In recent years there has been growing interest in ad-hoc and wireless sensor networks (WSNs) for a variety of indoor applications. Localization information in these networks is an enabling technology and in some applications it is the main sought after parameter. The cooperative localization performance of WSNs is ultimately constrained by the behavior of the utilized ranging technology in dense cluttered indoor environments. Recently, ultra-wideband (UWB) Time-of-Arrival (TOA) based ranging has exhibited potential due to its large bandwidth and high time resolution. However, the performance of its ranging and cooperative localization capabilities in dense indoor multipath environments needs to be further investigated. Of main concern is the high probability of non-line of sight (NLOS) and Direct Path (DP) blockage between sensor nodes, which biases the TOA estimation and degrades the localization performance. In this dissertation, we first present the results of measurement and modeling of UWB TOA-based ranging in different indoor multipath environments. We provide detailed characterization of the spatial behavior of ranging, where we focus on the statistics of the ranging error in the presence and absence of the DP and evaluate the pathloss behavior in the former case which is important for indoor geolocation coverage characterization. Parameters of the ranging error probability distributions and pathloss models are provided for different environments: traditional office, modern office, residential and manufacturing floor; and different ranging scenarios: indoor-to-indoor (ITI), outdoor-to-indoor (OTI) and roof-to-indoor (RTI). Based on the developed empirical models of UWB TOA-based OTI and ITI ranging, we derive and analyze cooperative localization bounds for WSNs in the different indoor multipath environments. First, we highlight the need for cooperative localization in indoor applications. Then we provide comprehensive analysis of the factors affecting localization accuracy such as network and ranging model parameters. Finally we introduce a novel distributed cooperative localization algorithm for indoor WSNs. The Cooperative LOcalization with Quality of estimation (CLOQ) algorithm integrates and disseminates the quality of the TOA ranging and position information in order to improve the localization performance for the entire WSN. The algorithm has the ability to reduce the effects of the cluttered indoor environments by identifying and mitigating the associated ranging errors. In addition the information regarding the integrity of the position estimate is further incorporated in the iterative distributed localization process which further reduces error escalation in the network. The simulation results of CLOQ algorithm are then compared against the derived G-CRLB, which shows substantial improvements in the localization performance.

Submitted by Geyciane Santos (geyciane_thamires@hotmail.com) on 2015-06-22T15:27:44Z No. of bitstreams: 1 Tese- Éfren Lopes de Souza.pdf: 7677745 bytes, checksum: 8fe25c4dfc5ccdc0ef44afb8837bd0e0 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-06-24T19:29:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese- Éfren Lopes de Souza.pdf: 7677745 bytes, checksum: 8fe25c4dfc5ccdc0ef44afb8837bd0e0 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-06-24T20:11:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese- Éfren Lopes de Souza.pdf: 7677745 bytes, checksum: 8fe25c4dfc5ccdc0ef44afb8837bd0e0 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-24T20:11:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese- Éfren Lopes de Souza.pdf: 7677745 bytes, checksum: 8fe25c4dfc5ccdc0ef44afb8837bd0e0 (MD5) Previous issue date: 2014-03-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Target tracking in Wireless Sensor Networks (WSNs) is an application in which the nodes cooperate to estimate the position of one or more objects of interest. In this context, the contributions of this work are fourfold. First, a survey the state-of-the-art about target tracking algorithms, in which we identified three formulations of tracking problem, and we classified them according to their characteristics. Furthermore, we divided the target tracking process in components to make the general understanding easier. Second, we propose and evaluate the PRATIQUE algorithm for tracking animals in forests. In this case, the nodes are organized into a grid to make feasible the use of sensor nodes in this kind of area in such a way that each cell of the grid is a region that can be occupied by the target. The algorithm estimates the cell where the target is, and uses predictions and hybrid clustering to reduce the communication cost and ensure the tracking accuracy. The results of the simulations show that prediction errors are approximately one cell. The third contribution is the TATI algorithm, this algorithm guides a tracker to approach the target. The sensor network is organized into faces to make the cooperation among the nodes easier, and reduce the path between the tracker and the target. The results show that energy consumption is reduced by 15%, and the tracker stays about 10m closer to the target, compared to the baseline. The fourth contribution is a scheme for performing localization and tracking tasks simultaneously in such a way that errors of range-based localization algorithms are reduced. This algorithm takes advantage of the messages sent to track the target to filter the noise in