Nghiên cứu các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả dựa trên dữ liệu sóng không dây

VIỆN HÀN LÂM KHOA
HỌCVÀCƠNGNGHỆ
VIỆTNAM
HỌCVIỆN KHOAHỌC VÀCƠNGNGHỆ
……..….***…………

BỘGIÁODỤCVÀĐÀOTẠO

NGƠVĂNBÌNH

NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ HIỆU
QUẢDỰATRÊNDỮLIỆUSĨNGKHƠNGDÂY

LUẬNÁNTIẾNSĨHỆ THỐNG THƠNGTIN

HàNội -2023


NGƠVĂNBÌNH

NGHIÊN CỨU CÁC GIẢI PHÁP ĐỊNH VỊ TRONG NHÀ HIỆU
QUẢDỰATRÊNDỮLIỆUSĨNGKHƠNGDÂY

LUẬNÁNTIẾNSĨHỆTHỐNGTHƠNGTIN
Ngành: Hệ thống thơng
tinMãsố:9480104

Xác nhận củaHọc
việnKhoahọcvàCơngng

Ngườihướngdẫn 1

Ngườihướngdẫn 2

(Ký,ghirõhọtên)

(Ký,ghirõhọ tên)

TS.HồngĐỗThanhTùng

PGS.TS.NguyễnThanhHải

hệ

Hà Nội -2023


1

LỜICAMĐOAN

Tơixincamđoantấtcảcácnộidungtrongluậnán:"Nghiêncứucácgiảiphápđịnhvị trong
nhàhiệuquảdựatrêndữliệusóngkhơngdây"làcơngtrìnhnghiêncứucủariêngtơi,dướisựhướngdẫnkhoahọccủa
Các số liệu, kết quả nghiên cứu trong luận án này là hoàn toàn trung thực và
chưatừng được ai cơng bố trong bất kỳ cơng trình nào khác, các dữ liệu tham khảo
đượctríchdẫnđầyđủ.Cáckếtquảđượcviếtchungvớicáctácgiảkhácđềuđượcsựđồngýcủacác
đồngtácgiảtrướckhiđưavàoluậnán.
Luận án được hồn thành trong thời gian tơi làm Nghiên cứu sinh tại Học
việnKhoahọcvàCơngnghệ,ViệnHànlâmKhoahọcvàCơngnghệViệtNam.
HàNội,ngày13tháng09năm2023
Nghiêncứusinh

NgơVănBình


LỜICẢMƠN

Đầu tiên, tác giả xin bày tỏ lời tri ân sâu sắc tới TS. Hoàng Đỗ Thanh
Tùng,PGS.TS. Nguyễn Thanh Hải những Thầy giáo đã tận tình hướng dẫn tác giả
hồnthànhluậnánnày.
TácgiảxinchânthànhcảmơnBanlãnhđạovàcácThầy,CơgiáoHọcviệnKhoahọcvàCơngn
ghệ,ViệnCơngnghệthơngtin,ViệnHànlâmKhoahọcvàCơngnghệViệtNamđãtạođiềukiệ
n,giúpđỡtácgiảtrongqtrình họctậpvànghiêncứutại Học viện. Tác giả xin cảm ơn Thầy
PGS.TS Nguyễn Long Giang, Thầy PGS.TSNguyễn Việt Anh và Thầy TS Vũ Văn Hiệu đã có
những

đóng

góp

q

báu

cho

cáccơngbốnghiêncứucủatơi.TácgiảcũngxingửilờicảmơnđếncácThầy,CơvàAnhChị trong nhóm
nghiêncứuĐịnhvịtrongnhàđãlnchiasẻ,độngviênvàđưaragópýqbáuđốivớivấnđềnghiêncứucủatácgiả.
TácgiảxincảmơnBanGiámhiệutrườngĐạihọcCơngnghiệpHànội,Bangiámhiệu trường Đại
học FPT, Ban chủ nhiệm khoa Công nghệ thông tin trường Đại họcCông nghiệp, Trưởng ban đào tạo,
Trưởng

bộ

mơn

CF

Đại

học

FPT

cùng

các

đồngnghiệpnơitácgiảcơngtácđãủnghộ,tạomọiđiềukiệntốtnhấtđểluậnánđượchồnthànhđúngt
hờihạn.
Cuốicùng,tácgiảxinchânthànhcámơngiađìnhvàbạnbèđãlnchiasẻ,độngviênvàgiúpđỡ
tơitrongsuốtthờigianhọctậpvànghiêncứu.
HàNội,ngày13tháng09năm2023
Nghiêncứusinh

NgơVănBình


MỤCLỤC

LỜICAMĐOAN

.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

i

LỜICẢMƠN......................................................................................................ii
MỤCLỤC..........................................................................................................vi
DANHMỤCCÁCKÝHIỆU,CÁCCHỮVIẾTTẮT..........................................vii
DANHMỤCCÁCHÌNHVẼ................................................................................x
DANHMỤCCÁCBẢNGBIỂU.......................................................................xiii
MỞĐẦU.............................................................................................................. 1
CHƯƠNG1.

TỔNGQUANVỀCÁCGIẢIPHÁPĐỊNHVỊTRONG
NHÀDỰATRÊNDỮLIỆUSĨNGKHƠNGDÂY

10

1.1

Bàitốnđịnhvịdựatrênvịtrí..........................................................................10

1.2

Bàitốnđịnhvịtrongnhàdựatrêndữliệusóngkhơngdây..................................11

1.3

Cáccơngnghệkhơngdâydùngđịnhvịtrongnhà..............................................12

1.4

TổngquancácphươngphápđịnhvịtrongnhàbằngdữliệusóngWiFi

1.5

1.6

15

1.4.1

Cácphươngphápđịnhvịdựatrênphạmvi...........................................16

1.4.2

CácphươngphápdựatrênRSS.........................................................18

1.4.3

Đánhgiácácphươngpháp................................................................20

ĐịnhvịtrongnhàbằngphươngphápfingerPrinting.........................................23
1.5.1

KiếntrúchệthốngđịnhvịbằngphươngphápfingerPrinting..................23

1.5.2

CơsởdữliệufingerPrinting..............................................................25

Cácyếutốảnhhưởngđếnchấtlượngđịnhvịcủahệthốngđịnhvị
trongnhàbằngfingerPrinting.......................................................................27

1.7

Cácphươ ngphá ptă nghiệ uquả, độc hínhxác đ ịn h vịc ủa phươ ng
phápfingerPrinting.....................................................................................29
1.7.1

PhươngphápchọnAP.....................................................................29


1.8

1.7.2

Phươngphápphâncụm....................................................................30

1.7.3

PhươngphápfingerPrintingdựatrênthuậttốnhọcmáy........................33

Mộtsốkỹthuậtđượcápdụngtrongbàitốnđịnhvịtrongnhàbằngphươngphá
pfingerPrinting............................................................................................37

1.9

1.8.1

Phâncụmlantruyềnđộtươngđương....................................................37

1.8.2

kHàngxómgầnnhất.........................................................................38

1.8.3

Máyhỗtrợvector.............................................................................38

1.8.4

Hồiquytuyếntính............................................................................38

1.8.5

HồiquyLogistic..............................................................................39

1.8.6

Rừngngẫunhiên..............................................................................39

1.8.7

Câyhồiquybổsung..........................................................................39

1.8.8

Máytăngcườngđộdốcnhẹ................................................................40

Cácchỉsốđánhgiáhiệunănghệthốngđịnhvịtrongnhà.....................................40
1.9.1

Mơhìnhphânlớp.............................................................................40

1.9.2

Mơhìnhhồiquy...............................................................................42

1.9.3

Siêuthamsố....................................................................................43

Kếtchương1.......................................................................................................44
CHƯƠNG2.
PHƯƠNGPHÁPCHỌNAPVÀP H Â N C Ụ M C Ơ S Ở D Ữ LIỆU
FINGERPRINTING

45

2.1

Đặtvấnđề...................................................................................................45

2.2

BàitốnđịnhvịtrongnhàbằngphươngphápfingerPrintingtruyền
thống.........................................................................................................47

2.3

ĐềxuấtphươngphápchọnAP........................................................................49

2.4

Đềxuấtphươngphápchọncụm......................................................................52

2.5

Xâydựngmơitrườngthựcnghiệmthựctế.........................................................54
2.5.1

Mơitrườngthựcnghiệm....................................................................55


2.5.2
2.6

2.7

Bảnđồđịnhvịvàchỉsốquyđổi...........................................................55

KếtquảvàđánhgiáphươngphápchọnAP........................................................57
2.6.1

Nộidungvàkịchbảnthựcnghiệm......................................................57

2.6.2

Kếtquảthựcnghiệmvàđánhgiá........................................................58

Kếtquảvàđánhgiáphươngphápchọncụm.....................................................65
2.7.1

Lựachọnphươngphápphâncụm......................................................66

2.7.2

Kịchbảnthựcnghiệm......................................................................67

2.7.3

Kếtquảthựcnghiệmvàđánhgiá........................................................68

Kếtchương2......................................................................................................69
CHƯƠNG3.

