Abstract-Denna artikel beskriver informationsbaserade metoder för att bearbeta och organisera rumsligt distribuerade, multimodala sensordata i ett sensornätverk. Energibegränsade nätverksbaserade avkänningssystem måste vara beroende av samverkande signal- och informationshantering (CSIP) för att dynamiskt fördela resurser, upprätthålla flera avkänningssystem och ta del av nya stimuli av intresse, allt baserat på uppgiftskrav och resursbegränsningar. Målspårning är en viktig förmåga för sensornätverk och används som ett kanoniskt problem för att studera information organisationsproblem i CSIP. Efter att ha formulerat ett CSIP-spårningsproblem i ett distribuerat begränsat optimeringsramverk beskriver tidningen IDSQ och andra tekniker för att spåra individuella mål samt kombinatoriska spårningsproblem såsom att räkna mål. Resultaten från simuleringar och experimentella implementationer har visat att dessa informationsbaserade metoder är skalbara och effektivt utnyttjar knappa avkännings- och kommunikationsresurser. Keywords-Sensor-nätverk, distribuerad avkänning, samverkande signal- och informationsbehandling, informationsverktyg, begränsad optimering, målspårning. I. Sensor Network Applications, Restriktioner och Utmaningar Nätverksanalys erbjuder unika fördelar jämfört med traditionella centraliserade tillvägagångssätt. Täta nätverk av distribuerade nätverkssensorer kan förbättra det upplevda förhållandet mellan signal och buller (SNR) genom att minska de genomsnittliga avstånden från sensor till mål. Ökad energieffektivitet i kommunikation möjliggörs av multi-hop topologi av nätverket [22]. Dessutom kan ytterligare relevant information från andra sensorer aggregeras under denna multihop-överföring genom nätverksbearbetning [13]. Men kanske de största fördelarna med nätverksavkänning är förbättrad robusthet och skalbarhet. Ett decentraliserat avkänningssystem är i sig mer robust mot individuell sensornod eller länkfel, på grund av redundans i nätverket. Decentraliserade algoritmer är också mycket mer skalbara i praktisk driftsättning, och kan vara det enda sättet att uppnå de stora skalor som behövs för vissa applikationer. Ett sensornätverk är utformat för att utföra en uppsättning informationsbehandlingsuppgifter på hög nivå, t.ex. detektering, spårning eller klassificering. Prestandamått för dessa uppgifter är väl definierade, inklusive upptäckt, falsklarm eller fel, klassificeringsfel och spårkvalitet. Kommersiella och militära tillämpningar omfattar miljöövervakning (t.ex. trafik, livsmiljö, säkerhet), industrianalys och diagnostik (t.ex. fabrik, apparater), infrastrukturskydd (t.ex. kraftnät, vattendistribution) och medvetenhet om slagfält (t.ex. flermålsspårning). Till skillnad från ett centraliserat system är dock ett sensornätverk föremål för en unik uppsättning resursbegränsningar såsom begränsad batterieffekt ombord och begränsad nätverkskommunikationsbandbredd. I ett typiskt sensornätverk fungerar varje sensornod obundet och har en mikroprocessor och begränsad mängd minne för signalbehandling och aktivitet schemaläggning. Varje nod är också utrustad med en eller flera akustiska mikrofonsystem, video- eller stillbildskameror, IR, seismiska eller magnetiska avkänningsanordningar. Varje sensornod kommunicerar trådlöst med ett litet antal lokala noder inom radiokommunikationsområdet. Den nuvarande generationen av trådlös sensor hårdvara sträcker sig från skokartong storlek Sensoria WINS NG sensorer [20] med en SH-4 mikroprocessor till matchbox storlek Berkeley Motes med en 8-bitars microcontroller [12]. Det är välkänt att kommunikation över det trådlösa mediet förbrukar mycket mer energi än att bearbeta biten. För Sensoria-sensorerna och Berkeley-motorna ligger förhållandet mellan energiförbrukningen för kommunikation och beräkning inom intervallet 1 000–10 000. Trots framstegen inom kiseltillverkningsteknik kommer trådlös kommunikation att fortsätta att dominera energiförbrukningen i inbyggda nätverksanslutna system under överskådlig framtid [8]. Således minimera mängden och omfattningen av kommunikation så mycket som möjligt, till exempel genom lokalt samarbete, datakomprimering, eller åberopa endast noder som är relevanta för en given uppgift, kan avsevärt förlänga livslängden för ett sensornätverk och lämna noder fria att stödja flera användares verksamhet. Traditionella signalbehandlingsmetoder har fokuserat på att optimera skattningskvaliteten för en fast uppsättning tillgängliga resurser. För strömbegränsade och decentraliserade system med flera användare blir det dock viktigt att noggrant välja de inbyggda sensornoder som deltar i sensorsamarbetet och balansera informationsbidraget från var och en mot dess resursförbrukning eller potentiella nytta för andra användare. Detta tillvägagångssätt är särskilt viktigt i täta nätverk, där många mätningar kan vara mycket överflödiga, och kommunikationsgenomströmningen kraftigt begränsad. Vi använder termen "collaborative signal and information processing" (CSIP) för att hänvisa till signal- och informationsbehandlingsproblem som domineras av detta problem att välja inbäddade
Zhao m.fl. Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. beskriven gemensam signalbehandling REF för att hämta mer exakt information från sensordata och uppnå bättre målspårningsprestanda.
Collaborative Signal and Information Processing: An Information Directed Approach
{'venue': 'Proceedings of the IEEE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}