Έμβλημα Πολυτεχνείου Κρήτης
Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Facebook  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Instagram  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Twitter  Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο YouTube   Το Πολυτεχνείο Κρήτης στο Linkedin

Νέα / Ανακοινώσεις / Συζητήσεις

Τα μηνύματά μου    Αναζήτηση

  • Όλες οι κατηγορίες
  • Δημόσιες Ανακοινώσεις
  • Δημόσιες Παρουσιάσεις Φοιτητών
  • Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας, κα. Σαμωνάκη Μαρία- Σχολή ΗΜΜΥ

Παρουσίαση Διπλωματικής Εργασίας, κα. Σαμωνάκη Μαρία- Σχολή ΗΜΜΥ

  • Συντάχθηκε 01-03-2022 13:05 Πληροφορίες σύνταξης

    Ενημερώθηκε: 01-03-2022 13:28

    Τόπος: Η παρουσίαση θα γίνει με τηλεδιάσκεψη
    Σύνδεσμος τηλεδιάσκεψης
    Έναρξη: 03/03/2022 18:00
    Λήξη: 03/03/2022 19:00

     

    ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ
    Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
    Πρόγραμμα Προπτυχιακών Σπουδών

    ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΙΑΣ
    ΣΑΜΩΝΑΚΗ ΜΑΡΙΑ

    Θέμα
    Χωρο-χρονική Εκτίμηση σε Ασύρματα Δίκτυα με Ανταλλαγή Μηνυμάτων
    Spatio-temporal Εstimation in Wireless Networks with Message Passing

    Εξεταστική Επιτροπή
    Καθηγητής Άγγελος Μπλέτσας (επιβλέπων)
    Αν. Καθηγητής Μιχαήλ Λαγουδάκης
    Καθηγητής Αντώνιος Δεληγιαννάκης

    Abstract
    In wireless networks, position information is a vital requirement for the network to function as intended. Localization is usually based on time of arrival (TOA) measurements, and thus, accurate timing information is essential for time-based localization. In this thesis, we utilize timing and ranging information exchange between neighboring nodes to overcome this problem. Initially, we approach the problem of spatio-temporal estimation in a sequential manner. We first aim to synchronize the nodes, using prior art time synchronization methods based on linear programming or Gaussian belief propagation and then estimate their locations, using (cooperative) Gaussian belief propagation. Afterwards, we attempt to solve the problem in a joint way, by estimating the clock offsets and the locations simultaneously, assuming that the nodes exchange messages with the anchors (non-cooperatively). In both methods, we focus on proposing efficient belief propagation (BP)-based algorithms that reduce communication overhead and computational complexity. Towards this goal, we approximately linearize the nonlinear terms of the factor graph (FG) messages in order to obtain a closed-form Gaussian solution of message updates. Accordingly, only the means and variances need to be updated and transmitted by the network nodes. Finally, we present the numerical results of each method and discuss their advantages and drawbacks. Considering time offsets of order ∼ 10−8 sec (10 nanosec) and a 50×50 m2 plane, with 50 agents and  9 anchors, simulations showed that the proposed cooperative GBP can provide quite accurate location estimates, just 0.8 m off from the real values, under 20 m communication range and a noise variance for ranging measurements of σd2 = 1 m2, utilizing the sequential method. Under the same circumstances, joint estimation in a non-cooperative environment demonstrates a slightly larger average error, ∼ 1 m, but lowers the communication requirements of the network. In the joint non-cooperative case, the number of the messages that need to be exchanged is significantly reduced due to the lower number of neighbors per agent, since a circle of 20 m radius in a 50 × 50 m2 plane would contain much more agents than anchors, 15 − 20 and 5 – 7, on average, respectively.


    Meeting ID: 948 6671 1833
    Password: 175657

     

     

     


© Πολυτεχνείο Κρήτης 2012