Análisis y Aplicación de Trilateración Basada en Modelos y Redes Neuronales para  Fines Educativos

Alarcón Mendoza, Daniel Alexander; Macías Quezada, Steven Sebastián

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dc.contributor.advisor	Veriñaz Jadán, Herman , Director
dc.contributor.author	Alarcón Mendoza, Daniel Alexander
dc.contributor.author	Macías Quezada, Steven Sebastián
dc.creator	ESPOL
dc.date.accessioned	2023-10-24T20:56:54Z
dc.date.available	2023-10-24T20:56:54Z
dc.date.issued	2023
dc.identifier.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 .
dc.identifier.uri	http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/58468
dc.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.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	62 páginas
dc.language.iso	spa
dc.publisher	ESPOL
dc.rights	openAccess
dc.subject	Trilateración
dc.subject	Nodos
dc.subject	Herramienta educativa
dc.subject	Redes neuronales
dc.title	Análisis y Aplicación de Trilateración Basada en Modelos y Redes Neuronales para Fines Educativos
dc.type	Ingeniero en Telecomunicaciones
dc.identifier.codigoespol	T-113792
dc.description.city	Guayaquil
dc.description.degree	Escuela Superior Politécnica del Litoral
dc.identifier.codigoproyectointegrador	INGE-2124
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.