Hajautettu ilmaisu toteutettavissa langattomissa sensoriverkoissa

 |  Login

Show simple item record

dc.contributor Aalto-yliopisto fi
dc.contributor Aalto University en
dc.contributor.advisor Eriksson, Jan
dc.contributor.author Koskiahde, Joona
dc.date.accessioned 2012-09-20T05:33:30Z
dc.date.available 2012-09-20T05:33:30Z
dc.date.issued 2011
dc.identifier.uri https://aaltodoc.aalto.fi/handle/123456789/5173
dc.description.abstract Tämä työ käsittelee kohteen ilmaisua sensoriverkolla, joka koostuu äänisensoreista. Työn pääpaino on epäideaalisen tilanteen käsittelyllä, jossa monet hajautettua ilmaisua käsittelevät oletukset, joita alan kirjallisuudessa tehdään, eivät enää päde. Sensoriverkko koostuu mielivaltaiseen verkkotopologiaan asetetuista sensoreista ja fuusiokeskuksesta, ja tavoite on ilmaista verkkoa lähestyvä kohde, joka tuottaa äänisignaalia. Tiedon käsittelyyn sensoreilla ja fuusiokeskuksella esitetään kaksi erilaista algoritmia. Toinen algoritmeista perustuu suurimman uskottavuuden menetelmään ja toinen on heuristinen, klassiseen ilmaisuteoriaan perustuva, lähestymistapa ongelmaan. Algoritmien suorituskykyä tutkitaan simulaatioiden avulla. Heuristisen algoritmin suorituskyky on huomattavasti parempi kaikissa simuloiduissa tilanteissa. Algoritmien johdossa taustakohina oletettiin normaalijakautuneeksi, mutta simulaatioiden perusteella algoritmit toimivat kohtuullisen hyvin myös pidempihäntäisen taustakohinajakauman tapauksessa. Heuristinen algoritmi tarjoaa paremman suorituskyvyn lisäksi myös helpomman tavan asettaa kynnysarvoparametrit niin, että sensoreilla ja fuusiokeskuksella on haluttu väärän hälytyksen todennäköisyys. fi
dc.description.abstract This thesis discusses the detection of a target using a network of acoustic sensors. The focus of the work is on considering what to do in a non-ideal situation, where many of the assumptions often made in decentralized detection literature are no longer valid. The sensors and a fusion center are grouped in an arbitrary formation, and the object is to detect an approaching target which emits a sound signal. Two different schemes are considered for processing the data at sensors and the fusion center. One of the schemes is based on maximum likelihood estimation and the other one is a heuristic approach based on classical detection theory. The performances of the two schemes are studied in simulations. The heuristic scheme has a better detection performance for a given false alarm rate with all different sets of settings for the simulation. In derivation of the schemes, the background acoustic noise is assumed to be normal distributed, but, according to the simulations, the schemes still work relatively well under a long tailed noise distribution. In addition to better performance, the heuristic scheme offers easier setup of threshold values and approximation of false alarm rates for given thresholds using simple equations. en
dc.format.extent [8] + 54 s.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso en en
dc.title Hajautettu ilmaisu toteutettavissa langattomissa sensoriverkoissa fi
dc.title Decentralized Detection in Realistic Sensor Networks en
dc.type G2 Pro gradu, diplomityö fi
dc.contributor.department Signaalinkäsittelyn ja akustiikan laitos fi
dc.subject.keyword decentralized detection en
dc.subject.keyword distributed detection en
dc.subject.keyword detection theory en
dc.subject.keyword sensor networks en
dc.subject.keyword acoustic sensors en
dc.subject.keyword maximum likelihood en
dc.subject.keyword hajautettu ilmaisu fi
dc.subject.keyword ilmaisuteoria fi
dc.subject.keyword sensoriverkot fi
dc.subject.keyword akustiset sensorit fi
dc.subject.keyword suurimman uskottavuuden menetelmä fi
dc.identifier.urn URN:NBN:fi:aalto-201209213110
dc.type.dcmitype text en
dc.programme.major Signaalinkäsittelytekniikka fi
dc.programme.mcode S-88
dc.type.ontasot Diplomityö fi
dc.type.ontasot Master's thesis en
dc.contributor.supervisor Richter, Andreas
dc.location P1 fi


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search archive


Advanced Search

article-iconSubmit a publication

Browse

My Account