I detta dokument diskuteras ett nodvalsproblem för lager-endast spårning i trådlösa sensornätverk (WSN). Att spara energi och förlänga nätverkets livslängd är forskningens fokus på grund av WSN:s kraftigt begränsade resurs. En energieffektiv strategi för näthantering är nödvändig för att uppnå goda spårningsresultat till låga kostnader. I detta dokument föreslås en energieffektiv nodvalsalgoritm för enbart lagersensorer i decentraliserade sensornätverk. Återstodsenergin från en nod ingår i den objektiva funktionen för nodval. Ett nytt kriterium för val av nod görs också för att samordna med den objektiva funktionen. Jämfört med andra gemensamma metoder kan den föreslagna metoden minska kostnaderna för hela nätet, balansera noder energiutgifter, och förlänga livslängden för nätet. Simuleringsresultat visar hur effektiv den föreslagna metoden är och visar goda resultat när det gäller att spåra noggrannhet och energiförbrukning. konsumerar extra energi på grund av att välja klustermedlemmar och kontrollera spårningen, och nodvalet försummar också vinkelmångfald av noder. Under [12] presenteras ett system för användarurval för att minimera den överliggande energi som förbrukas av den kooperativa spektrumavkänningen i ett kognitivt radiosensornät. Denna metod kan spara energi och uppnå någorlunda godtagbar spektrumavkännande noggrannhet, men den fokuserar bara på sensornoden med en kognitiv radio. Zhao m.fl. [13] Föreslå en informationsdriven sensorförfrågan (IDSQ) och data routing metod, som använder en blandning av både informationsvinst och kostnad som den objektiva funktionen för nod val. Denna metod introducerar Mahalanobis avstånd som ett mått på informationsverktyg och definierar entropibaserad informations-teoretisk åtgärd. Men Mahalanobis avstånd kan endast appliceras på avståndssensorerna, och entropin är svår att beräkna i praktiken. Dessutom presenteras en entropibaserad sensorval heuristisk metod i [14]. Även om det visar god noggrannhet för mål lokalisering, detta tillvägagångssätt har hög computational komplexitet. Ytterligare detaljer och algoritmer om valet av nod finns i [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25]. Detta papper fungerar på ett distribuerat nätverk som består av lager-endast sensornoder, det vill säga, mikrofon sensorer arrays, som ger riktningen för ankomst (DOA) uppskattningar för spårning [26]. I det distribuerade systemet finns det ingen processcenter för noder att skicka sina observationer [27]. All information behandlas också lokalt på noder. Det distribuerade nätverket behandlas i detta dokument av följande skäl. Å ena sidan är det distribuerade systemet okänsligt för ändringar i nätverket topologi genom noder addition, ta bort, eller fel. Å andra sidan är överföringsområdet mycket kortare än det centraliserade nätet, vilket sparar energi och kostnader. I detta dokument föreslår vi en energieffektiv nodvalsalgoritm för målspårning enbart för lager. Målet med vår algoritm är att ge största förbättring till spårning noggrannhet till lägsta kostnad och balansera energiförbrukningen mellan noder. Därför omdefinierar vi informationsverktyget som tillförs av noder, införlivar restenergin från noder i NSP, och gör ett nytt kriterium för nodval. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. I avsnitt 2 introduceras systemmodellen, det decentraliserade utökade Kalman-filtret (DEKF) och grunden för nodval. I avsnitt 3 beskrivs den föreslagna metoden och andra gemensamma metoder (ANS, GNS och CLT) i detalj. Simuleringsresultaten ges i avsnitt 4. Slutligen avslutar avsnitt 5 dokumentet.
Jiang m.fl. REF föreslår en energieffektiv nodvalsalgoritm för enbart lagermålspårning av WSN, där restenergin från en nod ingår i den objektiva funktionen för nodval.
An Energy-Efficient Node Selection Algorithm in Bearings-Only Target Tracking Sensor Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}