The goal of this thesis is the development, implementation and
assessment of efficient particle filters (PFs) for various target tracking
applications on wireless sensor networks (WSNs).
We first focus on developing efficient models and particle filters for
indoor tracking using received signal strength (RSS) in WSNs. RSS is
a very appealing type of measurement for indoor tracking because of its
availability on many existing communication networks. In particular, most
current wireless communication networks (WiFi, ZigBee or even cellular
networks) provide radio signal strength (RSS) measurements for each radio
transmission. Unfortunately, RSS in indoor scenarios is highly influenced
by multipath propagation and, thus, it turns out very hard to adequately
model the correspondence between the received power and the transmitterto-
receiver distance. Further, the trajectories that the targets perform in
indoor scenarios usually have abrupt changes that result from avoiding walls
and furniture and consequently the target dynamics is also difficult to model.
In Chapter 3 we propose a flexible probabilistic scheme that allows
the description of different classes of target dynamics and propagation
environments through the use of multiple switching models. The resulting
state-space structure is termed a generalized switching multiple model
(GSMM) system. The drawback of the GSMM system is the increase in the
dimension of the system state and, hence, the number of variables that the
tracking algorithm has to estimate. In order to handle the added difficulty,
we propose two Rao-Blackwellized particle filtering (RBPF) algorithms in
which a subset of the state variables is integrated out to improve the tracking
accuracy.
As the main drawback of the particle filters is their computational
complexity we then move on to investigate how to reduce it via de
distribution of the processing. Distributed applications of tracking are
particularly interesting in situations where high-power centralized hardware
cannot be used. For example, in deployments where computational infrastructure and power are not available or where there is no time or
trivial way of connecting to it. The large majority of existing contributions
related to particle filtering, however, only offer a theoretical perspective or
computer simulation studies, owing in part to the complications of real-world
deployment and testing on low-power hardware.
In Chapter 4 we investigate the use of the distributed resampling with non-proportional allocation (DRNA) algorithm in order to obtain
a distributed particle filtering (DPF) algorithm. The DRNA algorithm
was devised to speed up the computations in particle filtering via the
parallelization of the resampling step. The basic assumption is the
availability of a set of processors interconnected by a high-speed network,
in the manner of state-of-the-art graphical processing unit (GPU) based
systems. In a typical WSN, the communications among nodes are subject
to various constraints (i.e., transmission capacity, power consumption or
error rates), hence the hardware setup is fundamentally different.
We first revisit the standard PF and its combination with the DRNA
algorithm, providing a formal description of the methodology. This includes
a simple analysis showing that (a) the importance weights are proper and
(b) the resampling scheme is unbiased. Then we address the practical
implementation of a distributed PF for target tracking, based on the DRNA
scheme, that runs in real time over a WSN. For the practical implementation
of the methodology on a real-time WSN, we have developed a software
and hardware testbed with the required algorithmic and communication
modules, working on a network of wireless light-intensity sensors.
The DPF scheme based on the DRNA algorithm guarantees the
computation of proper weights and consistent estimators provided that the
whole set of observations is available at every time instant at every node.
Unfortunately, due to practical communication constraints, the technique
described in Chapter 4 may turn out unrealistic for many WSNs of larger
size. We thus investigate in Chapter 5 how to relax the communication
requirements of the DPF algorithm using (a) a random model for the spread
of data over the WSN and (b) methods that enable the out-of-sequence
processing of sensor observations. The presented observation spread scheme
is flexible and allows tuning of the observation spread over the network
via the selection of a parameter. As the observation spread has a direct
connection with the precision on the estimation, we have also introduced a methodology that allows the selection of the parameter a priori without
the need of performing any kind of experiment. The performance of the
proposed scheme is assessed by way of an extensive simulation study.De forma general, el objetivo de esta tesis doctoral es el desarrollo y la
aplicación de filtros de partículas (FP) eficientes para diversas aplicaciones
de seguimiento de blancos en redes de sensores inalámbricas (wireless sensor
networks o WSNs).
Primero nos centramos en el desarrollo de modelos y filtros de partículas
para el seguimiento de blancos en entornos de interiores mediante el uso de
medidas de potencia de señal de radio (received signal strength o RSS) en
WSNs. Las medidas RSS son un tipo de medida muy utilizada debido a
su disponibilidad en redes ya implantadas en muchos entornos de interiores.
De hecho, en muchas redes de comunicaciones inalámbricas actuales (WiFi,
ZigBee o incluso las redes de telefonía móvil), se pueden obtener medidas
de RSS sin necesidad de modificación alguna. Desafortunadamente,
las medidas RSS en entornos de interiores suelen distorsionarse debido
a la propagación multitrayecto por lo que resulta muy difícil modelar
adecuadamente la relación entre la potencia de señal recibida y la distancia
entre el transmisor y el receptor. Otra dificultad añadida en el seguimiento
de interiores es que las trayectorias realizadas por los blancos suelen tener
por lo general cambios muy bruscos y en consecuencia el modelado de las
trayectorias dinámicas es una actividad muy compleja.
