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Análisis de algoritmos computacionales de georeferenciacion de posiciones globales
dc.contributor.advisor | Tuesta Monteza, Victor Alexci | |
dc.contributor.author | Chafloque Avellaneda, Luis Antonio | |
dc.date.accessioned | 2021-02-12T22:49:34Z | |
dc.date.available | 2021-02-12T22:49:34Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12802/7750 | |
dc.description.abstract | Actualmente el geoposicionamiento global se encuentra segmentado por puntos muy importantes que abarcan desde la operatividad en cuanto a la cantidad de satélites en el espacio, donde proporcionan una ubicación referente a la petición que se haga, el control y la distribución en todo el mundo por mantener en la órbita correcta y con información actualizada que garantice el correcto funcionamiento de estos satélites, para que el receptor que es el usuario final reciba las señales correctas, gracias al gran desempeño con resultados extraordinarios, el servicio de geoposicionamiento promete ser de gran beneficio a todos las personas a nivel mundial siendo un punto importante en el momento de tomar la decisión correcta, permitiendo indicar en todo el eje la ubicación de un objeto, una persona, con una precisión de algunos metros de diferencia, para ello se usan distintas tecnologías que van mejorando con el transcurrir del tiempo, a nivel de software los algoritmos computacionales han ido evolucionando favorablemente y hoy en día existen diferentes algoritmos tales como. TOA, Google Strategy, Kalman, Wireless Fidelity, QBFO, DV-HOP entre otros que ayudan a mejorar la técnica de precisión de este servicio. En este trabajo de investigación se inició seleccionando dos algoritmos computacionales de geoposicionamiento global Google Strategy y Wireless Fidelity de acuerdo con la literatura analizada de los artículos científicos, así mismo se desarrolló una aplicación web móvil para Android que sirvió como escenario para realizar las diferentes pruebas. Estos algoritmos seleccionados fueron desarrollados en el entorno de programación PHP con base de datos MYSQL para el entorno web y para la aplicación en Android el lenguaje de programación fue Java. Finalmente se realizó la integración de estos algoritmos en el desarrollo de la aplicación móvil determinando que Google Strategy es el algoritmo que ofrece mejores respuestas en cuanto a precisión, tiempo y rango. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Señor de Sipán | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - USS | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional USS | es_PE |
dc.subject | Google Strategy | es_PE |
dc.subject | Posición | es_PE |
dc.subject | Precisión | es_PE |
dc.subject | Algoritmos | es_PE |
dc.subject | Aplicación web | es_PE |
dc.title | Análisis de algoritmos computacionales de georeferenciacion de posiciones globales | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismo | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.advisor.dni | 42722929 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-5913-990X | es_PE |
renati.author.dni | 41681372 | |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.juror | Mejía Cabrera, Heber Iván | es_PE |
renati.juror | Bravo Ruiz, Jaime Arturo | es_PE |
renati.juror | Tuesta Monteza, Víctor Alexci | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.description.lineadeinvestigacion | Infraestructura, Tecnología y Medio Ambiente | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |