Cải thiện độ chính xác của hệ thống định vị trong nhà dựa trên phân tích lỗi truyền lan

Bài viết nghiên cứu về hệ thống định vị trong nhà – một hệ thống góp phần thiết yếu trong cuộc sống hiện nay. Một yếu tố quan trọng trong hệ thống định vị là sự chính xác của kết quả đầu ra, nói cách khác là sai số giữa kết quả ước tính và vị trí thực tế của đối tượng định vị cần giảm xuống nhỏ nhất.

Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Cải thiện độ xác hệ thống định vị nhà dựa phân tích lỗi truyền lan Dương Ngọc Sơn, Nguyễn Ngọc Thúy, Chu Thị Phương Dung, Nguyễn Quốc Tuấn, Đinh Thị Thái Mai Bộ môn Hệ thống Viễn thông - Khoa Điện tử Viễn thông Trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội Email: {sondn24, 18021260, dungctp, tuannq, dttmai}@vnu.edu.vn Tóm tắt nội dung—Ngày nay, cơng nghệ đại đem lại cho người nhiều tiện ích ứng dụng xác định vị trí đóng góp phần khơng nhỏ vào sống Các ứng dụng dựa vị trí xuất khắp lĩnh vực từ nhu cầu hàng ngày người như: mua sắm, giải trí, đặt nhà hàng, tìm đồ đạc tới hoạt động tối quan trọng qn sự, an ninh, quốc phịng Vì nghiên cứu hệ thống định vị nhà – hệ thống góp phần thiết yếu sống Một yếu tố quan trọng hệ thống định vị xác kết đầu ra, nói cách khác sai số kết ước tính vị trí thực tế đối tượng định vị cần giảm xuống nhỏ Vì vấn đề mơi trường ảnh hưởng lớn tới phép đo dẫn đến sai số lớn kêt ước tính nên báo chúng tơi đề xuất phương pháp cải thiện độ xác hệ thống định vị nhà phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số Các kết mô dựa đo đạc thực tế cho thấy phương pháp đề xuất hoàn toàn khả thi để nâng cao độ xác cho hệ thống định vị Index Terms—Định vị nhà, cường độ tín hiệu, truyền lan lỗi, không đồng nhất, Bluetooth lượng thấp I GIỚI THIỆU Hệ thống định vị nhà trở thành phần thiếu sống người Tất điện thoại thông minh ngày cung cấp dịch vụ dựa vị trí tìm đồ đạc nhà hay xác định vị trí cửa hàng trung tâm mua sắm chí trị chơi giải trí hot phát triển dựa xác định vị trí địa lý Từ đó, thấy ứng dụng xác định vị trí giúp người tiết kiệm nhiều thời gian sống hàng ngày vui chơi, giải trí Phổ biến với người nói đến hệ thống định vị toàn cầu (GPS) - hệ thống định vị ngồi trời dùng để tìm đường đi, xác định vị trí cơng viên, tịa nhà, v.v Hầu sai số hệ thống GPS từ đến 10 m mà đảm bảo người dùng tìm xác mục tiêu [1] hệ thống định vị nhà cần xác định ISBN 978-604-80-5958-3 241 vị trí phạm vi nhỏ dẫn đến sai số phải đủ nhỏ để đảm bảo hiệu suất Cùng chung chủ đề này, nhóm tác giả nghiên cứu [7] phát triển thuật toán định vị hiệu cách sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu với ma trận trọng số tính tốn liên quan tới cơng suất nhận hệ số lan truyền Trong báo này, nhóm tác giả sử dụng phương trình truyền sóng Friss kênh truyền vơ tuyến Ngồi ra, nhận thấy cường độ tín hiệu (RSS) thay đổi theo thời gian nên sử dụng mơ hình suy hao cố định xảy lỗi, nghiên cứu [8] đề xuất phương pháp hiệu chỉnh RSS theo thời gian thực để thích ứng với thay đổi Trong đó, máy thu đặt xung quanh khu vực thiết bị phát tín hiệu để