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OCLC number
870893316
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Author
Thouin, Frédéric.
Title
Bayesian inference in networks
Degree
Doctor of Philosophy -- McGill University, 2011
Publisher
Montreal : McGill University Libraries, 2011.
Description
1 online resource
Notes
Thesis supervisor: Mark Coates (Internal/Supervisor).
Written for the Department of Electrical and Computer Engineering.
Includes bibliographical references.
Abstract
Bayesian inference is a method that can be used to estimate an unknown and/or unobservable parameter based on evidence that is accumulated over time. In this thesis, we apply Bayesian inference techniques in the context of two network-based problems. First, we consider multi-target tracking in networks with superpositional sensors, i.e., sensors that generate measurements equal to the sum of individual contributions of each target. We derive a tractable form for a novel moment-based multi-target filter called the Additive Likelihood Moment (ALM) filter. We show, through simulations, that our particle approximation of the ALM filter is more accurate and computationally efficient than Markov chain Monte Carlo-based particle methods to perform radio-frequency (RF) tomographic tracking of multiple targets. The second problem we study is multi-path available bandwidth estimation in computer networks. We propose a probabilistic-rate-based definition for the available ...
Other link(s)
digitool.Library.McGill.CA
digitool.library.mcgill.ca
Subject
Engineering Electronics and Electricalproposons une définition probabiliste de la bande passante disponible, probabilistic available bandwidth (PAB), qui vise a corriger les failles de i) la définition classique fondée sur l'utilisation et ii) des outils d'estimation existants. Nous concevons un outil d'estimation pour l'ensemble du réseau qui utilise les réseaux bayésiens, la propagation de croyance et d'échantillonnage adapté pour minimiser le surdébit. Nous validons notre outil sur le réseau Planet Lab et montrons qu'il peut produire des estimations précises de la PAB et procure des gains significatifs (plus de 70%) en termes de surdébit et de latence en comparaison avec un outil d'estimation populaire (Pathload). Nous proposons ensuite une extension à notre outil pour i) suivre la PAB dans le temps et ii) utiliser les "chirps"' pour réduire davant ...