Приказ основних података о дисертацији
Пасивни модел позиционирања у бежичним сензорским мрежама заснован на адаптивним хибридним хеуристичким алогортимима
Passive localization model in wireless sensor networks based on adaptive hybrid heuristic algorithms
dc.contributor.advisor | Simić-Pejović, Mirjana | |
dc.contributor.other | Nešković, Aleksandar | |
dc.contributor.other | Lazović, Goran | |
dc.contributor.other | Pejović, Predrag | |
dc.contributor.other | Bjelica, Milan | |
dc.creator | Rosić, Maja | |
dc.date.accessioned | 2021-06-11T09:34:06Z | |
dc.date.available | 2021-06-11T09:34:06Z | |
dc.date.issued | 2021-03-17 | |
dc.identifier.uri | http://eteze.bg.ac.rs/application/showtheses?thesesId=8173 | |
dc.identifier.uri | https://fedorabg.bg.ac.rs/fedora/get/o:23831/bdef:Content/download | |
dc.identifier.uri | http://vbs.rs/scripts/cobiss?command=DISPLAY&base=70036&RID=40214025 | |
dc.identifier.uri | https://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/18351 | |
dc.description.abstract | Предмет истраживања ове докторске дисертације је проблем пасивног лоцирања заснован на мерењу времена пропагације сигнала (Time of Arrival, ТОА), или временске разлике пропагације сигнала (Time Difference of Arrival, TDOA) ради одређивања непознате локације неког објекта. За постављене моделе лоцирања формирана је функција максималне веродостојности (Maximum Likelihood, ML) са Гаусовом случајном расподелом за грешку мерења. Разматрани естимациони модел описан је нелинеарном, неконвексном функцијом циља, односно мултимодалном функцијом. При томе, за формирану функцију циља, глобално оптимално решење не може се нумерички одредити класичним методама оптимизације... | sr |
dc.description.abstract | The research in this dissertation is focused on the problem of passive target localization based on the noisy time of arrival (TOA) or time Difference of Arrival (TDOA) measurements, with the aim to accurately estimate the unknown passive target location. The maximum likelihood (ML) estimation problem is formulated for the considered localization problem, with measurement errors modelled as Gaussian distributed random variables. However, the ML objective function of the considered estimation problem is nonlinear and multimodal function, and in this case, the global optimal solution cannot be determined numerically by classical optimization methods... | en |
dc.language | sr | |
dc.publisher | Универзитет у Београду, Електротехнички факултет | sr |
dc.rights | openAccess | en |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.source | Универзитет у Београду | sr |
dc.subject | Технике позиционирања | sr |
dc.subject | Localization techinques | en |
dc.subject | пасивне технике лоцирања | sr |
dc.subject | естимационе методе | sr |
dc.subject | Крамер-Раова граница | sr |
dc.subject | хеуристичке оптимизационе методе | sr |
dc.subject | хибридни алгоритми | sr |
dc.subject | глобална оптимизација | sr |
dc.subject | passive localization techniques | en |
dc.subject | estimation methods | en |
dc.subject | Cramer-Rao bound | en |
dc.subject | heuristic optimization methods | en |
dc.subject | hybrid algorithms | en |
dc.subject | global optimization | en |
dc.title | Пасивни модел позиционирања у бежичним сензорским мрежама заснован на адаптивним хибридним хеуристичким алогортимима | sr |
dc.title.alternative | Passive localization model in wireless sensor networks based on adaptive hybrid heuristic algorithms | en |
dc.type | doctoralThesis | en |
dc.rights.license | BY-NC-ND | |
dcterms.abstract | Симић-Пејовић, Мирјана; Бјелица, Милан; Лазовић, Горан; Пејовић, Предраг; Нешковић, Aлександар; Росић, Маја; Pasivni model pozicioniranja u bežičnim senzorskim mrežama zasnovan na adaptivnim hibridnim heurističkim alogortimima; | |
dc.identifier.fulltext | https://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/71762/IzvestajKomisije28818.pdf | |
dc.identifier.fulltext | https://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/71761/Doktorat_28818.pdf | |
dc.identifier.rcub | https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_18351 |