Localizar antenas moviles

¿Debo desconectar el GPS de mi móvil?
Contents:
  1. Seleccione uno
  2. Institucional
  3. Mapa de antenas de telefonía móvil en España
  4. Tutorial - Buscador de antenas de telefonía móvil

May, 1 Comment. Esta app para Android puede funcionar en segundo plano e ir recogiendo datos para hacer estadísticas de cobertura en función de la zona. Al abrir Signal Finder, nos sale una pantalla con un mapa con información de nuestra localización, las torres de telefonía cercanas y la cobertura. La situación de las antenas de telefonía se obtiene del servicio Google Mobile Maps a través de una conexión a Internet, eso quiere decir que necesitamos estar conectados a una red Wifi o tener la red de Datos Móviles activada para recibir la información actualizada si estamos en movimiento.

Las antenas de telefonía se muestran en dos colores, verde si estamos conectados a ellas o gris si no lo estamos. Nuestra localización dentro del mapa se indica con un icono azul, para que este aparezca debemos tener cobertura de GPS en ese sitio.

La precisión o margen de error de nuestra posición se indica con un círculo azul alrededor del icono. Signal Finder tiene 3 formas de mostrar la cobertura Coverage : Cell towers only, Theoretical y Statistical. Descargar Signal Finder.

Seleccione uno

Francisco Viloria. Ingeniero Electricista y M. Se propone un método para estimar la ubicación de móviles realizando llamadas en situación de emergencia basado en redes neuronales artificiales. A method based in neural networks is proposed to estimate the location of mobile phones in emergency situations. The approach to the problem is probed under different communication channels such as multiple paths and lost paths, as well as under critical geometry mobile positions with respect to the base station of the network cell company.


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The performance is determined by comparison with standards methods and its possible application in Venezuela is analyzed. En , la Comisión Federal de Comunicaciones FCC de los Estados Unidos estableció como uno de los requerimientos para la tercera generación de sistemas de telefonía celular, el ofrecer un servicio de emergencia parecido al sistema usado en teléfonos convencionales servicio de emergencia en EEUU, en Venezuela.

Dicho requerimiento debió implementarse a partir de enero del Reed et al. Los métodos reportados en la literatura Reed et al. Un caso típico que se puede presentar en algunas ciudades venezolanas, como Mérida, donde la morfología del terreno obliga a alinear las estaciones base. El presente trabajo esta dividido en cinco partes. La primera explica brevemente el funcionamiento de la telefonía celular, definiendo los conceptos a utilizar en la segunda parte, donde se explican detalladamente las diferentes técnicas para la localización de teléfonos móviles.

Finalmente se presentan conclusiones. Telefonía Celular. En un sistema de telefonía celular, la zona total de cobertura se divide en pequeñas regiones denominadas celdas, cada una de las cuales es servida por una estación base BS ubicada en las coordenadas Xi Yj. Cuando una unidad móvil MS, teléfono celular , ubicada en la posición xi yj realiza una llamada, su señal es captada por las distintas estaciones base BS localizadas a su alrededor.

Técnicas de Localización de MS. Entre estas técnicas los métodos que se centran en la red celular, podemos encontrar las técnicas que emplean la distancia recorrida por la señal, la cual se obtiene midiendo la potencia de la señal recibida o su tiempo de arribo. La distancia así obtenida es relativa a la estación base receptora. Técnicas de localización esféricas.

Institucional

Estas técnicas se basan en la intersección de esferas centradas en un conjunto de estaciones base y cuyo radio corresponde a la distancia absoluta entre el móvil y cada estación base. Si consideramos un sistema de localización esférico usando N estaciones base, la localización del móvil se obtiene al interceptar las esferas descritas por.

Útil para saber la cobertura móvil de tu operador en ciertos lugares del país.

Una desventaja de esta técnica es que para obtener los tiempos de arribo de la señal y conocer las distancia recorridas, es necesario una sincronización perfecta entre el MS y cada estación base. Técnicas de localización elípticas. La suma de dos distancias relativas a estaciones base diferentes describe una elipse, o un elipsoide en el caso tridimensional. La ubicación del móvil esta restringida a un elipsoide descrito por. Así, la localización del móvil puede ser determinada inequívocamente por la intersección de tres elipsoides.

