CV Lattes
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Ministério da Defesa (Brasil). Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). Divisão de Engenharia Eletrônica (IEE) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
possui graduação em Engenharia Elétrica, ênfase Telecomunicações, pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP) , mestrado em Engenharia Elétrica, área Sistemas Eletrônicos, também pela EPUSP, e doutorado em Electrical and Computer Engineering pela Carnegie Mellon University, Pittsburgh PA, E.U.A.. Atualmente é Professor Associado na Divisão de Engenharia Eletrônica do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em São José dos Campos, SP, Brasil. Sua área geral de pesquisa é estimação bayesiana aplicada a processamento de sinais, em particular métodos Monte Carlo sequenciais/filtros de partículas, Markov Chain Monte Carlo (MCMC), modelos probabilísticos em grafos (HMMs, Bayesian networks, Markov random fields) estatísticas em variedades, e suas aplicações em rastreamento de alvos, navegação, processamento de imagens/vídeo, robótica móvel, e telecomunicações. Sua área de pesquisa mais recente é estimação/filtragem distribuída em redes de sensores e filtragem distribuída de sinais definidos em variedades. (Fonte: Currículo Lattes)
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Propõem-se neste projeto novos algoritmos bayesianos para estimação distribuída em redes cooperativas usando filtros descentralizados que operam sem um centro global de fusão de dados. Na arquitetura proposta, cada nó da rede registra e processa de forma independente medidas locais, mas os diferentes nós também são capazes de se comunicar entre si através de trocas de mensagens para gerar…
Diversos trabalhos publicados recentemente propõem o uso de filtros de partículas, que são métodos adaptativos para a aproximação de soluções Bayesianas para problemas de filtragem estocástica, na solução do problema da equalização (treinada ou não) de canais de comunicação. Apesar do seu excelente desempenho, tais métodos ainda não foram aplicados a diversos problemas de interesse prátic…
Propõe-se nesse projeto o desenvolvimento e implementação de um algoritmo ótimo para detecção e rastreamento conjuntos de corpos rígidos que se movem aleatoriamente num plano, usando-se como medidas uma seqüência de imagens ruidosas dos possíveis alvos imersos em clutter. (AU)
Propõe-se o estudo de princípios clássicos de teoria da detecção, estimação e filtragem estocástica e sua aplicação prática a um projeto de detecção e rastreamento de corpos rígidos em imagens ruidosas a ser desenvolvido no Departamento de Engenharia Eletrônica (PEE) da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP). (AU)
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