Abstract-This paper tar upp problemet med att köra robotsensorer för ett energibegränsat mobilt trådlöst nätverk för att effektivt övervaka och förutsäga rumsliga fenomen, under datalokaliseringsfel. I tidningen diskuteras först hur fel i mobila sensorplatser påverkar uppskattning och förutsägelse av de rumsliga fysiska processerna, med tanke på att rumsliga fält som ska övervakas modelleras av en Gaussian process. Därefter föreslås ett optimalt kriterium för att utforma optimala provtagningsvägar för de mobila robotsensorerna med tanke på osäkerheterna i lokaliseringen. Även om optimeringsproblemet är optimalt intractable, det kan lösas av en polynomial approximation algoritm, som har visat sig vara praktiskt genomförbart i en energi-konstruerad mobil sensor nätverk. Ännu viktigare är att lösningar på detta navigationsproblem är nästan optimala och garanteras av en lägre gräns inom 1‐(1/e) av det optimala. Den föreslagna metodens prestanda utvärderas på simulerade och verkliga datamängder, där inverkan av fel i sensorns placering på resultaten visas genom att jämföra resultaten med de som erhålls med hjälp av bullerfria dataplatser.
Ett optimalt kriterium för provtagningsvägarna för en typisk mobil robotsensor utformades av Nguyen et al. REF i sina forskningsarbeten, men deras arbete fokuserade på insamling av data på ljudfria dataplatser.
Adaptive Placement for Mobile Sensors in Spatial Prediction Under Locational Errors
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}