Phí tải tài liệu: 138.000đ

Chú ý: Điền đầy đủ thông tin EMAIL và SĐT khi thanh toán để được hỗ trợ tốt nhất.

DOWNLOAD NOW

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạm

Loại tài liệu: PDF

Số trang: 155 Trang

Tài liệu: ✅ ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

TẢI VỀ

Nội dung chi tiết: Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses)) N TIÉN Sĩ KỲ THUẬTTP. HO CHÍ MINH NÀM 2018https://khothu vien .comĐẠI HỌC QƯÓC GIA TP. HCM TRƯỜNG DẠI HỌC BÁCH KHOALÝ ỉ ú NGAPHƯƠNG PHẤP LỌC DA PHÀN T

Ứ CHO BÀI TOÁN TÁI LẤY MẪU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYÊNChuyên ngành: Kỳ thuật viễn thông Mà sổ chuyên ngành:62.52.02.08Phan biện dộc lập 1 :PGS. TS Lý Quố Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

c Ngọc Phân biện độc lập 2: PGS. rs Vù Vãn YèmPhàn biện 1: GS. TS Vù Dinh ThànhPhan biện 2: PGS. TS Nguyễn Văn KhangPhàn biện 3: PGS. I S Dặng Hoài Bắ

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

cNGƯỜI HƯỚNG DÀN KHOA nọc1GS.TS Lê Tiến Thường2TS. Mai LinhLỜI CAM DOANTác già xin cam đoan dây là cóng trình nghiên cứu cua ban thân tác gia. Các kết

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses)) các nguồn tài liệu (nếu có) dã dược thực hiện trích dần và ghi nguồn tài liệu tham khao dũng quỵ dinh.rác giá luận ánChữ kỹ-TÓM TẤTMục tiêu cùa luận

án là nghiên cứu phát triển các phương pháp tái lấy mầu cúa bộ lọc đa phần tử để nâng cao hiệu quả trong tính toán vả cãi thiện lỏi định vị cho mô hìn Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

h robot tự vận hành nói riêng và mạng định vị vô tuyến nói chung Các nghiên cứu cua luận án đà được phát triển theo chiều sâu VỚI tính kế thừaTác giã

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

đà đưa ra lý thuyết toán bộ lọc đa phần tử trên nền còng nghệ FPGA. Từ đó tác gia thiết kế và thực thi mô hĩnh bài toán phi tuyến trên thực nghiệm và

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses)) ho phần mềm MATLAB là nền táng cho hiện thực bộ lọc sơ khời. Điêm hạn chê của nghiên cửu nãy là chi áp dụng tốt đối với bộ lọc đa phần từ có số hạt tư

ơng đối nhô (khoảng 50 hạt)Đe giam số hạt. tác gia đề xuất giai pháptìm giới hạn trên cho tái lấy mầu theo Kullback-Leibler Distance (KLD) cúa bộ lọc Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

đa phần tử trong mạng định vị vò tuyến VỚI các trường hợp mật đô anchor nodes (5. 10. 15 và 20) và 7 mức còng suất khác nhau. Nói cách khác, tác giã m

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

ong muốn nghiên cửu giãi pháp này ở góc độ ảnh hướng công suất khác nhau Mô hình lựa chon kháo sát là hệ thống LAURA với công nghệ Zigbee và tập dử li

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses)) ợc cãi thiện.Đê giâm so hạt can dùng, tác giã đe xuất thuật toán tìm phương sai giới hạn dưới cho tái lấy mầu KLD hiệu chinh phương sai và đô dốc dừ l

iệu cho bộ lọc đa phần tử để cài thiện hiệu quả định vị mạng định vị LAURA. Như nghiên cứu đề xuất tìm giá trị giói hạn dưới cho tái lấy mầu KLD. lồi Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

định VỊ và van đề khao sát ánh hương còng suất cho các mật độ anchor nodes khác nhau cũng được tác giá xem xét.Việc kêt hợp đề xuất giải pháp tim giới

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

hạn trên và sau đó tìm phương sai giới hạn dưới cho tái lay mầu KLD hiệu chinh phương sai và độ dốc cho mô hình robot tự vận hành nhảm đánh giá và so

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses)) o luận trong quyên luận án.ABSTRACTThe purpose of this thesis is to study and develop resampling methods for Particle Fillers (PF) lo improve the qual

ity of computation and localization error for non-linear problems as well as for wireless target tracking. The studies of the thesis are developed 111 Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

depth with inheritance.I he authors have released a theory about PFsimplemcnlcd on FPGA. since then, firstly, the authors proposed and implemented a

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

non-linear system based on both reality and simulation to benchmark their results rhe Senqucntial Important Resampling (SIR) algorithm based on PT and

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses)) y is to apply well only for PF with 50 samples.To reduce the number of particles, the authors have proposed the finding error bound method for (Kullba

ck-Leibler Distance) KLD-resampling based on PF, called the second study.to solve the wneless target tracking in case of differentanchor nodes (5, 10. Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

15. 20 anchor nodes) and various power levels. In other words, the authors study this approach that effects various power levels or power-management

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

plane. The available data set of LAURA is supported on website.Simulation results show that this method enhances the tracking error and the changing p

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses)) proposed the finding lower bound variance for KI.D-rcsampling adjusted variance and gradient data based on PF. namely the thữd study, to improve the t

arget localization of LAURA system. Similar to the second study,al I results show that this method enhances the error localization and the affecting p Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

ower-management plane under various anchor nodes when compancd previous methods.Combining the finding error bound and lower bound variance method for

Phương pháp lọc đa phần tử cho bài toán tái lấy mẫu trong thông tin vô tuyến ( luận án tiến sĩ kĩ thuật(theses))

KI.D-resampling adjusted variance and gradient data is, the last study, to solve the tracking target based on received signal strength. Final, the err

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HÓ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOALÝ TÚ NGAPHƯƠNG PHÁP LỌC ĐA PHÀN TƯ C HO BÀI TOÁN TÁI LẢY MÀU TRONG THÔNG TIN VÔ TUYẾNLUẬN ÁN