Métodos Bayesianos para Estimação Distribuída em Redes de Sensores

Nome do Pesquisador: Claudio José Bordin Júnior

Agência de fomento: Sem financiamento

Vigência: 04/2016 à 03/2018

Resumo: Propõem-se neste projeto analisar e desenvolver novos algoritmos para estimação distribuída em redes cooperativas usando filtros de partículas descentralizados que operam sem um centro global de fusão de dados. Na arquitetura proposta, cada nó da rede registra e processa de forma independente medidas geradas por sensores locais, mas os diferentes nós também são capazes de se comunicar entre si através de trocas de mensagens para gerar de forma cooperativa ao longo da rede uma estimativa global de um vetor de estados ou parâmetros desconhecido de interesse. O objetivo do projeto, que se insere n o estado da arte atual na área, é desenvolver filtros de partículas plenamente distribuídos operando em redes parcialmente conectadas que reproduzam, ou pelo menos aproximem, a estimativa global que seria gerada por um filtro centralizado ótimo, mas, ao mesmo tempo, tenham um baixo custo de comunicação entre os nós da rede. Para atingir esse objetivo, são investigadas técnicas baseadas tanto em métodos de consenso iterativo quanto em métodos alternativos de difusão aleatória de informação. As aplicações de interesse incluem: rastreamento cooperativo de emissores acústicos em redes de sensores passivos, equalização cega cooperativa de canais de comunicação digital em redes de receptores, e estimação conjunta de estados e falhas em veículos aeroespaciais com sensores distribuídos. No projeto, descrevem-se os resultados já obtidos (incl uindo publicações) nas linhas de pesquisa supracitadas e apresentam-se propostas de trabalho e publicações futuras.

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