PROGETTO FINALE PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 Localizzazione tramite una rete di sensori wireless.

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PROGETTO FINALE PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 Localizzazione tramite una rete di sensori wireless utilizzando tecniche non-parametriche. Autori: Damiano Picco, Marco Prendin, Damiano Vanti Prof: Luca Schenato

Implementazione di un algoritmo per la localizzazione di un PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 - Obiettivi: Implementazione di un algoritmo per la localizzazione di un nodo mobile all’interno di una WSN realizzata nei Laboratori INFN di Legnaro e nei Laboratori del DEI di Padova. Motivazioni: Miglioramento dei risultati ottenuti in precedenza presso i laboratori di Legnaro Test dell’algoritmo nei laboratori del Dei di Padova Strumenti: Regressione lineare Bayesiana Processi Gaussiani

Stato dell’Arte: Introduzione PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 Stato dell’Arte: Introduzione L’ambito in cui si sviluppano gli algoritmi sono le WSN (Wireless Sensor Network), reti nate per scopi militari e formate da un insieme molto numeroso di dispositivi autonomi, detti nodi o mote, in grado di comunicare via radio tra loro e in grado di instaurare delle connessioni capillari con l'obiettivo di monitorare attentamente un'area territoriale. Le WSN sono caratterizzate da un imponente numero di sensori, con una direzione del traffico dati non precisa; normalmente ogni nodo spedisce pacchetti a tutti i dispositivi in ascolto, e non ad alcuni soltanto. I nodi hanno una lunga autonomia energetica adatta ai contesti operativi per cui le WSN sono state ideate.

Stato dell’Arte: Tecniche di Localizzazione PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 Stato dell’Arte: Tecniche di Localizzazione In letteratura le tecniche di localizzazione sono classificate secondo diversi criteri, come ad esempio in base alla grandezza fisica utilizzata: onde radio, impulsi sonori, infrarossi; o in base al parametro che fornisce le informazioni tra i nodi, in particolare si distinguono: Angle of Arrival AoA: basato sulla stima dell'angolo relativo tra due nodi; Time of Arrival ToA: basato sul tempo impiegato dal segnale radio per propagarsi da un nodo ad un altro; Time Difference of Arrival TDoA: basato sull'intervallo di tempo tra l'arrivo di un segnale radio e un segnale ad ultrasuoni emesso da un nodo; Received Signal Strength Indicator RSSI: basato sulla potenza ricevuta-inviata dai diversi nodi.

Stato dell’Arte: Tecniche di Localizzazione PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 Stato dell’Arte: Tecniche di Localizzazione Le tecniche di localizzazione basate sull'RSSI si distinguono in due classi principali: modello di Canale: l'algoritmo stima la distanza relativa del nodo mobile dai nodi ancora e con tecniche di triangolazione individua la posizione dello stesso. mappa di Potenza RSSI: ogni nodo ancora crea una mappa di potenza che può essere ottenuta attraverso un modello analitico sulla propagazione del segnale radio oppure da una serie di misure di potenza raccolte in diverse posizioni (learning measure) così da permettere un confronto con la misura test. I principali sistemi sviluppati in questa categoria sono RADAR e MoteTrack.

Regressione e Processi Gaussiani: Introduzione PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 Regressione e Processi Gaussiani: Introduzione

Regressione e Processi Gaussiani: Introduzione PROGETTO FINALE DEL CORSO DI PROGETTAZIONE DI SISTEMI DI CONTROLLO a.a. 2008/2009 Regressione e Processi Gaussiani: Introduzione Funzioni campione estratte dalla probabilità a priori Funzioni campione estratte dopo l'osservazione di due datapoint.

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