Resumen:
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[ES] La creciente necesidad de un posicionamiento preciso en interiores ha impulsado el desarrollo de diversas tecnologías. Entre ellas, la tecnología de posicionamiento por Ultra banda Ancha (UWB) destaca por su alta ...[+]
[ES] La creciente necesidad de un posicionamiento preciso en interiores ha impulsado el desarrollo de diversas tecnologías. Entre ellas, la tecnología de posicionamiento por Ultra banda Ancha (UWB) destaca por su alta precisión, bajo consumo de energía y robustez frente a interferencias.
Este trabajo tiene como objetivo comparar y analizar las tecnologías de posicionamiento en interiores más comunes, escogiendo la tecnología UWB por su precisión frente a otras. Se utiliza MATLAB para la simulación y modelización de diferentes algoritmos de posicionamiento comúnmente empleados en UWB (como son ToA, TDoA y AoA), configurando la estación base y los tags para simular la precisión del algoritmo, y se añade ruido para hacerlo más cercano a la realidad. Se propone fusionar y combinar los algoritmos estudiados, y comparar todos los resultados en función de su posición y error estimados, consiguiendo el objetivo de mejorar la precisión de la localización en interiores.
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[EN] The growing need for precise indoor positioning has driven the development of various technologies. Among them, Ultra-Wide Band (UWB) positioning technology stands out for its high precision, low energy consumption ...[+]
[EN] The growing need for precise indoor positioning has driven the development of various technologies. Among them, Ultra-Wide Band (UWB) positioning technology stands out for its high precision, low energy consumption and robustness against interference.
This work aims to compare and analyze the most common indoor positioning technologies, choosing UWB technology for its precision over others. MATLAB is used for the simulation and modeling of different positioning algorithms commonly used in UWB (such as ToA, TDoA and AoA), configuring the base station and the tags to simulate the precision of the algorithm, and noise is added to make it closer to reality. It is proposed to merge and combine the studied algorithms, and compare all the results based on their estimated position and error, achieving the objective of improving the accuracy of indoor localization.
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