Abstract-Mission-kritisk måldetektering ställer stränga prestandakrav för trådlösa sensornätverk, såsom höga sannolikheter för upptäckt och låga falsklarm. Datafusion har visat sig vara en effektiv teknik för att förbättra systemdetekteringens prestanda genom att möjliggöra ett effektivt samarbete mellan sensorer med begränsad avkänningsförmåga. På grund av den höga kostnaden för nätutbyggnad är det önskvärt att placera sensorer på optimala platser för att uppnå maximal detektionsprestanda. För sensornätverk som använder datafusion är dock optimal sensorplacering ett icke-linjärt och icke-konvext optimeringsproblem med oöverkomligt hög beräkningskomplexitet. I den här artikeln presenterar vi algoritmer för snabb placering av sensorer baserade på en probabilistisk datafusionsmodell. Simuleringsresultat visar att våra algoritmer kan uppfylla den önskade detektionsprestandan med ett litet antal sensorer samtidigt som vi uppnår upp till sju gånger snabbare än den optimala algoritmen.
När det gäller sensorplaceringen för datafusion, Chang et al. presentera snabba sensorplaceringsalgoritmer baserade på en probabilistisk datafusionsmodell REF.
Sensor Placement Algorithms for Fusion-Based Surveillance Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}