Localizzazione e tracking tramite filtri statistici in sistemi multi antenna

Uno dei temi più recenti nel campo delle telecomunicazioni è l'IoT. Tale termine viene utilizzato per rappresentare uno scenario nel quale non solo le persone, con i propri dispositivi personali, ma anche gli oggetti che le circondano saranno connessi alla rete con lo scopo di scambiarsi informazioni di diversa natura. Il numero sempre più crescente di dispositivi connessi in rete, porterà ad una richiesta maggiore in termini di capacità di canale e velocità di trasmissione. La risposta tecnologica a tali esigenze sarà data dall’avvento del 5G, le cui tecnologie chiave saranno: massive MIMO, small cells e l'utilizzo di onde millimetriche. Nel corso del tempo la crescita delle vendite di smartphone e di dispositivi mobili in grado di sfruttare la localizzazione per ottenere servizi, ha fatto sì che la ricerca in questo campo aumentasse esponenzialmente. L'informazione sulla posizione viene utilizzata infatti in differenti ambiti, si passa dalla tradizionale navigazione verso la meta desiderata al geomarketing, dai servizi legati alle chiamate di emergenza a quelli di logistica indoor per industrie. Data quindi l'importanza del processo di positioning, l'obiettivo di questa tesi è quello di ottenere la stima sulla posizione e sulla traiettoria percorsa da un utente che si muove in un ambiente indoor, sfruttando l'infrastruttura dedicata alla comunicazione che verrà a crearsi con l'avvento del 5G, permettendo quindi un abbattimento dei costi. Per fare ciò è stato implementato un algoritmo basato sui filtri EKF, nel quale il sistema analizzato presenta in ricezione un array di antenne, mentre in trasmissione è stato effettuato un confronto tra due casi: singola antenna ed array. Lo studio di entrambe le situazioni permette di evidenziare, quindi, i vantaggi ottenuti dall’utilizzo di sistemi multi antenna. Inoltre sono stati analizzati altri elementi chiave che determinano la precisione, quali geometria del sistema, posizionamento del ricevitore e frequenza operativa.

Analisi sperimentale sull'utilizzo del Microsoft Kinect One come sistema di Body Tracking per la realta virtuale in riabilitazione

In questo progetto di tesi sarà innanzitutto presentato il Kinect One e sarà fatta una panoramica sull’uso della realtà virtuale in ambito riabilitativo. In seguito sarà analizzato l’algoritmo di Body tracking, valutandone il comportamento in diverse situazioni pratiche e poi stimandone la precisione in statica. Sarà presentato un filtraggio per limitare il rumore in tempo reale e valutarne i pro ed i contro in funzione delle caratteristiche impostabili. Saranno presentate inoltre le metodologie con cui gli algoritmi integrati del Kinect permettono di ricavare una stima dell’orientamento delle parti anatomiche nello spazio ed alcune considerazioni circa le implicazioni pratiche di tali metodologie, anche in base alle osservazioni sul campo ottenute durante i mesi di realizzazione di questo progetto. Lo scopo è determinare se e come sia possibile utilizzare il Microsoft Kinect One come unico sistema di motion tracking del paziente in applicazioni cliniche di riabilitazione, quali limiti ci sono nel suo utilizzo e quali categorie di scenari e prove potrebbe supportare.