Ett brett utbud av sensorer har integrerats i ett spektrum av trådlösa sensornätverk (WSN) plattformar, vilket ger flexibel avkänningskapacitet över ett stort antal lågeffekt och billiga noder. Traditionella signalbehandlingsalgoritmer visar sig dock ofta vara alltför komplexa för energi-och-kostnadseffektiva WSN-noder. I denna studie utforskas hur man designar effektiva sensor- och klassificeringsalgoritmer som uppnår tillförlitliga avkänningsprestanda på energi- och kostnadseffektiv hårdvara utan speciella kraftfulla noder i en ständigt föränderlig fysisk miljö. Vi presenterar detekterings- och klassificeringssystemet i ett banbrytande övervakningssensornätverk, som klassificerar fordon, personer och personer som transporterar järnföremål, och spårar dessa mål med en maximal hastighetsfel på 15%. Med tanke på de krävande kraven och de strikta resursbegränsningarna utformar vi en hierarkisk klassificeringsarkitektur som naturligt distribuerar avkännings- och beräkningsuppgifter på olika nivåer av systemet. En sådan fördelning gör det möjligt för flera sensorer att samarbeta på en sensornod, och detektions- och klassificeringsresultaten för att kontinuerligt förfinas på olika nivåer av WSN. Denna design gör det möjligt att på ett tillförlitligt sätt upptäcka och klassificera utan att behöva göra avancerade beräkningar, minska nätverkstrafiken och betona motståndskraft och anpassning till den realistiska miljön. Vi utvärderar systemet med prestandadata som samlats in från utomhusexperiment och fältbedömningar. Baserat på de erfarenheter som gjorts och de lärdomar som dragits vid utvecklingen av detta system tar vi fram gemensamma frågor och inför flera riktlinjer som kan styra framtida utveckling av detektions- och klassificeringslösningar baserade på WSN.
I REF, VigilNet, beskrivs ett detektions- och klassificeringssystem som används för att spåra rörelsen av järnföremål.
Lightweight detection and classification for wireless sensor networks in realistic environments
{'venue': "SenSys '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}