BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
VIỆN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ
VŨ TRUNG KIÊN
NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN KỸ THUẬT ĐỊNH VỊ
TRONG NHÀ SỬ DỤNG TÍN HIỆU Wi-Fi
tãm t¾t luËn ¸n tiÕn sÜ kü thuËt
HÀ NỘI - 2019
Công trình được hoàn thành tại:
Viện Ứng dụng Công nghệ
Người hướng dẫn khoa học: GS. TS Lê Hùng Lân
Phản biện 1: PGS.TS Thái Quang Vinh
Phản biện 2: PGS.TS Hà Hải Nam
Phản biện 3: PGS.TS Hoàng Văn Phúc
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án Tiến sĩ cấp Viện
họp tại Viện Ứng dụng Công nghệ vào hồi ... giờ ... ngày.... tháng ...
năm 20......
Có thể tìm hiểu luận án tại:
Thư viện Viện Ứng dụng Công nghệ.
Thư viện quốc gia.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
[CT1] Hoang Manh Kha, Duong Thi Hang, Vu Trung Kien, Trinh Anh
Vu (2017), Enhancing WiFi based Indoor Positioning by
Modeling measurement Data with GMM, IEEE International
Conference on Advanced Technologies for Communications,
IEEE, Quy Nhon, Vietnam, pp. 325-328
[CT2] Vu, T.K., Hoang, M.K., and Le, H.L. (2018), "WLAN
Fingerprinting based Indoor Positioning in the Precence of
Dropped Mixture Data", Journal of Military Science and
Technology. 57A(3), pp. 25-34.
https://drive.google.com/file/d/1jv2U3tmJq1vUEez6nt6Cq8DzJW
EWZu6-/view
[CT3] Vu, Trung Kien and Le, Hung Lan (2018), "Gaussian Mixture
Modeling for Wi-Fi Fingerprinting based Indoor Positioning in
the Presence of Censored Data", Vietnam Journal of Science,
Technology and Engineering. 61(1), pp. 3-8,
DOI: https://doi.org/10.31276/VJSTE.61(1).03-08
[CT4](ISI-Q2) Vu, Trung Kien, Hoang, Manh Kha, and Le, Hung Lan
(2019), "An EM algorithm for GMM parameter estimation in the
presence of censored and dropped data with potential application
for indoor positioning", ICT Express, 5(2), pp. 120-123,
DOI: 10.1016/j.icte.2018.08.001
Bài báo đã được chấp nhận:
[CT5](ISI-Q3) Vu, Trung Kien, Hoang, Manh Kha, and Le, Hung Lan
(2019), “Performance Enhancement of Wi-Fi Fingerprinting
based IPS by Accurate Parameter Estimation of Censored and
Dropped Data”, Radioengineering, ISSN: 1805-9600.
Submission: 06/04/2019, Reviews Opened: 27/05/2019,
Accepted: 03/09/2019.
1
GIỚI THIỆU LUẬN ÁN
1.Tính cấp thiết của đề tài
Các hệ thống định vị dựa trên vệ tinh điển hình như GPS (Global
Positioning System) của Mỹ có thể định vị chính xác các đối tượng ở
môi trường ngoài trời. Tuy nhiên ở môi trường trong nhà, do tín hiệu từ
vệ tinh không được truyền thẳng tới thiết bị được định vị nên độ chính
xác của các hệ thống này giảm đi rất nhiều. Mặt khác, ngày càng xuất
hiện nhiều các nhu cầu định vị trong nhà, ví dụ như định vị cho người sử
dụng điện thoại thông minh di chuyển trong nhà ga, sân bay, trung tâm
thương mại; định vị cho hàng hóa trong kho; định vị cho ô tô trong bãi
đỗ xe...Vì những lý do này, trong những năm gần đây, hệ thống định vị
trong nhà (IPS: Indoor Positioning System) rất được quan tâm nghiên
cứu, phát triển.
Trong số các công nghệ định vị trong nhà hiện nay, công nghệ định vị
dựa trên tín hiệu Wi-Fi trong mạng nội bộ không dây (WLAN: Wireless
Local Area Network) được sử dụng phổ biến nhất do hầu hết các khu
vực trong nhà đều có sẵn WLAN, hầu hết các thiết bị di động như điện
thoại, máy tính đều được trang bị các bộ thu phát tín hiệu Wi-Fi.
Xuất phát từ những thực tế trên, tác giả đã chọn đề tài “Nghiên cứu,
phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi”, trong đó đi
sâu vào nghiên cứu kỹ thuật định vị dựa trên “dấu vân tay” RSSI
(RSSIF-IPT: Received Signal Strength Indication Fingerprinting based
Indoor Positioning Technique).
2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu kỹ thuật định vị cho đối tượng tĩnh trong không gian 2
chiều ở môi trường trong nhà. Kỹ thuật định vị được tập trung nghiên
cứu là RSSIF-IPT, sử dụng tín hiệu Wi-Fi trong WLAN. Các vấn đề
được nghiên cứu bao gồm: Đặc điểm của Wi-Fi RSSI; mô hình xác suất
mô tả phân bố của Wi-Fi RSSI; thuật toán ước lượng các tham số, tối ưu
hóa các tham số của mô hình được sử dụng mô tả phân bố của Wi-Fi
RSSI; thuật toán định vị trực tuyến.
2
3. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
- Mục tiêu chung: Nghiên cứu phát triển kỹ thuật định vị trong nhà
dựa trên dấu vân tay RSSI sử dụng tín hiệu Wi-Fi trong WLAN nhằm
giảm thiểu sai số định vị, tối ưu thời gian định vị.
- Các mục tiêu cụ thể:
+ Xây dựng thuật toán ước lượng các tham số, số thành phần Gauss
trong GMM khi một phần dữ liệu không quan sát được;
+ Xây dựng thuật toán định vị với mục tiêu giảm thiểu sai số định vị,
tối ưu thời gian định vị;
4. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp thống kê (toán) để xác định xu hướng diễn biến của tập
dữ liệu (Wi-Fi RSSI) thu thập được từ đó đề xuất mô hình toán học mô
tả phân bố của dữ liệu; phương pháp giải tích để tính toán các tham số
của mô hình và vị trí của đối tượng cần định vị; phương pháp Monte
Carlo để đánh giá sai số của các tham số mô hình; cuối cùng, các
phương pháp thực nghiệm trên cả dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực tế để
kiểm chứng hiệu quả của các đề xuất khi áp dụng cho IPS.
5. Các đóng góp mới của luận án
- Đề xuất 03 thuật toán ước lượng các tham số của mô hình mô tả
phân bố của Wi-Fi RSSI (mô hình hỗn hợp Gauss - GMM) tương ứng
với các 03 trường hợp không quan sát được một phần dữ liệu [CT2-
CT4].
- Đề xuất thuật toán ước lượng số thành phần Gauss trong GMM mở
rộng [CT5].
- Đề xuất thuật toán định vị trong trường hợp không quan sát được
một phần dữ liệu (Wi-Fi RSSI) do đối tượng được định vị (OB: Object)
thu thập trong giai đoạn định vị trực tuyến [CT5].
6. Bố cục luận án
Bố cục của luận án gồm bốn chương, phần mở đầu, kết luận, danh
mục các công trình, bài báo khoa học đã được công bố, tài liệu tham
