2 resultados para Maximum likelihood – Expectation maximization (ML-EM)

em AMS Tesi di Laurea - Alm@DL - Università di Bologna


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In questa tesi si sono valutate le prestazioni di un sistema di localizzazione multi-antenna di tag radio frequency identification (RFID) passivi in ambiente indoor. Il sistema, composto da un reader in movimento che percorre una traiettoria nota, ha come obiettivo localizzare il tag attraverso misure di fase; più precisamente la differenza di fase tra il segnale di interrogazione, emesso dal reader, e il segnale ricevuto riflesso dal tag che è correlato alla distanza tra di essi. Dopo avere eseguito una ricerca sullo stato dell’arte di queste tecniche e aver derivato il criterio maximum likelihood (ML) del sistema si è proceduto a valutarne le prestazioni e come eventuali fattori agissero sul risultato di localizzazione attraverso simulazioni Matlab. Come ultimo passo si è proceduto a effettuare una campagna di misure, testando il sistema in un ambiente reale. Si sono confrontati i risultati di localizzazione di tutti gli algoritmi proposti quando il reader si muove su una traiettoria rettilinea e su una traiettoria angolare, cercando di capire come migliorare i risultati.

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An emerging technology, that Smart Radio Environments rely on to improve wireless link quality, are Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs). A RIS, in general, can be understood as a thin layer of EM composite material, typically mounted on the walls or ceilings of buildings, which can be reconfigured even after its deployment in the network. RISs made by composing artificial materials in an engineered way, in order to obtain unconventional characteristics, are called metasurfaces. Through the programming of the RIS, it is possible to control and/or modify the radio waves that affect it, thus shaping the radio environment. To overcome the limitations of RISs, the metaprism represents an alternative: it is a passive and non-reconfigurable frequency-selective metasurface that acts as a metamirror to improve the efficiency of the wireless link. In particular, using an OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) signaling it is possible to control the reflection of the signal, suitably selecting the sub-carrier assigned to each user, without having to interact with the metaprism or having to estimate the CSI. This thesis investigates how OFDM signaling and metaprism can be used for localization purposes, especially to extend the coverage area at low cost, in a scenario where the user is in NLoS (Non-line-of-sight) conditions with respect to the base station, both single antenna. In particular, the paper concerns the design of the analytical model and the corresponding Matlab implementation of a Maximum Likelihood (ML) estimator able to estimate the unknown position, behind an obstacle, from which a generic user transmits to a base station, exploiting the metaprism.