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dc.contributor.advisorIshihara, João Yoshiyuki-
dc.contributor.authorSilva, Caio Fábio Oliveira da-
dc.identifier.citationSILVA, Caio Fábio Oliveira da. A performance analysis of distributed filtering algorithms for indoor pedestrian tracking. 2017. vi, 56 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.pt_BR
dc.description.abstractA literatura recente indica que algoritmos de filtragem distribuída podem ter várias vantagens em relação a algoritmos centralizados, especialmente no que se refere a robustez, escalabilidade, uso de recursos de comunicação e flexibilidade. Neste contexto, este trabalho objetiva fornecer uma análise da performance de algoritmos de filtragem distribuída aplicados à estimação da posição de pesdestres em ambientes fechados. Particularmente, duas formas de algoritmos distribuídos serão testados: consenso por média ponderada e difusão. Um esquema de localização baseado em RFID é utilizado como teste para avaliar a performance dos algoritmos. Em especial, técnicas baseadas na diferença da fase de chegada são utilizadas para fornecer medições das distâncias e ângulos relativos entre as antenas e a etiqueta RFID. Simulações realizadas no software MATLAB indicam que algoritmos de difusão tem performance superior do que algoritmos de consenso na aplicação tratada neste trabalho. Além disso, a pequena diferença entre os erros quadráticos médios dos algoritmos centralizados e de difusão inspiram a utilização do último por seus outros benefícios.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordRastreamento indoorpt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmos de filtragempt_BR
dc.titleA performance analysis of distributed filtering algorithms for indoor pedestrian trackingpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2021-09-27T01:19:37Z-
dc.date.available2021-09-27T01:19:37Z-
dc.date.submitted2017-12-12-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/28672-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.contributor.advisorcoBorges, Geovany Araújo-
dc.description.abstract1Recent literature suggests that distributed filtering algorithms may have several advantages over centralized ones, especially concerning robustness, scalability, use of communication resources and flexibility. In this context, this work aims to provide a performance analysis of distributed filtering algorithms for indoor pedestrian tracking, where a set of sensors are employed to estimate the position of a person in a room. More specifically, two forms of distributed algorithms will be investigated: weighted average consensus and diffusion. A localization scheme based on RFID is used as a testbed for the assessment of the performance of the algorithms. Particularly, phase difference of arrival techniques are applied to provide measurements of the relative distance and angle from the antennas to the RFID tag. Simulation experiments carried out in MATLAB indicate that the diffusion algorithm has superior performance than the weighted average consensus algorithm. Furthermore, the small difference in the root-mean-square error of centralized and diffusion algorithms inspires the use of the latter for its other benefits.pt_BR
Aparece na Coleção:Engenharia Elétrica



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