MƠHÌNHHỌCMÁYHAIGIAIĐOẠN

71

3.1

Đặtvấnđề...................................................................................................71

3.2

Bàitốnđịnh vịtrongnhà bằngphươngpháp fingerPrintingdựatrên
họcmáy......................................................................................................73

3.3

Mơhìnhđềxuất...........................................................................................74

3.4

Mơitrườngthựcnghiệmvàbàitốnđịnhvị......................................................76

3.5

3.4.1

Bộdữliệuthựcnghiệm.....................................................................76

3.4.2

Bàitốnđịnhvị................................................................................78

Mơhìnhphânlớphaigiaiđoạndựđốntịatầng................................................79
3.5.1

Xâydựngvàđềxuấtmơhìnhphânlớphaigiaiđoạndựđốn
tịatầng..........................................................................................79

3.5.2

Kếtquảthựcnghiệmvàđánhgiámơhìnhphânlớphaigiai
đoạndựđốntịatầng.......................................................................84

3.6

Mơhìnhhồiquyhaigiaiđoạnướclượngvịtrí...................................................87
3.6.1

Xâydựngvàđềxuấtmơhìnhhồiquyhaigiaiđoạnướclượng
vịtrí...............................................................................................87

3.6.2

Kếtquảvàđánhgiámơhìnhhồiquyhaigiaiđoạnướclượng
vịtrí...............................................................................................90

3.7

Kếtquảvàđánhgiámơhìnhđềxuấtvớidữliệuthựctế........................................93


3.8 Sosánhkếtquảmơhìnhđềxuấtvớimơhìnhcủacácnghiêncứukhác
95
Kếtchương3......................................................................................................97
KẾTLUẬN

99

CÁCCƠNGTRÌNHKHOAHỌCĐÃCƠNGBỐ

102

TÀILIỆUTHAMKHẢO

119

PHỤLỤCA.

P1

A.1 Cơsởdữliệuvàdữliệumẫudùngtrongchương2...............................................P1
A.1.1 Cơsởdữliệu....................................................................................P1
A.1.2 Thuthậpmẫu..................................................................................P2
A.2 KếtquảchitiếtthựcnghiệmđềxuấtchọnAP....................................................P4
A.2.1 KếtquảchitiếtthựcnghiệmphươngphápchọnAPcóRSS
mạnhnhất......................................................................................P4
A.2.2 KếtquảchitiếtthựcnghiệmđềxuấtchọnAP........................................P9
A.3 Siêuthamsố..............................................................................................P15