the distance estimation, reducing localization errors while tracking. The results show that the localization errors can be reduced by up to 70%. / Rastreamento de alvos em Redes de Sensores Sem Fio (RSSFs) é um tipo de aplicação em que os nós cooperam para estimar a posição de um ou mais objetos de interesse. Nesse contexto, este trabalho possui quatro contribuições. A primeira contribuição é um levantamento bibliográfico do estado-da-arte, em que identificamos três diferentes formulações de rastreamento e as classificamos de acordo com suas características. Além disso, dividimos o processo de rastreamento em componentes para facilitar o entendimento geral. A segunda contribuição é a elaboração e avaliação do algoritmo PRATIQUE para rastrear animais em florestas. Nesse caso, os nós são organizados em grade para viabilizar a utilização dos nós sensores nesse tipo de área, de forma que cada célula da grade é uma região que pode ser ocupada pelo alvo. O algoritmo estima a célula em que o alvo está, e usa previsão e um esquema híbrido de agrupamento para reduzir o custo de comunicação e garantir a precisão do rastreamento. Os resultados das simulações mostram que os erros de previsão são de aproximadamente uma célula. A terceira contribuição é o algoritmo TATI, esse algoritmo guia um objeto que visa alcançar o alvo. A rede é estruturada em faces para facilitar a cooperação entre os nós e reduzir o caminho entre o objeto guiado e o alvo. Os resultados mostram que o consumo de energia é reduzido em 15% e o objeto guiado fica cerca de 10m mais próximo do alvo, se comparado com a abordagem relacionada. A quarta contribuição é um esquema para executar as tarefas de localização e rastreamento simultaneamente para reduzir os erros dos algoritmos de localização baseados em alcance. As mensagens enviadas para rastrear o alvo são aproveitadas para filtrar os ruídos presentes nas estimativas de distância, reduzindo o erro de localização enquanto o rastreamento ocorre. Os resultados mostram que os erros de localização podem ser reduzidos em até 70%.

The technological advances resulting from electronic systems miniaturization were crucial to the reach of current technology. The microelectronics and studies to reduce power consumption in electronic devices provided that mobile sensor networks become increasingly used. A mobile sensor network is composed of several sensors nodes, which work collaboratively to achieve a certain goal. Each network node has layers and applications for specific purposes, two of the most important algorithms present in most applications in sensor networks are failure detectors and localization algorithms. Failure detectors are algorithms that check faulty nodes in the network by exchanging messages. This algorithm is a fundamental block in distributed applications and fault tolerant. Moreover, the localization algorithm is an alternative to GPS use. Using the content of messages transmitted by nodes, the algorithm computes a location coordinates of the node from a reference point. Several methodologies have been proposed in literature for both algorithms. However, even with functional similarities are not found searches uniting these algorithms in one in order to save resources and improve efficiency in wireless sensor networks. This study proposes a hybrid method in which the failure detector takes advantage of messages sent by localization algorithm to perform its task. This solution optimizes the messages exchange sent by nodes, reducing the transmission of data packets. As result, the solution reduces the power consumption of nodes and improves system performance. / Os avanços tecnológicos decorrentes da miniaturização de sistemas eletrônicos nas últimas décadas foram determinantes para o alcanço da tecnologia atual. A microeletrônica, em conjunto com estudos de redução de consumo de energia em dispositivos eletrônicos, propiciou que as redes de sensores móveis se difundissem rapidamente ao redor do mundo. Uma rede de sensores móveis é composta por diversos nodos sensores, que trabalham colaborativamente para alcançar um determinado objetivo. Cada nodo da rede possui camadas e aplicações com fins específicos, dois dos mais importantes algoritmos presentes na maioria das aplicações em redes de sensores são os detectores de defeitos e os algoritmos de localização. Os detectores de defeitos são algoritmos que normalmente são executados na camada de aplicação e seu objetivo é detectar através da troca de mensagem entre eles possíveis nodos falhos na rede. O algoritmo detector de defeitos é bloco fundamental em aplicações distribuídas e tolerantes a falhas. Por outro lado, o algoritmo de localização é uma proposta alternativa a utilização do GPS. Por meio da troca de mensagem entre os nodos, a partir de um ponto de referência o algoritmo de localização calcula as coordenadas do nodo no espaço. Diversas metodologias já foram propostas na bibliografia para ambos os algoritmos. Porém, mesmo com similaridades funcionais, não são encontradas pesquisas que integrem estes algoritmos, a fim de economizar recursos e melhorar a eficiência das redes de sensores. Este trabalho propõe um método híbrido em que o detector de defeitos aproveita a troca de mensagens realizada pelo algoritmo de localização para realizar sua tarefa. A solução aperfeiçoa a troca de mensagens enviadas pelos nodos, evitando o envio de pacotes de dados. Como resultado, a solução diminui o consumo de energia dos nodos e melhora o desempenho do sistema.