phát dao động RSS, sau chuyển thơng tin độ dao động RSS lên máy chủ, thiết bị mục tiêu thu tin từ thiết bị phát Bluetooth sử dụng thông tin dao động RSS máy chủ gửi xuống để điều chỉnh thông số RSS giúp giảm thiểu sai số định vị Hơn nữa, tác giả sử dụng mạng nơ-ron lan truyền ngược tối ưu hóa tối ưu hóa bầy đàn (PSOBPNN) để đào tạo cho mơ hình ước lượng khoảng cách thêm xác Một phương pháp đơn giản khai thác để nâng cao chất lượng cho hệ thống định vị nhà sử dụng lọc Kalman [9], tác giả cho tín hiệu RSS nhận qua lọc Kalman trước dùng để ước tính khoảng cách thiết bị mục tiêu thiết bị Bluethooth Kết thực nghiệm cho thấy kết xác 78.9% so với phương pháp thơng thường với sai số trung bình khoảng 0.53 m Trong nghiên cứu này, sâu vào cải thiện độ xác cho hệ thống định vị nhà Nhận thấy hầu hết lỗi sai vị trí ước tính so với vị trí thực tế độ lan truyền lỗi từ biến phép đo lường ảnh hưởng lên kết cuối cùng, chúng tơi sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số để giảm thiểu sai số xuống mức thấp với ma trận trọng số có thành phần lỗi lan truyền Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) biến thành phần lên kết ước tính Chúng tơi sử dụng phép đo RSS để đo khoảng cách từ thiết bị quảng bá Bluetooth lượng thấp (BLE) tới thiết bị mục tiêu (điện thoại thông minh rô-bốt) đặc tính trội như: đơn giản, chi phí thấp, khơng cần đồng thiết bị hay gắn mác thời gian vào tin truyền từ tăng tuổi thọ pin đáng kể [3] Khi so sánh với phương pháp đo khoảng cách dựa thời gian lan truyền tín (TOA) hay thời gian chênh lệch thời điểm đến tin (TDOA), thấy phép đo không hiệu môi trường có vật cản (NLOS), chúng đồng thời tiêu thụ pin nhiều phức tạp cần đồng thời gian xác thiết bị thu phát Điều khơng khả thi thực tế thiết bị điện thoại thơng minh người dùng thuộc nhiều hãng sản xuất khác nhau, công nghệ khác nhau, phần cứng khác nên để đồng xác tuyệt tốn phức tạp Vậy nên thấy phép đo dựa cường độ tín hiệu hồn tồn khả thi điều kiện thực tế Cùng với đó, nghiên cứu sử dụng công nghệ Bluetooth lượng thấp (BLE) nhúng thiết bị quảng bá, gọi BLE beacon BLE công nghệ phổ biến để xác định vị trí tích hợp hầu hết điện thoại thơng minh [6], [7] Nó tối ưu cơng nghệ khác Wifi hay IR chi phí thấp, dễ dàng lắp đặt tiện ích thiết bị beacon kích thước nhỏ gọn, dễ gắn lên tường, dung lượng pin cao tiêu thụ điện thấp [4], [5] Phần lại báo tổ chức sau Trong Phần II, chúng tơi tóm lược vấn đề liên quan tới hệ thống định vị phép đo RSS Trong phần III, đưa phương pháp đề xuất để giải vấn đề nêu Phần II Tiếp đó, phương pháp đề xuất đưa vào mô để đánh giá hiệu phần IV Phần V đưa kết luận cho báo II TÓM TẮT VỀ HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ VÀ PHÉP ĐO RSS A Bài toán định vị Bài toán định vị cho thể Hình Trong mơ hình này, sử dụng nút gốc thiết bị BLE, gọi BLE beacon (biểu diễn hình thoi đen), để phát quảng bá gói tin định kỳ theo thời gian Các beacon giả sử biết trước tọa độ Nhiệm vụ định vị xác định vị trí nút đích (điện thoại rô-bốt) Khi đo giá trị RSS tin, nút đích chuyển RSS