A utiliza¸c˜ao do feedback dos utilizadores nos algoritmos de localiza¸c˜ao pode trazer v´arias vantagens. Nada melhor do que os utilizadores para avaliar os resultados calcu- lados pelos algoritmos, quer seja uma avalia¸c˜ao positiva ou negativa. Com a introdu¸c˜ao dessas avalia¸c˜oes na base de dados utilizada nos c´alculos de posicionamento, consegue-se realimentar o sistema, com o objetivo de melhorar os futuros, ou mesmo atuais, c´alculos de localiza¸c˜ao.
Nos algoritmos que n˜ao tˆem em considera¸c˜ao o feedback dos utilizadores, quando existe alguma altera¸c˜ao no cen´ario em que o sistema est´a implementado, como por exemplo, mudan¸ca de mobili´ario, ´e necess´ario fazer-se uma nova calibra¸c˜ao do sistema
para que os valores de RSS nos RPs n˜ao se tornem obsoletos. Todavia, uma nova recolha de amostras offline ´e sempre uma tarefa a evitar, dado que se trata de um procedimento bastante trabalhoso e demorado. Com a utiliza¸c˜ao do feedback dos utilizadores, em certas situa¸c˜oes em que ocorra uma altera¸c˜ao no cen´ario, ´e poss´ıvel que o sistema se adapte ao longo do tempo e de forma dinˆamica, evitando-se assim os problemas referidos neste par´agrafo.
Por outro lado, feedback fraudulento pode prejudicar bastante a exatid˜ao e precis˜ao dos algoritmos de localiza¸c˜ao, uma vez que estes podem ser enganados por informa¸c˜ao que n˜ao est´a correta. De forma a evitar esta situa¸c˜ao, ´e fundamental definir medidas ou pol´ıticas de preven¸c˜ao contra estas situa¸c˜oes.
Algoritmos de localiza¸c˜ao
propostos
Um dos aspetos fundamentais de um sistema de localiza¸c˜ao ´e providenciar uma estimativa da posi¸c˜ao com elevado grau de certeza, isto ´e, quanto maior for a exatid˜ao da localiza¸c˜ao, mais robusto ´e o sistema. Nos sistemas baseados em fingerprinting, o grau de exatid˜ao e precis˜ao depende, em grande parte, dos algoritmos de localiza¸c˜ao. A correta leitura dos valores de RSS efetuada pelo hardware e a interferˆencia nos sinais eletromagn´eticos possuem, tamb´em, impacto na exatid˜ao e precis˜ao da localiza¸c˜ao. No entanto, atrav´es do algoritmo ´e poss´ıvel atenuar, ou mesmo eliminar essas influˆencias. Deste modo, os algoritmos assumem um papel crucial para se garantir uma elevada exatid˜ao e precis˜ao num sistema de localiza¸c˜ao. Al´em disso, ´e fundamental que os algoritmos executem, de modo minucioso, o processamento de todos os dados relativos `
a informa¸c˜ao de localiza¸c˜ao, de forma a serem efetuados corretamente os c´alculos de posicionamento dos dispositivos localiz´aveis. Na Figura 4.1 est´a ilustrado o papel dos algoritmos de localiza¸c˜ao num sistema baseado no m´etodo fingerprinting.
Neste trabalho, foram propostos cinco diferentes algoritmos para melhorar os algo- ritmos mais comuns e os propostos num projeto anterior [1], sendo que trˆes deles fazem uso da informa¸c˜ao hist´orica dos utilizadores, e outros dois usam o feedback dos utiliza- dores. Al´em disso, foi tamb´em desenvolvido um algoritmo bastante b´asico, denominado soma das distˆancias, que foi usado como ponto de partida e os seus resultados foram comparados com os restantes algoritmos. Neste cap´ıtulo ´e apresentado todo o traba- lho realizado na conce¸c˜ao dos algoritmos de localiza¸c˜ao propostos, mais propriamente, solu¸c˜oes propostas para melhorar os algoritmos j´a existentes, a sequˆencia de processos
Figura 4.1: C´alculo da localiza¸c˜ao dos dispositivos m´oveis na t´ecnica RSS fingerprin- ting
at´e chegar ao resultado final, como s˜ao efetuados os c´alculos de posicionamento e os diagramas de atividades. De seguida, s˜ao apresentados, detalhadamente, os m´etodos de funcionamento de todos os algoritmos propostos.
4.1
Soma das distˆancias
O primeiro algoritmo de localiza¸c˜ao implementado foi o algoritmo denominado de soma das distˆancias. ´E o menos complexo dos algoritmos implementados, e baseia-se na distˆancia entre dois pontos. Neste caso, pretende-se calcular a distˆancia a que o dispositivo a localizar se encontra em rela¸c˜ao a cada ponto de referˆencia do cen´ario. Este c´alculo ´e feito atrav´es dos valores de RSS medidos pelos dispositivos m´oveis num determinado per´ıodo de tempo, e os valores de RSS presentes na base de dados offline. Deste modo, a distˆancia Di a que se encontra cada ponto de referˆencia ´e calculada pela
Equa¸c˜ao 4.1: Di = N X j=1 |RSS of f lineAP j − RSS onlineAP j| (4.1)
Onde RSS of f lineAP j representa os valores de RSS observados do APj na fase
Este c´alculo ´e feito para cada RP, num total de R RPs, em que cada um destes pontos de referˆencia possuem registos dos valores de RSS observados nos N APs do cen´ario.
Figura 4.2: Exemplo de posi¸c˜ao estimada para um dispositivo no algoritmo soma das distˆancias
As coordenadas do ponto de referˆencia que possuir a menor distˆancia calculada, isto ´e, o ponto de referˆencia mais pr´oximo, s˜ao apresentadas como sendo as coordenadas da posi¸c˜ao do dispositivo a localizar. Assim sendo, a posi¸c˜ao do dispositivo a localizar ´e estimada atrav´es da Equa¸c˜ao 4.2.
(x, y) = min ( R X i=1 Di(xi, yi) ) (4.2) Aqui reside uma desvantagem deste algoritmo, uma vez que ele apenas pode estimar posi¸c˜oes para os dispositivos a localizar, as mesmas posi¸c˜oes dos pontos de referˆencia existentes, como exemplificado na Figura 4.2. Caso o dispositivo se encontre desviado do ponto de referˆencia mais pr´oximo, a sua posi¸c˜ao calculada pelo algoritmo ir´a ser sempre as coordenadas desse ponto de referˆencia.
Na Figura 4.3 encontra-se ilustrado o diagrama de atividades do algoritmo de loca- liza¸c˜ao soma das distˆancias.
Figura 4.3: Diagrama de atividades do algoritmo soma das distˆancias