DANHMỤCCÁCKÝHIỆU,CÁCCHỮVIẾTTẮT

Kíhiệu

TiếngAnh

TiếngViệt

AoA

AngleofArrival

gócđến

AP

AccessPoint

ĐiểmtruycậpWiFi/Trạmphát
WiFi

APC

AffinityPropagationClustering

Phương pháp phân cụm lan
truyềnđộtươngtự

CART

Classification and Regression Câyphânloạivàhồiquy
Tree

CSDL

Database

Cơsởdữliệu

DNN

DeepNeuralNetworks

MạngNeuralsâu

DT

DecisionTree

Câyquyếtđịnh

ELM

EnsembleLearningmodel

Mơhìnhhọcmáykếthợp

GB

GradientBoosting

Tăngcườngđộdốc

GPS

GlobalPositioningSystem

Hệthốngđịnhvịtồncầu

ILBS

IndoorLocationbasedServices

Dịchvụdựatrênvịtrítrongnhà

IPS

IndoorPositioningSystems

Hệthốngđịnhvịtrongnhà

ISM

Industrial,S c i e n t i f i c a n d M e Cơngnghiệp,khoahọcvàytế
dical

KNN

K-NearestNeighbors

KPCA

Kernel
Analysis

Principal

Thuậttốnlánggiềnggần
Component Phươngphápp h â n t í c h t h à
nh

LBS

LocationBasedSystem

phầnhạtnhânchính
Hệthốngđịnhvịdựatrênvịtrí

LDA

LinearDiscriminantAnalysis

Phântíchphânbiệttuyếntính


LightGBM LightGradientBoostedMachine

Mỏytngcngdcnh

LiR

LinearRegression

Hiquytuyntớnh

LoS

LightofSign

ngtruynthng

LOS

Line-Of-Sight

ngtruynthng

LR

LogisticRegression

HiquyLogistic

ML

MachineLearning

Hcmỏy

MSE

MeanSquaredError

Saistonphngtrungbỡnh

NB

NaiveBayes

ThuttoỏnNaăveBayes

NLoS

NotLightofSign

ngtruynkhụngthng

PCA

PrincipleComponentAnalysis

Phngphỏpp h õ n t ớ c h t h à
nh

RF

RandomForest

phầnchính
Rừngngẫunhiên

RFID

RadioFrequencyIdentification

Nhậndạngtầnsốvơtuyến

RP

ReferencePoint

Điểmthamchiếu

RSS

ReceivedSignalStrength

Cườngđộtínhiệunhậnđược

RSSI

ReceivedSignalStrengthIndica-

Chỉsốcườngđộtínhiệu

tor
SVM

SupportVectorMachines

Máyhỗtrợvector

TDoA

TimeDifferenceofArrival-

chênhlệchthờigianđến

ToA

TimeofArrival

Thờigiantới

TSARS

TimeandSpaceAttributesofRe-

Thuộctínhvềkhơnggianvàthời

ceivedSignal

giancủatínhiệunhậnđược

UWB

UltraWideBand

Băngthơngsiêurộng

WKNN

WeightedKNearestNeighbours

KNNcótrọngsố


DANHMỤCCÁCHÌNHVẼ

Hình1

Ứngdụngđịnhvịvịtrítrongnhà.. . . . . . . . . . . . . . . .

1

Hình1.1

Cáckỹthuật,phươngphápđịnhvịdựatrênWiFi

Hình1.2

MơtảphươngphápToA

Hình1.3

MơtảphươngphápTDoA

Hình1.4

MơtảphươngphápAoA

Hình1.5

Mơtảphươngpháptiệmcận

Hình1.6

Kiến trúc hệ thống định vị trong nhà bằng phương pháp finger-

.. . . . . . .

15

.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

16

.. . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

18

.. . . . . . . . . . . . . . . . . .

19

Printing.....................................................................................................24
Hình1.7

QuytrìnhxâydựngvàtạoCSDLfingerPrinting......................................25

Hình1.8

CấutrúcCơsởdữliệufingerPrinting.....................................................26

Hình1.9

Biểuđồphâncụm................................................................................31

Hình2.1

PhươngphápfingerPrintingsửdụngthuậttốnKNN..............................49

Hình2.2

LưuđồphươngphápchọnAPđượcđềxuất.............................................50

Hình2.3

Lưuđồphươngphápchọncụm.............................................................52

Hình2.4

Bảnđồđịnhvị.....................................................................................56

Hình2.5

KịchbảnthửnghiệmđềxuấtchọnAP....................................................58

Hình2.6

Biểuđồsosánhsailệchvịtrítrungbìnhcủahaiphươngpháp

chọnAPtheotừngkịchbản...........................................................................65
Hình2.7

Kếtquảphâncụmbằngk-mean............................................................66

Hình2.8

KếtquảphâncụmbằngAPC................................................................67

Hình2.9

Kịchbảnthửnghiệmđềxuấtchọncụm..................................................68

Hình3.1

LưuđồphươngphápfingerPrintingdựatrênhọcmáy..............................73

Hình3.2

Mơhìnhhuấnluyệnhaigiaiđoạn..........................................................75


Hình3.3

Qtrìnhhuấnluyệnhaigiaiđoạncủamơhình........................................75

Hình3.4

Bàitốnđịnhvịđatịa,đatầng................................................................79

Hình3.5

Quytrìnhthựcthicácmơhìnhphânlớpđộclậpdựđốntịa-tầng

Hình3.6

Sosánhchỉsốcủacácmơhìnhđộclậpdựđốntịa-tầng..............................82

Hình3.7

Sosánhhiệusuấtvàkếtquảdựđốnđúngcủacácmơhìnhđộc

80

lậpdựđốntịa-tầng.....................................................................................83
Hình3.8

Mơhìnhphânlớphaigiaiđoạndựđốntịa-tầng.......................................84

Hình3.9

Quytrìnhthựcthicácmơhìnhhồiquyđộclậpướclượngkinhđộ

87

Hình3.10M ơ hìnhhồiquihaigiaiđoạnướclượngkinhđộ.........................................88
Hình3.11Q u y trìnhthựcthicácmơhìnhhồiquyđộclậpướclượngvĩđộ. 8 9 Hình3.12M
ơ hìnhhồiquyhaigiaiđoạnướclượngvĩđộ...............................................................90
Hình3.13B i ể u đồsosánhkếtquảướclượngKinhđộ...............................................93
Hình3.14B i ể u đồsosánhkếtquảướclượngVĩđộ...................................................93
Hình3.15K i ể m thửđộchínhxác.........................................................................94
HìnhA.1 Cấutrúccơsởdữliệu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

P1

HìnhA.2 Giaodiệnthuthậpmẫu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

P3

DANHMỤCCÁCBẢNGBIỂU

Bảng1.1

Thốngkêsaisốđịnhvịcủacácphươngpháp...........................................20

Bảng1.2

Tổnghợpưuđiểm,nhượcđiểmcủacácphươngphápđịnhvị

trongnhà....................................................................................................23
Bảng2.1
nhất.

