-

2

A outra categoria de redes neurais que existe so as chamadas redes recorrentes. Elas no so

abordadas neste trabalho, mas uma leitura sobre o assunto pode ser encontrada na obra de Bishop

(1995).

2.2 Tcnicas de localizao com sinais de rdio-freqncia 26

por os neurnios em camadas, com as sadas dos neurnios de uma determinada camada

alimentando apenas neurnios da camada seguinte. Estas so as chamadas redes neurais

do tipo MLP (Multi-Layer Perceptron). Considerando que se tenha um conjunto de exem-

plos rotulados, pode-se utilizar algoritmos de retropropagao de erro para o aprendizado

do conjunto de pesos de uma rede neural MLP com uma estrutura pr-denida (RUSSEL;

NORVIG, 2003).

Os casos encontrados na literatura que utilizam redes neurais em localizao Wi-Fi

(BATTITI; NHAT; VILLANI, 2002; SAHA et al., 2003) empregam redes MLP com apenas

uma camada intermediria. Dois so os tipos de redes encontrados: redes cujas sadas

representam coordenadas de posio; e redes cujas sadas representam as probabilidades de

cada uma das clulas de um ambiente corresponder localizao verdadeira do dispositivo.

A estrutura de uma rede MLP pode ser representada por um vetor composto pelo nmero

de entradas da rede seguido do nmero de neurnios em cada camada. Para o primeiro

tipo, uma estrutura tpica seria [E, N, 2], onde E representa o nmero de elementos

do vetor de atributos e N um nmero denido experimentalmente. Os dois neurnios da

camada de sada representam as coordenadas de posio. Para o segundo tipo, a estrutura

difere na ltima camada, podendo ser representada por [E, N, C], onde C representa o

nmero de clulas em que foi dividido o ambiente. A sada de cada um dos C neurnios

pode ser interpretada como a probabilidade da clula correspondente ser a estimativa

correta de posio.

Os mtodos probabilsticos assumem uma premissa de independncia condicional das

probabilidades de cada um dos elementos do vetor de atributos, dada uma posio espe-

cca. Essa suposio necessria para que o mtodo no se torne complexo demais e,

portanto, invivel. A grande vantagem das redes neurais MLP em relao aos mtodos

probabilsticos que elas no precisam fazer qualquer suposio. Dessa forma elas podem

captar qualquer dependncia condicional que possa existir entre os elementos do vetor de

caractersticas. No entanto, como se trata de um mtodo emprico, nada garante que tais

dependncias sejam capturadas, nem mesmo que o comportamento estocstico das RSSIs

seja representado to bem quanto nos mtodos probabilsticos.

Alm disso, como acontece com os mtodos deterministas, as redes neurais apresenta-

das na literatura para localizao Wi-Fi no levam em considerao a dependncia entre

estimativas consecutivas de localizao. Isso poderia ser implementado incluindo uma

ou mais entradas na rede que corresponderiam estimativa do instante anterior ou

utilizando um esquema misto de localizao markoviana e rede neural. Estas propostas,

no entanto, ainda precisam ser melhor estudadas e aplicadas no contexto de localizao

2.3 Comparao e anlise dos trabalhos sobre localizao Wi-Fi 27

Wi-Fi para que suas propriedades e caractersticas sejam conhecidas de fato.

2.3 Comparao e anlise dos trabalhos sobre localiza-

o Wi-Fi

Esta seo tem como objetivo dar um panorama geral daquilo que se tem apresentado

sobre sistemas de localizao Wi-Fi. O que se pretende apresentar uma anlise crtica

dos trabalhos de forma a esclarecer o que vem sendo feito, o que ainda est por fazer e quais

caminhos parecem mais promissores. Primeiramente apresentado um breve histrico dos

trabalhos encontrados na literatura sobre localizao Wi-Fi, o que d uma idia de quais

reas vm sendo exploradas. Alguns esclarecimentos ento so feitos sobre a metodologia

dos experimentos, de forma a denir em que termos os trabalhos podem ser comparados.

Em seguida apresentada uma anlise do desempenho das tcnicas empregadas com base

nos trabalhos citados. Por m, algumas questes so levantadas sobre o que se tem feito

para que os sistemas sejam mais robustos em relao a um ambiente que, a princpio, no

controlvel.