Sin embargo, mediciones redundantes permiten mejorar la exactitud y resolver ambigüedades en la solución. Técnicas de localización hiperbólicas. Los métodos basados en esta técnica estiman la posición de la fuente MS por la intersección de hiperboloides descritos por la medición de la diferencia de recorrido de las señales que arriban a dos estaciones base. La diferencia del recorrido entre dos receptores se reduce a determinar la diferencia en el tiempo de arribo de las señales, denominado en este caso TDOA del inglés time differential of arrival , la cual describe un hiperboloide, con las estaciones base i y j como focos, descrita por.

La principal ventaja de esta técnica es que no requiere conocimiento del tiempo de transmisión del móvil, por consiguiente, no se requiere una sincronización estricta entre el móvil y las estaciones base. Métodos para resolver los sistemas de ecuaciones.

Mapa de antenas de telefonía móvil en España

En tal situación, debe usarse un criterio de error o selección para determinar la solución óptima al sistema de ecuaciones. Se han desarrollado diversos métodos que permiten resolver estos sistemas de ecuaciones, cada uno de ellos bajo ciertas condiciones y con diferente grado de aproximación. A continuación se explica brevemente algunos de estos métodos. No hacen uso de mediciones redundantes para aumentar la exactitud.

Otro método para obtener un estimado de la solución en niveles razonables de ruido es el método de aproximación por series de Taylor Caffery y Stüber, ; Spirito, , el cual ha sido aplicado en técnicas circulares e hiperbólicas. Este método linealiza el conjunto de ecuaciones por una expansión en series de Taylor y luego emplea un método iterativo para resolver el sistema de ecuaciones lineales. En la primera iteración se emplea un estimado inicial de la posición, mejorando el estimado en cada iteración, y determinando una solución local de mínimos cuadrados.

No obstante, la linealización puede introducir errores significativos cuando se determina la ubicación bajo una geometría desfavorable, aunque el efecto de la geometría en la ubicación del móvil ya ha sido estudiado Spirito, ; Belandria, Redes Neuronales Artificiales. Las Redes Neuronales Artificiales tienen la capacidad de aprender patrones, mediante una etapa de entrenamiento, y luego aprovecha la capacidad de generalización de las redes para clasificar patrones para los cuales la red no ha sido entrenada.

Tales redes han demostrado su capacidad para resolver problemas donde el cómputo tradicional ha tenido gran dificultad Delgado, , convirtiéndose en una poderosa herramienta para la resolución de problemas complejos Hilera y Martínez, Esto significa que aprenden a realizar ciertas tareas mediante un entrenamiento con ejemplos ilustrativos. Así, las redes neuronales pueden aprender a diferenciar patrones mediante ejemplos y entrenamientos Freeman y Skapura, ; Hilera y Martínez, En el proceso de aprendizaje, los enlaces ponderados de las neuronas se ajustan de manera que se obtengan ciertos resultados específicos.

Una red neuronal no necesita un algoritmo para resolver un problema, ya que ella puede generar su propia distribución de pesos en los enlaces mediante el aprendizaje. La autoorganización consiste en la reorganización de la red neuronal completa para llevar a cabo un objetivo específico Freeman y Skapura, ; Hilera y Martínez, Dicha autoorganización conduce a la generalización, facultad de las redes neuronales de responder apropiadamente cuando se les presentan datos o situaciones a las que no habían sido expuesta anteriormente.

Battiti et al. No es aplicable a zonas amplias, como la cobertura de una celda de telefonía celular, donde el canal de propagación puede variar abruptamente entre exteriores e interiores debido al efecto indeseado de las sombras, entre otros.


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En el método propuesto en el presente trabajo se emplean las distancias recorridas por la señal como datos de entrada para una red neuronal tipo perceptrón multicapa. Las distancias son obtenidas a partir de la información del tiempo de arribo de la señal. El entrenamiento de la red se realiza mediante el algoritmo de Levenberg-Marquardt Freeman y Skapura, ; Hilera y Martínez, Se propone para la definición de la estructura de la red la siguiente metodología.

Luego de saturar una capa, se agrega una nueva capa y se comienza nuevamente con 8 neuronas por capa, hasta obtener la minimización del error.

Tutorial - Buscador de antenas de telefonía móvil

Entrenamiento de la red neuronal. El entrenamiento de las redes neuronales siguió el procedimiento descrito en la sección anterior. Se generaron patrones de entrenamiento de acuerdo a la metodología explicada.