ETD

• localizzazione
• reti neuronali
• rssi
• tecniche di localizzazione

Obiettivo della tesi è lo studio di strategie e algoritmi per la localiz- zazione bidimensionale di nodi in Wireless Sensor Networks (WSNs) in ambienti indoor. Aspetti importanti che caratterizzano questo lavoro so- no: la volontà di rispettare gli standard e la localizzazione di nodi con hardware molto comune dai bassi costi.
In particolare si è fatto riferimento allo stardard IEEE 802.11, noto commercialmente con la denominazione Wi-Fi, vista la enorme penetra- zione nel mercato di tale tecnologia.
La posizione viene stimata dall’analisi di informazioni indirette quali le rilevazioni di potenza del segnale trasmesso (RSSI - Received Signal- Strength Indicator) da un target node, ovvero il dispositivo da localizzare, da parte di anchor nodes, ovvero sensori ricevitori dislocati su un ambiente e di posizione fissa.
Si segue un approccio di tipo fingerprint dal momento che viene creata una mappa di potenza dell’ambiente in cui effettuare la localizzazione per poi stimare la posizione del target node.
I valori RSSI rilevati sono di ingresso per reti neuronali artificiali, nello specifico mappe di Kohonen (SOM - Self-Organizing Map), feedforward ANN e ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems) con le quali si valuta dapprima il corretto posizionamento degli anchor nodes per poi procedere al fitting della funzione di localizzazione.
La trattazione sarà così articolata: nel capitolo 1 verrà fornita una introduzione nella quale verrano indicati i lavori di ricerca presi come riferimento, nel capitolo 2 si discute circa le tecniche e gli algoritmi di localizzazione noti in letteratura e del contributo che questo lovoro di tesi intende dare, nel capitolo 3 si introducono le reti neuronali utilizzate, nel capitolo 4 si discute dello IEEE 802.11 WLAN Standard, nel capito 5 si presenta l’architettura della WSN utilizzata per i test, nel capitolo 6 si analizzano nel dettaglio i risultati sperimentali considerando tutti i casi di test effettuati, infine nel capitolo 7 si trarranno le conclusioni.