Υβριδική μέθοδος με Νευρωνικά Δίκτυα και αλγόριθμο Matrix Pencil για τον εντοπισμό θέσης κινητής μονάδας σε ασύρματα δίκτυα επικοινωνιών:
Creators: name: Καρανάσιος, Νικόλαος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2013
Subjects: Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο
Αλγόριθμος Matrix Pencil
Εκτίμηση θέσης
Artificial Neural Network
Matrix Pencil Algorithm
Position estimation

description: Στη διπλωματική εργασία επιχειρείται μια προσέγγιση της εκτίμησης θέσης μιας κινητής μονάδας με χρήση Τεχνητού Νευρωνικού Δικτύου(ΤΝΔ) και του αλγορίθμου Matrix Pencil(MP). Σκοπός ήταν η σύνθεση κατάλληλου Νευρωνικού Δικτύου το οποίο σε συνδυασμό, ή μή, με τον αλγόριθμο Matrix Pencil, θα οδηγούσε με ακρίβεια στον εντοπισμό της θέσης κινητής μονάδας σε ένα ασύρματο δίκτυο επικοινωνιών, μιας τυπικής ημιαστικής περιοχής, σε συχνότητα λειτουργίας 2GHz. Θεωρείται ότι στο χώρο διαδίδεται ένα μόνο σήμα και δεδομένα για την εφαρμογή των αλγορίθμων είναι τα επαγόμενα ρεύματα εισόδου επίπεδης στοιχειοκεραίας που χρησιμοποιεί ο σταθμός βάσης. Η μελέτη πραγματοποιήθηκε με παραμέτρους το πλήθος και την απόσταση μεταξύ των στοιχείων της στοιχειοκεραίας καθώς και την αρχιτεκτονική και τις παραμέτρους εκπαίδευσης του ΤΝΔ. Στην εργασία αναπτύχθηκαν τρείς μέθοδοι μελέτης εντοπισμού κινητής μονάδας. Στην πρώτη μέθοδο (Α), χρησιμοποιείται το ΤΝΔ για τον προσδιορισμό της απόστασης της μονάδας από το σταθμό βάσης και ανεξάρτητα ο αλγόριθμος MP για εντοπισμό της διεύθυνσης άφιξης του σήματος. Στη δεύτερη μέθοδο(ΑΙ) το ΤΝΔ χρησιμοποιεί τα δεδομένα που προκύπτουν από τη μέθοδο Matrix Pencil και στην τρίτη μέθοδο χρησιμοποιείται αποκλειστικά ΤΝΔ για τον εντοπισμό της θέσης της κινητής μονάδας. Ο έλεχγος της αξιοπιστίας των μεθόδων πραγματοποιήθηκε με στατιστική επεξεργασίατων αποτελεσμάτων επί δεδομένων που δεν χρησιμοποιήθηκαν κατά την εκπαίδευση των ΤΝΔ και την εφαρμογή του MP. Διαπιστώθηκε ότι η μέθοδος ΑΙ, δίνει τις πιο αξιόπιστες προβλέψεις συγκριτικά με τις άλλες δύο μεθόδους ενώ η ακρίβεια πρόβλεψης και της μεθόδου Α είναι αρκετά ικανοποιητική.
description: In the present thesis, an attempt was made to evaluate the position of a mobile unit via Artificial Neural Network (ANN) and Matrix Pencil (MP) algorithms. The object was the synthesis of an appropriate Neural Network which in combination with, or without, the Matrix Pencil algorithm, would be capable of identifying the position of a mobile unit in a wireless communication network. For the research, a profile of an ordinary suburban environment was used . It was suggested that only one version of the signal under consideration exists and as information data, for the signal processing of the algorithms, the induced input currents of the planar antenna array of the base station were used. Parameters of the study were the number of the elements of the antenna array and the distances among them, as well as the topology and the training parameters of the ANN. In the work, three methods were developed. In the first one(A), the ANN is used to find out the distance of the mobile unit from the base station and the MP is applied independently for the Direction of Arrival (DoA) estimation of the mobile unit signal. At the second method(AI) the ANN uses data yielded by MP and at the third method , only the ANN algorithm is used for the localization of the mobile unit. The accuracy of all three methods was checked via statistical processing of results coming from data which were not used for the training of the ANN and the application of MP. Among the three methods the AI was proved as the most robust in finding the position of the mobile unit whereas method A yields also satisfactory results.