باحثون مصريون ينجحون في تقليص إشارات Wi-Fi بنسبة تفوق 95% لتحسين تحديد المواقع داخل المباني

تمكن فريق بحثي مصري يضم باحثين من جامعة المنصورة من تطوير تقنية متطورة لتحسين دقة تحديد المواقع داخل المباني المغلقة عبر شبكات الواي فاي (Wi-Fi)، مع خفض عدد مصادر الإشارة التي يحتاج النظام إلى معالجتها بنسبة بلغت 95.34%، في إنجاز علمي قد يساهم في تقليل عبء المعالجة الرقمية بالمنشآت التي تفتقر لتغطية دقيقة عبر الأقمار الصناعية.

ونُشرت تفاصيل الدراسة الحديثة في دورية Scientific Reports العالمية، حيث استند الابتكار إلى تطوير خوارزمية ذكية تنتقي نقاط الوصول اللاسلكية الأكثر فائدة لتحديد المواقع بدلاً من تحليل كافة الإشارات المتاحة، وجرى اختبار النظام باستخدام قاعدة البيانات القياسية (JUIndoorLoc) التي تتضمن 172 نقطة وصول موزعة على ثلاثة طوابق عبر ظروف قياس مختلفة.

آلية العمل والنتائج التطبيقية:

كفاءة عالية واختصار هائل: استطاع النظام الاكتفاء بتحليل عدد محدود جداً من الإشارات مقارنة بالعدد الإجمالي (172 مصدر إشارة)، حيث اقتصر العمل على 17 نقطة وصول في أحد الطوابق، و8 نقاط في الطابق الثاني، و26 نقطة في الطابق الثالث.

تراجع طفيف في الدقة: رافق هذا الاختصاز الهائل في معالجة البيانات تراجع طفيف ومحدود في دقة تحديد الموقع تراوح بين 0.41 و0.51 نقطة مئوية فقط.

اختبارات المتانة: استخدم الفريق خوارزمية Random Forest وتقنيات الاختبار المتبادل لفحص أداء النظام في مواجهة التشويش وفقدان بعض الإشارات، حيث أظهرت النتائج قدرة جيدة على مقاومة بعض أنواع التشويش في ظروف معينة.

ويؤكد الباحثون أن هذه النتائج تظل مرتبطة بالبيئة التجريبية وقواعد البيانات المستخدمة، مع تطلعات مستقبلية لاختبار مدى كفاءة النظام في البيئات الحية المعقدة مثل المستشفيات والمطارات والمراكز التجارية الكبرى التي تشهد حركة مستمرة للأشخاص والأجهزة.