Abstrakt. Navigering av mobila trådlösa sensornätverk och snabbt förvärv av mål utan karta är två utmanande problem i sök- och räddningsapplikationer. I detta dokument föreslår och utvärderar vi en ny Gradient Driven metod, kallad GraDrive. Vår strategi integrerar pernode förutsägelse med globala samverkande förutsägelser för att uppskatta positionen för ett stationärt mål och för att rikta mobila noder mot målet längs den kortaste vägen. Vi visar att en hög noggrannhet i lokalisering kan uppnås mycket snabbare än andra slumpmässiga arbetsmodeller utan hjälp från stationära sensornätverk. Vi utvärderar vår modell genom ett ljusintensivt matchande experiment i MicaZ Motes, vilket tyder på att vår modell fungerar bra i en trådlös sensornätverksmiljö. Genom simulering visar vi på nästan 40% minskning av målinhämtningstiden, jämfört med en slumpmässig gångmodell, samtidigt som vi får mindre än 2 enhetsfel i uppskattningen av målposition.
I REF, mobila sensor noder uppskattar platsen för målet baserat på lutningen mot målet.
Gradient-Driven Target Acquisition in Mobile Wireless Sensor Networks
{'venue': 'MSN', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}