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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38620| Título: | Comparação de métodos de localização de dispositivos em ambiente fechado conectados em uma rede bluetooth mesh |
| Título(s) alternativo(s): | Comparison of indoor localization methods for devices connected to a bluetooth mesh network |
| Autor(es): | Santos, André Badenas dos |
| Orientador(es): | Monteiro, Marcos Eduardo Pivaro |
| Palavras-chave: | Internet das coisas Tecnologia bluetooth Redes de sensores sem fio Redes neurais (Computação) Processamento de sinais - Técnicas digitais Internet of things Bluetooth technology Wireless sensor networks Neural networks (Computer science) Signal processing - Digital technique |
| Data do documento: | 11-Mar-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Curitiba |
| Citação: | SANTOS, André Badenas dos. Comparação de métodos de localização de dispositivos em ambiente fechado conectados em uma rede bluetooth mesh. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2025. |
| Resumo: | A localização de dispositivos em ambientes fechados é um tema de grande relevância no contexto da Internet das Coisas (IoT, do inglês Internet of Things), especialmente diante do crescimento do mercado e da demanda por soluções precisas e escaláveis. Este trabalho compara métodos variados de posicionamento, empregando redes Bluetooth Mesh e examinando a influência de parâmetros como a disposição dos dispositivos, os filtros aplicados e os algoritmos de determinação da posição. Foram avaliadas as técnicas de Multilateração e FingerPrinting associadas a redes neurais, bem como diversos filtros para o tratamento do RSSI (do inglês Received Signal Strength Indicator). Os experimentos indicaram que a combinação de redes neurais com um filtro adaptativo resultou em erros médios inferiores na determinação da posição dos dispositivos. Os resultados contribuem para o aprimoramento de sistemas de localização indoor, orientando a seleção de configurações mais eficientes para aplicações em IoT. |
| Abstract: | The indoor localization of devices is a highly relevant topic in the context of the Internet of Things (IoT), especially given the growing market and the demand for precise and scalable solutions. This work compares various positioning methods using Bluetooth Mesh networks and examines the influence of parameters such as device layout, applied filters, and position determination algorithms. Multilateration and FingerPrinting techniques associated with neural networks were evaluated, as well as several filters for processing RSSI (Received Signal Strength Indicator). The experiments indicated that the combination of neural networks with an adaptive filter resulted in lower mean errors in determining device positions. The results contribute to the improvement of indoor localization systems by guiding the selection of more efficient configurations for IoT applications. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38620 |
| Aparece nas coleções: | CT - Engenharia de Computação |
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