Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Studio di tecniche bayesiane per il radio-posizionamento in ambiente spaziale e lunare - Rif. 247/2024-AR |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Study of Bayesian techniques for radio-positioning in space and lunar environments- Ref. 247/2024-AR |
| G.S.D. | 09/IINF-03 - TELECOMUNICAZIONI |
| S.S.D | IINF-03/A - Telecomunicazioni |
| Descrizione sintetica in italiano | Il Programma di Ricerca si svolgerà nel campo della radionavigazione satellitare e affronterà tecniche di stima bayesiana per migliorare la precisione del posizionamento sia per ricevitori standalone che aided. L'obiettivo principale è sviluppare e ottimizzare algoritmi bayesiani per la navigazione, utilizzando segnali satellitari GNSS e di comunicazione congiuntamente ad altre fonti di informazioni ausiliarie, come sensori inerziali o dati a priori sulle traiettorie. Il progetto sarà articolato in diverse fasi. Verranno sviluppati modelli probabilistici per la stima della posizione in vari scenari, analizzando incertezze e variabili ambientali. Successivamente, verranno implementati e testati attraverso tecniche di simulazione Monte Carlo algoritmi bayesiani avanzati, come filtri di Kalman estesi, particle filter e factor graph, valutando le prestazioni (accuratezza e affidabilità) in condizioni operative variabili e complesse. |
| Descrizione sintetica in inglese | The Research Program will focus on satellite radionavigation and will address Bayesian estimation techniques to improve positioning accuracy for both standalone and aided receivers. The main objective is to develop and optimize Bayesian algorithms for navigation, using GNSS satellite signals and communication signals in conjunction with other auxiliary information sources, such as inertial sensors or a priori trajectory data. The project will be structured in several phases. Probabilistic models will be developed for position estimation in various scenarios, analyzing uncertainties and environmental variables. Subsequently, advanced Bayesian algorithms, such as extended Kalman filters, particle filters, and factor graphs, will be implemented and tested through Monte Carlo simulation techniques, evaluating performance (accuracy and reliability) under variable and complex operating conditions. |
| Data del bando | 20/09/2024 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
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| Paesi di residenza dei candidati |
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| Nazionalità dei candidati |
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| Sito web del bando | https://careers.polito.it/ |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | Il bando e la modulistica per partecipare alla valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://careers.polito.it/ |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | To apply for research grants fill out the form available at the following address: https://careers.polito.it/ |
| Nome dell'Ente finanziatore | Politecnico di Torino |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | TORINO |
| Sito web | https://www.polito.it/ |
| peps.assegnidiricerca@polito.it | |
| Telefono | 0110906136 |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 01/10/2024 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | https://careers.polito.it/ |