Resumen:
Actualmente, las tecnologías móviles para la localización de personas u objetos desempeñan un papel muy importante. Concretamente, GPS alcanza una exactitud considerable en la localización en exteriores, sin embargo posee un bajo desempeño en espacios interiores. Por esta razón se busca una solución fundamentada en el estándar IEEE 802.11 ya que es la red mayormente implementada en espacios cerrados. Esta solución puede basarse en la técnica Fingerprints o en modelos de propagación. Pero debido al complicado modelamiento de la señal RF, en este trabajo se propone una solución usando Fingerprints. Una de las facilidades de esta técnica es la posibilidad de aprovechar la función de la mayoría de los dispositivos móviles para medir el parámetro RSSI de los diversos puntos de acceso de interés. Teniendo en cuenta que el parámetro RSSI sufre muchas variaciones por diferentes aspectos del entorno, se realizó un estudio para determinar cuáles influyen más y tratar de minimizar dichas modificaciones. Además se implementó el filtro de Kalman considerando una relación lineal entre varias mediciones del parámetro RSSI en un mismo punto de prueba para pretender reducir aún más estas variaciones. A pesar de las técnicas usadas, surgió la necesidad de buscar un algoritmo de estimación que permita definir un solo punto para indicar la posición y aumentar la precisión. Finalmente este sistema se implementó para evaluar su rendimiento en cuando a la probabilidad de acierto y el tiempo de detección de la posición.
