2024-03-29T09:11:29Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/26202021-06-23T16:46:37Zcom_10324_30605com_10324_894col_10324_41
Estimación adaptativa Bayesiana Aplicada a la Localización de Usuarios Móviles
Prieto Tejedor, Javier
Fernández Reguero, Patricia
Mazuelas Franco, Santiago
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
Telecomunicaciones, Sistemas de
Satélites artificiales en las comunicaciones
Comunicaciones inalámbricas
Markov, Procesos de
Estadística bayesiana
La popularidad de los sistemas de posicionamiento satelitales en espacios abiertos ha generado una fuerte demanda de sistemas que los suplan en entornos complejos, donde estos fallan. Sin embargo, las características del canal de propagación inalámbrico en estos entornos son dinámicas e impredecibles. A su vez, existen situaciones en las que no hay una infraestructura inalámbrica operativa. En esta Tesis Doctoral , presentamos un marco teórico y algoritmos para la fusión de datos en sistemas de localización desplegados en entornos complejos. Las técnicas presentadas hacen uso de modelos adaptativos para acomodarse a las condiciones cambiantes del canal de propagación. Estas técnicas fusionan información previa y medidas de tiempo de llegada, potencia recibida, fuerza y velocidad angular, de manera óptima desde un punto de vista Bayesiano. Tanto los resultados empíricos como de simulación muestran una importante mejora respecto a los enfoques convencionales, obteniendo un error próximo a la cota de Cramér-Rao.
2013-04-19T07:56:23Z
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2012
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/2620
b1651967
10.35376/10324/2620
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
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