ระบบระบุตำแหน่งภายในอาคารสำหรับสมาร์ตโฟนด้วยการใช้เทคนิคลายนิ้วมือของสัญญาณวายฟายเชิงกำหนด

ธีรภัทร์ วงศ์สุธีรา

dc.contributor.advisor	กุลธิดา โรจน์วิบูลย์ชัย
dc.contributor.author	ธีรภัทร์ วงศ์สุธีรา
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
dc.date.accessioned	2021-09-22T23:25:49Z
dc.date.available	2021-09-22T23:25:49Z
dc.date.issued	2563
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/77088
dc.description	วิทยานิพนธ์ (วศ.ด.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2563
dc.description.abstract	การระบุตำแหน่งภายในอาคารด้วยการใช้เทคนิคลายนิ้วมือของสัญญาณวายฟายมักจะทำงานอย่างไม่มีประสิทธิภาพเมื่อนำไปใช้งานในพื้นที่ขนาดใหญ่ นอกจากนี้ การระบุตำแหน่งดังกล่าวมักพบกับปัญหาตำแหน่งที่ไม่ตรงกัน ซึ่งทำให้เกิดความไม่แม่นยำในการระบุตำแหน่ง ยิ่งกว่านั้นการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมก็สามารถลดประสิทธิภาพโดยรวมของระบบได้เช่นกัน เพื่อที่จะแก้ปัญหาเหล่านี้ งานวิจัยชิ้นนี้ได้นำเสนอ ระบบระบุตำแหน่งภายในอาคารสำหรับสมาร์ตโฟนด้วยการใช้เทคนิคลายนิ้วมือของสัญญาณวายฟายเชิงกำหนด ระบบนี้ประกอบด้วยกันทั้งหมด 3 ส่วน ส่วนที่หนึ่งคืออัลกอริทึมสำหรับจัดหมวดหมู่พื้นที่ โดยส่วนนี้จะจำแนกคำร้องขอจากผู้ใช้งาน ว่าถูกส่งมาจากภายนอกอาคารหรือภายในอาคารใด เพื่อกรองคำร้องขอที่ถูกส่งมาจากพื้นที่ภายนอกอาคารหรือพื้นที่ที่ระบบไม่ได้ครอบคลุมออกไป ส่วนที่สองคืออัลกอริทึมระบุตำแหน่งภายในอาคาร ส่วนนี้จะใช้ข้อมูลจากส่วนแรก ในการลดขอบเขตการค้นหาลายนิ้วมือของสัญญาณลง ทำให้สามารถลดระยะเวลาในการประมวลผลเพื่อหาตำแหน่งที่แน่นอนได้อย่างมหาศาล นอกจากนี้อัลกอริทึมในส่วนนี้จะคำนึงถึงปัญหาตำแหน่งที่ไม่ตรงกัน เพื่อลดผลกระทบจากปัญหาดังกล่าว ส่วนที่สามคืออัลกอริทึมตรวจจับบีเอสเอสไอดีที่หายไปจากคำร้องขอจากผู้ใช้งานและปรับปรุงฐานข้อมูล เพื่อให้ระบบสามารถปรับตัวกับสภาวะแวดล้อมที่เปลี่ยนไปได้ จากผลการทดลอง ระบบที่นำเสนอสามารถจัดหมวดหมู่พื้นที่ ระบุตำแหน่งภายในอาคารและตรวจจับบีเอสเอสไอดีที่หายไปได้อย่างแม่นยำ โดยอัลกอริทึมสำหรับจัดหมวดหมู่พื้นที่สามารถลดระยะเวลาในการประมวลผลอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเปรียบเทียบกับงานวิจัยที่ผ่านมา นอกจากนี้อัลกอริทึมตรวจจับบีเอสเอสไอดีที่หายไปสามารถเพิ่มประสิทธิภาพให้กับทั้งระบบที่นำเสนอและงานวิจัยที่ผ่านมาได้อย่างมาก
dc.description.abstractalternative	Generally, fingerprint-based indoor localization works inefficiently when deployed in a large-scale area. Furthermore, the approach can suffer from non-coincident location problems which lead to inaccurate localization. Moreover, the changing environment can degrade overall performance. To tackle these problems, this research proposes an indoor localization system for smartphone using deterministic Wi-Fi fingerprint technique. The system consists of three main parts. The first part is area classification. It identifies an area of the user’s queries whether they are outdoor or located in a specific building. The second part is fingerprint-based indoor localization algorithm. It utilizes the information from the first part by searching only the fingerprint in the specific building. Third, our missing-BSSID detector algorithm detects the missing Basic Service Set Identifiers (BSSIDs) in the incoming query and updates a sampling database. This part is for our system to quickly adapt to the changing environment. According to the evaluation results, the proposed system achieves high accuracy of area classification, indoor localization and missing-BSSIDs detection. The area classification algorithm can significantly reduce the overall processing time compared to the previous work. More importantly, the missing-BSSID detector algorithm improves the overall performance to the proposed system as well as other existing systems.
dc.language.iso	th
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.THE.2020.1132
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.subject.classification	Computer Science
dc.title	ระบบระบุตำแหน่งภายในอาคารสำหรับสมาร์ตโฟนด้วยการใช้เทคนิคลายนิ้วมือของสัญญาณวายฟายเชิงกำหนด
dc.title.alternative	Indoor localization system for smartphone using deterministic Wi-Fi fingerprint technique
dc.type	Thesis
dc.degree.name	วิศวกรรมศาสตรดุษฎีบัณฑิต
dc.degree.level	ปริญญาเอก
dc.degree.discipline	วิศวกรรมคอมพิวเตอร์
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.THE.2020.1132