KếtquảcáckịchbảncủaphươngphápchọnAPcóRSSmạnh
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

Bảng2.2

KếtquảcáckịchbảncủaphươngphápchọnAPđượcđềxuất.

Bảng2.3

ThốngkêsốlượngsailệchvịtrícủaphươngphápchọnAPcó

RSS
Bảng2.4
xuất

Bảng2. 5

mạnhnhất

. 61

.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

ThốngkêsốlượngsailệchvịtrícủaphươngphápchọnAPđề
.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
Sailệc hvị t rí trungbình c ủa phươ ng p há p chọnA P c ó R SS

mạnhnhất...................................................................................................64
Bảng2.6

SailệchvịtrítrungbìnhphươngphápchọnAPđượcđềxuất......................64

Bảng2.7

Kếtquảvùng1,cáckịchbảntừ1đến5.....................................................68

Bảng2.8

Kếtquảvùng2,cáckịchbảntừ6đến8.....................................................69

Bảng3.1

Cấutrúcbộdữliệuthựcnghiệm............................................................77

Bảng3.2

ChỉsốPrecisioncủacácmơhìnhđộclập................................................80

Bảng3.3

ChỉsốRecallcủacácmơhìnhđộclập.....................................................81

Bảng3.4

ChỉsốF1-scorecủacácmơhìnhđộclập.................................................81

Bảng3.5

Tổnghợphiệusuấtcủacácmơhìnhđộclậpdựđốntịa-tầng

bằngchỉsốMacroaverages..........................................................................82
Bảng3.6

Kếtquảdựđốnđúngtịa-tầngvàthờigianthựcthicủacácmơ

hìnhđộclập.................................................................................................82


Bảng3.7

Hiệusuấtdựđốntừngtịa-tầngcủamơhìnhphânlớphaigiai

đoạn..........................................................................................................85
Bảng3.8

Hiệusuấtvàkếtquảdựđốnđúngcủamơhìnhđềxuấtdựđốn

tịa-tầng.....................................................................................................85
Bảng3.9

Sosánhhiệusuấtvàkếtquảdựđốncủamơhìnhđềxuấtvà

cácmơhìnhđộclậpdựđốntịa-tầng...............................................................86
Bảng3.10H i ệ u suấtvàsailệchcủacácmơhìnhhồiquyđộclậpướclượng
kinhđộ.......................................................................................................87
Bảng3.11H i ệ u suấtvàsailệchcủacácmơhìnhhồiquyđộclậpướclượng
vĩđộ...........................................................................................................89
Bảng3.12H i ệ u suấtvàkếtquảướclượngcủamơhìnhhồiquyướclượng
kinhđộ.......................................................................................................91
Bảng3.13S o sánhhiệusuấtvàkếtquảướclượngcủamơhìnhđềxuấtvà
cácmơhìnhđộclậpướclượngkinhđộ..............................................................91
Bảng3.14H i ệ u suấtvàkếtquảướctínhcủamơhìnhhồiquyướctínhvĩđộ

91

Bảng3.15S o sánhhiệusuấtvàkếtquảướctínhcủamơhìnhđềxuấtvà
mơhìnhđộclậpướctínhvĩđộ.........................................................................92
Bảng3.16S o sánhkếtquảmơhìnhđềxuấtvớicácnghiêncứukhác..............................96
BảngA.1

BảngAP:ThơngtincácAP..................................................................P1

BảngA.2

Bảng Point: Thơng tin các điểm lấy mẫu và hướng lấy P2

BảngA.3

mẫu. . .BảngSignal:ThôngtingiátrịRSScủacácAPđượclấytạiRP.Bả P2

BảngA.4

ngResult:Chứakếtquảđịnhvịthuđược. . . . . . . . . . .

P2

BảngA.5

CácAPkhảdụng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

P2

BảngA.6 GiátrịRSStrongbảngSignal

.. . . . . . . . . . . . . . . . .

BảngA.7 DữliệubảngPointtheo5hướnglấygiátrịRSS.. . . . . . . .

P3
P3

BảngA.8 KếtquảchitiếtcáckịchbảncủaphươngphápchọnAPcóRSS
mạnhnhất...................................................................................................P4

BảngA.9

KếtquảchitiếtcáckịchbảncủaphươngphápchọnAPđượcđề

xuất...........................................................................................................P9
Bảng A.10 Tham số tối ưu cho mơ hình phân lớp dự đốn tịa-tầng sử
dụngGridSearchCV................................................................................P16
BảngA.11Thamsốtốiưuchomơhìnhhồiquyướclượngkinhđộ,vĩđộ
sửdụngGridSearchCV..............................................................................P17