sang khoảng cách sau tọa độ phương pháp bình phương tối ISBN 978-604-80-5958-3 242 thiểu (LS) Tuy nhiên phép đo RSS khơng hồn tồn tin cậy, khoảng cách chuyển đổi từ RSS mang không chắn, hậu cuối vị trí nút đích xác định vùng thay điểm Để nâng cao độ xác LS, đề xuất ma trận trọng số cho LS, ma trận chứa phần tử thể mối liên hệ lỗi giá trị RSS tọa độ nút đích d1 d2 dao động d1 B1 B2 dao động d2 Vùng không chắn B3 dao động d3 d3 Hình 1: Bài tốn định vị khơng gian chiều B Phép đo cường độ tín hiệu (RSS) Phép đo RSS phép đo sử dụng rộng rãi định vị Một cách tổng quát, RSS biểu diễn mối quan hệ sau: Prx (t, s) = Γ(d) + Υ(s) + a(t) (1) Trong (1), RSS nút đích phụ thuộc vào hai yếu tố không gian (s) thời gian (t), với Γ(d), Υ(s), a(t) biểu diễn cho mơ hình suy hao RSS theo khoảng cách d, shadowing pha-đinh đa đường Hình dây biểu diễn xác cách tín hiệu suy giảm theo khơng gian thời gian Trong Hình 2, mẫu RSS có xu hướng tạo thành hình chổi với phần đầu ứng với khoảng cách gần phần đuôi ứng với khoảng cách xa Mơ hình ứng với tượng gọi mơ hình khơng đồng biểu diễn dạng: Ri = Γi ± σR,i (2) σR,i = f (|Γi |) đó, R ∼ N (Γ, σR ) biểu diễn cho giá trị RSS tức thời Γ σR giá trị RSS trung bình độ Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thơng Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2021) Phương trình (5) viết thành:  d21 = (x − x1 )2 + (y − y1 )2     d22 = (x − x2 )2 + (y − y2 )2      dn = (x − xn )2 + (y − yn )2 -15 0үX566 LOS, PLE = 2 NLOS, PLE = 3.5 -20 -25 RSS [dBm] -30 -35 -40 Lấy phương trình trừ cho phương trình đầu tiên, ta thu được: -45 -50 -55 (7) AxLS = b -60 -65 (6) dó: 100 101 102  KRҧQJFiFK [m] Hình 2: Kết thực nghiệm nêu [10] Các đường màu xanh đỏ thể cho Γ(d) với hệ số mát (LOS) 3.5 (NLOS) lệch chuẩn f (·) hàm phụ thuộc vào Γ Trong [2], đo đạc quan sát f (·) xấp xỉ hàm tuyến tính với: σR,i = 0.1752|Γi |−10.067 (3) Phương trình biểu diễn quan hệ RSS khoảng cách Γ = −5.598 ln(d) − 63.904 hàm xấp xỉ hàm tuyến tính:   −5.11d − 58.814, ≤ d < 1.63 Γ(d) ≈ −2.182d − 63.58, 1.63 ≤ d < 4.05 (4)   −0.8d − 69.177, 4.05 ≤ d < 10 Từ phương trình trên, ta xác định chiến lược ước tính khoảng cách thích ứng với giá trị RSS đầu vào Chiến lược nêu bảng sau: Bảng I: Mơ hình chuyển đổi sang khoảng cách dựa khoảng RSS Khoảng RSS -67.13 to -60 -72.42 to -67.13 -80 to -72.42 (x − xi )2 + (y − yi )2 ISBN 978-604-80-5958-3  y2 − y1 y3 − y1  xLS   , xLS = y  LS xn − x1 yn − y1   x2 + y22 − d22 − (x21 + y12 − d21 ) 2 2 2  1  x3 + y3 − d3 − (x1 + y1 − d1 )  b=   2  x2n + yn2 − d2n − (x21 + y12 − d21 ) Ước lượng LS x là: xLS = (A⊤ A)−1 A⊤ b (8) B Phương pháp LS có trọng số dựa lỗi truyền lan Phương pháp LS thông thường đối xử với khoảng cách đầu vào cách tùy tiện Tuy nhiên, từ phương trình (3) ta thấy phép đo ứng với RSS lớn có độ tin cậy cao Do đó, cách tăng thêm trọng số cho phép đo có độ xác cao hơn, tức phép đo tương ứng với khoảng cách ngắn, mong đợi có độ xác cao kết định vị Ước lượng có trọng số xLS viết dạng: xWLS = (A⊤ S−1 A)−1 A⊤ S−1 b Mơ hình chuyển đổi Γ = −5.11d − 