A PROPOSAL FOR MODELING THE UNCERTAINTY PROPAGATION IN CARTOGRAPHIC LOCATION METHODS BASED ON WIRELESS TECHNOLOGIES

• Autor(a) principal: EDUARDO DA SILVA LEMA DEL RIO
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35494@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=35494@2

Neste trabalho, foca-se em uma solução alternativa para se expressar a incerteza de medição que é aplicada na localização por identificação por rádio-frequência (RFID). Elabora-se um modelo para a expressão da incerteza de medição, incerteza máxima possível diferencial (IMPD), que aplica-se aos métodos de identificação de células (Cell-Id ou Cid), vizinho mais próximo (VMP) e trilateração (3L) e que possa servir de auxílio à escolha dos parâmetros relevantes para localização, antes da implementação. Propõe-se uma modificação da Cell-ID, denominada Cell-ID média (MCid), e constrói-se o modelo de incertezas tanto para a Cid quanto para a MCid, levando em conta os parâmetros não considerados no modelo da literatura. Os modelos propostos neste trabalho levam, naturalmente, à definição de um alcance ótimo para as tags. Consequentemente, derivam-se fórmulas fechadas para a sua determinação direta e rápida. Com todo o ferramental construído, desenvolveu-se um experimento numérico aplicado à localização de chamadas de emergência segundo critérios do E911, cujos resultados indicaram a possibilidade de localização com a metodologia proposta, ainda que o alcance varie de 40 m em magnitude, em relação ao alcance esférico geralmente adotado na literatura. Mostrou-se como modelar a incerteza dos métodos VMP e 3L e também se comparou a incerteza de medição determinada pelo método proposto neste trabalho com a determinada tanto por simulação de Monte Carlo quanto pela lei de propagação de incertezas. Os resultados indicaram que o método proposto pode estimar a incerteza para altas probabilidades de abrangência, sendo especialmente útil quando nem todas as grandezas de entrada podem ser medidas.