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.

A deep learning-based approach for 3D people tracking

Questa tesi si occupa dell’estensione di un framework software finalizzato all'individuazione e al tracciamento di persone in una scena ripresa da telecamera stereoscopica. In primo luogo è rimossa la necessità di una calibrazione manuale offline del sistema sfruttando algoritmi che consentono di individuare, a partire da un fotogramma acquisito dalla camera, il piano su cui i soggetti tracciati si muovono. Inoltre, è introdotto un modulo software basato su deep learning con lo scopo di migliorare la precisione del tracciamento. Questo componente, che è in grado di individuare le teste presenti in un fotogramma, consente ridurre i dati analizzati al solo intorno della posizione effettiva di una persona, escludendo oggetti che l’algoritmo di tracciamento sarebbe portato a individuare come persone.

Study of the rotational state of Titan using radio tracking data of the Dragonfly mission

Our solar system contains an impressive amount of celestial bodies. For example Saturn posses a huge variety of natural satellites, the diversity in size and physical proprieties of which might amaze imagination. The observational data gathered in 30 years range of deep space missions revealed, that some of these bodies can hide subsurface oceans under their crust. The water, as we know, serves as a fundamental base for a possible appearance of life. This statement is quite exited for the scientific society and serves as a reason for studying so called ”ocean worlds”. In order to detect the celestial bodies with the hidden subsurface ocean, one of the key aspects is the study of their rotational state, which is strongly coupled with the body internal structure. It can be done through the various techniques mentioned in Chapter 1. The main goal of the thesis is the study of rotational state of Titan, whose interior structure expectedly contains liquid ocean layer under its icy crust. Titan is the largest moon of Saturn and it is the second largest moon in the solar system in general. This natural satellite is of particular scientific interest, because it is one of a kind which has substantial atmosphere. The present work was done using radio tracking data of the Dragonfly mission which is one of the next NASA’s missions destined for Titan selected as a part of the New Frontiers Program in 2019. The detailed characteristic of the Dragonfly regarding the landing site and mission lifetime was reported in Chapter 2. The radio-tracking communication link from Titan side was performed using Dragonfly X band transponder according to the schedule tracking opportunity. From Earth side according to the mission, Deep Space Station 25 which is a part of NASA’s Deep Space Network was considered. Only Doppler data was used for studying Titan rotational state, even though there are other reliable techniques described in Chapter 3, that in general could be implemented.

Characterization of Mars rotational dynamics from Doppler tracking of the InSight lander

In the last decades the evolution of radio science has made it possible to infer the atmosphere composition, the surface and the internal structure of the planets. Since the arrival of the first landers on Mars it was possible to make accurate measurements of the dynamics of this planet; in this thesis we will focus on InSight, considering the data disclosed by the JPL relative to the period from November 26th, 2018 to August 15th, 2021. In particular, the Doppler and Range measurements conducted by the RISE (Rotation and Interior Structure Experiment) will be analyzed. Since the accuracy of these measurements was improved significantly the effects due to the atmosphere of Mars might be measured so it should thus be possible to obtain a better estimate of the parameters characterizing the rotational dynamic of Mars. A large part of this study will therefore be dedicated to the study, modeling, implementation and analysis of the atmosphere of Mars, in both its components: troposphere and ionosphere. Once the complete model of Mars had been built, i.e. including the atmosphere, it was then possible to analyze the residuals, obtained between the data of the measurements carried out and the values predicted by the developed model, in order to obtain an estimate of the rotational dynamic of Mars.

Analysis of Tracking Algorithms for Extended Target Radar Problems

This work proposes the analysis of tracking algorithms for point objects and extended targets particle filter on a radar application problem. Through simulations, the number of particles, the process and measurement noise of particle filter have been optimized. Four different scenarios have been considered in this work: point object with linear trajectory, point object with non-linear trajectory, extended object with linear trajectory, extended object with non-linear trajectory. The extended target has been modelled as an ellipse parametrized by the minor and major axes, the orientation angle, and the center coordinates (5 parameters overall).

Implementazione e caratterizzazione di PLL digitali per doppler tracking di sonde deep space

I Phase-Locked Loops sono circuiti ancora oggi utilizzati per la generazione di segnali coerenti in frequenza e in fase con i segnali in ingresso, motivo per cui sono uno degli strumenti della radio scienza per la ricostruzione dei segnali scambiati con le sonde e nascosti dal rumore accumulato nel tragitto che separa le sonde stesse dalle stazioni di tracking a terra. Questa tesi illustra l'implementazione di un PLL digitale linearizzato in Matlab e Simulink in una nuova veste rispetto al modello implementato durante l'attività di tirocinio curricolare, al fine di migliorarne le prestazioni per bassi carrier-to-noise density ratios. Il capitolo 1 si compone di due parti: la prima introduce all'ambito nel quale si inserisce il lavoro proposto, ossia la determinazione d'orbita; la seconda illustra i fondamenti della teoria dei segnali. Il capitolo 2 è incentrato sull'analisi dei Phase-Locked Loops, partendo da un'introduzione teorica e approdando all'implementazione di un modello in Simulink. Il capitolo 3, infine, mostra i risultati dell'applicazione del modello implementato in Simulink nell'analisi dei segnali di una missione realmente svolta.

Development of a health parameters tracking wearable device for detection of stress episodes and principles of panic attacks

A proof of concept for a wearable device is presented to help patients who suffer from panic attacks due to panic disorder. The aim of this device is to enable such patients manage these stressful episodes by guiding them to regulate their breathing and by informing the care taker. Panic attack prediction is deployed that can enable the healthcare providers to not only monitor and manage the panic attacks of a patient but also carry out an early intervention to reduce the symptom severity of the approaching panic attack. The patient can acquire the help they need, ultimately regaining control. The concept of panic attack prediction can lead to a personalized treatment of the patient. The study is conducted using a small real-world dataset, and only two primary symptoms of panic attack are used. These symptoms include pacing heart rate and hyperventilation or abnormal breathing rate. This thesis project is developed in collaboration with ALTEN italia and all the required hardware is provided by them.