58.814 Γ = −2.182d − 63.58 Γ = −0.8d − 69.177 III PHƯƠNG PHÁP ĐỀ XUẤT A Phương pháp bình phương nhỏ (LS) Giả sử có N beacon nút đích có tọa độ [xi , yi ]⊤ , i ∈ {1, , N } [x, y]⊤ Khi đó, khoảng cách nút đích beacon thứ i là: di = x2 − x1  x3 − x1  A=  (5) 243 (9) Ma trận trọng số S mà chúng tơi lựa chọn ma trận hiệp phương sai ma trận b, nơi chứa lỗi lan truyền từ RSS sang khoảng cách Giả sử ma trận b viết dạng thu gọn b = [X1 , X2 , , XN −1 ]⊤ , ma trận hiệp phương sai, S, b định nghĩa sau:   σX σX1 X2 · · · σX1 XN −1  σ X2 X1 σX · · · σX2 XN −1    S=  (10)   σXN −1 X1 σXN −1 X2 ··· σX N −1 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Với c X số biến ngẫu nhiên, ta 2 2 có: σc2 = 0, σX+c = σX , σcX = c2 σX Giả sử biến ngẫu nhiên d1 , d2 , , dN độc lập với nhau, ta dễ dàng tính được:   σd2 + σd22 σd22 ··· σd22 1  σ2  σd22 + σd22 · · · σd22   d21  (11) S=     σd22 σd22 · · · σd22 + σd22 1 = E(d4i ) − IV KẾT QUẢ A Thiết lập mô  E(d2i ) 
     j + exp


   µdj + 2σd2j µdj + σd2j        C Độ phức tạp thuật tốn Phương pháp LS có trọng số có liên quan tới việc tính tốn nghịch đảo ma trận S, độ phức tạp thuật tốn O(n3 ) với n số nút nguồn mà nút đích quan sát được1 Các thủ tục khác bao gồm việc nhân ma trận có độ phức tạp thuật tốn O(n) Theo góc nhìn lý thuyết, thấy phương pháp có độ phức tạp thuật toán cao, đặc biệt n trở lên lớn Tuy nhiên, góc độ thực nghiệm, phương pháp hồn tồn thực thi thiết bị có nguồn tài ngun tính tốn hạn chế điện thoại thường quan sát số hữu hạn nút gốc thời điểm Thuật tốn chí thiết kế để đạt độ phức tạp thấp giới hạn số nút quan sát tổng số nút nguồn triển khai ISBN 978-604-80-5958-3 
 (13) (14) Trong (13) (14), µdi , i ∈ {1, , N } tính thơng qua Bảng I, tức dựa giá trị RSS tức thời (R) quan sát nút đích độ dốc mà mơ hình giá trị RSS thuộc Trong đó, σdi tính tốn thơng qua độ dốc mơ hình truyền lan Bảng I phương trình (3) 1n   Và thành phần đường chéo S tính (j ∈ {2, N }): σd22 + σd22 = exp    (12) µd1 + 2σd21 µd1 + σd21 µd1 + 2σd21 µd1 + σd21    Từ hàm sinh mô-men biến ngẫu nhiên Gauss (xem Phụ lục) ta dễ dàng tính E(d4i ) = e4µdi +8σdi 2 E(d2i ) = e4µdi +4σdi Từ đó, phần tử khơng nằm đường chéo S tính bởi: σd22 = exp MƠ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ N Các thành phần σd22 ma trận hiệp phương S sau i tính bởi: σd22 i xuống đến nút có RSS lớn tổng số nút quan sát 244 Hình 3: Vị trí beacon (nút nguồn) quỹ đạo dùng để đánh giá sai số Trong phần này, phương pháp đề xuất đưa vào mô đánh giá hiệu Kịch mô minh họa Hình Đây kịch mơ dựa thí nghiệm thực tế trình bày [2] Khu vực mô mẫu môi trường nhà điển hình, bao gồm loại mơi trường không gian mở, nơi beacon số - triển khai mơi trường đóng, nơi beacon số - 11 triển khai Khoảng cách beacon liền kề khoảng đến m Các beacon đồng thời giả sử có cấu hình Người dùng sau di chuyển theo quỹ đạo cố định để đánh giá độ xác phương pháp định vị Loại sai số lựa chọn để đánh giá phương pháp khoảng cách Euclid không gian chiều Giả sử [x, y]⊤ [ˆ x, yˆ]⊤ tọa độ vị trí thực vị trí ước lượng, sai số định