Abstract-Local dataaggregation är ett effektivt sätt att spara sensornodenergi och förlänga livslängden för trådlösa sensornätverk. När ett sensornätverk används för att spåra rörliga objekt, innebär uppgiften att lokala dataaggregation i nätverket en ny uppsättning utmaningar, såsom behovet av att uppskatta, vanligtvis i realtid, det ständigt föränderliga tillståndet hos målet baserat på information som erhållits av noderna vid olika tidpunkter. För att ta itu med dessa problem föreslår vi ett distribuerat objektspårningssystem som använder ett klusterbaserat Kalman-filter i ett nätverk av trådlösa kameror. När ett mål upptäcks interagerar kameror som kan observera samma mål med varandra för att bilda ett kluster och välja ett klusterhuvud. Lokala mätningar av målet som erhållits av medlemmar i klustret skickas till klusterhuvudet, som sedan uppskattar målpositionen via Kalmanfiltrering och regelbundet överför denna information till en basstation. Det underliggande klusterprotokollet gör att det aktuella tillståndet och osäkerheten i målpositionen lätt kan delas ut bland kluster som objektet spåras. Detta gör att Kalman filterbaserad objektspårning kan utföras på ett distribuerat sätt. Ett utökat Kalman-filter är nödvändigt eftersom mätningar som erhållits av kamerorna är relaterade till den faktiska positionen för målet genom ickelinjära transformationer. För att ta hänsyn till tidsosäkerheten i de mätningar som de olika kamerorna har förvärvat är det dessutom nödvändigt att införa icke-linjäritet i systemdynamiken. Vårt objektspårningsprotokoll kräver överföring av betydligt färre meddelanden än en centraliserad spårare som naivt överför alla lokala mätningar till basstationen. Det är också mer exakt än en decentraliserad spårare som använder linjär interpolering för lokal dataaggregation. Dessutom kan protokollet utföra realtidsuppskattning eftersom vårt genomförande tar hänsyn till sparsamheten hos de matriser som är inblandade i problemet. De experimentella resultaten visar att vårt distribuerade protokoll för objektspårning kan uppnå spårningsnoggrannhet jämförbar med den centraliserade spårningsmetoden, samtidigt som det kräver ett betydligt mindre antal meddelandeöverföringar i nätverket.
En distribuerad målspårningsmetod med hjälp av ett klusterbaserat Kalman-filter föreslogs i REF, där en kamera väljs som ett klusterhuvud som aggregerar alla mätningar i kommunikationsområdet för att uppskatta sin position med hjälp av ett Kalman-filter och skickar uppskattningen till den centrala enheten för att spåra målet.
Distributed Object Tracking Using a Cluster-Based Kalman Filter in Wireless Camera Networks
{'venue': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'journal': 'IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}