Ngày/Day: 06Month/Tháng 12Năm/Year: 2019

  • Vietnamese-VN
  • English (United Kingdom)

Thông tin tóm tắt về những kết quả mới của luận án tiến sĩ “Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi”

Đề tài luận án: Nghiên cứu, phát triển kỹ thuật định vị trong nhà sử dụng tín hiệu Wi-Fi.

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử

Mã số: 9520203

Nghiên cứu sinh: Vũ Trung Kiên

Người hướng dẫn khoa học: GS.TS Lê Hùng Lân

Cơ sở đào tạo: Viện Ứng dụng Công nghệ

Toàn văn Luận án và tóm tắt Luận án tải tại đây

1. NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN

Ở môi trường trong nhà, các điều kiện khách quan khác nhau như sự thay đổi của môi trường xung quanh (cửa đóng/mở, người đi lại…); sự suy hao của tín hiệu Wi-Fi; thiết bị thu phát Wi-Fi đột ngột ngừng hoạt động làm cho tập dữ liệu thu thập từ một điểm truy cập Wi-Fi (bao gồm các phép đo chỉ số cường độ tín hiệu nhận được - RSSI) có phân bố gồm đa thành phần Gauss; một phần dữ liệu có thể không quan sát được do bị “cắt”, bị “rớt”. Xuất phát từ thực tế này, luận án đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao độ chính xác, tối ưu thời gian định vị của hệ thống định vị trong nhà sử dụng kỹ thuật định vị dựa trên dấu vân tay Wi-Fi RSSI. Các kết quả mới của luận án bao gồm:

(1) Đề xuất thuật toán ước lượng các tham số trong mô hình mô tả phân bố của Wi-Fi RSSI (mô hình hỗn hợp Gauss - GMM) trong trường hợp không quan sát được một phần dữ liệu;

(2) Đề xuất thuật toán ước lượng số thành phần Gauss của GMM trong trường hợp không thu thập được đầy đủ dữ liệu;

(3) Đề xuất thuật toán định vị trong trường hợp không thu thập đủ dữ liệu ở giai đoạn định vị trực tuyến.

Các giải pháp đã đề xuất được kiểm nghiệm không qua dữ liệu mô phỏng và dữ liệu thực. Các kết quả thực nghiệm chứng minh hiệu quả của các đề xuất so với các kết quả trong các nghiên cứu gần nhất khi áp dụng cho hệ thống định vị trong nhà.

2. CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

[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.

[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.