Abstract-Tracking av ett rörligt mål i ett trådlöst sensornätverk (WSN) kräver exakt kunskap om sensorpositioner. Exakt information om sensorplatser är dock inte alltid tillgänglig. Med tanke på observationen att en serie mätningar genereras i sensorerna när målet rör sig genom nätverksfältet föreslår vi en algoritm som utnyttjar dessa mätningar för att samtidigt lokalisera sensorerna och spåra målet (SLAT). De största svårigheterna i detta problem är tvetydigheten i sensorplatser, det obegränsade målet rörliga sätt, och de extremt begränsade resurser i WSNs. Därför används en allmän tillståndsutvecklingsmodell för att beskriva det dynamiska systemet med varken förkunskaper om målets rörelsesätt eller exakt lokaliseringsinformation om sensorerna. Den gemensamma bakre fördelningen av parametrarna av intresse uppdateras online genom att de ofullständiga och felaktiga mätningarna mellan målet och var och en av sensorerna införlivas i ett Bayesianskt filtreringsramverk. Ett varierat tillvägagångssätt används inom ramen för approximeringen av filtreringsdistributionen, vilket minimerar interclusterkommunikationen och felutbredningen. Genom att utföra algoritmen på ett helt distribuerat klustersystem minskar energi- och bandbreddsförbrukningen i nätverket dramatiskt, jämfört med ett centraliserat tillvägagångssätt. Experiment på ett SLAT problem validera effektiviteten av den föreslagna algoritmen i termer av spårning noggrannhet, lokalisering precision, energiförbrukning, och genomförandetid. Index Terms-bayesian metod, filtrering algoritm, samtidig lokalisering och spårning, trådlösa sensornätverk. Manuskript
För RSS-baserad lokalisering och spårning presenterades den tillhörande CRRB-analysen i REF för att jämföra spårningsfelet i WSN.
Distributed Variational Filtering for Simultaneous Sensor Localization and Target Tracking in Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}