Fingerprinting de Zone et Navigation à l'Estime : l'idée est simple, l'exécution plus complexe
Résumé
S'il est indéniable que la Géolocalisation et Navigation par un Système de Satellite (GNSS) apporte aujourd'hui un service précis de localisation en extérieur, il n'en est pas de même pour l'intérieur des bâtiments où le signal est trop faible. La localisation en intérieur ne peut donc se faire qu'au travers d'un réseau dédié ou en utilisant une infrastructure existante. Dans ce contexte, la comparaison entre la puissance captée et une carte de référence, aussi appelée fingerprinting, est très largement étudiée. Toutefois, les recherches actuelles considèrent des modèles qui prédisent une position unique et supposent ainsi une bijection entre position et puissance. Or, à une même puissance peut correspondre un ensemble de positions. Nous proposons donc de changer de paradigme et de prédire une zone de positions aux puissances équivalentes. Cette zone sera ensuite subdivisée en clusters avec une pondération donnée grâce à la navigation à l'estime. Dans cet article, nous proposons une nouvelle méthode, prédisant la zone exacte contenant l'utilisateur ainsi que la sous-partie la plus probable. Enfin, une étude expérimentale dans deux réseaux 5G privés permet de mettre en avant les avantages de notre système par rapport à la littérature.
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