{"id":40770,"date":"2025-08-21T15:45:36","date_gmt":"2025-08-21T13:45:36","guid":{"rendered":"https:\/\/elainnovation.com\/posicionamiento-interior-los-diferentes-metodos-de-calculo\/"},"modified":"2025-09-16T10:37:49","modified_gmt":"2025-09-16T08:37:49","slug":"posicionamiento-interior-los-diferentes-metodos-de-calculo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/elainnovation.com\/es\/posicionamiento-interior-los-diferentes-metodos-de-calculo\/","title":{"rendered":"Posicionamiento interior: los diferentes m\u00e9todos de c\u00e1lculo"},"content":{"rendered":"\n<p>Garantizar al usuario una transici\u00f3n fluida entre la ubicaci\u00f3n exterior y la interior ha sido una de las principales \u00e1reas de investigaci\u00f3n en el \u00e1mbito de la IO desde hace algunos a\u00f1os. En nuestro primer art\u00edculo, presentamos los distintos <strong><a href=\"https:\/\/elainnovation.com\/es\/los-diferentes-algoritmos-de-posicionamiento-en-interiores\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><span style=\"color:#006fe0\" class=\"has-inline-color\">algoritmos de localizaci\u00f3n<\/span><\/a><\/strong> comparando su precisi\u00f3n, facilidad de despliegue y coste.   <\/p>\n\n<p>En este nuevo art\u00edculo t\u00e9cnico, examinamos los <strong>distintos m\u00e9todos utilizados para calcular<\/strong> el posicionamiento en interiores. Entre otras cosas, veremos los m\u00e9todos de radiogoniometr\u00eda y telemetr\u00eda que utilizan los proveedores de soluciones de posicionamiento en interiores. <\/p>\n\n<div style=\"height:45px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Intensidad de la se\u00f1al recibida (RSS) para calcular el posicionamiento interno<\/h2>\n\n<p>La estimaci\u00f3n de la distancia mediante indicadores de potencia de la se\u00f1al recibida se basa en modelos de atenuaci\u00f3n de la se\u00f1al de radiofrecuencia a medida que se propaga por un entorno. A una frecuencia fija dada, la potencia de la se\u00f1al recibida var\u00eda te\u00f3ricamente en proporci\u00f3n al cuadrado inverso de la distancia emisor-receptor. En realidad, pueden identificarse muchos par\u00e1metros ambientales que influyen en la propagaci\u00f3n, y los modelos m\u00e1s precisos proponen una relaci\u00f3n potencia-recepci\u00f3n-distancia corregida que incluye par\u00e1metros emp\u00edricos o estad\u00edsticos. Las variaciones de humedad o la presencia de objetos que reflejan (metales) o absorben (tejido biol\u00f3gico) pueden introducir errores de medici\u00f3n importantes. Por otra parte, este <strong>m\u00e9todo es extremadamente sencillo de aplicar<\/strong> y requiere muy pocos recursos de hardware.    <\/p>\n\n<div style=\"height:43px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. <strong>Tiempo de Vuelo (TOF) o Tiempo de Llegada (TAO) para calcular el posicionamiento interno. <\/strong> <\/h2>\n\n<p>Este m\u00e9todo se basa en la <strong>medici\u00f3n del tiempo exacto de propagaci\u00f3n de una<\/strong> se\u00f1al entre un emisor y un receptor. Conociendo la velocidad de propagaci\u00f3n de la se\u00f1al en el medio considerado, resulta muy sencillo calcular la distancia emisor\/receptor. El ejemplo m\u00e1s notable de estimaci\u00f3n de distancias mediante mediciones TOA es el GPS. En general, el posicionamiento directo basado en el TOA plantea dos problemas. En primer lugar, para limitar los efectos del multitrayecto, la dispersi\u00f3n y el ruido, las se\u00f1ales intercambiadas tienen que ser pulsos muy cortos, es decir, de banda muy ancha, lo que requiere un dise\u00f1o electr\u00f3nico m\u00e1s complejo. Adem\u00e1s, todos los transmisores y receptores del sistema deben estar sincronizados con precisi\u00f3n, y