A proliferação de dispositivos móveis e de redes sem fio tem encorajado um crescente interesse em sistemas e serviços baseados na localização de dispositivos portáteis, especialmente em ambientes internos, como edifícios e residências. A localização de um dispositivo portátil é um parâmetro crítico em aplicações baseadas no contexto, as quais requerem grande precisão na estimativa de localização. Entretanto, projetar e desenvolver sistemas de localização em interiores, com crescente precisão na estimação e decrescente custo de instalação, é um problema desafiador. Uma abordagem bastante interessante para satisfazer os requisitos de baixo custo consiste em utilizar as infra-estruturas existentes de redes locais sem fio (WLAN) no padrão IEEE 802.11, que já estão instaladas em muitos ambientes. A maioria das abordagens para localização usando WLAN propostas na literatura é baseada em técnicas probabilísticas, que apresentam bom desempenho e estão cada vez mais populares. Estas técnicas usam um mapa com a informação da potência recebida do sinal (RSSI) juntamente com a freqüência de presença de sinal coletada de múltiplos pontos de acesso Wi-Fi, em diferentes localizações físicas no ambiente. Porém, a informação sobre freqüência de presença de sinal pode ser muito ruidosa devido à natureza imprevisível das falhas de transmissão, as quais podem ocorrer decorrentes de diversos fatores. Este trabalho propõe um novo sistema de localização Wi-Fi, o WBLS (Wireless Based Location System), que não considera a informação sobre freqüência de presença de sinal no processo de estimação, visando eliminar os ruídos a ela associados. O WBLS explora o fato da potência do sinal Wi-Fi variar com a localização e usa um HMM descrito em um grafo onde os nós representam as localizações e as arestas, as probabilidades de transição em função da topologia do ambiente e das velocidades esperadas de um pedestre portando um dispositivo móvel. Investiga-se em que situações a eliminação da informação sobre freqüência de presença de sinal devido a seus ruídos associados aumenta a exatidão da estimativa de localização, apesar do descarte da informação em si. Os experimentos realizados demonstram que a característica mais importante do WBLS é uma particular robustez ao lidar com desligamentos de pontos de acesso, os quais podem ocorrer sem nenhum aviso ou previsão em um ambiente onde pouco controle se tem sobre sua infra-estrutura.

The proliferation of mobile computing devices and wireless networks has fostered a growing interest in location-based systems and services for Portable Wireless Devices, specially in indoor environments. The location of a handheld device is a critical parameter in context-aware applications, which require high degree of accuracy of location estimation. However, designing and developing indoor location systems with increasing estimation accuracy and decreasing cost installation is a challenging problem. A very interesting approach to reach low-cost requirements consists in using the pre-existing IEEE 802.11 wireless local area network (WLAN) infrastructure that is already installed in many places. Most of the WLAN indoor location approaches proposed in the literature are based on probabilistic techniques which show good performance and are becoming increasingly popular. Such approaches use a map of received signal strength information and signal presence frequency collected from multiple Wi-Fi access points at different physical locations in the environment. However, the signal presence frequency information can be very noisy due to the unpredictable nature of transmissions failures, which can be caused by several factors. This work proposes a new probabilistic-based Wi-Fi location system, WBLS (Wireless Based Location System), which doesn't take the signal presence frequency information into account in the estimation process, in an attempt to eliminate its associated noise. WBLS exploits the fact that Wi-Fi signal strength vary with location, and uses an HMM on a graph of location nodes whose transition probabilities are a function of the building's floor plan and expected speeds of a pedestrian holding a portable device. We investigate if eliminating signal presence frequency information due to its associated noise increases the accuracy of the location estimation, despite the amount of information about the signal presence that is discarded. Experiments show that the most important feature of WBLS is a particular robustness while dealing with access points shutdowns that may happen without any warning in an environment where there is little control over the infrastructure.