| dc.date.accessioned |
2010-12-14T10:15:59Z |
und |
| dc.date.accessioned |
2017-11-06T12:10:35Z |
|
| dc.date.available |
2010-12-14 |
fi |
| dc.date.available |
2010-12-14T10:15:59Z |
und |
| dc.date.available |
2017-11-06T12:10:35Z |
|
| dc.date.issued |
2010-11-23 |
|
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10138/23904 |
|
| dc.format.mimetype |
application/pdf |
|
| dc.publisher |
Helsingin yliopisto |
fi |
| dc.publisher |
Helsingfors universitet |
sv |
| dc.publisher |
University of Helsinki |
en |
| dc.title |
Semi-supervised learning of WLAN radio maps |
en |
| ethesis.department.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/225405e8-3362-4197-a7fd-6e7b79e52d14 |
|
| ethesis.department |
Institutionen för datavetenskap |
sv |
| ethesis.department |
Department of Computer Science |
en |
| ethesis.department |
Tietojenkäsittelytieteen laitos |
fi |
| ethesis.faculty |
Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten |
sv |
| ethesis.faculty |
Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta |
fi |
| ethesis.faculty |
Faculty of Science |
en |
| ethesis.faculty.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/8d59209f-6614-4edd-9744-1ebdaf1d13ca |
|
| ethesis.university.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/50ae46d8-7ba9-4821-877c-c994c78b0d97 |
|
| ethesis.university |
Helsingfors universitet |
sv |
| ethesis.university |
University of Helsinki |
en |
| ethesis.university |
Helsingin yliopisto |
fi |
| dct.creator |
Pulkkinen, Teemu |
|
| dct.issued |
2010 |
|
| dct.language.ISO639-2 |
eng |
|
| dct.abstract |
In this thesis a manifold learning method is applied to the problem of WLAN positioning and automatic radio map creation. Due to the nature of WLAN signal strength measurements, a signal map created from raw measurements results in non-linear distance relations between measurement points. These signal strength vectors reside in a high-dimensioned coordinate system. With the help of the so called Isomap-algorithm the dimensionality of this map can be reduced, and thus more easily processed. By embedding position-labeled strategic key points, we can automatically adjust the mapping to match the surveyed environment. The environment is thus learned in a semi-supervised way; gathering training points and embedding them in a two-dimensional manifold gives us a rough mapping of the measured environment. After a calibration phase, where the labeled key points in the training data are used to associate coordinates in the manifold representation with geographical locations, we can perform positioning using the adjusted map. This can be achieved through a traditional supervised learning process, which in our case is a simple nearest neighbors matching of a sampled signal strength vector.
We deployed this system in two locations in the Kumpula campus in Helsinki, Finland. Results indicate that positioning based on the learned radio map can achieve good accuracy, especially in hallways or other areas in the environment where the WLAN signal is constrained by obstacles such as walls. |
en |
| dct.abstract |
Työssä sovelletaan monisto-oppimismenetelmää WLAN-paikannuksen ja automaattisen radiokartan luonnin ongelmaan. WLAN-signaalivoimakkuuksien mittausten luonteen takia käsittelemättömät mittaukset aiheuttavat epälineaarisia suhteita radiokartan mittauspisteiden välille. Nämä signaalivoimakkuusvektorit sijaitsevat avaruudessa jolla on korkea ulottuvuus. Niin kutsutun Isomap-algoritmin avulla kartan ulottuvuuksia voidaan karsia, jolloin sitä on helpompi työstää. Upottamalla karttaan merkittyjä avainpisteitä, se voidaan automaattisesti säätää vastaamaan mitattua ympäristöä. Ympäristö siis opitaan puolivalvotusti; keräämällä harjoituspisteitä ja upottamalla ne kaksiulotteiseen monistoon saadaan karkea kartta ympäristöstä. Kalibrointivaiheen jälkeen, jossa merkittyjä avainpisteitä käytetään yhdistämään moniston koordinaatit maantieteellisiin kohteisiin, voidaan suorittaa paikannusta säädetyn kartan avulla. Tämä voidaan tehdä perinteisen valvotun oppimisen avulla, joka tässä tapauksessa on yksinkertainen lähimmän naapurin löytäminen mitatulle signaalivoimakkuusvektorille.
Järjestelmää kokeiltiin kahdessa paikassa Kumpulan kampuksessa Helsingissä. Tulokset viittaavat siihen että opitun radiokartan avulla paikannus voi saavuttaa hyvän tarkkuuden, etenkin käytävissä ja muissa tiloissa jossa esteet kuten seinät rajoittavat WLAN-signaalia. |
fi |
| dct.language |
en |
|
| ethesis.language.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/languages/eng |
|
| ethesis.language |
English |
en |
| ethesis.language |
englanti |
fi |
| ethesis.language |
engelska |
sv |
| ethesis.supervisor |
Roos, Teemu |
|
| ethesis.supervisor |
Myllymäki, Petri |
|
| ethesis.thesistype |
pro gradu-avhandlingar |
sv |
| ethesis.thesistype |
pro gradu -tutkielmat |
fi |
| ethesis.thesistype |
master's thesis |
en |
| ethesis.thesistype.URI |
http://data.hulib.helsinki.fi/id/thesistypes/mastersthesis |
|
| dct.identifier.urn |
URN:NBN:fi-fe201012143110 |
|
| dc.type.dcmitype |
Text |
|
| dct.alternative |
Puolivalvottu WLAN-radiokarttojen oppiminen |
fi |
| dct.rights |
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited. |
en |
| dct.rights |
Publikationen är skyddad av upphovsrätten. Den får läsas och skrivas ut för personligt bruk. Användning i kommersiellt syfte är förbjuden. |
sv |
| dct.rights |
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty. |
fi |