Orientador: Paulo Cardieri / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T19:04:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Moreira_RafaelBarbosa_M.pdf: 769599 bytes, checksum: 765bba4630a38b38a3832828cf0947b7 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Nesta dissertação, o problema da localização em redes de sensores sem fio é investigado. É apresentada uma análise de desempenho de técnicas de localização por meio de simulação e por meio da avaliação do limite de Cramér-Rao para o erro de localização. Em ambas as formas de análise foram avaliados efeitos de diversos fatores no desempenho, relacionados à topologia da rede e ao ambiente de propagação . Na análise por meio de simulação, foram consideradas as técnicas de localização baseadas em observações de potência do sinal recebido, enquanto que na análise usando o limite de Cramér-Rao, foram analisadas também as técnicas baseadas no tempo de chegada e no ângulo de chegada do sinal recebido. Este trabalho também avaliou os efeitos da polarização das estimativas de distâncias (usadas no processo de localização) no limite inferior de Cramér-Rao. Esta polarização é geralmente desprezada na literatura, o que pode levar a imprecisões no cálculo do limite de Cramér-Rao, em certas condições de propagação. Uma nova expressão para este limite foi derivada para um caso simples de estimador, considerando agora a polarização. Tomando como base o desenvolvimento desta nova expressão, foi derivada também uma nova expressão para o limite inferior de Cramér-Rao considerando os efeitos do desvanecimento lognormal e do desvanecimento Nakagami do canal de propagação / Abstract: This dissertation investigates on the localization problem in wireless sensor networks. A performance analysis of localization techniques through simulations and the Cramér-Rao lower bound is presented. The effects of several parameters on the localization performance are investigated, including network topology and propagation environment. The simulation analysis considered localization techniques based on received signal strength observations, while the Cramér-Rao analysis considered also techniques based on the time of arrival and angle of arrival of the received signal. This work also investigated how the Cramér-Rao limit is affected by the observation bias in localization techniques based on the received signal strength. This bias is usually neglected in the literature, what may lead to imprecisions on the Cramér-Rao limit computation under certain propagation conditions. A new expression for this limit was derived for a simple estimator case, now considering the bias. With the development of this new expression, it was also derived a new expression for the Cramér-Rao lower bound considering the effects of lognormal fading and Nakagami fading on the propagation channel / Mestrado / Telecomunicações e Telemática / Mestre em Engenharia Elétrica

Sofisticadas técnicas para estimação de modelos baseadas em simulação, os filtros de partículas ou métodos de Monte Carlo Seqüenciais, foram empregadas recentemente para solucionar diversos problemas difícieis no campo da robótica móvel. No entanto, o sucesso dos fitros de partículas limitou-se à computação de parâmetros em espaços de baixa dimensionalidade. Os atuais esforços de pesquisa em robótica móvel têm comecado a explorar certas propriedades estruturais de seus domnios de aplicação que envolvem a utilização de filtros de partculas em espacos de maior dimensão, aumentando consideravelmente a complexidade da simulação envolvida. Simulações estatsticas dessa natureza requerem uma grande quantidade de numeros pseudo-aleatorios que possam ser gerados eficientemente e atendam a certos criterios de qualidade. O processo de geração de numeros pseudo-aleatorios torna-se o ponto crtico de tais aplicações em termos de desempenho. Neste contexto, a computação reconguravel insere-se como uma tecnologia capaz de satisfazer a demanda por alto desempenho das grandes simulações estatsticas pois sistemas baseados em arquiteturas reconguraveis possuem o potencial de mapear computação em hardware visando aumento de eficiência sem comprometer seriamente sua exibilidade. Tecnologias reconguraveis também possui o atrativo de um baixo consumo de energia, uma caracterstica essencial para os futuros robôs moveis embarcados. Esta dissertação apresenta a implementação um sistema embarcado baseado em FPGA e projetado para solucionar o problema de localização de robôs por meio de tecnicas probabilsticas. A parte fundamental de todo este sistema e um veloz gerador de numeros aleatorios mapeado ao hardware reconguravel que foi capaz de atender rígidos criterios estatsticos de qualidade / Sophisticated techniques for estimation of models based