| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Ishihara, João Yoshiyuki | - |
| dc.contributor.author | Silva, Caio Fábio Oliveira da | - |
| dc.identifier.citation | SILVA, 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.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017. | pt_BR |
| dc.description.abstract | A 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.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Rastreamento indoor | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Algoritmos de filtragem | pt_BR |
| dc.title | A performance analysis of distributed filtering algorithms for indoor pedestrian tracking | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2021-09-27T01:19:37Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-27T01:19:37Z | - |
| dc.date.submitted | 2017-12-12 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/28672 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A 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.advisorco | Borges, Geovany Araújo | - |
| dc.description.abstract1 | Recent 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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