1

MỞĐẦU

1.Lýdochọnđềtài
* Về mặt thực tiễn:Nhu cầu xây dựng các hệ thống định vị trong nhà
(IndoorPositioning Systems-IPS) đã tăng lên đáng kể và thu hút nhiều sự chú ý
trong nhữngnăm gần đây do giá trị thương mại cũng như ứng dụng của nó. IPS cung cấp
nhiềudịchvụdựatrênvịtrítrongnhà[1]trongcáckhuvựccókhơnggianlớnnhưHình
1. Mộtsốdịchvụtrongnhàđiểnhình:Trongcácnhàmáyvàtịanhàthơngminh,hệ

Hình1:Ứngdụngđịnhvịvịtrítrongnhà
thống hỗ trợ báo động có thể cung cấp vị trí chính xác của một vụ tai nạn. Hơn
nữa,các hệ thống định vị trong nhà có thể giúp sơ tán mọi người khỏi các khu vực
nguyhiểmbằngcáchcungcấpmộtconđườngthốthiểmantồn.Trongmộtnhàkholớn,hệ thống
giúpgiámsátvịtríthờigianthựccủahànghóa,điềunàycólợichoviệcquản lý và kiểm sốt hàng tồn kho tốt
hơn.

Trong

các

trung

tâm

mua

sắm

hoặc

siêuthị,kháchhàngcóthểtìmđườngđếnđượcvịtrígianhàngcầnthiếtnhanhhơn,ngượclại,ngườibá
nhàngcóthểtiếpthịvàquảngcáosảnphẩmdựatrênvịtrícủakhách


hàng. Trong bệnh viện có nhiều máy móc, thiết bị thơng minh hỗ trợ cho bệnh
nhân.Hệthốngđịnhvịngồiviệcgiúpbệnhnhâncóthểtìmthấyvịtrícũngnhưtínhkhảdụng của các máy hỗ trợ nó
cịn giúp các bác sĩ hoặc y tá có thể biết vị trí của bệnhnhân của họ trong bệnh
viện... Với các loại hình dịch vụ đa dạng, doanh thu của thịtrường dịch vụ dựa trên
vị trí trong nhà (Indoor Locationbased Services-ILBS) ngàycàng tăng. Theo trang
marketsandmarkets.com1doanh

thu

của

thị

trường

năm

2022là8,7triệuUSDvàvớitỉlệtăngtrưởnglũykếhàngnămđạt22,4%thìđếnnăm2027doanhthudự
kiếnđạt24triệuUSD.Bêncạnhđó,sốlượngngườisửdụngđiệnthoạithơng minh ngày càng tăng. Theo
thống

kê

của

trang

statista.com2,

số

lượng

ngườidùngđiệnthoạithơngminhtrêntồnthếgiớivàonăm2022làhơn6.5tỷngười,ướctính
năm2023làhơn6.8tỷngười.Ngồira,ởcácthànhphố,thờigiansốngvàhoạtđộngtrongkhơnggiantrongcáctịanhàcủaconngườilà
khoảng 80%. Kết quả là,khoảng 70% việc sử dụng điện thoại thông minh và 80% việc
truyền dữ liệu diễn ratrong môi trường trong nhà[2].Các số liệu thống kê đã cho
thấy nghiên cứu về địnhvị vị trí trong nhà là điều cần thiết để phát triển các ứng dụng cung cấp các dịch
vụdựatrênvịtrítrongnhàmộtcáchtrựcquan.
* Về mặt khoa học:Hệ thống xác định (hoặc dự đốn) vị trí thiết bị (hoặc
ngườidùng)trongmơitrườngngồitrờivàtrongnhàđượcgọilàhệthốngđịnhvịngồitrờihoặctrongn
hàtươngứng.Hệthốngđịnhvịngồitrờithườngsửdụngtínhiệuvệtinhđểđịnhvị,vídụnhưhệthốngđịnhvịtồn
cầu(GlobalPositioningSystem-GPS).GPS cung cấp hiệu suất định vị tốt và có thể định vị chính

xác vị trí đối tượng từ1-5m[3].Tuy nhiên, tín hiệu GPS khơng thể thâm nhập tốt
trong môi trường trongnhà[4]dẫn đến giảm độ chính xác định vị, do đó nhiều tín
hiệu

khơng

dây

khác

nhưsóng

siêu

âm[5],băng

thơng

siêu

rộng[6],Bluetooth[7],Zigbee[8]và
WiFi[9]đãđượcnghiêncứusửdụngchohệthốngđịnhvịtrongnhà.Trongcáctiêuchuẩnkhơngdâyn
ày,WiFicóđộchínhxácđịnhvịthấphơnmộtsốcơngnghệkhácnhưsóngsiêu
1