on simulation, particle filters or Sequential Monte Carlo Methods, were recently used to solve many difficult problems in the field of mobile robotics. However, the success of particle filters was limited to the computation of parameters in low dimensionality spaces. The current research efforts in mobile robotics have begun to explore some structural properties of their application\'s domain involving the use of particle filters in spaces of a higher dimension, greatly increasing the complexity of the involved simulation. Statistical simulations of this nature require a lot of pseudorandom numbers that can be generated efficiently and meet certain quality criteria. The process of generating pseudorandom number becomes the critical point of such applications in terms of performance. In this context, reconfigurable computing is a technology capable of meeting the demand for high performance of large statistical simulations because systems based on reconfigurable architectures have the potential to map computation to hardware aiming to increase eficiency without a serious drawback in exibility. Reconfigurable technologies are also attractive because of their low energy consume, a essential feature for the future mobile robots. This dissertation presents an implementation of a FPGA based embedded system designed to solve the robot localization problem by the means of probabilistic technics. The fundamental part from the whole system is a fast random number generator mapped to reconfigurable hardware wich atends a rigid quality criteria

Dans le cadre de cette thèse, on se proposait de développer de nouveaux mécanismes de radiolocalisation, permettant de positionner les nœuds de réseaux corporels sans-fil (WBAN) mobiles, en exploitant de manière opportuniste des liens radio coopératifs bas débit à l'échelle d'un même corps (i.e. coopération intra-WBAN), entre réseaux distincts (i.e. coopération inter-WBAN), et/ou vis-à-vis de l'infrastructure environnante. Ces nouvelles fonctions coopératives présentent un intérêt pour des applications telles que la navigation de groupe ou la capture de mouvement à large échelle. Ce sujet d'étude, par essence multidisciplinaire, a permis d'aborder des questions de recherche variées, humine-biomécanique et de ayant trait à la modélisation physique (e.g. modélisation spatio-temporelle des métriques de radiolocalisation en situation de mobilité, modélisation de la mobilité groupe...), au développement d'algorithmes adaptés aux observables disponibles (e.g. algorithmes de positionnement coopératifs et distribués, sélection et ordonnancement des liens/mesures entre les nœuds...), aux mécanismes d'accès et de mise en réseau (i.e. en support aux mesures coopératives et au positionnement itératif). Les bénéfices et les limites de certaines de ces fonctions ont été en partie éprouvés expérimentalement, au moyen de plateformes radio réelles. Les différents développements réalisés tenaient compte, autant que possible, des contraintes liées aux standards de communication WBAN émergeants (e.g. Impulse Radio - Ultra Wideband (IR-UWB) IEEE 802.15.6), par exemple en termes de bande fréquentielle ou de taux d'erreur. / The PhD investigations aim at exploring new WBAN cooperative localization mechanisms, which could benefit jointly from on-body links, body-to-body links between distinct mobile users or off-body links with respect to the infrastructure. Following a multidisciplinary approach, we have thus addressed theoretical questions related to physical modeling or to algorithmic and cross-layer design. A few more practical aspects have also been dealt with. More specifically, based on WBAN channel measurements, single-link ranging error models are first discussed for more realistic performance assessment. Then a Constrained Distributed Weighted Multi-Dimensional Scaling (CDWMDS) positioning algorithm is put forward for relative MoCap purposes, coping with on-body nodes' asynchronism to reduce system latency and exploiting the presence of constant-length radio links for better accuracy. Subsequently we consider extending this algorithm for larger-scale asbolute MoCap applications within a 2-step localization approach that incorporates additional off-body links in a heterogeneous WBAN framework. Then, both individual and collective kinds of navigation are addressed. In both MoCap and navigation scenarios, low-complexity solutions exploiting on-body deployment diversity enable to combat error propagation and strong range biases due to body shadowing, relying on on-body nodes' dispersion or graph neighborhood to approximate the corrupted distances. Finally, experiments based on real IR-UWB radio platforms validate in part the previous proposals, while showing their practical limitations.

