Komprimované vzorkování pro efektivní sledování objektu senzorovou sítí

Simple item page
but.committeeprof. RNDr. Ivana Horová, CSc. (předseda) prof. Aleksandre Lomtatidze, DrSc. (místopředseda) doc. PaedDr. Dalibor Martišek, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Petr Vašík, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Zdeněk Karpíšek, CSc. (člen)cs
but.defenceStudent přednesl obhajobu diplomové práce na téma Komprimované vzorkování pro efektivní sledování objektu senzorovou sítí. Dále student odpovídal na otázky položené oponentem týkající se vysvětlení některých pojmů v práci. V diskuzi poté diplomant odpovídal na otázky týkající se práce od členů komise týkající se Bayesovské statistiky a simulací.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorRajmic, Pavelcs
dc.contributor.authorKlimeš, Ondřejcs
dc.contributor.refereeVeselý, Vítězslavcs
dc.date.accessioned2019-06-14T10:59:43Z
dc.date.available2019-06-14T10:59:43Z
dc.date.created2019cs
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá sledováním objektu. Ke sledování je použita decentralizovaná senzorová síť využívající distribuovaný částicový filtr s věrohodnostním konsenzem. Tento konsenzus je založen na řídké reprezentaci lokální věrohodnostní funkce pomocí vhodných slovníků. V této práci se porovnávají hojně používaný Fourierův slovník s námi navrženým slovníkem tzv. B-splajnů. Zároveň je díky řídkosti distribuovaných dat možné implementovat metodu komprimovaného snímání. Výsledky jsou porovnávány z hlediska přesnosti sledování a komunikační náročnosti. Součástí práce jsou také skripty a funkce v jazyce MATLAB.cs
dc.description.abstractThe master's thesis deals with target tracking. For this a decentralized sensor network using distributed particle filter with likelihood consensus is used. This consensus is based on a sparse representation of local likelihood function in a suitable chosen dictionary. In this thesis two dictionaries are compared: the widely used Fourier dictionary and our proposed B-splines. At the same time, thanks to the sparsity of distributed data, it is possible to implement compressed sensing method. The results are compared in terms of tracking error and communication costs. The thesis also contains scripts and functions in MATLAB.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationKLIMEŠ, O. Komprimované vzorkování pro efektivní sledování objektu senzorovou sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2019.cs
dc.identifier.other113054cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/175340
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectSenzorová síťcs
dc.subjectsledování pohybu objektucs
dc.subjectdistribuovaný sekvenční bayesovský odhadcs
dc.subjectčásticový filtrcs
dc.subjectřídkostcs
dc.subjectOMPcs
dc.subjectkomprimované snímánícs
dc.subjectB-splajnycs
dc.subjectSensor networken
dc.subjecttarget trackingen
dc.subjectdistributed sequential Bayesian estimationen
dc.subjectparticle filteren
dc.subjectsparsityen
dc.subjectOMPen
dc.subjectcompressed sensingen
dc.subjectB-splinesen
dc.titleKomprimované vzorkování pro efektivní sledování objektu senzorovou sítícs
dc.title.alternativeCompressive sampling for effective target tracking in a sensor networken
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2019-06-10cs
dcterms.modified2019-06-17-07:32:58cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid113054en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.12 15:27:47en
sync.item.modts2021.11.12 14:48:24en
thesis.disciplineMatematické inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.38 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
11.17 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_113054.html
Size:
12.02 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_113054.html
Download
Collections
2019