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Masterarbeit Christian Bartsch

'Sensor Localization in Acoustic Sensor Networks'

Masterarbeit:  Christian Bartsch

Abgabetermin: 27.02.2012

Gutachter: Prof. Dr.-Ing. Jörg Bitzer, Prof. Dr. ir. Simon Doclo


Zusammenfassung

In dieser Arbeit wird die Schätzung der Lautsprecher- und Mikrofonpositionen von Sensorknoten in einem drahtlosen Sensornetzwerk behandelt. Es wird ein Algorithmus aus der Literatur durch Einbringen von a priori Wissen modifiziert und für unterschiedliche Szenarien mit dem Ursprungsalgorithmus verglichen. Ein Problem in drahtlosen Sensornetzwerken ist, dass die Audioverarbeitungen der einzelnen Sensorknoten nicht immer zeit-synchron arbeiten und geschätzte Schalllaufzeiten somit fehlerbehaftet sein können. Die beiden implementierten Algorithmen müssen folglich in der Lage sein, durch Nichtsynchronitäten verursachte Laufzeitfehler zu kompensieren. Der Vergleich der Algorithmen erfolgt hauptsächlich auf Basis von Monte-Carlo-Simulationen, in denen Laufzeitschätzungsfehler sowie auch Nichtsynchronitäten echter Audiosignale getestet werden. Abhängig von der Anzahl der Sensorknoten in einem Raum, sowie von weiteren geometrischen Gegebenheiten, liefert der modifizierte Algorithmus, vor allem für große Laufzeitfehler, bessere Positionsschätzungen als der Originalalgorithmus.

Abstract

In this work the estimation of loudspeaker and microphone positions of sensor nodes in a wireless sensor network is discussed. An algorithm from the literature is modified by incorporating a priori knowledge and compared with the original algorithm for different scenarios. One problem in wireless sensor networks is that the audio processing of individual sensor nodes doesn’t work time synchronized anytime which comes to errors in the estimated sound travel times. Therefore the two implemented algorithms must be capable to compensate for this kind of travel time errors. The comparison of the algorithms is mainly based on Monte-Carlo simulations in which travel time estimation errors as well as non-synchronicity of real audio signals are tested. Depending on the number of sensor nodes in a room as well as other geometric conditions, the modified algorithm provides better position estimations than the original algorithm, especially for large travel time errors.


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