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| dc.contributor.advisor | Ramos, Boris, Director | |
| dc.contributor.author | Guerrero Gabino, Diego Javier | |
| dc.contributor.author | López Noboa, Enrique Ricardo | |
| dc.creator | ESPOL.FIEC | |
| dc.date.accessioned | 2024-02-28T18:26:08Z | |
| dc.date.available | 2024-02-28T18:26:08Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.identifier.citation | Guerrero Gabino, D. J. y López Noboa, E. R. (2024). Simulador de Cobertura WiFi en los Hogares. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIEC . | |
| dc.identifier.uri | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60565 | |
| dc.description | El presente trabajo propone desarrollar una herramienta de mapa de calor aplicando un modelo de propagación para optimizar la ubicación de router y puntos de acceso WiFi en los hogares, permitiendo estimar los niveles de señal y la calidad de servicio en diferentes sitios. El flujo de trabajo que se siguió para el diseño y desarrollo del proyecto, parte de los requerimientos del cliente, así como las recomendaciones técnicas de los expertos en desarrollo de software, continuando con la selección de los escenarios para la realización de mediciones, la elección del método de propagación adecuado y de las herramientas técnicas, tales como, el lenguaje de programación a utilizar, así como librerías necesarias para el desarrollo del simulador. Como resultado de analizar una serie de modelos de propagación se determinó que el modelo dependiente de las particiones era el más apropiado para implementar en el simulador de mapas de calor, dado que este modelo en comparación a los otros tiene en consideración obstáculos tales como paredes, ventanas, puertas; lo cual permitió aumentar el nivel de precisión del software. Finalmente, se concluye que existe un amplio porcentaje de aproximación, al comparar los resultados de simulación del software, con la información obtenida de las mediciones reales, además los mapas de calor obtenidos como resultado del simulador permiten visualizar en colores más claros los lugares donde existe mayor cobertura, mientras que refleja en colores más oscuros aquellos con menor cobertura, siendo el motivo de esto la existencia de obstáculos. Palabras claves: Simulador, Python, Mapa de calor, WiFi, Cobertura | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.format.extent | 58 página | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | ESPOL.FIEC | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.subject | Simulador | |
| dc.subject | Cobertura | |
| dc.subject | Mapa de calor | |
| dc.subject | Python | |
| dc.subject | Wifi | |
| dc.title | Simulador de Cobertura WiFi en los Hogares | |
| dc.type | Ingeniero en Telecomunicaciones | |
| dc.identifier.codigoespol | T-114072 | |
| dc.description.city | Guayaquil | |
| dc.description.degree | Escuela Superior Politécnica del Litoral | |
| dc.identifier.codigoproyectointegrador | INGE-2369 | |
| dc.description.abstractenglish | The present work proposes to develop a heat map tool applying a propagation model to optimize the location of routers and WiFi access points in homes, allowing to estimate signal levels and quality of service in different sites. The workflow that was followed for the design and development of the project, starts from the client's requirements, as well as the technical recommendations of the software development experts, continuing with the selection of the scenarios for the measurements, the choice of the appropriate propagation method and the technical tools, such as the programming language to be used, as well as libraries necessary for the development of the simulator. As a result of analyzing a series of propagation models, it was determined that the partitiondependent model was the most appropriate to implement in the heat map simulator, since this model takes into consideration obstacles such as walls, windows, doors, etc., which allowed to increase the level of accuracy of the software. Finally, it is concluded that there is a high degree of approximation, when comparing the simulation results of the software, with the information obtained from the real measurements, also the heat maps obtained as a result of the simulator allow to visualize in lighter colors the places where there is more coverage, while it reflects in darker colors those with less coverage, being the reason for this the existence of obstacles. Keywords: Simulator, Python, Heat map, WiFi, Coverage |
| Ficheros | Tamaño | Formato | Ver |
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