Sammanfattning av denna webbsida: Detta arbete tar upp problemet med att spåra ett mobilt mål i trådlösa sensornätverk (WSN) med navigerade mobila sensorer. Givarna är väl utrustade för att förvärva mottagningssignalstyrka (RSS) och ankomstvinkel (AoA) från den mottagna signalen, medan målets sändningseffekt antas vara okänd. Vi börjar med att visa hur man linjäriserar den högst icke-linjära mätmodellen. Genom att använda ett Bayesianskt tillvägagångssätt kombinerar vi sedan den linjäriserade observationsmodellen med förkunskaper som utvunnits ur statsövergångsmodellen. Baserat på maximal en posteriori (MAP) princip och Kalman filtrering (KF) ramverk, föreslår vi nya MAP och KF algoritmer, respektive. Vi föreslår också en enkel och effektiv mobil sensornavigeringsprocess som gör det möjligt för oss att ytterligare förbättra uppskattningsnoggrannheten hos våra algoritmer med ett minskat antal sensorer. Modellfel, som resulterar i ofullständig kunskap om banförlust exponenten (PLE) och de verkliga mobila sensorernas platser, beaktas. Vi har genomfört en omfattande simuleringsstudie och våra resultat bekräftar de föreslagna algoritmernas överlägsenhet samt effektiviteten i den föreslagna navigeringsrutinen.
Tomic m.fl. REF föreslog att ett mobilt mål skulle spåras med RSSI- och AOA-mätningar.
Target Tracking with Sensor Navigation Using Coupled RSS and AoA Measurements
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}