Måldetektering och fältövervakning är bland de mest framträdande tillämpningarna av Sensor Networks (SN). Den detekteringskvalitet som uppnås genom ett SN kan kvantifieras genom att man utvärderar sannolikheten för att upptäcka ett mobilt mål som korsar ett intresseområde (FoI). I detta dokument utvärderar vi analytiskt sannolikheten för upptäckt av mobila mål när N-sensorer är stokastiskt utplacerade för att övervaka en FOI. Vi kartlägger problemet med detektering av mål till ett line-set skärningsproblem och härleder analytiska formler med hjälp av verktyg från Integral Geometrie och Geometric Probability. Vi visar att sannolikheten för upptäckt beror på längden på omkretsen av sensorernas avkänningsområden och inte deras form. Därför, jämfört med tidigare arbete, vår formulering tillåter oss att överväga en heterogen avkänning modell, där varje sensor kan ha ett godtyckligt avkänningsområde. Vi utvärderar också den genomsnittliga fria vägen tills ett mål först upptäcks.
Lazos m.fl. REF utvärderade analytiskt sannolikheten för upptäckt av mobila mål när vissa sensorer var stokastiskt utplacerade för att övervaka ett område av intresse.
Probabilistic detection of mobile targets in heterogeneous sensor networks
{'venue': "IPSN '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}