compartir el reloj a trav\u00e9s de una red <strong>puede resultar muy costoso y consumir mucha energ\u00eda<\/strong>. Por \u00faltimo, el sistema debe ser capaz de identificar las se\u00f1ales recibidas de las transmitidas para calcular el tiempo efectivo de vuelo, y los protocolos para codificar las marcas de tiempo y los recursos de hardware necesarios tambi\u00e9n pueden resultar costosos y consumir mucha energ\u00eda. Las mediciones de TOA mediante Two-Way Ranging (TWR) permiten limitar las limitaciones asociadas a la sincronizaci\u00f3n de la red midiendo el tiempo de ida y vuelta de una se\u00f1al, pero requieren el conocimiento o la calibraci\u00f3n y estabilidad de los retardos no propagatorios implicados.       <\/p>\n\n<div style=\"height:43px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. <strong>Diferencia de tiempo de llegada (TDOA)<\/strong><\/h2>\n\n<p>La t\u00e9cnica TDOA permite determinar la posici\u00f3n relativa del emisor objetivo en funci\u00f3n de<strong> la diferencia de tiempos de llegada de la se\u00f1al a varios receptores de referencia<\/strong>, en lugar de considerar el tiempo de llegada absoluto utilizado en la t\u00e9cnica TOA. La posici\u00f3n puede obtenerse como la intersecci\u00f3n de varias hip\u00e9rbolas correspondientes a cada receptor de referencia. Esta t\u00e9cnica <strong>requiere una sincronizaci\u00f3n muy precisa<\/strong> entre los receptores de referencia. La precisi\u00f3n de la estimaci\u00f3n de la distancia basada en la t\u00e9cnica TDOA depende de criterios como las caracter\u00edsticas de la se\u00f1al (modulaci\u00f3n y ancho de banda de la se\u00f1al), la relaci\u00f3n se\u00f1al\/ruido y el entorno (multitrayecto e interferencias).   <\/p>\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. <strong>Diferencia de fase de llegada (PDOA)<\/strong><\/h2>\n\n<p>El m\u00e9todo PDOA traduce <strong>la diferencia de medici\u00f3n de la fase de llegada de la se\u00f1al portadora multifrecuencia en la distancia entre el emisor y el receptor<\/strong>. Este m\u00e9todo se basa en la t\u00e9cnica del radar de doble frecuencia para la estimaci\u00f3n de la distancia. En la t\u00e9cnica PDOA, se transmiten dos se\u00f1ales de onda continua de frecuencias diferentes con una diferencia de frecuencia \u0394f entre ellas. En el receptor, se mide la diferencia de fase \u0394\u03c6. La distancia entre el emisor y el receptor es proporcional a \u0394\u03c6 e inversamente proporcional a \u0394f. Debido a la presencia de un ancho de banda de se\u00f1al extremadamente peque\u00f1o, el error de estimaci\u00f3n de fase puede ser muy peque\u00f1o. Este m\u00e9todo est\u00e1 limitado debido <strong>al requisito de complejidad del hardware<\/strong> para las mediciones de fase de llegada y a la necesidad de una se\u00f1al portadora multifrecuencia.      <\/p>\n\n<div style=\"height:41px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. <strong>Medici\u00f3n del \u00e1ngulo de llegada (AOA) y del \u00e1ngulo de salida (AOD<\/strong> ) para calcular el posicionamiento interno preciso<\/h2>\n\n<p>Los principios de medici\u00f3n AOA y AOD se basan en <strong>mediciones angulares para estimar la direcci\u00f3n del transmisor y el receptor de RF<\/strong>, respectivamente. Se despliega una antena phased array en el receptor y el transmisor, respectivamente, para determinar la direcci\u00f3n mediante AOA y AOD. La precisi\u00f3n de las mediciones angulares est\u00e1 limitada por las reflexiones multitrayecto, las sombras y la directividad de la antena. Para lograr una buena precisi\u00f3n en la \ufb01nici\u00f3n de la direcci\u00f3n, se necesita informaci\u00f3n precisa sobre la orientaci\u00f3n