nghĩa bởi: err = (x − x ˆ)2 + (y − yˆ)2 (15) Mô sử dụng tham số đo đạc thực nghiệm, bao gồm mô hình chuyển đổi RSS sang khoảng cách Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) 20 20 20 15 15 15 Y (m) 25 Y (m) 25 Y (m) 25 10 10 10 5 0 10 15 20 25 0 10 X (m) 15 20 25 X (m) (a) LS 10 15 20 25 X (m) (b) C-WLS (c) Phương pháp đề xuất Hình 4: Quỹ đạo thực phân bố vị trí phương pháp ước lượng Bảng I mơ hình tính tốn độ tin cậy RSS tức thời (3) B So sánh độ xác phương pháp định vị Trong phần này, độ xác phương pháp đề xuất so sánh với phương pháp ước lượng cổ điển Các phương pháp đưa vào để so sánh bao gồm LS phương pháp LS có trọng số bản, có tên viết tắt C-WLS Phương pháp C-WLS sử dụng phổ biến lĩnh vực định vị, nhân thêm vào hệ thống LS ma trận trọng số có dạng sau: phương pháp đề xuất làm tốt 14% so với C-WLS 10% so với C-WLS 2.5 1.5  d2 0  S=  d3 ··· ··· 0 0 ··· dN      (16) 0.5 C-WLS Kết minh họa Hình Trong Hình 4, hình thoi đen đường màu xanh thể cho vị trí beacon quỹ đạo thực người dùng Các ký hiệu hình trịn lam, hình tam giác hồng hình vng đỏ thể cho ước lượng phương pháp LS, C-WLS phương pháp đề xuất Như thấy Hình 4, độ xác tất phương pháp cao khu vực không gian mở Nguyên nhân loại không gian này, beacon triển khai với mật độ dày hơn, có phép ước lượng xác Trong trường hợp sử dụng phương pháp đề xuất, hệ thống tạo phân bố điểm giống với quỹ đạo thực giống so với hai phương pháp cịn lại Sai số trung bình các phương pháp xem Hình Sai số phương pháp đề xuất, C-WLS LS 1.24, 1.39 1.44 Như vậy, ISBN 978-604-80-5958-3 245 LS Hình 5: Độ xác phương pháp định vị C Đánh giá sai số hệ thống ảnh hưởng mật độ beacon Trong phần này, phương pháp đề xuất đánh giá ảnh hưởng mật độ beacon Chúng coi 11 beacon lý tưởng mơ Chúng tơi sau xóa bỏ beacon khỏi mơi trường thí nghiệm, cho khu vực mở có beacon khu vực đóng có beacon Điều xuất phát từ thực tế rằng, trường hợp tồi tệ nhất, người dùng thu tín hiệu từ beacon sử dụng beacon làm vị trí tương đối đứng không gian Từ xu hướng thể Hình Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Ta dễ dàng tính hàm sinh mơ-men cho biến chuẩn tắc: 0.9 +∞ 0.8 Mz (t) = E(ezt ) = −∞ 0.7 ezt √ e− z dz 2π (18) Đối với trường hợp tổng quát cho x, ta đặt z = x−µ σ Ta có, x = zσ + µ dx = σdz Sau đó, ta tính hàm sinh cho biến ngẫu nhiên Gauss tổng quát thông qua biến chuẩn tắc sau: 0.6 0.5 0.4 0.3 +∞ ezσt+µt √ e− z σ dz 2πσ −∞ +∞ ezσt √ e− z dz = eµt 2π −∞ Mx (t) = beacon beacon beacon 10 beacon 11 beacon 0.2 0.1 0 0.5 1.5 2.5 3.5 = eµt e σ Hình 6: Đánh giá sai số định vị ảnh hưởng số beacon triển khai 6, thấy độ xác hệ thống tăng lên số lượng beacon tăng lên Hệ thống có độ xác cao 1.24 m với 11 iBeacons thấp 1.9 m với iBeacons Chúng nhận thấy thay đổi độ xác trường hợp không đáng kể số lượng beacon tăng lên Điều cho thấy có hệ thống rẻ tiền với độ xác gần tương đương V KẾT LUẬN Trong báo này, đề xuất phương pháp để cải thiện độ xác cho hệ thống định vị nhà Nền tảng phương pháp bắt nguồn từ việc phân tích lỗi truyền lan, lỗi tránh khỏi từ môi trường