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Comparación de métodos de localización de múltiples objetivos empleando redes de sensores

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119 pages

En el presente Proyecto Fin de Carrera se compara el rendimiento y la complejidad de varios algoritmos de procesado estadístico de señales aplicados al problema de localización de objetivos estáticos empleando redes de sensores. Se consideran dos escenarios, el primero con un único objetivo y el segundo con múltiples blancos. Los objetivos están ubicados en un área monitorizada por una red de sensores y emiten una señal de radiofrecuencia cuya potencia puede ser medida por los sensores. Estos últimos realizan las mediciones de manera periódica y cada medida es enviada al centro de fusión de datos que es el encargado de aplicar un algoritmo para estimar la posición de los objetivos. A lo largo del proyecto se han estudiado varios métodos de localización. Se han estudiado métodos de Monte Carlo (MMC) que permiten aproximar funciones de distribución de probabilidad y/o estimar sus momentos. Se ha hecho hincapié en el muestreo enfatizado secuencial con remuestreo. Se han detallado los algoritmos para el caso de un único objetivo y se han mostrado resultados numéricos en ese escenario. Finalmente, se han adaptado los diferentes algoritmos para poder estimar la posición de múltiples blancos y se han presentado también resultados numéricos. Para los dos casos, se ha evaluado el rendimiento y la complejidad de todos los algoritmos estudiados en terminos del error medio absoluto de las estimaciones y el tiempo real de ejecución.
Ingeniería de Telecomunicación
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UNIVERSIDADCARLOS III DE MADRID
´ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR
´ ´INGENIERIA SUPERIOR DE TELECOMUNICACION
´REDES Y SISTEMAS DE TELECOMUNICACION

PROYECTO FIN DE CARRERA
´ ´COMPARACION DE METODOS DE
´ ´LOCALIZACION DE MULTIPLES
OBJETIVOS EMPLEANDO REDES DE
SENSORES
AUTOR: EL BACHIR EL ACHHAB
´ ´TUTOR: JOAQUIN MIGUEZ ARENAS
JUNIO DE 2011Proyecto Fin de Carrera
´ ´ ´ ´COMPARACION DE METODOS DE LOCALIZACION DE MULTIPLES
OBJETIVOS EMPLEANDO REDES DE SENSORES.
Autor
EL BACHIR EL ACHHAB
Tutor
´ ´JOAQUIN MIGUEZ ARENAS
La defensa del presente Proyecto Fin de Carrera se realizo´ el d´ıa 16 de Junio
de 2011; siendo calificada por el siguiente tribunal:
´Presidente: Angel Bravo Santos
Secretario: David Luengo Garc´ıa
Vocal: Elisa Molanes L´opez
Habiendo obtenido la siguiente calificaci´on:
Calificacio´n:
Presidente Secretario Vocal
Legan´es, a 16 de Junio de 2011A mis padres
A mis hermanosAgradecimientos
Quiero mostrar mi agradecimiento a mis padres y mis hermanos, por todo el
apoyo que me han dado durante todos estos an˜os de la carrera, a todos mis ami-
gos y mis compan˜eros de clase y de pra´cticas, a Joaqu´ın por ayudarme a hacer
este proyecto realidad.
Muchas gracias a todos.
iiiResumen
En el presente Proyecto Fin de Carrera se compara el rendimiento y la com-
plejidad de varios algoritmos de procesado estad´ıstico de sen˜ales aplicados al
problema de localizaci´on de objetivos est´aticos empleando redes de sensores. Se
consideran dos escenarios, el primero con un u´nico objetivo y el segundo con
mu´ltiples blancos. Los objetivos est´an u´bicados en un ´area monitorizada por una
red de sensores y emiten una sen˜al de radiofrecuencia cuya potencia puede ser
medidaporlossensores.Estosu´ltimosrealizanlasmedicionesdemaneraperi´odi-
ca y cada medida es enviada al centro de fusi´on de datos que es el encargado de
aplicar un algoritmo para estimar la posici´on de los objetivos.
Alolargodelproyectosehanestudiadovariosm´etodosdelocalizaci´on.Sehan
estudiadom´etodos de MonteCarlo (MMC) que permiten aproximar funciones de
distribucio´n de probabilidad y/o estimar sus momentos. Se ha hecho hincapi´e en
elmuestreoenfatizadosecuencialconremuestreo.Sehandetalladolosalgoritmos
para el caso de un u´nico objetivo y se han mostrado resultados num´ericos en
ese escenario. Finalmente, se han adaptado los diferentes algoritmos para poder
estimar la posici´on de mu´ltiples blancos y se han presentado tambi´en resultados
num´ericos. Para los dos casos, se ha evaluado el rendimiento y la complejidad
de todos los algoritmos estudiados en terminos del error medio absoluto de las
estimaciones y el tiempo real de ejecuci´on.
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