Estudio de algoritmos de aprendizaje automático para el cálculo del LoRaWAN fingerprinting para posicionamiento en exteriores

El objetivo de este Trabajo Fin de Máster (TFM) es explorar la posibilidad de predecir la posición en exteriores a partir de las señales enviadas a dispositivos LoRaWAN utilizando técnicas de aprendizaje automático similares a las utilizadas para predecir la posición en interiores a partir de las señales WiFi. Se han utilizado diferentes algoritmos de aprendizaje automático para evaluar su capacidad para predecir la posición a partir de las señales LoRaWAN. Los resultados obtenidos muestran que es posible predecir la posición en exteriores con una precision aceptable utilizando técnicas de aprendizaje automático y las señales LoRaWAN. En conclusión, este TFM demuestra que las técnicas de aprendizaje automático pueden ser aplicadas con éxito para predecir la posición en exteriores a partir de las señales enviadas a dispositivos LoRaWAN. Esta investigación podría tener implicaciones importantes en el desarrollo de sistemas de posicionamiento en exteriores más precisos y eficientes para aplicaciones de IoT.

Grantor dc:publisher

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Year dc:date.issued

2023

Author dc:creator

• Torre Barrio, Lucas de

• LoRaWAN fingerprinting
• outdoor positioning
• huella LoRaWan
• posicionamiento en exteriores
• empremta digital LoRaWAN
• posicionament a l'exterior

Statement dc:rights

• CC BY-NC-ND

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10609/148537

OAI identifier oai:identifier

oai:openaccess.uoc.edu:10609/148537