/>html
2
/>

âm, băng thông rộng. Tuy nhiên, hệ thống định vị dựa trên WiFi có nhiều ưu

điểmnhưchiphíthấp,khơngcầnphảibổsungphầncứng,khảnăngmởrộngcaovàcóthểđịnhvịvịtrí
đốitượngvớikhoảngcáchsailệchhợplý,cùngvớikhảnăngtruyềndữliệucaogiữacácthiếtbịvàtươngđốiít
bịảnhhưởngbởicácnhântốbênngồinênWiFicóthểcungcấpnhiềucơhộiđểcảithiệnđộchínhxác[9–12].Hơn nữa,
WiFingày càng trở nên phổ biến, hầu hết các thiết bị di động hiện tại của người
dùng

nhưđiệnthoại,máytính,đồnghồthơngminhđềuđượckíchhoạtWiFivàhạtầngsửdụngmạng

WiFicũngpháttriểnliêntục.Dođó,WiFi,tiêuchuẩnkhơngdâyphổbiếnvàphù hợp nhất, đã trở thành một trong
những ứng cử viên lý tưởng cho định vị trongnhà và là cơng nghệ được nghiên cứu
rộng rãi nhất.[13–23],Vì vậy, việc xây dựng hệthống định vị trong nhà dựa trên dữ liệu
sóng

WiFi

(có

thể

đạt

độ

chính

xác

hợp

lý)màkhơngcầnthêmcơsởhạtầnglàhồntồnkhảthi.

Cón hi ề u kỹ t h u ậ t, p h ư ơ n g phá p đ ị n h vị t r o n g n h à dựa t r ê n d ữ l iệ u s ó n g W i
Fi [1],baogồm:Thờigianđến(TimeofArrival-ToA)[24],Gócđến(AngleofArrival-AoA)
[25],Chênhlệchthờigianđến(TimeDifferenceofArrival-TDoA)[26],Tiệmcận[27],và
fingerPrinting[28].Trong đó, so với các phương pháp khác, phương phápfingerPrinting
tương đối đơn giản, dễ dàng tích hợp với các thiết bị thơng minh,
tậndụngđượcsựhỗtrợtừcơsởhạtầngkhơngdâyhiệncó(thiếtbịphátWiFi,điệnthoạidiđộng,...)m
àkhơngcầnthêmphầncứng.Độchínhxác,hiệusuấtcủafingerPrintingvẫnbịảnhhưởngbởivậtcảntrongnhà
nhưngnóvẫncóthểướclượngđượcvịtríđối tượng khá chính xác với khoảng cách sai lệch chấp
nhận được[29,30].Do đó,phương pháp fingerPrinting là phương pháp thuận lợi hơn
và có thể áp dụng cho bàitốnđịnhvịvịtrítrongnhàdựatrêndữliệusóngWiFi.
Từ những lý do trên, luận án chọn đề tài nghiên cứu:"Nghiên cứu các giải
phápđịnhvịtrongnhàhiệuquảdựatrêndữliệusóngkhơngdây". Với nhiệm vụ tìmracácgiảipháphiệuquảđể
nâng

cao

hiệu

suất,

độ

chính

xác

định

vị

vị

trí

của

IPSbằngphươngphápfingerPrintingdựavàoRSScủaWiFi,gópphầnxâydựngdịchvụdựatrênvị
trítrongnhàhữchchongườidùng.


Thách thức đáng kể nhất của phương pháp fingerPrinting chính là sự không
ổnđịnh của RSS[1].Nguyên nhân gây ra sự không ổn định của RSS là do chính
bảnthânthiếtbịthu,phátvàcácvậtcảntrongnhà.Cácthiếtbịvàvậtcảnngồiviệclàmsuy giảm tín
hiệu[31–36]thì

chúng

cịn

gây

ra

hiệu

ứng

đa

đường

dẫn[37–

39].Haiyếutốnàylàmtăngchiphítínhtốn,giảmtốcđộxửlý,giảmhiệusuấtvàđặcbiệtlàsuy giảm
độ chính xác định vị của phương pháp fingerPrinting[33,37,40].Mặc dùđã có nhiều phương pháp lấy
mẫu khác nhau nhằm loại bỏ các RSS bị nhiễu, nhưngcác giá trị này vẫn tồn tại bất
kể

