Sistema de posicionamiento en interiores utilizando señales de radio estaciones FM comerciales y Deep Learning

• Roman, J. ^[1] ; Marquez-Viloria, D. ^[1] ; Velásquez, R. A. ^[2] ; Botero-Valencia, J. ^[1]
  1. [1] Instituto Tecnológico Metropolitano

     Instituto Tecnológico Metropolitano

     Colombia

     
  2. [2] Universidad de Antioquia

     Universidad de Antioquia

     Colombia

     
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 17, Nº. 1, 2020, págs. 34-43
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Indoor Positioning System Using FM Radio Stations Signals and Deep Learning
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• Resumen
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    Para dar solución al problema de posicionamiento en interiores, muchos autores han propuesto el uso de diversas técnicas. Desde la simulación de un Sistema de Posicionamiento Global (GPS) a través de antenas Pseudolites, la construcción de campos magnéticos artificiales, el uso de diversos sensores como visión, ultrasonido, unidades de medida inercial, entre otros. Hasta el uso de transmisores y receptores en el rango de la Radio Frecuencia como los presentes en una oficina. Muchos de los sistemas anteriormente mencionados dependen para su correcto funcionamiento de una instalación y configuración de equipos en el lugar de posicionamiento, lo cual puede llevar en ocasiones a costosas implementaciones. Es por esto que para realizar este trabajo hemos propuesto una metodología de posicionamiento en interiores que no requiere de adecuaciones e instalaciones en el lugar de aplicación. La metodología propuesta hace uso de las radio estaciones FM existentes y utiliza algoritmos de Deep Learning como algoritmo de posicionamiento.

  • English

    For the problem of indoor positioning, many authors have proposed the use of diverses techniques. From the simulation of a Global Positioning System (GPS) through Pseudolite antennas, the construction of artificial magnetic fields, the use of various sensors such as vision, ultrasound, inertial measurement units, among others. Up to the use of transmitters and receivers in the range of Radio Frequency as those present in an oce. Many of the aforementioned systems depend for their correct operation of an installation and configuration of equipment in the place of positioning, which can sometimes lead to costly implementations. That is why to carry out this work we have proposed a indoors positioning methodology that does not require adjustments and installations in the place of application. The proposed methodology makes use of the existing FM radio stations and uses Deep Learning algorithms as positioning algorithm.