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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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