Sensor resource management with evolutionary algorithms applied to indoor positioning

Premio Extraordinario de Doctorado de la UAH en el año académico 2016-2017Esta tesis pretende contribuir a la mejora de la gestión de recursos en sistemas de sensores aplicados a localización en interiores. Mediante esta gestión pueden abordarse dos temas, la colocación de estos sensores y su uso óptimo una vez colocados, centrándose la tesis en el primero de ellos. Durante la tesis se considera el uso de un sistema de posicionamiento en interiores basado en señales infrarrojas con medida de diferencia de fase. Estas medidas de fase son posteriormente transformadas en distancias, con lo cual nuestro problema es el de trilateración hiperbólica utilizando medidas de diferencia de distancia. Aunque se describe un modelo para el error en diferencia de distancias del enlace infrarrojo, podemos abstraernos de este y simplemente considerar que utilizamos medidas de diferencia de distancia que están normalmente distribuidas con una varianza dada por el modelo usado. De hecho, el trabajo expuesto en esta tesis podría ser usado con cualquier otro sistema del cual obtengamos un modelo de los errores de medida, ya sea empleando además trilateración esférica o angulación. La gran mayoría de trabajos que mejoran la precisión de un sistema de posicionamiento colocando sensores optimizan funciones de coste basadas en el límite inferior de Cramér-Rao, enfoque que adoptamos también en este trabajo. En el capítulo de la tesis dedicado al estado del arte hacemos un repaso de las diferentes propuestas existentes, que concluye explicando qué pretendemos aportar sobre las contribuciones existentes en la literatura científica. En resumen, podemos clasificar las propuestas actuales en tres clases. La primera de ellas trata de determinar una configuración óptima para localizar un objetivo, normalmente utilizando el determinante de la matriz de información de Fisher o la dilución de la precisión. Estos métodos pueden obtener expresiones analíticas que proporcionan una explicación sobre como intervienen las características de los sensores y su colocación en la precisión obtenida. Sin embargo, carecen de aplicabilidad en situaciones reales. El segundo tipo de propuestas emplea métodos numéricos para optimizar la colocación de sensores considerando varios objetivos o un área entera. Los métodos propuestos en esta tesis encajan dentro de esta categoría. Por último, existen métodos que utilizan técnicas de selección de sensores para obtener configuraciones óptimas. Entre las distintas propuestas encontramos varias deficiencias, como la simplificación del modelo de error de la medida para obtener expresiones fácilmente tratables, la consideración de un solo criterio de precisión de la localización, colocación de un número determinado y fijo de sensores, o su despliegue en áreas simples que no presenten problemas de oclusiones. Nuestra primera aportación trata de solucionar la consideración de un único criterio de precisión, que normalmente es el determinante o la traza de la matriz de covarianza o información de la estimación. Cada métrica obtenida de estas matrices tiene un significado práctico distinto, y la consideración de solo una de ellas puede dar lugar a soluciones que presenten deficiencias en las otras, como la obtención de elipses de error muy alargadas. Nuestra propuesta implica el uso de algoritmos evolutivos multifunción que optimicen varias de estas métricas, como el error cuadrático medio en todo el área, la isotropía de la solución, y la máxima desviación que puede aparecer. Esto nos permite tener un conjunto de soluciones dadas en un frente de Pareto, que permitirán al gestor de la red de sensores visualizar las posibles soluciones y elegir entre ellas según las necesidades. También permite obtener colocaciones que mejoren la convergencia de algunos estimadores. La segunda contribución de la tesis se ocupa de la colocación de sensores en zonas más complejas, donde existan obstáculos que provoquen oclusiones a algunos sensores. De esta manera, podemos introducir el problema de intentar cubrir la mayor cantidad de puntos del espacio con el número mínimo de sensores necesario para calcular la posición de un objetivo. Dicho número influirá en el porcentaje de área cubierto y en la precisión obtenida, además de aumentar el coste del sistema. Debido a esto, también será un objetivo a optimizar junto a la cobertura y la incertidumbre de la posición estimada. Para llevar a cabo esta optimización se propone una mejora sobre el algoritmo utilizado en la aportación anterior basada en el uso de subpoblaciones y añadiendo operadores genéticos que modifiquen el número de sensores según la cobertura y condensación en los distintos puntos de la zona a cubrir. Cada uno de los capítulos dedicado a las aportaciones descritas contiene resultados y conclusiones que confirman el buen funcionamiento de los métodos propuestos. Finalmente, la tesis concluye con una lista de propuestas que serán estudiadas en un futuro

Covariance Cost Functions for Scheduling Multistatic Sonobuoy Fields

Sonobuoy fields, comprising a network of sonar transmitters and receivers, are used to find and track underwater targets. For a given environment and sonobuoy field layout, the performance of such a field depends on the scheduling, that is, deciding which source should transmit, and which waveform should be transmitted at any given time. In this paper, we explore the choice of cost function used in myopic scheduling and its effect on tracking performance. Specifically, we consider 5 different cost functions derived from the predicted error covariance matrix of the track. Importantly, our cost functions combine both positional and velocity covariance information to allow the scheduler to choose the optimum source-waveform action. Using realistic multistatic sonobuoy simulations, we demonstrate that each cost function results in a different choice of source-waveform actions, which in turn affects the performance of the scheduler. In particular, we show there is a trade-off between position and velocity error performance such that no one cost function is superior in both

Abstracts on Radio Direction Finding (1899 - 1995)

The files on this record represent the various databases that originally composed the CD-ROM issue of "Abstracts on Radio Direction Finding" database, which is now part of the Dudley Knox Library's Abstracts and Selected Full Text Documents on Radio Direction Finding (1899 - 1995) Collection. (See Calhoun record https://calhoun.nps.edu/handle/10945/57364 for further information on this collection and the bibliography). Due to issues of technological obsolescence preventing current and future audiences from accessing the bibliography, DKL exported and converted into the three files on this record the various databases contained in the CD-ROM. The contents of these files are: 1) RDFA_CompleteBibliography_xls.zip [RDFA_CompleteBibliography.xls: Metadata for the complete bibliography, in Excel 97-2003 Workbook format; RDFA_Glossary.xls: Glossary of terms, in Excel 97-2003 Workbookformat; RDFA_Biographies.xls: Biographies of leading figures, in Excel 97-2003 Workbook format]; 2) RDFA_CompleteBibliography_csv.zip [RDFA_CompleteBibliography.TXT: Metadata for the complete bibliography, in CSV format; RDFA_Glossary.TXT: Glossary of terms, in CSV format; RDFA_Biographies.TXT: Biographies of leading figures, in CSV format]; 3) RDFA_CompleteBibliography.pdf: A human readable display of the bibliographic data, as a means of double-checking any possible deviations due to conversion

1995 BRAC Commission

Data Call - Naval Command, Control and Ocean Surveillance Center, Research Development Test Evaluation Division - San Diego, CA. Data Call #5. Box 186, L-118