procedente de localizadores fijos, adem\u00e1s de un hardware complejo que proporcione <strong>mediciones precisas de los \u00e1ngulos<\/strong>. La especificaci\u00f3n base de Bluetooth 5.1 proporcionada por el Grupo de Inter\u00e9s Especial de Bluetooth (SIG) incluye una funci\u00f3n de detecci\u00f3n de direcci\u00f3n que detecta la direcci\u00f3n de una se\u00f1al Bluetooth. Con la funci\u00f3n de detecci\u00f3n de direcci\u00f3n Bluetooth, se puede utilizar el m\u00e9todo AOA o AOD para la estimaci\u00f3n de la direcci\u00f3n mediante antenas phased array.     <\/p>\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA.png\" alt=\"Posicionamiento interno - esquema funcional del m&#xE9;todo AOA\" class=\"wp-image-9571\" width=\"764\" height=\"348\" srcset=\"https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA.png 764w, https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA-300x137.png 300w, https:\/\/elainnovation.com\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/schema-fonctionnement-AOA-500x228.png 500w\" sizes=\"(max-width: 764px) 100vw, 764px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Esquema del funcionamiento del m\u00e9todo de c\u00e1lculo del \u00e1ngulo de llegada<\/figcaption><\/figure>\n\n<p>Este m\u00e9todo de c\u00e1lculo del posicionamiento interno utilizado por <a href=\"https:\/\/www.quuppa.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><strong><span style=\"color:#006fe0\" class=\"has-inline-color\">QUUPPA<\/span><\/strong><\/a> est\u00e1 integrado en nuestra <span style=\"color:#006fe0\" class=\"has-inline-color\"><strong>gama AOA de<a href=\"https:\/\/elainnovation.com\/categorie-produit\/gamme-aoa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">etiquetas de localizaci\u00f3n<\/a> de alta precisi\u00f3n<\/strong>.<\/span><\/p>\n\n<div style=\"height:44px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>6. Informaci\u00f3n de estado del canal (CSI)<\/strong><\/h2>\n\n<p>El CSI se introdujo como \u00edndice para mejorar las limitaciones del RSS. El RSS s\u00f3lo proporciona informaci\u00f3n sobre la intensidad de la se\u00f1al, mientras que el CSI proporciona informaci\u00f3n m\u00e1s \ufb01na y detallada sobre la capa f\u00edsica. Adem\u00e1s de la informaci\u00f3n sobre la intensidad de la se\u00f1al, la CSI proporciona informaci\u00f3n sobre el desplazamiento de fase de los componentes individuales de la se\u00f1al. De este modo, la trayectoria principal de la se\u00f1al recibida puede distinguirse f\u00e1cilmente de las reflexiones de la se\u00f1al. En el caso del <strong>\ufb01ngerprinting<\/strong>, el CSI proporciona m\u00e1s informaci\u00f3n que el RSS, mejorando as\u00ed la precisi\u00f3n del posicionamiento. La CSI combinada con diferentes enfoques de aprendizaje profundo puede proporcionar resultados de posicionamiento m\u00e1s precisos.     <\/p>\n\n<div style=\"height:41px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Lo que debes saber sobre los m\u00e9todos de c\u00e1lculo de la posici\u00f3n interior<\/strong><\/h2>\n\n<p>Hoy en d\u00eda, existe una gran variedad de m\u00e9todos para calcular el posicionamiento interior. Cada m\u00e9todo tiene sus ventajas e inconvenientes. Debes comparar estos distintos m\u00e9todos de c\u00e1lculo en funci\u00f3n de tus necesidades de precisi\u00f3n y del tipo de infraestructura que necesites.    <\/p>\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Garantizar al usuario una transici\u00f3n fluida entre la ubicaci\u00f3n exterior y la interior ha sido una de las principales \u00e1reas de investigaci\u00f3n en el \u00e1mbito de la IO desde hace algunos a\u00f1os. 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