En el Capítulo 3 se propone un esquema probabilístico flexible que
permite la descripción de los diferentes sistemas dinámicos y entornos
de propagación mediante el uso de múltiples modelos conmutables entre
sí. Este esquema permite la descripción de varios modelos dinámicos y
de propagación de forma muy precisa de manera que el filtro sólo tiene
que estimar el modelo adecuado a cada instante para poder hacer el
seguimiento. El modelo de estado resultante (modelo de conmutación múltiple generalizado, generalized switiching multiple model o GSMM) tiene
el inconveniente del aumento de la dimensión del estado del sistema y, por
lo tanto, el número de variables que el algoritmo de seguimiento tiene que
estimar. Para superar esta dificultad, se proponen varios algoritmos de filtros de partículas con reducción de la varianza (Rao-Blackwellized particle
filtering (RBPF) algorithms) en el que un subconjunto de las variables de
estado, incluyendo las variables indicadoras de observación, se integran a fin
de mejorar la precisión de seguimiento.
Dado que la mayor desventaja de los filtros de partículas es su
complejidad computacional, a continuación investigamos cómo reducirla
distribuyendo el procesado entre los diferentes nodos de la red. Las aplicaciones distribuidas de seguimiento en redes de sensores son de especial
interés en muchas implementaciones reales, por ejemplo: cuando el hardware
usado no tiene suficiente capacidad computacional, si se quiere alargar la
vida de la red usando menos energía, o cuando no hay tiempo (o medios)
para conectarse a la toda la red. La reducción de complejidad también es
interesante cuando la red es tan extensa que el uso de hardware con alta
capacidad de procesamiento la haría excesivamente costosa.
La mayoría de las contribuciones existentes ofrecen exclusivamente una
perspectiva teórica o muestran resultados sintéticos o simulados, debido en
parte a las complicaciones asociadas a la implementación de los algoritmos y
de las pruebas en un hardware con nodos de baja capacidad computacional.
En el Capítulo 4 se investiga el uso del algoritmo distributed resampling
with non proportional allocation (DRNA) a fin de obtener un filtro de
partículas distribuido (FPD) para su implementación en una red de sensores
real con nodos de baja capacidad computacional. El algoritmo DRNA fue
elaborado para acelerar el cómputo del filtro de partículas centrándose en la
paralelización de uno de sus pasos: el remuestreo. Para ello el DRNA asume
la disponibilidad de un conjunto de procesadores interconectados por una
red de alta velocidad.
En una red de sensores inalábmrica, las comunicaciones entre los nodos
suelen tener restricciones (debido a la capacidad de transmisión, el consumo
de energía o de las tasas de error), y en consecuencia, la configuración de
hardware es fundamentalmente diferente. En este trabajo abordamos el
problema de la aplicación del algoritmo de DRNA en una WSN real. En
primer lugar, revisamos el FP estándar y su combinación con el algoritmo
DRNA, proporcionando una descripci´on formal de la metodología. Esto
incluye un análisis que demuestra que (a) los pesos se calculan de forma
adecuada y (b) que el paso del remuestreo no introduce ningún sesgo. A
continuación describimos la aplicación práctica de un FP distribuido para
seguimiento de objetivos, basado en el esquema DRNA, que se ejecuta en tiempo real a través de una WSN. Hemos desarrollado un banco de
pruebas de software y hardware donde hemos usado unos nodos con sensores
que miden intensidad de la luz y que a su vez tienen una capacidad de
procesamiento y de comunicaciones limitada. Evaluamos el rendimiento
del sistema de seguimiento en términos de error de la trayectoria estimada
usando los datos sintéticos y evaluamos la capacidad computacional con
datos reales.
El filtro de partículas distribuído basado en el algoritmo DRNA garantiza
el cómputo correcto de los pesos y los estimadores a condición de que
el conjunto completo de observaciones estén disponibles en cada instante de tiempo y en cada nodo. Debido a limitaciones de comunicación esta
metodología puede resultar poco realista para su implementación en muchas
redes de sensores inalámbricas de tamaño grande. Por ello, en el Capítulo
5 investigamos cómo reducir los requisitos de comunicación del algoritmo
anterior mediante (a) el uso de un modelo aleatorio para la difusión de
datos de observación a través de las red y (b) la adaptación de los filtros para
permitir el procesamiento de observaciones que lleguen fuera de secuencia.
El esquema presentado permite reducir la carga de comunicaciones en la
red a cambio de una reducción en la precisión del algoritmo mediante la
selección de un parámetro de diseño. También presentamos una metodología
que permite la selección de dicho parámetro que controla la difusión de
las observaciones a priori sin la necesidad de llevar a cabo ningún tipo
de experimento. El rendimiento del esquema propuesto ha sido evaluado
mediante un estudio extensivo de simulaciones
