An empirical study on gamma shadow fading based localization

Abstract

En este documento, proponemos un estimador de probabilidad máxima para los sistemas de localización de interiores basados en la intensidad de la señal recibida (RSS) mediante la explotación del modelo de desvanecimiento de la sombra gamma. Con el fin de investigar la validez del método propuesto en un entorno realista, desarrollamos un banco de pruebas basado en la tecnología Wi-Fi. A través de análisis experimentales, primero demostramos que la distribución gamma es un buen ajuste para la distribución lognormal, y ambos pueden caracterizar con suficiente precisión las observaciones empíricas de RSS. Luego, observamos que vale la pena investigar la distribución gamma para la localización en interiores en comparación con el modelo lognormal porque proporciona una precisión superior. Analizamos más a fondo los impactos de las incertidumbres de los parámetros de las distribuciones consideradas en el rendimiento de la localización a través de simulaciones.Dans cet article, nous proposons un estimateur de vraisemblance maximale pour les systèmes de localisation intérieure basés sur l'intensité du signal reçu (RSS) en exploitant le modèle d'évanouissement de l'ombre gamma. Afin d'étudier la validité de la méthode proposée dans un environnement réaliste, nous développons un banc d'essai basé sur la technologie Wi-Fi. Grâce à des analyses expérimentales, nous démontrons d'abord que la distribution gamma convient bien à la distribution log-normale, et que les deux peuvent caractériser avec suffisamment de précision les observations empiriques RSS. Ensuite, nous observons que la distribution gamma vaut la peine d'être étudiée pour la localisation intérieure par rapport au modèle lognormal car elle offre une précision supérieure. Nous analysons en outre les impacts des incertitudes des paramètres des distributions considérées sur la performance de localisation via des simulations.In this paper, we propose a maximum likelihood estimator for received signal strength (RSS) based indoor localization systems by exploiting gamma shadow fading model. In order to investigate the validity of proposed method in a realistic environment, we develop a testbed based on Wi-Fi technology. Through experimental analyses, we first demonstrate the gamma distribution is a good fit to lognormal distribution, and both of them can sufficiently accurately characterize the empirical RSS observations. Then, we observe that gamma distribution is worth investigating for indoor localization compared to lognormal model because it provides superior accuracy. We further analyze the impacts of uncertainties of considered distributions' parameters on the localization performance via simulations.في هذه الورقة، نقترح مقدر احتمالية قصوى لأنظمة التوطين الداخلية القائمة على قوة الإشارة المستقبلة (RSS) من خلال استغلال نموذج تلاشي ظل جاما. من أجل التحقق من صحة الطريقة المقترحة في بيئة واقعية، نقوم بتطوير منصة اختبار تعتمد على تقنية Wi - Fi. من خلال التحليلات التجريبية، نوضح أولاً أن توزيع غاما مناسب تمامًا للتوزيع الطبيعي، ويمكن لكليهما تمييز ملاحظات RSS التجريبية بدقة كافية. بعد ذلك، نلاحظ أن توزيع جاما يستحق التحقيق في التوطين الداخلي مقارنة بالنموذج الطبيعي لأنه يوفر دقة فائقة. كما نقوم بتحليل آثار عدم اليقين في معايير التوزيعات المدروسة على أداء التوطين من خلال عمليات المحاكاة.