2.3.1 Histrico dos trabalhos realizados em localizao Wi-Fi

O primeiro trabalho encontrado na literatura a tratar especicamente do tema de localiza-

o Wi-Fi (BAHL; PADMANBHAM, 2000) props um sistema chamado RADAR que intro-

duziu dois mtodos: um que se baseia em um mapa de RSSI obtido experimentalmente,

e outro que utiliza um modelo matemtico de propagao de sinais de rdio-freqncia

para a construo desse mapa. O primeiro mostrou ter um desempenho consideravel-

mente melhor e inuenciou trabalhos que vieram depois a descartarem o uso de modelos

matemticos. Seu sistema de localizao usa o mtodo determinista que recebeu o nome

de k-NNSS. Alguns trabalhos que vieram depois apresentaram tambm estudos sobre

esse mtodo (BRUNATO; KALL, 2002; SAHA et al., 2003; BAHL; PADMANABHAN, 2000;

SMAILAGIC et al., 2002).

Outro trabalho pioneiro na rea e muito referenciado nos trabalhos subseqentes o

trabalho de Smailagic, Small e Siewiorek (2000). Nele encontra-se um primeiro estudo

das possibilidades e limitaes de sistemas de localizao que se baseiam na informao

de RSSI de sinais provenientes de PAs Wi-Fi. Dentre outras coisas, estima-se que o erro

das estimativas de um sistema de localizao Wi-Fi que considera 10 observaes a cada

iterao deve ser no mximo de 5m, com intervalo de conana de 99%. Alm disso,

2.3 Comparao e anlise dos trabalhos sobre localizao Wi-Fi 28

ele mostra um estudo interessante que indica que as distribuies de RSSIs podem ser

aproximadas por gaussianas. H a implementao de um mtodo determinista similar a

um k-NNSS e de uma rede neural. Apesar de apresentar resultados pouco conveis, este

trabalho um importante inspirador de idias que se seguiram.

Em relao a mtodos deterministas diferentes de k-NNSS, dois trabalhos merecem

citao: o de Gwon, Jain e Kawahara (2004), que prope uma alternativa para incluir no

modelo o fato de que estimativas consecutivas no devem se encontrar muito distantes

umas das outras; e o de Krumm e Platt (2003), que emprega um mtodo de interpolao

que permite que o sistema funcione bem mesmo que tenham sido feitas medidas para

gerar o mapa de RSSI em um nmero reduzido de posies do ambiente.

Castro et al. (2001) desenvolveram o primeiro trabalho a sugerir uma proposta pro-

babilstica. Nele prope-se uma rede bayesiana cuja implementao corresponde a um

ltro bayesiano simples. Sugere-se ainda a criao de um novo n na rede que representa-

ria a localizao do dispositivo em um instante anterior, o que modelaria a dependncia

entre estimativas consecutivas de localizao. Em Roos et al. (2002), as estimativas de

localizao do sistema proposto chegam a apresentar um resultado muito bom, mas para

isso o sistema usa como entrada seqncias com 20 observaes. Neste trabalho utiliza-se

um ltro bayesiano simples e seu principal foco est em denir formas mais ecazes de

representar a distribuio de RSSI do sinal de um PA. Elnahrawy, Li e Martin (2004)

propem dois mtodos: um determinista e um probabilstico baseado em ltro bayesiano

simples. A novidade deste trabalho uma proposta de fornecer os resultados em termos

de reas e no em termos de um ponto especco do ambiente.

Youssef e Agrawala (2005) apresentam os melhores resultados dentre os trabalhos

encontrados na literatura sobre o tema. Seu maior mrito est em capturar melhor as

nuncias do comportamento do sinal, incluindo a modelagem das variaes de RSSI cau-

sadas por movimentos em espaos pequenos e uma anlise da correlao entre observaes

de RSSI em seqncia. Seu trabalho baseia-se em ltros bayesianos simples, mas algumas

questes podem ser levantadas quanto ao desempenho desta proposta ao tentar localizar

um dispositivo em movimento.

