Algoritmos Meta-Heurísticos para Aplicação a Localização baseada em Sistemas Acústicos

Palavras-chave: Localização Acústica,Estimação,Processamento Digital de Sinal

A presente dissertação aborda o problema da localização no espaço de uma fonte acústica, com o recurso a algoritmos meta-heurísticos. Tradicionalmente, as metodologias adotadas neste contexto baseiam-se em aproximações de um estimador estatístico (não convexo), aplicando-se posteriormente métodos de procura heurísticos. Tais métodos implicam normalmente soluções eﬁcientes à custa de elevado poder de computação, podendo no entanto, apenas fornecer soluções subótimas. Através do uso de métodos meta-heurísticos, nomeadamente, métodos baseados em enxames de partículas, o problema de localização é aqui abordado de forma direta (sem recurso a aproximações), recorrendo-se a uma metodologia de procura global. Embora conceptualmente estes algoritmos sejam desenvolvidos para problemas genéricos, sem explorar particularidades do problema em questão, o presente trabalho analisa, desenvolve e valida novos métodos, de modo a obter resultados ótimos e/ou subótimos com reduzido erro, mas sobretudo, acelerando consideravelmente a convergência dos mesmos. Inicialmente são estudados métodos de otimização global baseados em enxames de partículas, procurando-se ajustar os seus parâmetros de modo a serem obtidas soluções comparáveis ao estado da arte num largo espectro contextual, nomeadamente, ao nível do ruído das medições, do número de sensores e da posição da fonte no espaço. Os resultados obtidos certiﬁcam a utilização da metodologia, quer em termos do erro da solução ﬁnal, quer em termos do tempo de computação. Estes são ainda validados com uma implementação em ambiente real, com medições de campo, obtendo-se resultados em concordância com as simulações computacionais. A segunda parte da dissertação, propõe novas técnicas para a inicialização da população normalmente considerada aleatória neste tipo de cenários. Para esse ﬁm, dois métodos são desenvolvidos e propostos: (1) usando uma estimativa de distância obtida através das observações ruidosas do modelo, gerando pontos aleatórios em torno das interceções em relação aos sensores; (2) pela geração de Cadeias de Markov a partir do algoritmo de Metropolis-Hastings , tendo como ponto inicial o resultado obtido em (1). Em simultâneo, implementa-se uma procura local baseada no gradiente discreto do modelo. Além disso, através da aplicação de uma nova condição de paragem dos métodos que normalmente consideram um valor pré-deﬁnido de gerações de população, é demonstrado que as propostas no âmbito desta dissertação aceleram consideravelmente a convergência dos mesmos. Tal situação implica um cômputo bastante reduzido do número de gerações de população e, consequentemente, do tempo de processamento. Este trabalho introduz várias inovações importantes no campo de estudo: (1) incorporação de informações do modelo em estudo nos métodos de otimização baseados em enxames de partículas; (2) abordagens inovadoras para inicialização de populações para métodos baseados em enxames de partículas; (3) critérios de paragem mais eﬁcientes de modo a interromper o processo iterativo, normalmente considerado com valores pré-determinados; (4) uma estratégia de procura local, sem a necessidade do cálculo analítico do gradiente do modelo. Tais inovações, resultam em novas metodologias com desempenho aprimorado da localização em termos de precisão, complexidade computacional e taxa de convergência. As inovações introduzidas no estado da arte para resolução do problema de localização de uma fonte acústica, abrem caminho para implementações "embedded" , em processadores de baixa complexidade, fator de forma e consumo. Deste modo, surgem novas possibilidades de investigação ao nível da computação de borda ou em nuvem (do inglês Edge ou Fog Computing ), assim como a implementação de métodos de localização distribuídos ou sequenciais, quer pela simplicidade de implementação, quer pela menor exigência do esforço computacional.

Área científica: Ciências da Engenharia e Tecnologias