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Dissertação

DIeSEL: DIstributed SElf-Localization of a network of vehicles EVALUATED

Detalhes: A Localização é uma componente crucial na navegação e na correcta análise dos dados adquiridos. Actualmente, sistemas como o GPS permitem a localização absoluta. Contudo, com o desenvolvimento de redes de sensores de grande dimensão, e o uso destes ambientes interiores, ou submarinos, uso de GPS pode ser impeditivo e/ou inconsistente. Nesses casos, outras estratégias de localização têm que ser desenvolvidas, recorrendo, por exemplo, a medidas de alcance ou de ângulo entre os nós. O problema de localização de uma rede de sensores é um problema de optimização não convexa, e, portanto, difícil. Neste trabalho, propomos DIeSEL, um algoritmo de localização, baseado em distâncias, distribuído, livre de parâmetros de desenho, e garantidamente convergente, para localizar nós numa rede de agentes autónomos. Apesar de DIeSEL ser uma formulação generalista para qualquer cenário sem acesso a GPS, com alguns pontos de referência, medidas de distância e informação sobre as velocidades dos agentes, nós verificamos o desempenho de DIeSEL com simulações focadas com o posicionamento de veículos submarinos. Para além deste método, extendemos a formulação de DIeSEL para acolher medidas angulares, gerando DIeSEL-B. Focar-nos-emos neste caso a verificar a melhoria em termos de desempenho em relação ao primeiro algoritmo. Os resultados mostram que os algoritmos competem favoravelmente com os algoritmos benchmark. Contudo, a maior carga computacional e em termos de comunicações são aspectos que têm que tomados em conta, e são discutidos nesta tese. Discutimos também possíveis futuras avenidas de investigação sobre o trabalho desenvolvido aqui.
Keywords: Localização de redes de sensores, optimização distribuída, localização à base de distâncias, fusão de sensores, estimação ML, localização angular

Discussão: novembro 16, 2017, 9:0