phương

pháp

thu

thập

được

dùng[41–45].Do

đó,nhiềucơngtrìnhnghiêncứu,ứngdụngđãđượcthựchiệnnhằmnângcaohiệuquảvàđộchínhx
ácđịnhvịcủaphươngphápfingerPrinting.
Hướng nghiên cứu đầu tiên có thể kể đến là lựa chọn các AP. AP được lựa
chọndựa trên giá trị RSS[46–53].Tuy nhiên, sau khi chọn ra các AP theo phương
phápcủamình,cácnghiêncứuđềubỏquakhơngsửdụngcácAPcịnlại.Cáchlàmnàycóthể làm cho
mộtsốAPbị"loạinhầm",bởicũngdohiệuứngđađườngvàsuygiảmtín hiệu dẫn đến giá trị RSS của cùng
một AP thu được tại cùng một vị trí ở các thờiđiểm khác nhau có thể khác nhau[54].Do đó,
phương pháp chọn AP để khơng "bỏsót"giátrịRSSlàmộttháchthức.
Hướng nghiên cứu sử dụng phương pháp phân cụm cũng đã được nhiều
nhómnghiêncứuquantâmvàthựchiện,kếtquảtốcđộvàđộchínhxácđịnhvịđãtănglên[55–

64].Tuy nhiên, do hiệu ứng đa đường và suy giảm tín hiệu, và theo nghiên
cứucủaTorresSospedravàcộngsự[65],việcsửdụngphươngphápsosánhcácRSSthuđượctạivịtrícầnđịnhvịv
ớitâmcáccụmđểxácđịnhcụmcóthểdẫnđếnviệcchọnsaicụm.Dođó,nếucóphươngphápchọn
cụmphùhợpthìcóthểướclượngđượcvịtríchínhxáchơn.
Một trong những phương pháp tiếp cận phổ biến khác được nhiều nhóm
nghiêncứutrongvàngồinướctậptrungnghiêncứulàsửdụngphươngphápfingerPrintingdựatr
ênhọcmáy.NgồimộtsốthuậttốnnhưPCA(PrincipleComponentAnalysis)
[66],K P C A ( K e r n e l P r i n c i p a l C o m p o n e n t A n a l y s i s )
[67]đượcdùngđểgiảmđặc


trưng, giảm chiều dữ liệu thì các thuật tốn khác như KNN, SVM, RF...được
dùngđể dự đốn vị trí[38,40,68–81].Gần đây giải pháp sử dụng mơ hình học máy
tổnghợp/kết hợp (Ensemble Learning model -ELM) cũng đã được áp dụng[75,82–
88].Nhìnchung,kếtquảcácnghiêncứuchothấycácthuậttốnhọcmáyđãgiúphệthốngđịnhvịướctín
hvịtríchínhxáchơnvàcóthểápdụnglinhhoạtchonhiềumơitrườngkhácnhau[89].Tuynhiên,hiệu
quảđịnhvịcủathuậttốnphụthuộcvàomơitrườngtrongnhà,cácthuậttốnkhácnhaucóhiệuquảk
hácnhautrongcùngmơitrường,vàmột thuật tốn có hiệu quả cao ở mơi trường này nhưng có thể lại thấp ở mơi
trườngkhác[69,70,75,76,80,81].Do đó, việc chỉ dùng một thuật tốn cho hệ thống địnhvị
có thể vẫn chưa khai thác được đầy đủ hiệu quả của các thuật tốn. Mơ hình
ELMmặcdùđãkếthợpnhiềuthuậttốnvàđãchohiệuquảđịnhvịtốthơncácmơhìnhcơsở,nhưngmơ
hìnhELMvẫncịntồntạikhảnăngqkhớpvàcáchhoạtđộngcủamơhìnhELMcũngcóthểbỏquacácđiểm
mạnhcủatừngthuậttốn.Dođó,xâydựngmơ hình học máy có thể tận dụng tối đa hiệu quả của các
thuật

toán,

giảm

nguy

cơquákhớpvàtăngchấtlượngđịnhvịchohệthốngđịnhvịtrongnhàvẫnlàmộttháchthức.
2. Mụctiêunghiêncứucủaluậnán
Với nhiệm vụ nghiên cứu để có được các giải pháp định vị trong nhà hiệu quả,
luậnánđặtramụctiêunghiêncứu:làmthếnàođểtăngkhảnăngxácđịnhvịtrítron
gnhàhiệuquảvàchínhxác.Đểđạtđượcmụctiêunày,căncứtrêncơsởphântíchcácnghiêncứuliên
quan,luậnánđưarahaigiảipháp:
1. Giảiphápthứnhất:CảithiệnkhảnăngdựđốnchínhxácvịtrícủaphươngphápfingerPrintingtruy
ềnthốngbằngcácbiếnđổigiátrịRSSthơngquaphươngpháplựachọnAccessPoint(AP)vàphư
ơngphápchọncụm.
2. Giải pháp thứ hai: Tăng hiệu quả và độ chính xác của phương pháp
fingerPrintingdựa trên học máy bằng mơ hình học máy hai giai đoạn, trong đó kết
quả huấnluyệncủagiaiđoạntrướcdùngđểsinhdữliệuhuấnluyệnchogiaiđoạnthứhai.