Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây

Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây.

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ …… ….***………… NGƠ VĂN BÌNH NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ HIỆU QUẢ DỰA TRÊN DỮ LIỆU SĨNG KHƠNG DÂY LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THÔNG TIN Hà Nội - 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ …… ….***………… NGƠ VĂN BÌNH NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ HIỆU QUẢ DỰA TRÊN DỮ LIỆU SĨNG KHƠNG DÂY LUẬN ÁN TIẾN SĨ HỆ THỐNG THƠNG TIN Ngành: Hệ thống thơng tin Mã số: 48 01 04 Xác nhận Học viện Người hướng dẫn Người hướng dẫn Khoa học Công nghệ (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) TS Hoàng Đỗ Thanh Tùng PGS TS Nguyễn Thanh Hải Hà Nội - 2023 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan tất nội dung luận án: "Nghiên cứu giải pháp định vị nhà hiệu dựa liệu sóng khơng dây" cơng trình nghiên cứu riêng tơi, hướng dẫn khoa học Các số liệu, kết nghiên cứu luận án hoàn toàn trung thực chưa công bố cơng trình khác, liệu tham khảo trích dẫn đầy đủ Các kết viết chung với tác giả khác đồng ý đồng tác giả trước đưa vào luận án Luận án hồn thành thời gian tơi làm Nghiên cứu sinh Học viện Khoa học Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam Hà Nội, ngày 13 tháng 09 năm 2023 Nghiên cứu sinh Ngơ Văn Bình ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lời tri ân sâu sắc tới TS Hoàng Đỗ Thanh Tùng, PGS.TS Nguyễn Thanh Hải Thầy giáo tận tình hướng dẫn tác giả hoàn thành luận án Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban lãnh đạo Thầy, Cô giáo Học viện Khoa học Công nghệ, Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam tạo điều kiện, giúp đỡ tác giả trình học tập nghiên cứu Học viện Tác giả xin cảm ơn Thầy PGS.TS Nguyễn Long Giang, Thầy PGS.TS Nguyễn Việt Anh Thầy TS Vũ Văn Hiệu có đóng góp quý báu cho công bố nghiên cứu Tác giả xin gửi lời cảm ơn đến Thầy, Cơ Anh Chị nhóm nghiên cứu Định vị nhà chia sẻ, động viên đưa góp ý quý báu vấn đề nghiên cứu tác giả Tác giả xin cảm ơn Ban Giám hiệu trường Đại học Công nghiệp Hà nội, Ban giám hiệu trường Đại học FPT, Ban chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Công nghiệp, Trưởng ban đào tạo, Trưởng môn CF Đại học FPT đồng nghiệp nơi tác giả công tác ủng hộ, tạo điều kiện tốt để luận án hoàn thành thời hạn Cuối cùng, tác giả xin chân thành cám ơn gia đình bạn bè chia sẻ, động viên giúp đỡ suốt thời gian học tập nghiên cứu Hà Nội, ngày 13 tháng 09 năm 2023 Nghiên cứu sinh Ngơ Văn Bình iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC vi DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ x DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU xiii MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ DỰA TRÊN DỮ LIỆU SĨNG KHƠNG DÂY 10 1.1 Bài tốn định vị dựa vị trí 10 1.2 Bài toán định vị nhà dựa liệu sóng khơng dây 11 1.3 Các công nghệ không dây dùng định vị nhà 12 1.4 Tổng quan phương pháp định vị nhà liệu sóng WiFi 1.5 1.6 15 1.4.1 Các phương pháp định vị dựa phạm vi 16 1.4.2 Các phương pháp dựa RSS 18 1.4.3 Đánh giá phương pháp 20 Định vị nhà phương pháp fingerPrinting 23 1.5.1 Kiến trúc hệ thống định vị phương pháp fingerPrinting 23 1.5.2 Cơ sở liệu fingerPrinting 25 Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng định vị hệ thống định vị nhà fingerPrinting 27 1.7 Các phương pháp tăng hiệu quả, độ xác định vị phương pháp fingerPrinting 29 1.7.1 Phương pháp chọn AP 29 iv 1.8 1.7.2 Phương pháp phân cụm 30 1.7.3 Phương pháp fingerPrinting dựa thuật toán học máy 33 Một số kỹ thuật áp dụng toán định vị nhà phương pháp fingerPrinting 37 1.9 1.8.1 Phân cụm lan truyền độ tương đương 37 1.8.2 k Hàng xóm gần 38 1.8.3 Máy hỗ trợ vector 38 1.8.4 Hồi quy tuyến tính 38 1.8.5 Hồi quy Logistic 39 1.8.6 Rừng ngẫu nhiên 39 1.8.7 Cây hồi quy bổ sung 39 1.8.8 Máy tăng cường độ dốc nhẹ 40 Các số đánh giá hiệu hệ thống định vị