@MASTERSTHESIS{ 2021:38760753,
 	title = {Localiza??o em Ambientes Internos utilizando redes IEEE 802.11 e algoritmo WKNN},
 	year = {2021},
 	url = "https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8564",
 	abstract = "Nos ?ltimos anos, com a evolu??o das tecnologias de informa??o e comunica??o, surgiram
 novas t?cnicas de localiza??o de objetos ou usu?rios em ambientes internos. Apesar disso,
 os sistemas de localiza??o interna (ILSs) continuam sendo um desafio, pois os trabalhos
 da literatura dependem de sensores com tecnologia espec?fica e alto custo para obter a
 acur?cia adequada para o sistema. Al?m disso, muitas trabalhos da literatura relacionados
 a ILS apresentam limita??es em sua interface homem m?quina (Human Machine Interface -
 HMI), dificultando a opera??o e a usabilidade. Nesta disserta??o de mestrado apresenta-se
 proposta de ILS de alta capacidade computacional, f?cil opera??o e usabilidade para
 determinar a localiza??o de um usu?rio, a partir de seu smartphone, utilizando assinaturas
 dos sinais de RF (Radio Frequency) transmitidos em redes Wi-Fi pr?-existentes no ambiente,
 uma base de dados criada a partir das assinaturas de RSSI coletadas e e algoritmo de
 aprendizagem supervisionada WKNN (Weighted K-Nearest Neighbor). O ILS proposto
 apresentou erro de localiza??o RMSE (Root Mean Square Error) de 2,87m, superando
 trabalhos recentes da literatura, onde o menor erro de localiza??o RMSE obtido foi de
 4,31m, al?m disso, nesta disserta??o prop?e-se fornecer facilidades de configura??o de
 HMI.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de P?s-gradua??o em Engenharia El?trica},
 	note = {Faculdade de Tecnologia}
}