Abstract:
In questa tesi vengono applicati a dei sensori zigbee vari algoritmi, comunemente
usati in intelligenza articiale.
Vengono trattati due tipologie di macro-situazioni con o senza apprendimento.
1. In prima analisi i problemi sono associati direttamente a misure di dis-
tanze, in particolare viene usato l'algoritmo LLE (Linear Loacal Embedding).
L'idea essenzialmente è quella di considerare ogni distanza tra sensori
ssi e sensore mobile come una dimensione a sè: LLE è un algoritmo di
riduzione dimensionale per cui proietta uno spazio di dimensione molto
grande in uno spazio di dimensione più piccola in questo caso in tre dimensioni.
Nello spazio di arrivo vengono poi determinati i vicini e, così anche
i corrispondenti nello spazio di partenza dove viene stimato il punto.
2. Nell'evoluzione del progetto si mettono da parte le distanze per usare
l'RSSI la misura di decadimento del segnale data dalla misura dei sensori.
In particolare vengono considerate più situazioni:
Si considera un ambiente uniforme. In questa situazione il sistema è
in grado di autodeterminare tutti i parametri di funzionamento la A
la N in questione e ovviamente la posizione del sensore mobile anche
con qualche perturbazione ambientale.
L'altra prevede una ricostruzione dell'ambiente fatta con l'uso dei
sensori ssi: con questo sitema vengono ricavate le varie N ed A
tra e dei sensori ssi , viene stimata la N tra l'ipotetica posizione del
sensore mobile e i vari sensori ssi. In ogni ipotesi di riposizionamento
del sensore mobile viene ristimata la N. Per convergere alla soluzione
viene minimizzata l'energia usando lo steepest descendent method.
