Desarrollo de mapas de cobertura Wi-Fi para el análisis de la red

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado presenta el estudio de las tecnologías de localización mediante WIFI para el posicionamiento de interiores, cuyos métodos principales consisten en el estudio de la RSSI y la huella digital (fingerprinting). Para la elaboración de este proyecto se ha desarrollado una aplicación destinada a detectar los identificadores BSSID de los puntos de acceso (APs) Wi-Fi cercanos, la aplicación permite capturar datos en tiempo real sobre la cobertura de los APs, facilitando la elaboración de planos de señal que visualizan la distribución de la conectividad WI-FI en interiores y el estudio de la intensidad de las señales de los APs en las distintas áreas de la universidad. El proyecto se divide en varias fases, comenzando por la selección de las tecnologías más adecuadas para la detección y visualización de datos. Utilizando métodos de WI-FI fingerprinting se recolectan los datos necesarios, que incluyen las potencias de señal de los APs y sus ubicaciones aproximadas. Estos datos servirán, una vez procesados, para la representación en planos que destacan las áreas con buena cobertura, identificando posibles puntos de mejora en la infraestructura de la red. Este trabajo no solo proporciona una herramienta para la gestión de las redes, sino que además plantea las bases para futuras mejoras y aplicaciones en el campo de la localización en los interiores de la universidad, así como la optimización de las redes inalámbricas en esta.

This Final Degree Project presents the study of WIFI localization technologies for indoor positioning, whose main methods consist in the study of RSSI and fingerprinting. For the development of this project, an application has been developed to detect the BSSID identifiers of nearby Wi-Fi access points (APs), the application allows to capture real-time data on the coverage of the APs, facilitating the development of signal maps that visualize the distribution of WI-FI connectivity indoors and the study of the signal strength of the APs in different areas of the university. The project is divided into several phases, starting with the selection of the most suitable technologies for data detection and visualization. Using WI-FI fingerprinting methods, the necessary data is collected, including the signal strengths of the APs and their approximate locations. This data will be used, once processed, for the representation in maps that highlight the areas with good coverage, identifying possible points of improvement in the network infrastructure. This work not only provides a tool for network management, but also lays the groundwork for future improvements and applications in the field of indoor location in the university, as well as the optimization of wireless networks in the university