Vai ai contenuti. | Spostati sulla navigazione | Spostati sulla ricerca | Vai al menu | Contatti | Accessibilità

| Crea un account

Del Favero, Simone (2010) Analysis and Development of Consensus-based Estimation Schemes. [Tesi di dottorato]

Full text disponibile come:

[img]
Anteprima
Documento PDF
2347Kb

Abstract (inglese)

In the last few decades we assisted to an extraordinary expansion of the Internet and of wireless technologies. These interconnection technologies allow a continuously increasing number of devices to exchange information. This fact, together with the parallel increase in the availability of inexpensive nodes carrying a wide range of sensing capabilities, attracts the interest in developing
large-scale sensing platforms, which could be used to measure a variety of physical phenomena.

However, these huge networks of simple devices are subject to tight energy and bandwidth constraints, making efficient distributed estimation and data fusion algorithms a strong need, to avoid unmanageable computational and communicational burden on network bottleneck nodes.

%In this thesis we address some issues in this research avenue
In this thesis we address some issues in this field, presenting and analyzing distributed algorithms to solve specific distributed estimation problems and carrying out the analysis of some other recently-proposed algorithms.

To perform data fusion in a distributed fashion, we relay on consensus algorithms, namely algorithms that achieve agreement on a common value in the network.
Using consensus as a basic brick to build estimation algorithms we can take advantage of the solid understanding on this problem that many recent contributions deepened and sharpened, and we can leverage for our analysis on powerful and effective tools.

In the thesis we propose a distributed algorithm for offset removal and an algorithm for least-square identification of the wireless-channel parameters, motivated by the application of localization and tracking of a moving object. We present moreover a novel linear algebra inequality, useful in the analysis of randomized algorithms. This result comes into play when we carry out an analysis of a recently-proposed distributed Kalman filtering algorithm. Finally, we look at the intriguing set up of a network cooperation to estimate different but correlated quantities, proposing and analyzing a distributed algorithm that performs inference over a simple Gauss-Markov random field.

Abstract (italiano)

Gli ultimi decenni sono stati segnati dallo straordinario sviluppo di Internet e dalla pervasiva diffusione della tecnologia wireless, consentendo ad un numero sempre maggiore di dispositivi di scambiare tra loro informazioni.
Questo fatto, assieme alla crescente disponibilità, a prezzi modici, di nodi equipaggiati con un'ampia varietà di dispositivi di misura, rende tecnologicamente concretizzabile l'idea di sviluppare grandi piattaforme di sensing, incaricate di monitorare qualsivoglia grandezza fisica.

Tuttavia, queste grandi reti di dispositivi estremamente semplici hanno stringenti vincoli sul consumo energetico e sulla banda di comunicazione, che rendono criticamente necessario lo sviluppo di tecniche efficienti per la stima e la data-fusion, così da evitare carichi computazionali e di comunicazione insostenibili ai colli di bottiglia della rete.

Questa tesi si propone di contribuire proprio in questo settore, presentando alcuni algoritmi per la soluzione distribuita di specifici problemi di stima ed analizzando le prestazioni di algoritmi recentemente proposti.

Strumento chiave nella decentralizzazione della stima è la teoria del consensus, che propone algoritmi in grado di portare l'intera rete a concordare su una specifica quantità. L'utilizzo di algoritmi di consensus come elemento base nella costruzione di algoritmi di stima ci consente di sfruttare la solida comprensione di questo problema, affinata dai molti risultati recentemente proposti in letteratura, e di sfruttare degli strumenti di analisi ben consolidati.

Nella tesi, motivati dal problema della localizzazione e del tracking di un oggetto, proponiamo un algoritmo per la compensazione degli offset ed un algoritmo per la stima ai minimi quadrati dei parametri caratterizzanti il canale wireless. Inoltre presentiamo un nuovo risultato di algebra lineare, utile nell'analisi di algoritmi randomizzati. Questo risultato giocherà un ruolo centrale nell'analisi qui proposta di un algoritmo distribuito per la stima alla Kalman. Infine, consideriamo l'interessante caso di una rete di sensori incaricata di stimare quantità diverse ma tra loro correlate e proponiamo un algoritmo per l'inferenza di un semplice campo di Gauss-Markov.

Statistiche Download - Aggiungi a RefWorks
Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Zampieri, Sandro
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 22 > Scuole per il 22simo ciclo > INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE > SCIENZA E TECNOLOGIA DELL'INFORMAZIONE
Data di deposito della tesi:NON SPECIFICATO
Anno di Pubblicazione:Gennaio 2010
Parole chiave (italiano / inglese):Distributed Estimation, Sensor Networks, Wireless Sensor Networks, Applications of Consensus, Distributed Kalman Filter, Distributed Kalman Smoothing, Localization and Tracking. Stima Distribuita, Reti di Sensori, Reti di Sensori Wireless, Applicazioni del Consensus, Filtro di Kalman Distribuito, Interpolatore di Kalman Distribuito, Localizzazione e Tracking
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/04 Automatica
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione
Codice ID:2868
Depositato il:21 Set 2010 12:35
Simple Metadata
Full Metadata
EndNote Format

Download statistics

Solo per lo Staff dell Archivio: Modifica questo record