Nuevos algoritmos de localización, seguimiento e identificación de fuentes en escenarios con agrupaciones de sensores concentradas y distribuidas

Resumen

Estudiamos el concepto de muestreo del entorno y cómo explotar la diversidad de información extraíble para desarrollar aplicaciones de interés. Lo más habitual son agrupaciones concentradas de sensores, o bien mediante nodos sensores distribuidos. En este contexto abordamos tres problemas canónicos: la localización, la identificación y el seguimiento de fuentes de señal. Inicialmente tratamos cada problema por separado para después enriquecer las soluciones alcanzadas de los mismos a través de desarrollos teóricos y su posterior validación. Esta validación se ha hecho pensando en dos, el marino en zonas donde hay cetáceos y el aéreo en la banda a 2'4 GHz. Para el escenario acústico submarino trabajamos con agrupaciones concentradas sobre la hipótesis de que incluir información de la fuente que genera las señales enriquece las soluciones a los problemas. Esta hipótesis se ha visto confirmada de forma genérica de la mano del modelado ARMA, presentamos así varios algoritmos de localización angular con inclusión de un modelo específico de la fuente. Esto se ha hecho para unas fuentes (individuos) muy especiales, los cachalotes. El problema de la identificación se aborda bajo un marco teórico similar al planteado confirmándose la hipótesis de que conocido el ángulo de incidencia de un individuo dado podemos proceder a su identificación. El modelo matemático usado para el problema del seguimiento está basado en el filtrado de Kalman Extendido alimentado con medidas procedentes de la estimación de los ángulos de incidencia. Finalmente, integramos en un algoritmo conjunto nuestros métodos de localización, identificación y seguimiento de cachalotes culminando una solución incremental para los tres problemas canónicos. En el escenario aéreo y con señales de radiofrecuencia la aproximación a los problemas canónicos se circunscribe al uso de nodos sensores inalámbricos distribuidos. El problema de la localización cartesiana se plantea usando valores de potencia de señal para estimar la distancia relativa entre nodos sensores fijos y móviles. Lo comenzamos con el estudio de los algoritmos más adecuados para este propósito procurando que la base teórica defina bien el papel de los niveles de potencia. Para superar los fenómenos de propagación planteamos la hipótesis de partida siguiente: un conocimiento de la constante de atenuación nos permite hacer una mejor introspección en las ecuaciones de los algoritmos de localización para mejorar sus prestaciones. El desarrollo teórico presentado para estimar la constante de atenuación ha dado buenos resultados y su inclusión en los algoritmos de localización permite, efectivamente, mejorar los resultados. Análogamente al medio marino, en el problema del seguimiento llegamos a la conclusión de que el filtrado de Kalman extendido es adecuado para nuestros propósitos. Los resultados muestran que las medidas de distancia obtenidas a partir de nuestros algoritmos de localización son suficientemente buenas y que los errores de localización se pueden compensar hasta alcanzar un seguimiento con menores errores de localización que los iniciales.