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Title:	Análisis y Aplicación de Trilateración Basada en Modelos y Redes Neuronales para Fines Educativos
Authors:	Veriñaz Jadán, Herman , Director Alarcón Mendoza, Daniel Alexander Macías Quezada, Steven Sebastián
Keywords:	Trilateración Nodos Herramienta educativa Redes neuronales
Issue Date:	2023
Publisher:	ESPOL
Citation:	Alarcón Mendoza, D. A. y Macías Quezada, S. S. (2023). Análisis y Aplicación de Trilateración Basada en Modelos y Redes Neuronales para Fines Educativos. [Proyecto integrador]. ESPOL. FIEC .
Description:	El presente trabajo aborda el desarrollo de un sistema de posicionamiento en interiores, utilizando tanto trilateración como redes neuronales. Diseñado principalmente como una herramienta educativa, el sistema aspira a ofrecer una solución precisa y eficiente en el contexto académico. El sistema se basó en la técnica de trilateración, que utiliza las distancias entre un nodo móvil y tres nodos ancla para estimar la posición del nodo móvil. En este caso, las distancias se midieron mediante módulos Ultra Wide Band (UWB) debido a su precisión en este tipo de aplicaciones. La estimación de la posición del nodo móvil se realizó utilizando tanto un método basado en modelos geométricos como uno que emplea redes neuronales. Los resultados de las pruebas del sistema mostraron que la red neuronal logra una precisión superior a la técnica tradicional de trilateración. La media de los errores de la red neuronal es de 0.04 m, mientras que la media de los errores de la técnica tradicional es de 0.25 m. Los resultados del trabajo corroboran que la trilateración basada en redes neuronales es una técnica prometedora para el desarrollo de sistemas de posicionamiento en interiores. El sistema desarrollado es una contribución académica valiosa para el estudio de esta técnica.
metadata.dc.description.abstractenglish:	This work addresses the development of an indoor positioning system that utilizes both trilateration and neural networks. Primarily designed as an educational tool, the system aims to provide an accurate and efficient solution in an academic setting. The system relied on the trilateration technique, which uses the distances between a mobile node and three anchor nodes to estimate the position of the mobile node. The distances were measured using Ultra Wide Band (UWB) modules due to their precision for such applications. The estimation of the position of the mobile node was achieved using both a method grounded in geometric models and one employing neural networks. The experiments showed that the neural network achieves greater accuracy than the traditional trilateration method. The average error of the neural network is 0.04 m, while the average error of the traditional method is 0.25 m. These results affirm that neural network-based trilateration is an attractive method for developing indoor positioning systems. The developed system represents a valuable academic contribution to the study of this Technique.
URI:	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58468
metadata.dc.identifier.codigoproyectointegrador:	INGE-2124
Appears in Collections:	Tesis de Telecomunicaciones

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