Klasifikace přímého a odraženého signálu pomocí vestavěného systému
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať algoritmus klasifikácie signálov pri lokalizácii objektov použitím technológie Ultra-wideband. Klasifikačná metóda by mala rozpoznať prekážku medzi prijímačom a vysielačom, teda klasifikovať signály na tie s priamou viditeľnosťou (LOS -- Line Of Sight) a bez priamej viditeľnosti (NLOS -- Non Line Of Sight). Tento systém musí byť dostatočne rýchly a jednoduchý, aby detekcia v reálnom čase bola možná priamo vo vstavanom systéme. Pri hľadaní riešenia boli preskúmané viaceré klasifikačné metódy, z ktorých najlepšie výsledky mali rôzne varianty rozhodovacích stromov. Vzhľadom na výkon cieľového zariadenia bola zvolená klasifikačná metóda Random forest ako finálne riešenie. Tento klasifikátor dosahuje úspešnosť až 89% pri vyhodnotení na datasete. Pri reálnom nasadení bol schopný rozpoznať objekt medzi vysielačom a prijímačom. Klasifikácia a výpočet parametrov trvá 6000 inštrukčných cyklov a model zaberá 4kB pamäte. Výsledky tejto práce umožňujú zdokonaliť existujúce riešenia detekcie NLOS signálov, a tým zvýšiť presnosť lokalizácie pri sledovaní polohy objektov vo vnútorných priestoroch.
This thesis aims to design and implement an algorithm for classification of signals that are used for tracking objects using ultra-wideband technology. The classification method should be able to detect an obstruction between receiver and transmitter, which means to classify signals as those with line of sight (LOS) and non-line of sight (NLOS). This system must be quick and lightweight enough, so real-time detection can be achieved directly in the embedded system. While searching for the solution, multiple classification methods were examined. The best-performing ones involved numerous variants of decision tree classifiers. Considering the restricted computing power of embedded devices, random forest classifier was chosen as the final solution. This classification method was able to achieve accuracy of up to 89% while evaluating the dataset. When deployed in real-life environment, it was able to detect an object between transmitter and receiver. Classification and calculation of parameters takes 6000 instruction cycles and the algorithm fits into 4kB of memory. Results of this thesis enable improvement of existing solutions for detection of NLOS signals that degrade tracking performance. This will boost the accuracy of localization while tracking objects in indoor environments.
This thesis aims to design and implement an algorithm for classification of signals that are used for tracking objects using ultra-wideband technology. The classification method should be able to detect an obstruction between receiver and transmitter, which means to classify signals as those with line of sight (LOS) and non-line of sight (NLOS). This system must be quick and lightweight enough, so real-time detection can be achieved directly in the embedded system. While searching for the solution, multiple classification methods were examined. The best-performing ones involved numerous variants of decision tree classifiers. Considering the restricted computing power of embedded devices, random forest classifier was chosen as the final solution. This classification method was able to achieve accuracy of up to 89% while evaluating the dataset. When deployed in real-life environment, it was able to detect an object between transmitter and receiver. Classification and calculation of parameters takes 6000 instruction cycles and the algorithm fits into 4kB of memory. Results of this thesis enable improvement of existing solutions for detection of NLOS signals that degrade tracking performance. This will boost the accuracy of localization while tracking objects in indoor environments.
Description
Citation
CHALKO, M. Klasifikace přímého a odraženého signálu pomocí vestavěného systému [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen)
Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-06-15
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Představte základní technické vybavení použité při řešení, tj. obvod DW1000 a vestavnou platformu. Upřesněte, co by mělo být vidět na Obr. 2.2. Objasněte termín "pozitívna chyba merania" (viz "Pri výpočte vzdialenosti na základe doby trvania letu signálu tak vzniká pozitívna chyba merania", str. 4). Vysvětlete "vlastnosť perfektnej periodickej autokorelácie" (viz str. 7) a jak tato vlastnost přispívá k přesnému určení impulsní odezvy na straně přijímače.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení