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Título: A LOCATION INFERENCE SERVICE FOR MOBILE DEVICES BASED ON IEEE 802.11 NETWORKS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FERNANDO NEY DA COSTA NASCIMENTO

Colaborador(es):  MARKUS ENDLER - Orientador
Número do Conteúdo: 7872
Catalogação:  07/03/2006 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7872@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7872@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7872

Resumo:
Portable devices and wireless networks are becoming common place in our daily lives. This has created a demand for the development of locationbased services and applications, i.e. Location-based Services. In parallel, several positioning technologies enabling such services have been developed, where GPS is the most popular one. The main drawback of this and other technologies is that they require the deployment of a specific infra-structure for the positioning, such as sensors and satellites, which in turn raises their cost or restricts their applicability. Therefore, other positioning technologies, which are based merely on the wireless infra-structure, have been explored. In this work we present a service which infers the location of mobile devices using the radio-frequency signal strength of Access Points of IEEE 802.11 wireless networks. We have also verified the viability of its use by applications that require location information in terms of symbolic regions, instead of coordinates, and which tolerate inference errors of a few meters. The service also supports the aggregation of regions into larger symbolic regions using the notion of a hierarchy of symbolic regions.

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