Trådlösa sensornätverk (WSN) håller på att bli ett viktigt verktyg i en mängd olika uppgifter, inklusive övervakning och spårning av rumsligt förekommande fenomen. Dessa nätverk erbjuder förmågan att tätt täcka ett stort område, men samtidigt begränsas av den begränsande avkännings-, bearbetnings- och kraftkapaciteten hos deras sensorer. För att slutföra den aktuella uppgiften måste den information som samlas in av sensornoder på lämpligt sätt sammansmältas. I detta dokument studerar vi problemen med att uppskatta platsen för ett mål och uppskatta dess signalintensitet. De föreslagna algoritmerna är baserade på mekanismen för lokalt röstbeslut fusion (LVDF), där sensorer först korrigerar sina ursprungliga beslut med hjälp av beslut av angränsande sensorer. Dessa korrigerade beslut är mer exakta, robusta och förbättrar detektionen, men de korreleras, vilket gör maximal sannolikhetsuppskattning oåtkomlig. Vi antar en pseudolikelihood-formulering och undersöker flera varianter av lokaliserings- och signaluppskattningsalgoritmer baserade på ursprungliga och korrigerade beslut med hjälp av direkta optimeringsmetoder samt en EM-strategi. Osäkerhetsbedömningar av ränteparametrarna görs med hjälp av en parametrisk bootstrap-teknik. En omfattande simuleringsstudie av de utvecklade algoritmerna tillsammans med flera riktmärken fastställer den övergripande överlägsna prestandan hos de LVDF-baserade algoritmerna, särskilt i miljöer med lågt signal-till-brusförhållande. Utökningar till att spåra rörliga mål och lokalisera flera mål beaktas också.
I REF, baserat på den lokala beslut fusion (LVDF) mekanism, föreslås en ny algoritm, som använder data från angränsande sensorer för att korrigera det ursprungliga beslutet först, och sedan använder pseudo-likelihood formel och EM algoritm för att lokalisera, särskilt lämplig för miljöer med låg signal till buller.
Robust Target Localization from Binary Decisions in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'ICIP (3)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}