CAMPOS: A context-aware model for positioning in outdoor environments that supports loosely coupled mobile activities

Abstract

En escenarios ubicuos, conocer la posición de un dispositivo es imperativo para proveer al usuario de servicios personalizados basados en location awareness, un aspecto de diseño clave en la mayoría de las aplicaciones ubicuas que dependiente de las capacidades de los dispositivos para sentir cambios en su ambiente de trabajo. No existe una solución que aborde todos los tipos de posicionamiento, pues distintos tipos de aplicaciones requieren información de posicionamiento variada en términos de exactitud, precisión, complejidad, escalabilidad, y costo. En escenarios ubicuos estándar, suele más de una estrategia de posicionamiento disponible, pero en general los dispositivos móviles no son capaces de determinar cuál es la más adecuada dado el contexto de trabajo del usuario. Además, este contexto está en constante cambio a medida que el usuario se mueve, perdiéndose conexiones a ciertos elementos del ambiente y ganándose otras. Aunque existen soluciones que abordan el posicionamiento en escenarios específicos de manera efectiva, hacerlo tomando en cuenta la mayoría de estos escenarios sigue siendo un problema abierto. La propuesta presentada en esta tesis es un modelo de posicionamiento sensible al contexto (CAMPOS), que permite a dispositivos que realizan actividades débilmente acopladas en escenarios ad-hoc al aire libre, elegir estrategias de posicionamiento adecuadas a su contexto, basado en variables contextuales predefinidas. El modelo elabora un "catálogo" de estrategias disponibles y los puntos de referencia, usando las variables contextuales como entrada para un clasificador RandomForest, el cual determina un orden de idoneidad para las estrategias de posicionamiento, lo que permite acceder a estrategias ajustadas al contexto del usuario. CAMPOS fue diseñado usando una metodología iterativa basada en casos de estudio. Primero, se realizó una revisión de literatura para determinar umbrales y valores promedio iniciales para las métricas y variables del modelo. Luego, se implementaron dos conjuntos de simulaciones; el primero para experimentar con distintos escenarios y configuraciones de dispositivos; y el segundo para evaluar el rendimiento del modelo. La batería de pruebas incluyó 27 plantillas de escenario, ejecutadas 15 veces para un total de 405 experimentos. Las variables observadas incluyen el efecto de variar la cantidad de beacons (dispositivos con capacidad de posicionamiento), la cantidad total de dispositivos, y el rango de comunicación. Todos los experimentos presentados en este trabajo se realizaron utilizando el ns-3, un simulador de redes de eventos discretos orientado a la investigación. El aporte de CAMPOS reside en que no es una nueva propuesta de estrategia de posicionamiento, ni busca mejorar el estado del arte en términos de precisión. En vez de ello, proporciona a los dispositivos de una red los medios para censar su entorno y determinar qué estrategia de posicionamiento es más adecuada para su contexto. Además, dado que CAMPOS es independiente del proceso formal de posicionamiento, si apareciesen nuevas estrategias de posicionamiento en el futuro, éstas podrían añadirse a CAMPOS con relativa facilidad, permitiendo que los dispositivos potencialmente tengan acceso a dichas estrategias a través del modelo.