O primeiro trabalho encontrado na literatura a utilizar localizao markoviana o

de Haeberlen et al. (2004). Nele, utiliza-se um mapa topolgico do ambiente (DUDEK;

JENKIN, 2000) que fornece informaes sobre suas restries fsicas (como, por exemplo, a

impossibilidade de caminhar atravs de paredes). Krumm e Horvitz (2004), que tambm

utilizam localizao markoviana, propem um algoritmo de interpolao que possibilita a

2.3 Comparao e anlise dos trabalhos sobre localizao Wi-Fi 29

construo do mapa de RSSI com a realizao de medidas em apenas alguns dos pontos

do ambiente (a origem deste trabalho vem de Krumm e Platt (2003)). Os resultados

apresentados com o algoritmo de interpolao so prximos aos dos melhores trabalhos,

tendo-se economizado 80% do tempo da fase de treinamento. Xiang et al. (2004) apre-

sentam um trabalho que utiliza dois mtodos para realizar as estimativas a localizao

markoviana e um ltro bayesino simples e uma mquina de estados para controlar qual

dos mtodos deve ser utilizado em cada momento, sem apresentar, no entanto, resulta-

dos especialmente signicativos. Por m, o trabalho de Ladd et al. (2005) apresenta um

mtodo com duas etapas. Na primeira, um ltro bayesiano simples determina a clula

mais provvel segundo um conjunto de sinais observados e, na segunda, essa informao

fornecida como entrada para um algoritmo de localizao markoviana que considera ento

a estimativa de localizao feita no instante anterior.

Tem-se conhecimento de apenas dois trabalhos que utilizam ltro de partculas em

localizao Wi-Fi (Berna et al. (2003) e Liao et al. (2003)). No entanto, verica-se que um

ponto interessante desse mtodo que ele tem propriedades que ajudam na implementao

de aprendizado no-supervisionado do comportamento do usurio. Ambos os trabalhos

utilizam esse aprendizado como forma de melhorar seu desempenho.

Duas propostas de sistemas que utilizam redes neurais, depois de Smailagic, Small

e Siewiorek (2000), foram encontradas: a de Battiti, Nhat e Villani (2002), que prope

uma rede neural com dois neurnios na camada de sada (cujos sinais correspondem a

coordenadas de posio); e a de Saha et al. (2003), que prope uma rede com 19 neurnios

na camada de sada, onde cada um desses neurnios corresponde a uma das clulas do

ambiente.

Yamasaki et al. (2005) foi o nico trabalho encontrado que utiliza TDOA para locali-

zao Wi-Fi. A proposta deste trabalho implica em modicaes nos aparelhos dos PAs

e seus resultados so apenas moderados quando comparados a outros.

Alguns trabalhos no tratam especicamente de localizao Wi-Fi para dispositivos

mveis, mas tm uma relao direta com a rea e merecem ser mencionados. Hightower e

Borriello (2004) propem um modelo de ltro de partculas mais robusto para localizao

em geral e sugerem que esse um modelo passvel de ser usado em localizao Wi-Fi.

O trabalho de Howard, Siddiqi e Sukhatme (2003) utiliza os sinais de PAs Wi-Fi para

ajudar na localizao de robs. Ele utiliza um ltro de partculas, mtodo que, neste

caso, se encaixa razoavelmente bem considerando que a informao do odmetro permite

melhorar bastante a preciso do modelo de movimento. LaMarca et al. (2005) propem

2.3 Comparao e anlise dos trabalhos sobre localizao Wi-Fi 30

um sistema que faz uso de sinais de PAs Wi-Fi para localizao de dispositivos mveis

em reas do tamanho de cidades e tambm utiliza ltro de partculas.

Por m, o trabalho de Wallbaum (2002) prope uma arquitetura para a implementa-

o de um servio de localizao de dispositivos mveis em redes Wi-Fi.

Um resumo das caractersticas dos principais trabalhos citados apresentado na tabela

2.3.

Tabela 2.3: Caractersticas dos principais trabalhos de localizao Wi-Fi.

A B C D E

Trabalhos 1 2 3 1 2 1 2 1 2

Bahl e Padmanbham (2000) X - - - X X X X X X

Smailagic, Small e Siewiorek (2000) X - X - X X - X - -

Gwon, Jain e Kawahara (2004) X - - - X - X X - X

Krumm e Platt (2003) X - - - X X - X - -

Castro et al. (2001) - X - X - X - X - -

Roos et al. (2002) - X - - X X - X - -

Elnahrawy, Li e Martin (2004) X X - X - X - X - -

Youssef e Agrawala (2005) - X - - X X - X - -

Haeberlen et al. (2004) - X - X - X X X - X

Krumm e Horvitz (2004) - X - - X X X X - X

Xiang et al. (2004) - X - - X X X X - X

Ladd et al. (2005) - X - - X X X X - X

Berna et al. (2003) - X - - X - X X - X

Liao et al. (2003) - X - - X - X X - X

Battiti, Nhat e Villani (2002) - - X - X X - X - -

Saha et al. (2003) - - X X - X - X -