nhà 40 1.9.1 Mô hình phân lớp 40 1.9.2 Mô hình hồi quy 42 1.9.3 Siêu tham số 43 Kết chương 44 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP CHỌN AP VÀ PHÂN CỤM CƠ SỞ DỮ LIỆU FINGERPRINTING 45 2.1 Đặt vấn đề 45 2.2 Bài toán định vị nhà phương pháp fingerPrinting truyền thống 47 2.3 Đề xuất phương pháp chọn AP 49 2.4 Đề xuất phương pháp chọn cụm 52 2.5 Xây dựng môi trường thực nghiệm thực tế 54 2.6 2.5.1 Môi trường thực nghiệm 55 2.5.2 Bản đồ định vị số quy đổi 55 Kết đánh giá phương pháp chọn AP 57 v 2.7 2.6.1 Nội dung kịch thực nghiệm 57 2.6.2 Kết thực nghiệm đánh giá 58 Kết đánh giá phương pháp chọn cụm 65 2.7.1 Lựa chọn phương pháp phân cụm 66 2.7.2 Kịch thực nghiệm 67 2.7.3 Kết thực nghiệm đánh giá 68 Kết chương 69 CHƯƠNG MÔ HÌNH HỌC MÁY HAI GIAI ĐOẠN 71 3.1 Đặt vấn đề 71 3.2 Bài toán định vị nhà phương pháp fingerPrinting dựa học máy 73 3.3 Mơ hình đề xuất 74 3.4 Môi trường thực nghiệm toán định vị 76 3.5 3.4.1 Bộ liệu thực nghiệm 76 3.4.2 Bài toán định vị 78 Mơ hình phân lớp hai giai đoạn dự đốn tịa tầng 79 3.5.1 Xây dựng đề xuất mơ hình phân lớp hai giai đoạn dự đốn tịa tầng 79 3.5.2 Kết thực nghiệm đánh giá mơ hình phân lớp hai giai đoạn dự đốn tịa tầng 84 3.6 Mơ hình hồi quy hai giai đoạn ước lượng vị trí 87 3.6.1 Xây dựng đề xuất mơ hình hồi quy hai giai đoạn ước lượng vị trí 87 3.6.2 Kết đánh giá mơ hình hồi quy hai giai đoạn ước lượng vị trí 90 3.7 Kết đánh giá mơ hình đề xuất với liệu thực tế 93 3.8 So sánh kết mô hình đề xuất với mơ hình nghiên cứu khác 95 Kết chương 97 vi KẾT LUẬN 99 CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ 102 TÀI LIỆU THAM KHẢO 119 PHỤ LỤC A P1 A.1 Cơ sở liệu liệu mẫu dùng chương P1 A.1.1 Cơ sở liệu P1 A.1.2 Thu thập mẫu P2 A.2 Kết chi tiết thực nghiệm đề xuất chọn AP P4 A.2.1 Kết chi tiết thực nghiệm phương pháp chọn AP có RSS mạnh P4 A.2.2 Kết chi tiết thực nghiệm đề xuất chọn AP P9 A.3 Siêu tham số P15 vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT Kí hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt AoA Angle of Arrival góc đến AP Access Point Điểm truy cập WiFi/ Trạm phát WiFi APC Affinity Propagation Clustering Phương pháp phân cụm lan truyền độ tương tự CART Classification and Regression Cây phân loại hồi quy Tree CSDL Database Cơ sở liệu DNN Deep Neural Networks Mạng Neural sâu DT Decision Tree Cây định ELM Ensemble Learning model Mơ hình học máy kết hợp GB Gradient Boosting Tăng cường độ dốc GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu ILBS Indoor Location based Services Dịch vụ dựa vị trí nhà IPS Indoor Positioning Systems Hệ thống định vị nhà ISM Industrial, Scientific and Medi- Công nghiệp, khoa học y tế cal KNN K-Nearest Neighbors KPCA Kernel Principal Thuật tốn láng giềng gần Component Phương pháp phân tích thành Analysis phần hạt nhân LBS Location Based System Hệ thống định vị dựa vị trí LDA Linear Discriminant Analysis Phân tích phân biệt tuyến tính viii LightGBM Light Gradient Boosted Machine Máy tăng cường độ dốc nhẹ LiR Linear Regression Hồi quy tuyến tính LoS Light of Sign Đường truyền thẳng LOS Line-Of-Sight Đường truyền thẳng LR Logistic Regression Hồi quy Logistic ML Machine Learning Học máy MSE Mean Squared Error Sai số tồn phương trung bình NB Naive Bayes Thut toỏn Naăve Bayes NLoS Not Light of Sign Đường truyền không thẳng PCA Principle Component Analysis Phương pháp phân tích thành phần RF Random Forest Rừng ngẫu nhiên RFID Radio Frequency Identification Nhận dạng tần số vô tuyến RP Reference Point Điểm tham chiếu RSS Received Signal Strength Cường độ tín hiệu nhận RSSI Received Signal Strength Indica- Chỉ số cường độ tín hiệu tor SVM Support Vector Machines Máy hỗ trợ vector TDoA Time Difference of Arrival- chênh lệch thời gian đến ToA Time of Arrival Thời gian tới TSARS Time and Space Attributes of Re- Thuộc tính khơng gian thời ceived Signal gian tín hiệu nhận UWB Ultra Wide Band Băng thông siêu rộng WKNN Weighted K Nearest Neighbours KNN có trọng số