Komprimované vzorkování pro efektivní sledování objektu senzorovou sítí - Klimeš, Ondřej (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství, 2019)
Diplomová práce se zabývá sledováním objektu. Ke sledování je použita decentralizovaná senzorová síť využívající distribuovaný částicový filtr s věrohodnostním konsenzem. Tento konsenzus je založen na řídké reprezentaci lokální věrohodnostní funkce pomocí vhodných slovníků. V této práci se porovnávají hojně používaný Fourierův slovník s námi navrženým slovníkem tzv. B-splajnů. Zároveň je díky řídkosti distribuovaných dat možné implementovat metodu komprimovaného snímání. Výsledky jsou porovnávány z hlediska přesnosti sledování a komunikační náročnosti. Součástí práce jsou také skripty a funkce v jazyce MATLAB.

The master's thesis deals with target tracking. For this a decentralized sensor network using distributed particle filter with likelihood consensus is used. This consensus is based on a sparse representation of local likelihood function in a suitable chosen dictionary. In this thesis two dictionaries are compared: the widely used Fourier dictionary and our proposed B-splines. At the same time, thanks to the sparsity of distributed data, it is possible to implement compressed sensing method. The results are compared in terms of tracking error and communication costs. The thesis also contains scripts and functions in MATLAB.
Compressive sampling for effective target tracking in a sensor network
Keywords: Senzorová síť; sledování pohybu objektu; distribuovaný sekvenční bayesovský odhad; částicový filtr; řídkost; OMP; komprimované snímání; B-splajny; Sensor network; target tracking; distributed sequential Bayesian estimation; particle filter; sparsity; OMP; compressed sensing; B-splines