Locating an odor source in a turbulent environment, an instinctive behavior of insects such as moths, is a nontrivial task in robotics. Robots equipped with odor sensors find it difficult to locate the odor source due to the sporadic nature of odor patches in a turbulent environment. In this thesis, we develop a swarm algorithm which acquires information from odor patches and utilizes it to locate the odor source. The algorithm utilizes an intelligent integration of the chemotaxis, anemotaxis and spiralling approaches, where the chemotactic behavior is implemented by the recently proposed Glowworm Swarm Optimization (GSO) algorithm. Agents switch between chemotactic, anemotactic, and spiralling modes in accordance with the information available from the environment for optimal performance. The proposed algorithm takes full advantage of communication and collaboration between the robots. It is shown to be robust, efficient and well suited for implementation in olfactory robots. An important feature of the algorithm is the use of maximum concentration encountered in the recent past for navigation, which is seen to improve algorithmic performance significantly. The algorithm initially assumes agents to be point masses, later this is modified for robots and includes a gyroscopic avoidance strategy. A variant of the algorithm which does not demand wind information, is shown to be capable of locating odor sources even in no wind environment. A deterministic GSO algorithm has been proposed which is shown capable of faster convergence. Another proposed variant, the push pull GSO algorithm is shown to be more efficient in the presence of obstacle avoidance. The proposed algorithm is also seen capable of locating odor source under varying wind conditions. We have also shown the simultaneous capture of multiple odor sources by the proposed algorithm. A mobile odor source is shown to be captured and tracked by the proposed approach. The proposed approaches are later tested on data obtained from a realistic dye mixing experiment. A gas source localization experiment is also carried out in the lab to demonstrate the validity of the proposed approaches under real world conditions.

Sofisticadas técnicas para estimação de modelos baseadas em simulação, os filtros de partículas ou métodos de Monte Carlo Seqüenciais, foram empregadas recentemente para solucionar diversos problemas difícieis no campo da robótica móvel. No entanto, o sucesso dos fitros de partículas limitou-se à computação de parâmetros em espaços de baixa dimensionalidade. Os atuais esforços de pesquisa em robótica móvel têm comecado a explorar certas propriedades estruturais de seus domnios de aplicação que envolvem a utilização de filtros de partculas em espacos de maior dimensão, aumentando consideravelmente a complexidade da simulação envolvida. Simulações estatsticas dessa natureza requerem uma grande quantidade de numeros pseudo-aleatorios que possam ser gerados eficientemente e atendam a certos criterios de qualidade. O processo de geração de numeros pseudo-aleatorios torna-se o ponto crtico de tais aplicações em termos de desempenho. Neste contexto, a computação reconguravel insere-se como uma tecnologia capaz de satisfazer a demanda por alto desempenho das grandes simulações estatsticas pois sistemas baseados em arquiteturas reconguraveis possuem o potencial de mapear computação em hardware visando aumento de eficiência sem comprometer seriamente sua exibilidade. Tecnologias reconguraveis também possui o atrativo de um baixo consumo de energia, uma caracterstica essencial para os futuros robôs moveis embarcados. Esta dissertação apresenta a implementação um sistema embarcado baseado em FPGA e projetado para solucionar o problema de localização de robôs por meio de tecnicas probabilsticas. A parte fundamental de todo este sistema e um veloz gerador de numeros aleatorios mapeado ao hardware reconguravel que foi capaz de atender rígidos criterios estatsticos de qualidade / Sophisticated techniques for estimation of models based on simulation, particle filters or Sequential Monte Carlo Methods, were recently used to solve many difficult problems in the field of mobile robotics. However, the success of particle filters was limited to the computation of parameters in low dimensionality spaces. The current research efforts in mobile robotics have begun to explore some structural properties of their application\'s domain involving the use of particle filters in spaces of a higher dimension, greatly increasing the complexity of the involved simulation. Statistical simulations of this nature require a lot of pseudorandom numbers that can be generated efficiently and meet certain quality criteria. The process of generating pseudorandom number becomes the critical point of such applications in terms of performance. In this context, reconfigurable computing is a technology capable of meeting the demand for high performance of large statistical simulations because systems based on reconfigurable architectures have the potential to map computation to hardware aiming to increase eficiency without a serious drawback in exibility. Reconfigurable technologies are also attractive because of their low energy consume, a essential feature for the future mobile robots. This dissertation presents an implementation of a FPGA based embedded system designed to solve the robot localization problem by the means of probabilistic technics. The fundamental part from the whole system is a fast random number generator mapped to reconfigurable hardware wich atends a rigid quality criteria