không đồng lên giá trị RSS, sau từ RSS lên khoảng cách cuối từ khoảng cách tới vị trí ước lượng Đặc biệt, hệ thống khảo sát mơ hình kênh thực nghiệm mà đo quan sát môi trường nhà G2 Các kết kiểm chứng mô máy tính cho thấy phương pháp đề xuất vượt trội phương pháp LS hay WLS phổ thông PHỤ LỤC : HÀM SINH MÔ - MEN CỦA BIẾN NGẪU NHIÊN GAUSS Gọi x biến ngẫu nhiên Gauss có kỳ vọng phương sai µ σ Hàm mật độ phân phối biến ngẫu nhiên viết dạng: (x − µ)2 N (x, µ, σ ) = √ exp − 2σ 2πσ ISBN 978-604-80-5958-3 (17) 246 (19) 2 t TÀI LIỆU [1] F Zafari, A Gkelias and K Leung, “A Survey of Indoor Localization Systems and Technologies", IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 21, no 3, pp 2568-2599, 2019 [2] T Dinh, N Duong and Q Nguyen, “Developing a Novel RealTime Indoor Positioning System Based on BLE Beacons and Smartphone Sensors", IEEE Sensors Journal, vol 21, no 20, pp 23055-23068, 2021 [3] F Liu et al., “Survey on WiFi-based indoor positioning techniques", IET Communications, vol 14, no 9, pp 1372-1383, 2020 [4] B Ray, “How Indoor Positioning Systems Work & Types of Location Tracking", Airfinder.com, 2021 [Online] Available: https://www.airfinder.com/blog/indoor-positioning-system [Accessed: 22- Sep- 2021] [5] A Lindemann, B Schnor, J Sohre and P Vogel, “Indoor Positioning: A Comparison of WiFi and Bluetooth Low Energy for Region Monitoring", 9th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies - HEALTHINF, Italy, 2016 [6] M Ji, J Kim, J Jeon and Y Cho, “Analysis of positioning accuracy corresponding to the number of BLE beacons in indoor positioning system", 17th International Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), 2015 [7] Y Tian, D Shigaki, W Wang and C Ahn, “A weighted leastsquares method using received signal strength measurements for WLAN indoor positioning system", 20th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC), 2017 [8] G Li, E Geng, Z Ye, Y Xu, J Lin and Y Pang, “Indoor Positioning Algorithm Based on the Improved RSSI Distance Model", Sensors, vol 18, no 9, p 2820, 2018 [9] A Mackey, P Spachos and K Plataniotis, “Enhanced Indoor Navigation System with Beacons and Kalman Filters", IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP), 2018 [10] B Lee, D Ham, J Choi, S Kim and Y Kim, “Genetic Algorithm for Path Loss Model Selection in Signal Strength-Based Indoor Localization", IEEE Sensors Journal, vol 21, no 21, pp 2428524296, 2021  ... đổi độ xác trường hợp không đáng kể số lượng beacon tăng lên Điều cho thấy có hệ thống rẻ tiền với độ xác gần tương đương V KẾT LUẬN Trong báo này, đề xuất phương pháp để cải thiện độ xác cho hệ. .. 2.5 3.5 = eµt e σ Hình 6: Đánh giá sai số định vị ảnh hưởng số beacon triển khai 6, thấy độ xác hệ thống tăng lên số lượng beacon tăng lên Hệ thống có độ xác cao 1.24 m với 11 iBeacons thấp 1.9... xuất Hình 4: Quỹ đạo thực phân bố vị trí phương pháp ước lượng Bảng I mơ hình tính tốn độ tin cậy RSS tức thời (3) B So sánh độ xác phương pháp định vị Trong phần này, độ xác phương pháp đề xuất